W&B MCP サーバーを使用する - Weights & Biases Documentation

Model Context Protocol (MCP) を使用すると、LLM エージェントはデータを効率的にクエリして分析でき、トークンコストを最小限に抑えられます。このページでは、W&B MCP サーバーを使用して IDE または MCP クライアントから W&B データをクエリおよび分析し、さらにクライアントに W&B のドキュメントへのプログラムによるアクセスを付与することで、W&B 関連のクエリに対してより正確な応答を生成できるようにする方法を説明します。これは、以下を含むほとんどの IDE、コーディングクライアント、チャットエージェントとネイティブに統合されます。

Claude Code
Claude Code Desktop
Codex
Cursor
Gemini CLI
Mistral LeChat
Visual Studio Code (VS Code)

W&B MCP サーバーは、ホスト型とローカルのバリアントをサポートしています。ホスト型バージョンは W&B 専用クラウドのデプロイのみをサポートします。ローカルバージョンは、専用クラウドとセルフマネージドのデプロイの両方をサポートします。

W&B MCP サーバーでできること

MCP サーバーを使用すると、Experiments の分析、トレースのデバッグ、Reports の作成、アプリケーションへの W&B 機能の統合に関するサポートを受けることができます。次のプロンプト例は、MCP サーバーに接続した agent が実行できるタスクの例を示しています。

your-team-name/your-project-name で、eval/accuracy が高い run 上位 5 件を表示してください。
私の hiring agent predict トレースのレイテンシは、この数か月でどのように変化しましたか？
先月 hiring agent が行った判断を比較する wandb レポートを生成してください。
Weave でリーダーボードを作成するにはどうすればよいですか？SupportBot に聞いてください。

利用可能なツール

W&B MCP サーバーを使用すると、エージェントは次のツールにアクセスできます。

Tool	Description	Example Query
query_wandb_tool	W&B の run、メトリクス、Experiments をクエリする	”損失 < 0.1 の run を表示して”
query_weave_traces_tool	LLM のトレースと評価を分析する	”平均レイテンシは？“
count_weave_traces_tool	トレースをカウントし、ストレージのメトリクスを取得する	”失敗したトレースはいくつ？“
create_wandb_report_tool	W&B Reports をプログラムから作成する	”パフォーマンスレポートを作成して”
query_wandb_entity_projects	entity のプロジェクトを一覧表示する	”どのプロジェクトがありますか？“
query_wandb_support_bot	W&B ドキュメントのサポートを利用する	”Sweeps はどうすれば使用できますか？“

W&B のリモート MCP サーバーを使用する

W&B では、インストール不要のホスト型 MCP サーバー https://mcp.withwandb.com を提供しています。以下では、このホスト型サーバーを各種 AI アシスタントや IDE で設定する方法を説明します。

前提条件

W&B 専用クラウドのデプロイ。
W&B APIキー。wandb.ai/authorize で新しく作成できます。
キーを WANDB_API_KEY という環境変数に設定します。

MCP クライアントを設定する

MCP クライアントの手順が記載されているタブを選択してください。

Claude Code に W&B MCP サーバーを追加するには、次のコマンドの Authorization ヘッダーをお使いの W&B APIキーに更新し、ターミナルで実行します。

claude mcp add --transport http wandb https://mcp.withwandb.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer <your-wandb-api-key>"

グローバル設定にするには --scope user を追加し、現在のプロジェクトのみに設定する場合は省略します。詳細については、Claude のドキュメントを参照してください。

Claude Code Desktop の組み込みのカスタムコネクタインターフェースは、リモート MCP サーバーの APIキー認証をサポートしていません。これを回避するには、mcp-remote npm プロキシを使用して、Claude Code Desktop を W&B のリモート MCP サーバーに接続します。このプロキシはローカルで実行され、Bearer token を使用して https://mcp.withwandb.com/mcp にリクエストを転送します。システムに Node.js がインストールされている必要があります。Claude Code Desktop の設定ファイルをテキストエディタで開きます。設定ファイルは、OS に応じて次の場所にあります。

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

設定ファイル内の JSON オブジェクトに次の内容を追加し、<your-wandb-api-key> をお使いの W&B APIキーに置き換えます。

{
  "mcpServers": {
    "wandb": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://mcp.withwandb.com/mcp",
        "--header",
        "Authorization:${AUTH_HEADER}"
      ],
      "env": {
        "AUTH_HEADER": "Bearer <your-wandb-api-key>"
      }
    }
  }
}

一部の Claude Desktop のバージョンで発生するスペースのエスケープに関する問題を回避するため、完全なヘッダー値は args ではなく env フィールドで設定します。新しい設定を有効にするには、Claude Code Desktop を再起動します。“W&B アカウント内の Projects を一覧表示して。” というプロンプトを入力して、接続を確認します。

W&B MCP サーバーを Codex に追加するには、次のコマンドの --bearer-token-env-var 引数を、W&B APIキーを含む環境変数に合わせて更新し、その後ターミナルで実行します。

export WANDB_API_KEY=<your-wandb-api-key>
codex mcp add wandb --url https://mcp.withwandb.com/mcp --bearer-token-env-var <your-wandb-api-key-environment-variable>

Cursor では、ワンクリックインストールリンクを使用して W&B サーバーを自動でインストールできます (Authorization フィールドに Bearer <your-wandb-api-key> を追加する必要があります) 。または、以下の手順で手動でインストールすることもできます。

macOS では、Cursor メニューを開き、Settings を選択してから Cursor Settings を選択します。Windows または Linux では、Preferences メニューを開き、Settings を選択してから Cursor Settings を選択します。
Cursor Settings メニューで、Tools and MCP を選択します。Tools メニューが開きます。
Installed MCP Servers セクションで、Add Custom MCP を選択します。mcp.json 設定ファイルが開きます。
設定ファイルの mcpServers JSON オブジェクトに、次の wandb オブジェクトを追加します。

{
  "mcpServers": {
    "wandb": {
      "transport": "http",
      "url": "https://mcp.withwandb.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-wandb-api-key>",
        "Accept": "application/json, text/event-stream"
      }
    }
  }
}

変更を反映するために、Cursor を再起動します。
「W&B アカウント内の Projects を一覧表示して。」というプロンプトを入力し、チャットエージェントが W&B MCP サーバーにアクセスできることを確認します。

詳細については、Cursor のドキュメントを参照してください。

W&B MCP サーバーを Gemini CLI に追加するには、次の手順に従います。

1 つのコマンドで W&B MCP 拡張機能をインストールします。

# 拡張機能をインストール
gemini extensions install https://github.com/wandb/wandb-mcp-server

インストール後、Gemini CLI を再起動します。
「W&B アカウント内の Projects を一覧表示して。」というプロンプトを入力し、チャットエージェントが W&B MCP サーバーにアクセスできることを確認します。

詳細については、Gemini のドキュメントを参照してください。

W&B MCP サーバーを Mistral LeChat に追加するには、次の手順に従います。

Intelligence メニューから Add Connector を選択し、Connector ウィンドウを開きます。
Custom MCP Connector タブを選択します。
以下の値を使用して各フィールドを設定します。
- Connector Server: https://mcp.withwandb.com/mcp
- Description: (任意) 接続に関する簡単な説明を自由に入力します。
- Authentication Method: API Token Authentication を選択します。追加のフィールドが表示されます。
- Header name: デフォルト値の Authorization のままにします。
- Header type: Bearer を選択します。
- Header value: W&B APIトークンを入力します。
すべてのフィールドの設定が完了したら、Create を選択します。LeChat に MCP サーバーが設定へ追加されます。
“List the projects in my W&B account.” というプロンプトを入力し、チャットエージェントが W&B MCP サーバーにアクセスできることを確認します。

詳細については、LeChat のドキュメントを参照してください。

W&B MCP サーバーを OpenAI の call に追加するには、OpenAI responses の設定の tools フィールドにサーバーの情報を追加します。

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI()

resp = client.responses.create(
    model="gpt-4o",
    tools=[{
        "type": "mcp",
        "server_label": "wandb",
        "server_description": "Query W&B data",
        "server_url": "https://mcp.withwandb.com/mcp",
        "authorization": os.getenv("<your-wandb-api-key>"),
        "require_approval": "never",
    }],
    input="List the projects in my W&B account.",
)

print(resp.output_text)

W&B MCP サーバーのローカル版を設定する

W&B セルフマネージドのデプロイ、開発、テスト、または air-gapped 環境で MCP サーバーをローカルに実行する必要がある場合は、お使いのマシンにインストールして実行できます。

前提条件

W&B APIキー。wandb.ai/authorize で新しく作成できます。
APIキーを、WANDB_API_KEY という名前の環境変数として設定します。
W&B セルフマネージドを使用している場合は、WANDB_BASE_URL 環境変数を設定します。
Python 3.10 以上
uv (推奨) または pip

インストール手順については、uv のドキュメントを参照してください。

MCP サーバーをインストールして設定する

MCP サーバーをローカルにインストールするには: ローカルマシンに W&B MCP サーバーをインストールするには、次のインストールコマンドのいずれかを使用します。

uv
pip
GitHub から直接インストール

uv pip install wandb-mcp-server

pip install wandb-mcp-server

pip install git+https://github.com/wandb/wandb-mcp-server

MCP サーバーをローカルにインストールしたら、それを使用するように MCP クライアントを設定します。続行するには、MCP クライアントを選択します。

Claude Code CLI
Claude Code Desktop
Codex
Cursor
VS Code

ターミナルで次のコマンドを実行します。グローバル設定にするには --scope user を追加し、現在の project のみに設定する場合は省略します。

claude mcp add wandb \
  -e WANDB_API_KEY=your-api-key \
  -e WANDB_BASE_URL=https://your-wandb-instance.example.com \
  -- uvx --from git+https://github.com/wandb/wandb-mcp-server wandb_mcp_server

テキストエディターで Claude Code Desktop の設定ファイルを開きます。設定ファイルの場所は OS によって異なります。

macOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Claude Code Desktop の設定ファイル内の JSON オブジェクトに次の内容を追加します。そうしないと Claude Code Desktop が uvx のインストールを見つけられない可能性があるため、uvx にはフルパスを使用してください。

{
  "mcpServers": {
    "wandb": {
      "command": "/full/path/to/uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/wandb/wandb-mcp-server",
        "wandb_mcp_server"
      ],
      "env": {
        "WANDB_API_KEY": "<your-wandb-api-key>",
        "WANDB_BASE_URL": "https://your-wandb-instance.example.com"
      }
    }
  }
}

新しい設定を有効にするには、Claude Desktop を再起動します。

ターミナルで次のコマンドを実行します。

codex mcp add wandb \
  --env WANDB_API_KEY=your_api_key_here \
  --env WANDB_BASE_URL=https://your-wandb-instance.example.com \
  -- uvx --from git+https://github.com/wandb/wandb-mcp-server wandb_mcp_server

次の内容を mcp.json 設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "wandb": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/wandb/wandb-mcp-server",
        "wandb_mcp_server"
      ],
      "env": {
        "WANDB_API_KEY": "<your-wandb-api-key>",
        "WANDB_BASE_URL": "https://your-wandb-instance.example.com"
      }
    }
  }
}

次の内容を .vscode/mcp.json またはグローバルの MCP 設定に追加します。

{
  "servers": {
    "wandb": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/wandb/wandb-mcp-server",
        "wandb_mcp_server"
      ],
      "env": {
        "WANDB_API_KEY": "<your-wandb-api-key>",
        "WANDB_BASE_URL": "https://your-wandb-instance.example.com"
      }
    }
  }
}

Web ベースのクライアントやテストでは、HTTP トランスポートでサーバーを実行します:

uvx wandb_mcp_server --transport http --host 0.0.0.0 --port 8080

OpenAI のような外部クライアントにローカルサーバーを公開するには、ngrok を使用します:

uvx wandb_mcp_server --transport http --port 8080

# 別のターミナルで、ngrok を使って公開する
ngrok http 8080

If you expose the server using ngrok, update your MCP client configuration to use the ngrok URL.

使用のヒント

W&B のプロジェクト名と entity 名を指定する: 正確な結果を得るため、クエリには W&B の entity とプロジェクトを指定してください。
広すぎる質問は避ける: 「what is my best evaluation?」ではなく、「what eval had the highest f1 score?」のように質問してください。
データ取得を確認する: 「what are my best performing runs?」のような広い質問をする場合は、利用可能なすべての run を取得できているか、アシスタントに確認させてください。

Documentation Index

​W&B MCP サーバー でできること

​利用可能なツール

​W&B のリモート MCP サーバーを使用する

​前提条件

​MCP クライアントを設定する

​W&B MCP サーバーのローカル版を設定する

​前提条件

​MCP サーバーをインストールして設定する

​使用のヒント

W&B MCP サーバーでできること

利用可能なツール

W&B のリモート MCP サーバーを使用する

前提条件

MCP クライアントを設定する

W&B MCP サーバーのローカル版を設定する

前提条件

MCP サーバーをインストールして設定する

使用のヒント