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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。
他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。
すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。
各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。
1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。
1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。
驚きではなく、一時停止する支出制限。
各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。
3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。
厳選セット · 12機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-04
このセットには4機能あります。
MonkeyLearnで使える12機能の一部です。
- 01
分類器の詳細取得
指定した分類器に関する詳細情報を取得します。
- 02
モデルタグの一覧表示
モデルに設定されているタグの一覧を表示します。
- 03
分類器の一覧表示
登録されているテキスト分類器のリストを取得します。
- 04
抽出器タグの一覧表示
エンティティ抽出器に設定されたタグの一覧を表示します。
05-08
このセットには4機能あります。
MonkeyLearnで使える12機能の一部です。
- 05
抽出器の一覧表示
登録されているテキスト抽出器のリストを取得します。
- 06
テキストの分類実行
入力されたテキストデータを指定のモデルで分類します。
- 07
エンティティの抽出
テキストから名前、キーワード、住所などの構造化データを抽出します。
- 08
抽出器の詳細取得
指定した抽出器に関する詳細情報を取得します。
09-12
このセットには4機能あります。
MonkeyLearnで使える12機能の一部です。
- 09
モデルバージョンの表示
モデルの各バージョンの履歴一覧を表示します。
- 10
ワークフローの一覧表示
アカウントに登録されているNLPワークフローのリストを取得します。
- 11
ワークフローの実行
定義済みの複雑なNLPワークフローを起動します。
- 12
API接続状態の確認
MonkeyLearn APIの接続およびアカウントのステータスを確認します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Customer Feedback Analysis
Automatically categorize incoming reviews into sentiment or topic buckets.
Support Ticket Routing
Identify the intent of a support request to route it to the right team.
Data Extraction
Pull specific entities like company names or dates from large datasets.
Survey Insight Generation
Process survey responses to find recurring themes and keywords.
タスクを自動化
MonkeyLearnを一つのタスクに働かせる。
このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化:ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。
1つのConnector、すべてのAI
MonkeyLearnは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。
これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。
実測値、推定値ではない
平均846ms。本番環境で高速。
MonkeyLearnは本番サービスに対して毎日チェックされています。
- 最速日
- 717ms
- 最遅日
- 981ms
- 14日間の傾向
- 遅延傾向+5%
クライアントを接続
1つのURL。すべてのクライアント。
Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。12個の機能がすぐに使えます。
プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません
vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が MonkeyLearn のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。
このトークンは MonkeyLearn のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。
MonkeyLearn Connector
準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_ajv6syROl8nKEZz1ZGobS0MBFBO5sLwE0cSqFWQ2/mcpClaude Desktop
以下の手順で数秒で接続できます。
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — MonkeyLearn capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"monkeylearn-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_ajv6syROl8nKEZz1ZGobS0MBFBO5sLwE0cSqFWQ2/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法
Claude向けのガイド付きセットアップ? MonkeyLearnをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
MonkeyLearnユーザーが任せたい仕事のために。
データ分析の専門知識を、コードを書かずにAIエージェント経由で活用したいプロフェッショナル向けです。
- 01
データサイエンティスト
コードを記述することなく、NLPモデルを直接実行・管理できます。
- 02
プロダクトチーム
ユーザーからのフィードバックやサポートチケットを自動的に分類できます。
- 03
マーケター
アンケート回答やレビューから、重要なインサイトを迅速に抽出できます。
FAQ
MonkeyLearnユーザーからのよくある質問。
- 01
How do I connect my existing MonkeyLearn models?
Once you provide your API key to the MCP, your AI client can see and use all your existing classifiers, extractors, and workflows.
- 02
Which AI clients can I use with this MCP?
You can use this with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.
- 03
Do I need to write Python code to run these models?
No. You use natural language to tell your AI agent to run the capabilities, which then executes the models for you.
- 04
Can I run multi-step processes?
Yes, you can use the run_workflow capability to trigger complex Studio workflows you have already configured.
- 05
What kind of data can be extracted?
The MCP can extract any entities your MonkeyLearn extractors are trained to find, such as names, locations, or keywords.
- 06
Can I classify text by sentiment or topic?
Yes. Point to any classifier model ID and pass text to get classification results with confidence scores.
- 07
How does MonkeyLearn authentication work?
MonkeyLearn uses Authorization: Token {API_KEY} header against api.monkeylearn.com/v3.
- 08
Can I extract named entities from text?
Yes. Use an extractor model to pull keywords, people names, organizations, locations, and more from raw text.
さがす
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『MonkeyLearn』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続



















