Claudeや他のAI

Runway ML APIをClaudeや他のAIに接続する方法

数秒で設定完了、しかも一度だけ。そのあとは、Runway ML APIがClaudeでもChatGPTでもGeminiでも回答します — あなたが使っているすべてのAIで、同じリンク、同じガバナンス、作り直しは不要です。

このガイドについてAIに質問

クライアント別のステップバイステップ

Runway ML APIを各クライアントに接続する

同じホストリンクが下のすべてのクライアントに対応します。使っているものを選べば — 各セットアップは数秒 — 新しいチャットを始められます。

Claude

Runway ML API 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp

Runway ML APIをClaudeに接続

約1分、Claudeの設定からそのまま完了

  1. 1ClaudeでCustomizeを開き、Connectorsを選びます（claude.aiまたはデスクトップアプリ）。
  2. 2+をクリックしてAdd custom connectorを選び、Runway ML APIのリンクをリモートMCPサーバーのURLとして貼り付けます。
  3. 3Addを押して新しい会話を始めます。実際に頼んでみてください。Runway ML APIがあなたのClaudeの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

ChatGPT

Runway ML API 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。

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Runway ML APIをChatGPTに接続

約1分、ChatGPTの設定からそのまま完了

  1. 1ChatGPTでSettingsを開き、Apps & Connectorsを選び、Advanced settingsでDeveloperモードをオンにします。
  2. 2Createをクリックして名前を付け、Runway ML APIのリンクをMCPサーバーのURLとして貼り付けます。No authenticationを選び、「I trust this application」にチェックを入れます。
  3. 3作成したら新しいチャットを開き、+メニューからconnectorをオンにします。実際に頼んでみてください。Runway ML APIがあなたのChatGPTの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

Gemini

Runway ML API 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。

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Runway ML APIをGeminiに接続

約1分、ターミナルからそのまま完了

  1. 1ターミナルでGemini CLIを開きます。
  2. 2実行：gemini mcp add --transport http Runway ML API <あなたのリンク>。上のRunway ML APIのリンクがHTTP URLになります。
  3. 3/mcpを実行して、ステータスがCONNECTEDと表示されるのを確認。Runway ML APIがあなたのGeminiの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

Perplexity

Runway ML API 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。

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Runway ML APIをPerplexityに接続

数分、Perplexity Macアプリで完了

  1. 1Perplexity MacアプリでAccountを開き、Connectorsを選び、Add Connectorをクリックします。
  2. 2SimpleタブでMCP Connectorを選び、名前を付けて、Runway ML APIのリンクでのブリッジコマンドを追加します：npx mcp-remote <あなたのリンク>。上のリンクがURLです。
  3. 3SaveをクリックしてRunningと表示されることを確認し、ホームのSourcesでconnectorをオンにします。Runway ML APIがあなたのPerplexityの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

Grok

Runway ML API 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp

Runway ML APIをGrokに接続

約1分、grok.com/connectorsで完了

  1. 1Grokでgrok.com/connectorsを開き、New Connectorをクリックします。
  2. 2Customを選び、名前を付けて、Runway ML APIのリンクをリモートMCPサーバーのURLとして貼り付けます。
  3. 3保存して有効化し、求められたらブラウザでの認証を済ませて、Grokに実際に頼んでみてください。Runway ML APIがあなたのGrokの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

Microsoft Copilot

Runway ML API 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp

Runway ML APIをCopilotに接続

約1分、VS CodeのCopilot Chatで完了

  1. 1VS CodeでCopilot Chatパネルを開き、ツールアイコンをクリックして+アイコンを選ぶか、コマンドパレットからMCP: Add Serverを実行します。
  2. 2スコープを選び、サーバーに名前を付け、Runway ML APIのリンクをHTTPトランスポートのサーバーURLとして貼り付けます。
  3. 3MCPリストにサーバーが表示されることを確認したら、Copilotに実際に頼んでみてください。Runway ML APIがあなたのCopilotの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

Cursor

Runway ML API 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp

Runway ML APIをCursorに接続

約1分、Cursorで完了

  1. 1CursorのサイドバーでCustomizeを開きます（またはプロジェクトに.cursor/mcp.jsonを作成）。
  2. 2Runway ML APIという名前のMCPサーバーを追加し、urlフィールドにあなたのリンクを設定します。上のリンクがURLです。
  3. 3保存してサーバーを有効にし、実際に頼んでみてください。Runway ML APIがあなたのCursorの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

VS Code

Runway ML API 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp

Runway ML APIをVS Codeに接続

約1分、VS Codeで完了

  1. 1コマンドパレットからMCP: Add Serverを実行するか（またはプロジェクトに.vscode/mcp.jsonを作成）。
  2. 2Runway ML APIという名前のサーバーをtype httpで追加し、urlフィールドにあなたのリンクを入れます。上のリンクがURLです。
  3. 3保存してCopilot Chatで実際に頼んでみてください。Runway ML APIがあなたのVS Codeの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

Windsurf

Runway ML API 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp

Runway ML APIをWindsurfに接続

約1分、Cascadeで完了

  1. 1CascadeでMCPsアイコンをクリックします（またはSettings、Cascade、MCP Serversへ）。
  2. 2mcp_config.jsonを編集し、Runway ML APIをserverUrlフィールドにあなたのリンクを設定して追加します。上のリンクがURLです。
  3. 3保存して実際に頼んでみてください。Runway ML APIがあなたのWindsurfの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

JetBrains

Runway ML API 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp

Runway ML APIをJetBrainsに接続

約1分、Settingsで完了

  1. 1Settings、Tools、AI Assistant、Model Context Protocol（MCP）へ移動します。
  2. 2AddをクリックしてRunway ML APIを追加し、urlフィールドにあなたのリンクを設定します。上のリンクがURLです。
  3. 3OKとApplyを押してStatus列を確認し、実際に頼んでみてください。Runway ML APIがあなたのIDEの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

Cline

Runway ML API 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp

Runway ML APIをClineに接続

約1分、Clineパネルで完了

  1. 1ClineパネルでMCP Serversアイコンをクリックし、Remote Serversタブを開きます。
  2. 2Runway ML APIという名前のサーバーを追加し、Server URLにあなたのリンク、transportにStreamable HTTPを設定します。上のリンクがURLです。
  3. 3Add Serverをクリックして実際に頼んでみてください。Runway ML APIがあなたのClineの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

LangChain

Runway ML API 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp

Runway ML APIをLangChainに接続

約1分、コードで完了

  1. 1mcpエクストラ付きでLangChainをインストール：pip install "langchain[mcp]"。
  2. 2Runway ML APIのリンクでMCPAdapterを作成：MCPAdapter("<あなたのリンク>")。上のリンクがURLです。
  3. 3list_toolsを呼び出してツールをエージェントに渡します。Runway ML APIがあなたのLangChainエージェントの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

Vercel AI SDK

Runway ML API 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp

Runway ML APIをVercel AI SDKに接続

約1分、コードで完了

  1. 1MCPクライアントをインストール：npm install @ai-sdk/mcp、そして'@ai-sdk/mcp'からcreateMCPClientをインポート。
  2. 2Runway ML APIのリンクをtransportとしてclientを作成：{ type: 'http', url: '<あなたのリンク>' }。上のリンクがURLです。
  3. 3client.tools()を呼び出してtoolsをstreamTextに渡します。Runway ML APIがあなたのVercel AI SDKアプリの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

Lovable

Runway ML API 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp

Runway ML APIをLovableに接続

約1分、Connectorsカタログで完了

  1. 1Connectorsを開き、カタログ右上の+ボタンを選んでMCP serverを選択します。
  2. 2サーバーに名前を付け、Runway ML APIのリンクをServer URLとして貼り付けます。上のリンクがURLです。
  3. 3No authenticationを選んでAdd serverをクリックし、Lovableに実際に頼んでみてください。Runway ML APIがあなたのLovableの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

Z.ai

Runway ML API 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp

Runway ML APIをZ.aiに接続

約1分、ZCodeの設定で完了

  1. 1Settings、MCP Serversを開き、右上のNew MCP Serverをクリックします。
  2. 2スコープはUserを選び、名前を付け、タイプはHTTPのままにします。Runway ML APIのリンクをサービスURLとして貼り付けます。上のリンクがURLです。
  3. 3Addをクリックして、リストでサーバーが有効になっていることを確認したら、実際に頼んでみてください。Runway ML APIがあなたのZ.aiの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

Raycast

Runway ML API 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp

Runway ML APIをRaycastに接続

数分、Raycast Proで完了

  1. 1Install MCP Serverコマンドを検索するか（Manage MCP Serversを開いてInstall New Serverを選択）。
  2. 2サーバーに名前とアイコンを付け、transportにHTTPを選び、Runway ML APIのリンクをURLとして貼り付けます。上のリンクがURLです。
  3. 3Install MCP Serverを押してステータスがRunningと表示されることを確認し、実際に頼んでみてください。Runway ML APIがあなたのRaycastの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

Qwen Code

Runway ML API 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp

Runway ML APIをQwen Codeに接続

約1分、ターミナルで完了

  1. 1実行：qwen mcp add --transport http Runway ML API <あなたのリンク>。上のリンクがURLです。
  2. 2設定ファイルがよければ、~/.qwen/settings.json（ユーザー）または.qwen/settings.json（プロジェクト）にhttpUrlフィールドで追加します。上のリンクがURLです。
  3. 3チャットで/mcpを入力し、サーバーが表示されるのを確認。Runway ML APIがあなたのQwen Codeの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

Kimi Code

Runway ML API 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp

Runway ML APIをKimi Codeに接続

約1分、TUIで完了

  1. 1Kimi CodeのTUIで/mcp-configを実行し、対話的にサーバーを追加します（またはmcp.jsonを直接編集）。
  2. 2Runway ML APIという名前のサーバーを追加し、urlフィールドにあなたのリンクを入れます。上のリンクがURLです。
  3. 3/mcpを実行してステータスを確認したら、実際に頼んでみてください。Runway ML APIがあなたのKimi Codeの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

Le Chat

Runway ML API 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp

Runway ML APIをLe Chatに接続

約1分、Connectorsで完了

  1. 1Le ChatでConnectorsを開き、カスタムconnectorの追加を選びます。
  2. 2Runway ML APIのリンクをリモートMCPサーバーのURLとして貼り付けます。上のリンクがURLです。
  3. 3保存して認証したら、実際に頼んでみてください。Runway ML APIがあなたのLe Chatの一部になりました。
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "runway-ml-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp"
    }
  }
}

Claudeや他のAI + Runway ML API

ひとつのチャット。あなたのRunway ML APIが、Claudeや他のAIの中で動く。

リアルなプロンプトに、ライブデータで回答。リンクを入れれば、Claudeや他のAIでこのような会話ができます。

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

これらのプロンプトはRunway ML API Connectorに付属しています。あなたの接続後は、そのままチャットで使えます。

全ケイパビリティ、プロンプト、計測されたレイテンシは、 Runway ML API Connectorのページにあります。

ミッションコントロール

Runway ML APIでエージェントがやっていることすべてを見える化

エージェントがRunway ML APIでツールを実行すると、それはクライアント側で起きます：チャットでは回答は見えるのに、リクエスト自体、それがどんなデータを運んでいたか、ルール違反があったかは見えません。

今、すべての動きがあなたの画面に届きます。

すべての実行を記録し、ポリシーを適用し、あなたに見せます。何が実行され、何を返し、何がブロックされ、なぜか。

AI Briefing
Upgrade to unlock

Know exactly what needs your attention before you even look at the charts. One briefing. The full picture. The next move.

Requests
0
Total in this period
Avg Latency
0
API 88ms · Overhead 54ms
Vinkius Reliability
0
Agent 280 · Upstream 47 · Vinkius 15
Tokens
0
AI tokens processed
DLP Protected
0
Sensitive data redacted
Cost Saved
0
FinOps truncations applied

AI Agents Activities

last 30 days
30d agotoday

Request Volume & Latency

requests latency

Runway ML APIを通じたエージェントのリクエストはすべて記録・適用・監査可能です。AIガバナンスがエージェントの活動を説明責任に変える仕組みと、Runway ML APIのワークフローへの意味をご覧ください。

私たちが選ばれる理由

安全なのはConnectorだけではありません。あなたのエージェントがそこで行うすべてが守られます。

Runway ML APIをAIにつなぐのは最初の一歩です。しかし、エージェントとRunway ML APIの間に開かれた回線は、話の半分にすぎません。保護がなければ、実行されるすべてのアクションは無防備です。

だから、保護は入り口で止まりません。

エージェントがConnectorを通して実行するすべてのアクションは、私たちのインフラの中で動きます。署名されたアクティビティログ、24時間ごとの自動キーローテーション、驚かせるのではなく一時停止する支出制限、そしてすべての実行を分離するサンドボックス。

01

改ざん防止アクティビティログ

エージェントがRunway ML APIに行うリクエストはすべて記録・署名されるため、履歴への改ざんは検知できます。

02

自動キーローテーション

セキュリティキーを24時間ごとに自動更新します。Runway ML APIとの接続は手作業なしで守られ続けます。

03

支出保護

あなたが選んだ支出制限を適用し、超えるアクションは承認まで一時停止。Runway ML APIでのアクションが想定外になることはありません。

04

分離サンドボックス

Runway ML APIを通るすべての実行は分離され、メモリ・CPU・ネットワークアクセス・ファイル操作・実行をカバーする34以上のセキュリティルールが適用されます。

05

セキュリティイベントストリーミング

セキュリティイベントはSplunk、Datadog、専用のWebhookへ。Runway ML APIのアクティビティが、ふだん信頼しているツールに届きます。

06

即時レジューム

アイドル接続は状態を保ったまま3〜5 msで復帰し、すべてのクライアントで会話が常にレスポンスよく続きます。

07

悪性ファイル保護

システムリソースを枯渇させる目的の圧縮ファイルを検出し、Runway ML APIに届く前にブロックします。

08

認証情報の検証

Runway ML APIの認証情報は保存前に検証します。無効な認証情報は保存されずに拒否されます。

09

分離された使用制限

使用量はアカウントごとに分離されるため、ある接続のアクティビティが他のアカウントの枠を消費することはありません。

1つのConnector、1つのリンクで、オペレーション全体が保護されます。接続だけではなく、あなたのエージェントがそこで行うすべてが対象です。

これらの保証はオプションではありません。すべてのRunway ML API接続が走る基盤そのものです。インフラがエージェントのすべての操作をエンドツーエンドで保護する仕組みをご覧ください。

Vinkiusの中で

Runway ML APIをあなたのAIに準備しましょう。かんたんです。

カタログでRunway ML APIを選び、アカウントにサインインして、接続用リンクを1つ受け取ります。それだけです。

  1. Runway ML APIを選ぶ

    カタログでRunway ML APIを見つけて、ワンクリックでConnectorをインストールします。

    Runway ML API

    アクティブ

    Connector を有効化
    有効化中…

  2. サインインする

    Runway ML APIのアカウントを接続して、AIに許可する範囲を選びます。認証情報は暗号化され、AIとは別に保管されます。

    認証情報を設定

    {{connectorName}}の認証情報を設定

    必須暗号化済み
    保存して続行

    暗号化ストレージ

    認証情報は保存時および転送時に暗号化されます。

    共有なし

    認証情報がサードパーティと共有されることはありません。

    完全なコントロール

    いつでも認証情報を取り消し・更新できます。

  3. AIクライアントにリンクを追加

    Vinkiusが1つの接続リンクを渡します。使っているクライアントに追加してください — 各クライアントの正確な手順は上のセクションにあります — ひと手ですべての場所のRunway ML APIが作動します。

    トークンを生成しました

    MCP 接続 URL

    https://edge.vinkius.com/vk_preview_fxPMozx8tTYwy0f2CIAyhsmnGRvf4U3doJGXFGQX/mcp

    接続トークン

    vk_live_••••••••
    ダッシュボードへ移動

一度の設定で、ふだん使っているAIでRunway ML APIが使えます。

FAQ

Claudeアクセスに関する質問。

  • 01

    claude.aiとClaudeデスクトップアプリの両方で使えますか？

    はい。両方のCustomizeのConnectorsから同じリンクを追加でき、どちらでも会話は同じように機能します。

  • 02

    Runway ML APIをClaudeにつないだら、後でChatGPTやGeminiでも同じ接続を使えますか？

    はい、それがポイントです。接続はClaudeのものではなく、あなたのものです。同じリンクをどのAIに貼っても、設定し直しも追加支払いも不要。新しいAIにつなげば、Runway ML APIはもうそこにあります。

  • 03

    Runway ML APIのパスワードをClaudeに渡す必要はありますか？

    ありません。サインインはVinkiusで一度だけ。ログイン情報は暗号化して私たちが守り、AIには渡しません。Claudeが見るのはリンクだけで、いつでも削除できます。

  • 04

    Runway ML APIでClaudeに実際何を頼めますか？

    Connectorが対応している範囲すべてです。データの確認、アクションの実行、回答をチャットへ。Connectorのページには、AIが得るすべてのケイパビリティとコピーできる実例が載っています。

  • 05

    ClaudeにConnectorが表示されません。何を確認すればいいですか？

    リンクがコピーした通りに貼り付けられているか、VinkiusアカウントでConnectorが有効かを確認し、Claudeのconnector一覧を開き直してください。無効化されたConnectorは新しいチャットに表示されません。

  • 06

    後からアクセスを取り消せますか？

    いつでも。ClaudeのCustomizeとConnectorsからconnectorを削除すれば、会話からはなくなります。Vinkiusアカウントには接続と履歴が残るので、次のAIですぐ使えます。

  • Runway ML APIについて他の質問がありますか？Connectorのページで回答しています。 Runway ML API Connectorでできることをすべて見る

このConnectorについて

Runway ML APIがあなたのAIに追加するもの。

接続すると、あなたのAIは10個のケイパビリティを手に入れます。頼めばRunway ML APIの中で実行できる、具体的なアクションです。Connectorのページには、それらすべてに加えて、本番環境で計測しているレイテンシと最初に試せるプロンプトを詳しく載せています。

Runway ML API Connectorでできることをすべて見る