私は2024年からCursor IDEをエンタープライズ開発の主力エディタとして運用しています。先日、社内に散在するConfluence、Notion、SharePoint Online上の技術文書をLLMから直接参照させるため、Model Context Protocol（MCP）Serverを自前で構築する検証を進めました。ところが最初の試行で必ずと言っていいほど直面するのが、以下の2種類のエラーです。

ConnectionError: HTTPSConnectionPool(host='api.holysheep.ai', port=443):
Max retries exceeded with url: /v1/embeddings
(Caused by NewConnectionError('<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x7f8b>:
Failed to establish a new connection: [Errno 110] Connection timed out'))
{
  "error": {
    "code": 401,
    "message": "Unauthorized: invalid api key. expected Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY format.",
    "type": "authentication_error"
  }
}

前者はMCP ServerプロセスからLLMエンドポイントへの到達性、後者はCursor IDEが環境変数をMCP Serverに渡せていないか、APIキーの形式誤りが原因です。本記事では、私が実機で再現と修正を繰り返して到達した、今すぐ登録で発行できるHolySheep AIのOpenAI互換キーを軸に、エンタープライズナレッジベースへ接続するMCP ServerをCursor IDEから安定運用する手順を、コピー&ペースト可能なコード付きで解説します。

HolySheep AIを採用する5つの理由

私は3社のLLMゲートウェイを運用してきましたが、国内エンタープライズ導入では為替レートと決済手段がボトルネックになりがちです。HolySheep AIは次の要件を満たしています。

MCP Serverとは

Model Context Protocolは2024年にAnthropicが公開した、LLMに対しツールとコンテキストを安全に開放するプロトコルです。Cursor IDEは0.41以降、MCPクライアントを内蔵し、stdioもしくはsseで起動するMCP ServerとJSON-RPC 2.0で会話します。本記事ではstdio方式で起動する最小構成のナレッジベース参照サーバをPythonで実装します。

前提環境

ステップ1: HolySheep APIキーの発行

HolySheep AIのダッシュボードにログインし、「APIキー」メニューから新しいキーを発行します。コピーした直後の値を控えておき、以下の環境変数に設定します。検証時の私はzshを使っているので ~/.zshrc に追記しました。

# ~/.zshrc
export HOLYSHEEP_API_KEY="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
export HOLYSHEEP_BASE_URL="https://api.holysheep.ai/v1"

ステップ2: MCP Serverの実装

プロジェクト直下に以下のファイル一式を用意します。私は /opt/holy-mcp にデプロイしました。

# /opt/holy-mcp/server.py
import os
import json
import httpx
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

HOLYSHEEP_BASE_URL = os.environ.get("HOLYSHEEP_BASE_URL", "https://api.holysheep.ai/v1")
HOLYSHEEP_API_KEY  = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")

mcp = FastMCP("holy-enterprise-kb")

@mcp.tool()
async def search_internal_docs(query: str, top_k: int = 5) -> str:
    """社内ナレッジベースをセマンティック検索し、関連文書の抜粋を返す。"""
    headers = {"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"}
    async with httpx.AsyncClient(base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL, timeout=10.0) as client:
        # 1. クエリをベクトル化（HolySheepはOpenAI互換の /v1/embeddings を提供）
        emb = await client.post(
            "/embeddings",
            headers=headers,
            json={"model": "text-embedding-3-large", "input": query},
        )
        emb.raise_for_status()
        vector = emb.json()["data"][0]["embedding"]

        # 2. ローカルの事前構築インデックスを類似度で検索
        with open("/var/lib/holy-kb/index.json", "r", encoding="utf-8") as f:
            index = json.load(f)
        scored = sorted(
            index,
            key=lambda d: sum(a * b for a, b in zip(d["vector"], vector)),
            reverse=True,
        )[:top_k]
        return json.dumps(scored, ensure_ascii=False, indent=2)

@mcp.tool()
async def summarize_doc(doc_id: str, model: str = "gpt-4.1") -> str:
    """指定IDの社内文書を、選択したモデルで要約する。"""
    with open(f"/var/lib/holy-kb/docs/{doc_id}.md", "r", encoding="utf-8") as f:
        body = f.read()
    headers = {"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"}
    async with httpx.AsyncClient(base_url=HOLYSHEEP_BASE_URL, timeout=30.0) as client:
        resp = await client.post(
            "/chat/completions",
            headers=headers,
            json={
                "model": model,
                "messages": [
                    {"role": "system", "content": "あなたは社内文書の要約係です。箇条書きで3項目以内にまとめてください。"},
                    {"role": "user", "content": body[:8000]},
                ],
                "temperature": 0.2,
            },
        )
        resp.raise_for_status()
        return resp.json()["choices"][0]["message"]["content"]

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")

依存関係は pyproject.toml で固定します。

# /opt/holy-mcp/pyproject.toml
[project]
name = "holy-mcp"
version = "0.1.0"
requires-python = ">=3.11"
dependencies = [
  "mcp[cli]>=1.0.0",
  "httpx>=0.27.0",
]

[project.scripts]
holy-mcp = "server:main"

ステップ3: Cursor IDEへの登録

Cursorを再起動し、設定ファイル ~/.cursor/mcp.json を以下のように編集します。私は以前uvのパス解決で詰まったため、絶対パスで指定しました。

{
  "mcpServers": {
    "holy-enterprise-kb": {
      "command": "/usr/local/bin/uv",
      "args": [
        "--directory", "/opt/holy-mcp",
        "run", "--with", "mcp[cli]", "--with", "httpx",
        "python", "/opt/holy-mcp/server.py"
      ],
      "env": {
        "HOLYSHEEP_API_KEY": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        "HOLYSHEEP_BASE_URL": "https://api.holysheep.ai/v1"
      }
    }
  }
}

Cursorの「設定 → MCP」でステータスが緑色になり、search_internal_docs と summarize_doc の2つのツールが表示されれば配線成功です。

ステップ4: 動作検証

関連リソース

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