この記事は、API 経験のない完全な初心者の方に向けて、ゼロから MCP Server を構築し、page-agent と複数の AI モデル（GPT-4.1、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Flash、DeepSeek V3.2 など）を HolySheep AI の統一 API ゲートウェイ経由で接続する手順をまとめたものです。

専門用語をできるかぎり避け、画面のどこをクリックすればよいかまでテキストで丁寧に説明します。所要時間は全部で約 30 分です。HolySheep AI は 1 元 = 1 ドル相当 の為替レート（公式レート比 約 85 % お得）と 平均 50 ms 未満のレイテンシが特徴で、WeChat Pay と Alipay にも対応しています。初めて利用される方は 今すぐ登録すると無料クレジットが付与されます。

1. まず全体像を理解する

今回作る構成は次の 3 つの部品からなります。料理にたとえると、「page-agent」がお客さん、「MCP Server」がウェイター、「API ゲートウェイ（HolySheep AI）」が厨房です。

2. 事前準備（5 分）

次のものを用意してください。

スタートメニューまたは Launchpad から「ターミナル（macOS）」「コマンドプロンプト（Windows）」「Windows Terminal」を開き、次のコマンドで Node.js のバージョンを確認します。

node --version
npm --version

「v18.x.x」「9.x.x」のような数字が表示されれば準備完了です。

3. HolySheep AI の API キーを取得する

ブラウザで HolySheep AI のダッシュボードを開き、左側のメニューから「API キー」を選択します。ページ上部の「新しいキーを生成」ボタンを押すと、次のような 64 文字程度の文字列が表示されます。

YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY

※ これは他人に見せない「合鍵」です。スクリーンショットを撮って SNS に投稿したり、GitHub へアップロードしたりしないでください。

4. プロジェクトフォルダを作る

ターミナルで、デスクトップに移動して新しいフォルダを作成します。

cd Desktop
mkdir mcp-page-agent
cd mcp-page-agent
npm init -y
npm install @modelcontextprotocol/sdk zod dotenv openai

続いて、API キーを保存するための .env ファイルを VSCode で新規作成し、次の 2 行を貼り付けて保存します。

HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1

5. MCP Server の本体コードを書く

エディタで server.js を新規作成し、次の内容を貼り付けて保存します。このコードは、page-agent から「どのモデルを使うか」と「プロンプト」を受け取り、HolySheep AI 経由で AI に問い合わせて結果を返すシンプルな MCP Server です。

import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import OpenAI from "openai";
import dotenv from "dotenv";

dotenv.config();

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.HOLYSHEEP_API_KEY,
  baseURL: process.env.HOLYSHEEP_BASE_URL,
});

const server = new Server(
  { name: "holysheep-mcp", version: "1.0.0" },
  { capabilities: { tools: {} } }
);

server.setRequestHandler("tools/list", async () => ({
  tools: [
    {
      name: "ask_model",
      description: "指定したモデルに質問して回答を返す",
      inputSchema: {
        type: "object",
        properties: {
          model: { type: "string", description: "モデル名（例: gpt-4.1, claude-sonnet-4.5）" },
          prompt: { type: "string", description: "質問内容" },
        },
        required: ["model", "prompt"],
      },
    },
  ],
}));

server.setRequestHandler("tools/call", async (req) => {
  const { model, prompt } = req.params.arguments;
  const response = await client.chat.completions.create({
    model,
    messages: [{ role: "user", content: prompt }],
  });
  return {
    content: [{ type: "text", text: response.choices[0].message.content }],
  };
});

const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

6. page-agent 側の設定ファイルを作る

次に、page-agent が MCP Server を見つけるための設定ファイルを mcp.json という名前で保存します。

{
  "mcpServers": {
    "holysheep": {
      "command": "node",
      "args": ["./server.js"],
      "env": {
        "HOLYSHEEP_API_KEY": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
        "HOLYSHEEP_BASE_URL": "https://api.holysheep.ai/v1"
      }
    }
  }
}

7. 起動して動作確認する

ターミナルで次のコマンドを実行し、MCP Server を起動します。

node server.js

エラーが出ずにカーソルが点滅している状態になれば、サーバーは正常に待機できています。page-agent を起動すると、ブラウザ上で AI エージェントが動作し、設定したモデル（GPT-4.1 や Claude Sonnet 4.5 など）を切り替えて利用できます。

8. コストを比較してみる

HolySheep AI の 2026 年時点の output 価格（1M トークンあたり、米ドル建て）は次の通りです。