Cherry Studio の設定 — API キーと MCP サーバー

Q: Cherry Studio で自分の API キーを設定するには？

設定 → モデルプロバイダー → プロバイダーを追加 で「カスタムプロバイダーを追加」ダイアログを開き、プロバイダー名、APIキー、エンドポイント設定の OpenAI と Anthropic メッセージ欄にルートアドレスを入れて保存します。続けてモデル一覧の「モデルを同期」でモデルを取り込み、使うものを追加し、「チェック」で 1 つ確かめます。プロバイダーは有効化しないとモデル選択に出てこない点にも注意してください。

Q: Cherry Studio の MCP サーバーはどこで設定しますか？

公式ドキュメントの手順は 設定 → MCP → MCP サーバー → 追加 です。ローカルのコマンドは標準入力/出力（stdio）、リモートのサービスは SSE か Streamable HTTP を使うのが一般的で、提供元の設定どおりに入力します。保存後にサーバーを有効にし、詳細の「ツール」タブで提供されるツールを確認してから、仕事 → Agent のメニュー → 編集 → MCP でそのサーバーを有効にします。ツールを呼ぶのはモデルなので、ツール呼び出しに対応したモデルを選んでください。

Cherry Studio の「設定」で多くの人が探しているのは二つです。自分の API キーでモデルを使うプロバイダー設定と、外部ツールをつなぐ MCP サーバー設定。前者は設定 → モデルプロバイダー → プロバイダーを追加、後者は設定 → MCP サーバーから行います。このページは 2026年9月30日公開の v2.1.4 を基準に、画面の日本語表記そのままで両方の手順を説明します。v2 でプロバイダーの追加画面が大きく変わったため、v1 時代の「タイプ：OpenAI」を選ぶ解説はもう画面と一致しません。

対象は CherryHQ/cherry-studio のデスクトップ版（AGPL-3.0、Windows・macOS・Linux）です。2026年10月1日時点でリポジトリはアーカイブされておらず、最新版は v2.1.4 です。App Store にある同名のアプリは別の開発者による無関係のアプリなので注意してください。画面を日本語にするには、設定の言語で日本語を選びます（UI は日本語を含む 13 言語に対応）。

プロバイダー設定：自分の API キーでモデルを使う

手順の全体像です。ラベルは v2.1.4 の日本語 UI の表記です。

Cherry Studio v2.1.4

設定 → モデルプロバイダー → プロバイダーを追加
  （ダイアログ名：カスタムプロバイダーを追加）

  プロバイダー名            Kunavo
  APIキー                   sk-kn-...
  エンドポイント設定
    OpenAI                  https://api.kunavo.com/v1
    Anthropic メッセージ     https://api.kunavo.com
  その他のオプション
    OpenAI レスポンス        https://api.kunavo.com/v1   （任意）
    画像生成ベースURL         https://api.kunavo.com/v1   （任意）
    Google Gemini           空欄のまま

→ 保存 → モデル一覧で「モデルを同期」→ 使うモデルを追加 → 「チェック」

設定 → モデルプロバイダーを開き、プロバイダーを追加を押します。開くダイアログのタイトルは「カスタムプロバイダーを追加」です。Coding Plan 系のサービス、複数アカウント、プロジェクトの分離などで既存のプロバイダーをもとにしたい場合は、上部の「プリセットから開始（オプション）」も使えます。
プロバイダー名と APIキーを入力します。
エンドポイント設定には最初から OpenAI と Anthropic メッセージの 2 欄が並んでいます。少なくとも 1 つのテキスト用エンドポイントが必須です。両方埋めておくと、チャットだけでなく Agent や Anthropic 形式を使う機能でもモデルが選べます。
その他のオプションを開くと、OpenAI レスポンス、Google Gemini、画像生成ベースURL、画像編集ベースURL の欄があります。使わない欄は空のままで構いません。
保存したら、プロバイダーの画面で有効になっているか確認します。公式ドキュメントによると、設定済みでも無効のままだとモデルが選択肢に出てきません。「キーが効かない」の原因で一番多いのがこれです。
モデル一覧のモデルを同期でモデルを取り込み、使うものを追加して、チェックで 1 つ動作確認します。

アドレスの書き方：ルートだけを入れる

v2.1.4 のソースでは、各欄に入れたルートアドレスにバージョン部分がなければ /v1 を付け（すでにあれば付けない）、そのあとで欄ごとの経路を足します。各欄の下には「リクエストパス」として最終的な URL が表示されるので、保存前にそこを見れば確実です。

欄	Cherry Studio が足す経路	Kunavo
OpenAI	`/chat/completions`	対応
Anthropic メッセージ	`/messages`	対応
OpenAI レスポンス（その他のオプション）	`/responses`	対応
画像生成ベースURL（その他のオプション）	`/images/generations`	対応
画像編集ベースURL（その他のオプション）	`/images/edits`	対応
Google Gemini（その他のオプション）	`/models/{model}:generateContent`	非対応 — 空欄のまま

やってはいけないのは二つです。/chat/completions や /messages まで含んだ完全な URL を貼ると、経路が二重になって 404 になります。末尾の # は画面のヒントにあるとおり「自動的に付加される API バージョンを無効にする」記号で、標準的なエンドポイントに付けると /v1 が抜けます。

料金を無駄にしない既定モデルの設定

Cherry Studio はチャット以外にも裏でモデルを呼びます。高速モデルは画面の説明どおり「トピックの命名や検索キーワードの抽出などの簡単なタスク」に使われ、ヒントにも「軽量モデルを選択し、推論モデルは避けてください」とあります。ここに安いモデルを入れておくだけで、会話のたびに高いモデルが走るのを防げます。翻訳モデルも別に設定できます。複数のモデルを選んで同時に質問すると、モデルの数だけ別々のリクエスト（=別々の請求）になる点も覚えておいてください。アプリ内の使用量統計の金額は公開価格からの推定で、割引のある経路では実際より高く出ます。モデルの設定で単価を自分の料金に書き換えると合います。詳しくは英語版の Cherry Studio API cost を参照してください。

MCP サーバー設定：外部ツールをつなぐ

MCP は、モデル（Agent）に外部のツールやデータを使わせるための接続方式です。公式ドキュメントの手順は設定 → MCP → MCP サーバー → 追加です。追加画面の「クイック作成」で接続情報だけ入れればサーバーを作れ、残りはあとから調整できます。

種類（画面の表記）	使う場面	入力するもの
標準入力/出力 (stdio)	手元のコマンドで動くサーバー	コマンド、引数、環境変数
サーバー送信イベント (sse)	SSE の URL を提供するリモートサービス	URL（必要なら認証）
ストリーミング可能なHTTP	Streamable HTTP の URL を提供するリモートサービス	URL（必要なら認証）

MCP サーバーの例（ローカル）

種類      標準入力/出力 (stdio)
コマンド   npx
引数       -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /Users/you/notes
環境変数   （サーバーが求めるものだけ）

提供元が案内している接続方式に合わせて種類を選びます。ドキュメントも「名前から推測せず、提供元の設定どおりに入力する」よう求めています。
保存してサーバーを有効にし、状態が正常になるのを待ちます。詳細の「ツール」「プロンプト」「リソース」タブで、何が提供されているかを確認します。
仕事 → Agent のメニュー → 編集 → MCP で、そのサーバーを有効にします。サーバーはすべての Agent に自動で付くわけではありません。
入力欄の「+」から、サーバーが提供する MCP プロンプトや MCP リソースを差し込むこともできます。

MCP のツールを実際に呼ぶのはモデルなので、ツール呼び出しに対応したモデルを選んでください。上のプロバイダー設定で追加した Claude や GPT のモデルはツール呼び出しに対応しています。ドキュメントの勧めどおり、最初は 1 つずつ有効にして動作を確認し、書き込みや課金が発生するツールは承認を必要とする設定のままにしておくのが安全です。MCP の「組み込みサーバー」や「マーケットプレイス」から入れる場合も、コマンドと環境変数の中身は確認してください。

Kunavo を使う場合の注意と支払い

検証の範囲。この設定は Cherry Studio のソースと公式ドキュメントから作成したもので、Kunavo が Cherry Studio を実際に自社エンドポイントにつないで動かした検証ではありません。いま使えている経路は残したまま試してください。
Kunavo の経路はチャットと画像だけ。埋め込みモデルはないので、ナレッジベースのベクトル検索には別のプロバイダーかローカルの埋め込みモデルが必要です（埋め込みなしでも BM25 のキーワード検索で動くとドキュメントは説明しています）。
支払い。プリペイドのチャージ制で月額はなく、トークン単位で残高から差し引きます。最低チャージは $10、Stripe のチェックアウトでカード（Visa、Mastercard、American Express、JCB）、Apple Pay、Link が使えます。請求の説明を確認し、アカウントを作成してキーを発行してください。英語の設定ページは Cherry Studio integration guide です。

FAQ

Cherry Studio で自分の API キーを設定するには？

設定 → モデルプロバイダー → プロバイダーを追加で「カスタムプロバイダーを追加」ダイアログを開き、プロバイダー名、APIキー、エンドポイント設定の OpenAI と Anthropic メッセージ欄にルートアドレスを入れて保存します。続けてモデル一覧の「モデルを同期」でモデルを取り込み、使うものを追加し、「チェック」で 1 つ確かめます。プロバイダーは有効化しないとモデル選択に出てこない点にも注意してください。

Cherry Studio の API アドレスに /v1 は必要ですか？

どちらでも構いません。v2.1.4 のソースでは、入力したルートアドレスにバージョン部分（/v1）がなければ自動で付け、すでにあればそのまま使います。そのあとで欄ごとの経路（OpenAI なら /chat/completions、Anthropic なら /messages）を足します。避けるべきなのは /chat/completions まで含んだ完全な URL を貼ることで、経路が二重になって 404 になります。末尾の # はバージョンの自動付加を止める記号なので、標準的なエンドポイントには付けないでください。各欄の下に出る「リクエストパス」で最終的な URL を確認できます。

Cherry Studio の MCP サーバーはどこで設定しますか？

公式ドキュメントの手順は設定 → MCP → MCP サーバー → 追加です。ローカルのコマンドは標準入力/出力（stdio）、リモートのサービスは SSE か Streamable HTTP を使うのが一般的で、提供元の設定どおりに入力します。保存後にサーバーを有効にし、詳細の「ツール」タブで提供されるツールを確認してから、仕事 → Agent のメニュー → 編集 → MCP でそのサーバーを有効にします。ツールを呼ぶのはモデルなので、ツール呼び出しに対応したモデルを選んでください。

Cherry Studio は無料ですか？

デスクトップ版（コミュニティ版）は AGPL-3.0 のオープンソースで無料です。お金がかかるのは、設定したプロバイダーのモデル利用料です。Cherry Studio Enterprise は見積もり制の別製品で、組み込みの CherryAI は無料ですがモデル構成や上限は公開されていません。

「モデルを同期」で何も出てこないときは？

このボタンは入力したアドレスとキーでプロバイダーのモデル一覧（/v1/models）を取りに行くので、空ならまずアドレスかキーを疑います。完全な URL を貼っていないか、末尾に # を付けていないかを確認し、同じ組み合わせを curl で試してください。JSON が返ればアプリ側、401 ならキーの問題です。

2026年10月1日に確認：GitHub API（CherryHQ/cherry-studio、v2.1.4）、v2.1.4 の日本語 UI 文字列（ja-jp.json）とプロバイダー追加画面のソース、Cherry Studio 公式ドキュメントの MCP ページ。Kunavo は Cherry Studio を自社エンドポイントに対して実行していません。