OpenWork の使い方——スキルとMCPを1箇所に置いて、どのAIからでも同じものを呼ぶ

AIを2つ以上使っている人に聞きたいんですが、同じMCPを2回設定したこと、ありませんか？

私はあります。というか、しばらくそれが当たり前だと思っていました。

今日はその「2回設定する」をやめるための道具として、OpenWork を見ていきます。使い方と、業務へ入れる前に決めておきたいことを書きます。

公式リポジトリはこちらです。

https://github.com/different-ai/openwork

2026年9月2日に確認した時点で、スターは23,265。主要言語はTypeScriptで、最終更新は前日の9月1日でした。リポジトリ自体は2026年1月に作られたもので、動きは活発なほうだと思います。

OpenWork は何をするものか

公式の説明では、AIのワークフローを共有するための、無料でオープンソースのデスクトップアプリです。macOS・Windows・Linuxに対応しています。

自らを「Claude Cowork のオープンソース版」と位置づけています。

ただ、私が面白いと感じたのは、デスクトップアプリのほうではありませんでした。

アプリは必須ではないんです。OpenWork のMCPを1本足せば、今使っているAIからそのまま呼べる。専用の作業場が欲しい人にはアプリがある、という順序になっています。

OpenWork の使い方は、大きく2通りある

1つは、デスクトップアプリを入れて、そこを作業場にする使い方。

もう1つは、今のAIに1本だけ足す使い方です。Codex、Claude Code、Cursor、その他のMCP対応のツールから、同じスキル・MCP接続・連携済みサービスを呼べるようになります。

私は後者から試すのがいいと思います。アプリを増やすと、それ自体が「もう1つの置き場」になるので。今回の目的は置き場を減らすことでした。

今のAIに1本足すだけの入れ方

公式に載っているコマンドがそのまま入口です。

Codex なら codex mcp add openwork --url https://api.openworklabs.com/mcp/agent。

Claude Code なら claude mcp add --transport http openwork https://api.openworklabs.com/mcp/agent。

OpenCode の場合は設定ファイルにリモートMCPとして書きます。それ以外のクライアントでも、同じURLをリモートMCPサーバーとして指定すれば通ります。

追加すると、ブラウザが開いてサインインを求められます。そこで所属する組織を選ぶ形です。

ここで公開されるツールは2つだけでした。使えるものを探す search_capabilities と、それを実行する execute_capability。

正直、この2つに絞った設計はうまいと感じました。というのも、道具を増やすほどツール一覧が膨らんで、AIが選び間違えるというのが、うちが実際に踏んできた問題だったからです。入口を2つに畳んで、中身は検索させる。この形なら、道具が100個に増えても一覧は2つのままです。

いや、MCPを増やすと重くなりませんか？

そこは私も気にしました。

ただ今回は、MCPを増やす話ではなく、まとめる話です。今まで5本ぶら下げていたものが、うまくいけば1本になる。

うちが以前やっていたのは逆で、ツールごとに同じ道具を個別に設定していました。最初はそれで動くので問題に見えないんです。

崩れたのは、片方だけ設定を直した日でした。同じ名前の同じ道具なのに、AごとBで挙動が違う。しかもどちらが新しいのか、見ただけでは分からない。

以来、うちは「同じものが2箇所にある状態」を先に潰すようにしています。今回のような集約の仕組みが効くのは、まさにここだと思います。

組織で配るなら OpenWork Den

チームで使う場合の管理面も用意されています。OpenWork Den という管理画面です。

公式に挙がっている機能を要約すると、こうなります。

推論をどの提供元から使えるか、誰に許すかを決める。メンバーとチームを作って権限を管理する。デスクトップ側のポリシーを決め、ローカルモデルの利用制限やバージョンの固定もできる。スキルやプラグインをマーケットプレイス経由で公開して、組織・チーム・個人の単位で割り当てる。Anthropic互換のプラグインを取り込んで、そのスキルとリモートMCPを配ることもできる。

配布と権限が1箇所にあるのは、正直うらやましい設計です。うちは配る仕組みを先に作って、権限の管理をあとから足したので、順序を間違えた側でした。

業務に入れる前に決めておきたい3つ

ここからは、使い方というより導入判断の話です。うちが新しい道具を業務へ入れるとき、必ず先に決めている3点をこれに当ててみます。

1つ目は、止め方です。配れる仕組みは、たいてい配るほうが先に完成します。でも実際に効いてくるのは「あの道具を全員から今すぐ取り上げたい」という日のほうです。取り上げる操作が1箇所にあるか、先に確かめてください。

2つ目は、鍵の置き場です。連携済みサービスをまとめて呼べるということは、認証情報がどこかに集まっているということでもあります。集めること自体は悪くない、というのがうちの結論です。うちも1箇所へ集約しました。ただし集めた場所が1つだと自分で分かっていることが条件になります。

3つ目は、ライセンスです。今回いちばん注意したいのがここでした。APIが返すライセンス表記が、標準的なライセンスとして判定されていない値になっています。「オープンソース」と書かれていても、商用でどこまで使えるかは別途読んで確かめる必要があります。ここは実測でそう見えた、というだけなので、業務で使うなら必ず本文を確認してください。

OpenWork の使い方で、最初にやること

今日やるなら1つだけで十分です。

いま自分が使っているAIを全部書き出して、そのうち2つ以上に同じ設定を書いているものを数えてください。

数がゼロなら、まだ急いで入れる必要はないと思います。1つでもあるなら、そこが将来ズレる場所です。うちはズレてから気づきました。

数えたうえで、まずMCPを1本だけ足して試す。アプリを入れるかどうかは、そのあとで決めれば間に合います。

道具を増やす前に、同じ道具が何箇所にあるかを数える。今日はこんな話でした。

オープンソースのAIツールを業務へ入れるときの見極め方と、うちが踏んだ判断ミスはこちらにまとめています。

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