KaggleはMCPを提供しています。
こちらが公式情報なのですが、CodexでKaggle MCPを設定する方法が書かれていません。
Kaggle参加者が最も使っているであろうAIコーディングツールであるClaude Codeの設定も書かれていませんが、さすがにその設定方法の記事はすでに書かれているようですね。
私としてはCodexの方が安上がりだと思うのでCodexを愛用しているのですが、CodexでKaggle MCPの設定をするのに少し苦戦したので、設定方法を共有しておきます。
設定方法
以下はMac/Linuxを前提としていますが、windowsでもやることは変わりません。(コマンドが変わるだけ)
①APIトークンの生成
KaggleのSettingsページを開き、"Generate New Token"からAPIトークンを生成します。
一度しか表示されないので、コピーして控えておきます。
APIトークンはKGATで始まるやつです。
②APIトークンを環境変数に設定
控えておいたAPIトークンを環境変数に設定しておきます。
export KAGGLE_API_TOKEN=KGAT_**************************************
③HTTPでMCPを登録する
以下のコマンドで~/.codex/に設定ファイルが入ります。
codex mcp add kaggle --url https://www.kaggle.com/mcp --bearer-token-env-var KAGGLE_API_TOKEN
これでMCPの設定は完了しました。
④CodexがKaggle MCPを使えるか確認
Codexとの会話の中で、Kaggle MCPを呼び出して何か調査するように指示をすると、実際に使われます。
例えば、以下はCodexにあるKaggleのコンペについての概要をKaggle MCPを使ってまとめるように指示した時の実行ログの一部です。
(余談)個人的にKaggle MCPで便利だと思うこと
Kaggle MCPでは、コンペ情報やデータセットやノートブックやディスカッションなど、通り一遍の情報は提供してくれます。
その中でも個人的に役立っているなと思うのはディスカッションについての情報です。
遅れてコンペに参加した時など、他の参加者たちに共有されているトレンドのキャッチアップはなかなか手間のかかる作業かと思います。
そんな時に「今開催中の〜というコンペの精度改善のためのトレンドを、Kaggle MCPを使って徹底的に調査してまとめて下さい」などと指示を与えてあげれば、一発で良い感じの回答が返ってくる印象です。
昨今はKaggleでもAIコーディングツールを使うことが当たり前になってきており、それをフル活用できるチームがコンペを制す感じです。
技術トレンドの変化のスピードは凄まじくキャッチアップは大変ですが、しっかり着いていきたいものです。