ZapierのMCPをAPIとトークンでつなぐ／ZapierからAIアプリを呼ぶ／Webhookと組み合わせる（その2）：Anthropic API、OpenAI API、Python、TypeScript、AI by Zapier、ChatGPT・Claude・Geminiのアプリ連携を公式の手順で

この記事は、公式の資料を2026年10月25日に読んでまとめたものです。この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。手順は「公式の手順を順に並べたもの」、コードや設定例は「公式の記載に合わせて、この記事で組んだ例（動作は確かめていません）」と、そのつど区別しています。取得した資料は要約の形のため、コードの全文や最新のモデル名は、実行前に公式ページの原文で確かめてください。公式に書かれていない画面経路・ボタンの表記・初期値は書かず、「公式で確認できていない」としています。

先に結論

• トークンの接続は、サーバーを先に作る。 OAuthの接続（07）は、サインインの途中で自動でサーバーが作られました。トークンの接続は、mcp.zapier.com で Add MCP server を押して、「Choose your AI agent」でクライアントの種類を選び、トークンを出す、という逆の順番です。
• トークンは、2つの渡し方がある。 Authorization: Bearer ... のヘッダーと、URLの ?token=...。公式は、ヘッダーの方を「recommended」と書き、URLの方は、ログやシェルの履歴、設定ファイルに漏れやすい、と書いています。
• ZapierからAIを呼ぶのは、AIアプリごとの「アプリ連携」。 ChatGPT（OpenAI）、Anthropic（Claude）、Google AI Studio（Gemini）には、それぞれ公式のヘルプがあり、APIキーを入れて接続します。AI by Zapierの「Bring Your Own Key」でも、同じ提供元が選べます。
• Webhookと組み合わせるときは、受け側のURLを秘密にする。 公式のヘルプが、URLを知る人が誰でもZapを動かせる、と書いています。
• この記事の組み合わせの案は、公式の手順そのものではない。 公式の部品の並べ方の例として読んでください。

前提：用語をそろえる

• 接続トークン（connection token）：公式の説明では、クライアントの一覧にないもの、自分のコード向けの、長く使えるトークン。持つ人は、そのサーバーのツールを動かせます。
• API（エーピーアイ）：プログラムがサービスの機能を呼ぶための窓口。AIの会社のAPIは、ウェブのチャットの契約とは別に、キーと請求があります。
• APIキー：APIを使うための秘密の文字列。
• 環境変数（environment variable）：秘密の値を、コードに書かずに渡すための、OSの仕組み。公式は、トークンを環境変数に置くよう書いています。
• ローテーション（rotate）：トークンを作り直すこと。古いトークンは即座に無効になります（公式）。
• Webhook：アプリが、決まったURLへデータを直接送る仕組み（06）。
• ペイロード（payload）：Webhookで送られるデータの中身。
• Next Gen Zaps：文章で説明すると、AIが作って配置するワークフロー（アーリーアクセス）。06と03にも出ています。

全体像：データの流れ

向き1：トークンでZapier MCPをつなぐ

共通：トークンの出し方と守り方（公式の「Other」「Python」「TypeScript」のページ）

サーバーを作る：

1. mcp.zapier.com を開き、Add MCP server を押します。
2. Choose your AI agent で、使う種類（Anthropic API、OpenAI API、Python、TypeScript、OpenAI Agent Builder、Gemini Enterprise、Otherなど）を選びます。

トークンを出す：

1. 作ったサーバーの Settings タブの API token の欄で、Generate token を押します（Other、Python、TypeScript、Anthropic API、Agent Builderのページの書き方）。
2. トークン、または Connection URL を、その場でコピーします。表示は一度きりです。
3. 失ったら、Rotate token を押し、確認します。古いトークンは、即座に無効になり、それを使っていた全てのクライアントが、更新するまで動かなくなります。

注： 読んだ公式ページ（Other、Python、TypeScript、Anthropic API、OpenAI API、Agent Builder）は、どれも Settings タブの API token の欄と書いています（回し直しの Rotate token も同じ欄）。Gemini Enterpriseだけは、サーバーを作るときのダイアログの中でトークンを出します。画面の表記は手元で確かめてください。

トークンの渡し方（公式の「Other」のページ）：

守り方（公式の複数のページに共通）：

• トークンは、パスワードと同じに扱います。持つ人（またはトークンを含むサーバーのURLを持つ人）は、そのサーバーでツールを動かし、データにアクセスできます。
• チャットに貼らない、ファイルに書かない。環境変数かシークレット管理に置きます。
• 漏れた疑いがあれば、すぐに Rotate token。古いトークンは止まります。
• 1つのサーバーのトークンは、複数のクライアントが使えますが、回し直すと、全部が切れます。公式は、ユーザーごとに自分のサーバーとトークンを持つよう書いています（共有しない）。
• 共有されたサーバーで、Connection settings are owner-only と出る場合は、そのサーバーのトークンは、持ち主だけが出せます。自分のサーバーを作ります（Agent Builder、Gemini Enterpriseのページ）。

1-A．Anthropic APIから使う

公式の「Anthropic API」のページの順です。

1. mcp.zapier.com で Add MCP server を押し、Choose your AI agent で Anthropic API を選びます。
2. サーバーの Settings タブの API token の欄でトークンを出し、コピーします。
3. AnthropicのAPIキーと、Zapierのトークンを、環境変数 ANTHROPIC_API_KEY と ZAPIER_MCP_TOKEN に入れます。
4. リクエストに、mcp_servers の配列でZapierを足し、tools の中の mcp_toolset で、その名前を指します。

公式のページの内容に沿って、この記事で組んだ例（動作は確かめていません）：

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-beta: mcp-client-2025-11-20" \
  -d '{
    "model": "（公式ページの例のモデル名。最新は原文とAnthropicの資料で確認）",
    "max_tokens": 1000,
    "messages": [{"role": "user", "content": "What tools do you have available?"}],
    "mcp_servers": [{
      "type": "url",
      "url": "https://mcp.zapier.com/api/v1/connect",
      "name": "zapier",
      "authorization_token": "'"$ZAPIER_MCP_TOKEN"'"
    }],
    "tools": [{
      "type": "mcp_toolset",
      "mcp_server_name": "zapier"
    }]
  }'

公式のページには、JavaScript（@anthropic-ai/sdk）とPython（anthropic）の同じ内容の版もある、と書かれています。公式は、この設定を、AnthropicのMessages APIを直接呼ぶ場合に使い、Claude、Claude Codeなどには、それぞれの設定のページがある、と書いています。AnthropicのMCPコネクタの追加のオプションは、Anthropic側の資料にあります。

1-B．OpenAI APIから使う

公式の「OpenAI API」のページの順です。

1. mcp.zapier.com で Add MCP server、Choose your AI agent で OpenAI API。
2. サーバーの Settings タブの API token の欄で Generate token を押し、コピーします（一度きり）。
3. OPENAI_API_KEY と ZAPIER_MCP_TOKEN を環境変数に入れます。
4. Responses APIのリクエストの tools に、Zapierを足します。

公式のページの内容に沿って、この記事で組んだ例（動作は確かめていません）：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # OPENAI_API_KEY を環境変数から読む

response = client.responses.create(
    model="gpt-4.1",  # 公式ページの例の値
    tools=[{
        "type": "mcp",
        "server_label": "zapier",
        "server_url": "https://mcp.zapier.com/api/v1/connect",
        "require_approval": "never",
        "headers": {"Authorization": f"Bearer {os.environ['ZAPIER_MCP_TOKEN']}"},
    }],
    input="List all of my available tools",
    tool_choice="required",
)
print(response)

公式のページに書かれていないこと： 公式のページは、すべての例で require_approval を "never" にしています。ほかの値の意味や、この設定についての注意書きは、読んだ範囲では見つかりませんでした。意味と使い方は、OpenAIのResponses APIの資料で確かめてください。allowed_tools も、そのページには書かれていません。

1-C．Pythonから使う

公式の「Python」のページの順です。

1. mcp.zapier.com で Add MCP server、Choose your AI agent で Python。
2. Settings タブの API token で Generate token、コピー（一度きり）。
3. 環境変数 ZAPIER_MCP_TOKEN に入れます。

export ZAPIER_MCP_TOKEN="YOUR_ZAPIER_MCP_TOKEN"

1. FastMCPを入れます。Python 3.10以上が要ります。

pip install fastmcp

（uvなら uv pip install fastmcp。）

1. 公式のスクリプトの要点は次のとおりです。全文は、公式のページで確かめてください。
2. ライブラリは fastmcp（Client と StreamableHttpTransport）。Streamable HTTPに対応する別のMCP SDKでも動く、と書かれています。
3. 接続先は https://mcp.zapier.com/api/v1/connect。
4. ヘッダーは Authorization: Bearer <token>。トークンは os.environ["ZAPIER_MCP_TOKEN"] から読む。
5. 接続したら、client.list_tools() でツールの一覧を出す。

1-D．TypeScriptから使う

公式の「TypeScript」のページの順です。Node.js 18以上が要ります。

1. mcp.zapier.com で Add MCP server、TypeScript を選びます。
2. Settings タブの API token でトークンを出し、コピーします。
3. export ZAPIER_MCP_TOKEN="YOUR_ZAPIER_MCP_TOKEN" で、環境変数に入れます。
4. MCP SDKを入れます。

npm install @modelcontextprotocol/sdk

（pnpmなら pnpm add @modelcontextprotocol/sdk。）

1. 公式のスクリプトの要点：Client（@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js）と StreamableHTTPClientTransport（.../client/streamableHttp.js）を使い、new URL("https://mcp.zapier.com/api/v1/connect") に、requestInit.headers で Authorization: Bearer ${process.env.ZAPIER_MCP_TOKEN} を付けて、client.connect(transport)、client.listTools() でツールの一覧を出す。全文は公式のページで確かめてください。

1-E．OpenAI Agent Builderから使う

公式の「OpenAI Agent Builder」のページの順です。

1. mcp.zapier.com で Add MCP server、OpenAI Agent Builder を選びます。
2. Settings タブの API token の欄で Generate token、コピーします。Agent Builderは、これを「Zapier API key」と呼びます。
3. Agent Builderのノードで Tools + を押し、Zapier を選びます。
4. Enter your Zapier API key の欄にトークンを貼り、Connect を押します。

この接続は、OAuthではなくトークンです。

1-F．Gemini Enterpriseから使う

公式の「Gemini Enterprise」のページの順です。条件は、Zapierのアカウント、Gemini EnterpriseがあるGoogle Cloudのプロジェクト、そのプロジェクトで、データストアを作るために必要な roles/discoveryengine.editor（Discovery Engine Editor）の役割です。

1. mcp.zapier.com で Add MCP server、Gemini Enterprise を選びます。
2. Connect to Gemini Enterprise のダイアログで、手順1の Generate token を押します。手順2の説明の下のコピーのアイコンで、トークンをコピーします（一度きり。失ったら Regenerate token。古いものは即座に無効）。
3. Googleの案内に従って、Google CloudにZapierのデータストアを作ります。「Zapier MCP Token」を求められたら、トークンを貼ります。Data Stores のページで、状態が Creating から Active に変われば、準備ができています。
4. Googleの案内に従って、アプリをそのデータストアにつなぎ、Gemini Enterpriseを認可します。

1-G．公式のGitHubのプラグインと、Gemini CLI

07の「I」で書いたとおりです。公式のGitHub（zapier/zapier-mcp）は、導入の手順やプラグインを公開しています。外部のコードを入れる操作なので、実行の前に、リポジトリの原文を読んでください。

向き2：ZapierのZapから、AIのアプリを呼ぶ

ZapierのZapの中で、OpenAI、Anthropic、Geminiを呼ぶ方法は2つあります。AIアプリごとのアプリ連携（ChatGPT (OpenAI)、Anthropic (Claude)、Google AI Studio (Gemini)）と、AI by Zapierのステップの Bring Your Own Key（06）です。

2-A．APIキーを手に入れて、Zapierに接続する（共通の流れ）

3社の公式のヘルプは、同じ流れです。接続は、Apps（App Connections）のページから行います（zapier.com/app/assets/connections/apps）。

表の読み方：

• 3社とも、APIの利用料は、Zapierのタスクとは別に、各社から請求されます（OpenAIのヘルプに「前払い」と書かれています。他の2社の請求の書き方は、そのZapierのヘルプには書かれていません）。
• OpenAIのヘルプには、OpenAIのAPIのデータ利用のポリシーの下で、Zapier経由で送ったデータは、オプトインしない限り、モデルの学習に使われない、と書かれています。AnthropicとGeminiのヘルプには、データの扱いの記述は、読んだ範囲では見つかりませんでした。
• ヘルプには、o3-deep-researchを使うときは、アクションで Web Search Preview のツールを選ぶ必要がある、とも書かれています。
• 2026年8月26日は、確認日（2026年10月25日）より前の日付です。Assistants APIを使うアクションが、現在どう扱われているかは、公式で確認できていません。

2-B．AI by ZapierのBring Your Own Key（06の手順の続き）

06で書いたとおり、AI by Zapierのステップの Provider で、OpenAI、Anthropic、Google、Azure OpenAI、Amazon Bedrock を選び、Account で接続し、Model を選び、Connect を押します。タスクの倍率は1xで、ツール呼び出しも含めて、自分のプロバイダを使います。Content moderationは、自分のキーなら切れます。

2-C．Enterpriseの「Bring Your Own AI」

公式のヘルプ「Use your own AI accounts in Zapier」の内容です。

• 対象： Zapier Enterpriseだけ（Free、Professional、Teamは対象外）。設定できるのは、管理者、スーパー管理者、アカウントのオーナー。
• 提供元： AWS Bedrockだけ。OpenAIとGeminiの直接の接続は対象外です。Anthropicのモデルは、Bedrockを通して使う場合に限ります。Google Vertex AIとMicrosoft AI Foundryは、検討中で、未対応と書かれています。
• 手順（公式の書き方）： Admin Center を開き、AWS Bedrockの認証情報を入力して接続し、その接続が全員に共有されていることを確かめ、設定を選びます。「Your provider only (default)」（対象の機能の推論がすべて自分のプロバイダを通る。止まると、AIの機能は止まる）か、「Your provider with Zapier as fallback」（止まったときは、Zapierの組み込みのモデルが引き受ける）。いつでも切り替えたり、Zapierの組み込みのモデルに戻したりできます。
• 対象の製品： Zapier AgentsとKnowledge by Zapier（1つの設定）。AI by Zapierは、この設定の対象ではなく、別の案内があります。
• 請求： Zapierのタスクの請求は変わらず、トークンの料金は、プロバイダが直接請求します。
• 書かれていないこと： Admin Centerの具体的なメニュー名とボタン。

向き3：Webhookを間に入れて、AIとアプリを組み合わせる

ここから先は、公式の部品を、この記事で並べた案です。動作は確かめていません。公式の手順は、06（Webhooks、AI by Zapier、AI Guardrails）と、2-A（AIのアプリ連携）に書かれています。

案1：外のシステムから、Webhookで受けて、AIで分類し、Webhookで返す

目的： 自分のシステムや、公式のアプリ連携がないサービスから、問い合わせの文章を受け取り、AIに分類させて、結果を元のシステムへ返す。

この記事の例（動作は確かめていません）： Webhookの本文は、JSONで subject と body の2つを送る案です。外のシステムから、curl で試しに送る形は、公式のヘルプが、curl（Content-Type: application/json）を、デバッグの道具として挙げています。

curl -X POST "（ZapierのCatch Hookに表示されたURL）" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"subject": "請求書について", "body": "先月分の請求書を再送してください。"}'

渡るデータ： 外のシステム → Zapier（ペイロード）→ AIの会社（Promptに差し込んだ項目）→ Zapier → 返し先。Zapier経由のOpenAIのデータは、オプトインしない限り学習に使われない、と書かれています（2-A）。

気をつけること：

• Catch HookのURLは、知る人が誰でもZapを動かせるので、公式は秘密のものとして扱うよう書いています。
• Zapをオフにしたあとも、URLは最大数時間、200を返し続けることがあります（06）。
• WebhookのトリガーとPOSTのアクションは、Professional以上です。 Freeでは、ここで止まります。
• AIの出力をそのまま外へ返す流れでは、AI Guardrailsの検査や、Human in the Loopで人が確認するステップを挟めます。ただし、公式のヘルプには、AI GuardrailsのFilter・Pathsとの組み合わせ方は書かれていません。

案2：公式のアプリ連携のあるサービスで、AIを間に挟む（Webhookなし）

目的： 新しいメールが来たら、AIで要点を取り出し、チャットに通知する。

1. トリガー：メールのアプリの「新しいメール」。
2. アクション：AI by Zapier（06 場面3のように、Prompt と Output Fields を決める）。
3. アクション：チャットのアプリの「メッセージを送る」。AIの出力の項目を割り当てる。

06の「この記事の例」と同じ流れです。AIのアプリ連携（2-A）を使うなら、2のステップを、ChatGPT (OpenAI) の Analyze Text などに替えます。

案3：コードやAIのAPIから、Zapier MCPで、書き込みの範囲を固定して使う

目的： 自作のスクリプトから、決まったアクションだけを呼ぶ。

公式の説明で見つかる部品を並べます。

1. 管理型のサーバーを使います（09 のモードの表）。公式は、OpenAI APIやVapiのようなプログラムのクライアントは、管理型のサーバーから始まる、と書いています。
2. 使うアクションだけを、mcp.zapier.com の Apps タブに足します。
3. Configure で、項目を Set a specific value for this field（固定値）にして、AIが決める範囲を減らします（09）。
4. トークンは、環境変数に置き、Authorization: Bearer のヘッダーで渡します（向き1）。
5. 使ったタスクは、サイドバーの MCP Tasks で見ます。1回の成功した呼び出しは2タスクです（09、07）。

これは公式の手順そのものではなく、公式の部品を並べた案です。 エージェント型と管理型の切り替えは、Ownerか、サーバーのEditorの権限が要ります。

案4：AIクライアントに、Zapを作らせて、公開させる（Next Gen Zaps）

公式の「Create your first Next Gen Zap with your MCP client」と「Get started with Next Gen Zaps」の順に並べます。

前提： Professional、Team、Enterpriseのプラン（Freeでは使えない）。Next Gen Zapsのアーリーアクセスが有効であること（zapier.com/workflow/early-access から申請。Teamは、オーナーか管理者が申請、Enterpriseはサポートに連絡）。ZapierのMCPをクライアントにつないであること（07）。

1. （新しいユーザー）MCPのクイックスタートで、サーバーを作ってクライアントにつなぎます。クライアントに、zapier:build-workflows のスキルを使うよう伝えます。必要なツールが入り、アーリーアクセスが確認されます。ツールの一覧を更新します。Claudeは自動の更新に3〜12時間かかることがあり、Claude Desktopは再起動で、すぐに更新されます。
2. つくりたいワークフローを、文章で伝えます。 アプリ、トリガー（スケジュール、アプリのイベント、手動だけ）、各ステップですることを書きます。公式の例は、「新しい連絡先がCRMに追加されたら、会社のデータで補強して、営業のSlackチャンネルに知らせる」という趣旨です（公式ページの「自分の言葉の例」と書かれたもの）。
3. エージェントが zapier:build-workflows のスキルを読み、アプリ、接続、トリガー、手順の計画を返します。確認してから進めます。
4. 承認すると、エージェントがTypeScriptのコードを書き、下書きとして保存し、サンプルの入力で run_workflow_draft を使って試します。下書きのテストは、本番や公開済みのものに影響しません。エディターへのリンクを頼めば、公開の前に、Workflow Manager（zapier.com/workflow）で、下書きを確かめられます。
5. テストが通ったら、publish_workflow_draft で公開し、状態を確かめます。トリガーのあるものは、トリガーが有効になります。手動のものは、有効になるだけです。
6. 公開後は、Workflow Managerで、フロー図、コード、実行の履歴を見たり、オンとオフを切り替えたりできます。クライアントに、実行、履歴の確認、オンとオフ、変更を頼むこともできます。

課金（アーリーアクセス中、公式の記述）： ビルド、テスト、実行はタスクを使いません。ただし、作る途中に、クライアントが実行するアプリのアクション（サンプルデータの取得など）は、成功1回につき2タスクです。AIツール側のトークンの料金は、別にかかるかもしれません。課金が始まるときは、メールと製品内で知らせる、と書かれています。

制限（公式）： TypeScriptのコードは20万文字まで。1回の実行は、停止中を含めて最長1年。外部の呼び戻し待ちは、既定で30日で時間切れ。サブZapは未対応。編集できるのは、ワークフローのオーナー、スーパー管理者、アカウントのオーナーだけ。インポートできるのは自分のZapだけで、インポートはコピーを作り、元とコピーの両方がオンだと二重に動く。

Agentic Management（既定でオン）： 実行が失敗したとき、エージェントが原因を調べ、直す案を用意します。何を承認なしで変えてよいかは、自分で設定できます。直したものは、新しい版として公開され、版の履歴で確認できます。

公式が書く注意： まずはテスト用か、影響の小さいアカウントで試します。法務、財務、会社の私的なファイルのような機微なデータは避けます。最も機微な処理は、アーリーアクセスの間は通さないようにします。より厳密に分けたいときは、別のZapierアカウント、機微の少ない接続、専用のテスト用ワークスペースを使います。

外し方・取り消し：向きごとの一覧

うまくいかないときの確認点

気をつけること

• この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。公式の手順を順に並べたものです。コード例は、公式のページの内容に沿って、この記事で組んだものです。実行の前に、公式ページの原文と、各社の最新の資料で、モデル名、ヘッダー、パラメーターを確かめてください。
• 向き3の「案」は、公式が書いた手順ではありません。 公式の部品の並べ方の一例です。
• 接続トークン、APIキー、Webhookの URL は、どれも「持つ人が動かせる」ものです。公式は、チャットに貼らない、ファイルに書かない、漏れたら回し直す、と書いています。
• AIのAPIの料金、レート制限、データの扱いは、OpenAI、Anthropic、Googleの各社が決めます。この記事は、Zapierの公式ページが書く範囲だけを引いています。
• Next Gen Zapsは、アーリーアクセスです。公式は、最も機微な処理を通さないよう書いています。
• 2026年8月26日に停止と書かれたOpenAIのAssistants API関連のアクションは、確認日の時点で、どう扱われているかを、公式で確認できていません。
• 規約や契約、個人情報の解釈は、専門家や公式に確認してください。この記事は法律の助言ではありません。

出典

• Zapier MCP quickstart（Zapier Docs、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Connect Anthropic API to Zapier MCP（Zapier Docs、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Connect OpenAI API to Zapier MCP（Zapier Docs、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Connect Python to Zapier MCP（Zapier Docs、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Connect TypeScript to Zapier MCP（Zapier Docs、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Connect an MCP client that is not listed（Zapier Docs、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Connect OpenAI Agent Builder to Zapier MCP（Zapier Docs、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Connect Gemini Enterprise to Zapier MCP（Zapier Docs、Zapier、確認日 2026-10-25）
• How Zapier MCP connections work（Zapier Docs、Zapier、確認日 2026-10-25）
• How Zapier MCP tools work（Zapier Docs、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Switch between agentic and managed mode（Zapier Docs、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Configure your actions（Zapier Docs、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Zapier MCP usage and billing（Zapier Docs、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Zapier MCP security and governance（Zapier Docs、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Add multiple MCP clients into one server（Zapier Docs、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Create your first Next Gen Zap with your MCP client（Zapier Docs、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Get started with Next Gen Zaps（Zapier Help Center、Zapier、確認日 2026-10-25）
• How to get started with ChatGPT (OpenAI) on Zapier（Zapier Help Center、Zapier、確認日 2026-10-25）
• How to get started with Anthropic (Claude) on Zapier（Zapier Help Center、Zapier、確認日 2026-10-25）
• How to get started with Google AI Studio (Gemini) on Zapier（Zapier Help Center、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Use your own AI accounts in Zapier（Zapier Help Center、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Use AI by Zapier to analyze and return data（Zapier Help Center、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Connect your app accounts to Zapier（Zapier Help Center、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Manage your app connections（Zapier Help Center、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Trigger Zap workflows from webhooks（Zapier Help Center、Zapier、確認日 2026-10-25）
• How to get started with Webhooks by Zapier（Zapier Help Center、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Send webhooks in Zap workflows（Zapier Help Center、Zapier、確認日 2026-10-25）
• Zap isn't sending webhooks（Zapier Help Center、Zapier、確認日 2026-10-25）
• How to get started with AI Guardrails by Zapier（Zapier Help Center、Zapier、確認日 2026-10-25）
• zapier/zapier-mcp（GitHub、Zapier、確認日 2026-10-25）