Plori

plori

Plori は、1つのプロダクトで協力する AI エージェントをクラウド上で実行します。

Plori は、1つのプロダクトで協力する AI エージェントをクラウド上で実行します。 コード、調査、コンテンツの各エージェントはそれぞれ専用のコピーで作業し、Plori が変更を マージして戻します。エージェントは、プロダクトのファイルと保存済みのリビジョンを保持するクラウド上の ワークスペースで作業します。実行間で保持されるのは、ワークスペースのファイルだけです。エージェントとは ウェブアプリで会話するか、MCP と REST を使って独自のツールから操作できます。

このリポジトリは連携の入り口です。プロダクト本体は plori.ai にあり、リモート MCP サーバーは https://api.plori.ai/mcp にあります。

MCP クライアントを接続する

plori はリモート MCP サーバー（ストリーミング可能な HTTP）です。ローカルでインストールしたり実行したりする必要はありません。初回接続時に、ブラウザーで OAuth 2.1 を使ってサインインします。ヘッドレス環境では、代わりに API キーを使用できます。

Claude Code

Claude Code の会話に次の内容を貼り付けます。

Set up https://plori.ai/SKILL.md

Claude がセットアップ手順を読み、必要に応じて MCP を設定します。新しいサーバーが読み込まれていない場合は、Claude の指示に従って /reload-plugins と入力し、同じ会話を続けてください。ペアリングを行う場合は、Claude が表示する短いアドレスを開き、コードを入力して、サインインと承認を行います。Claude Code をリモートマシンで実行しながら、スマートフォンを使うこともできます。スキルやプラグインをインストールする必要はありません。

Cursor

ワンクリックの Add to Cursor ボタンを使うか、手動で追加します。 Settings -> MCP -> Add server を選び、URL に https://api.plori.ai/mcp を指定します。

VS Code

code --add-mcp '{"name":"plori","type":"http","url":"https://api.plori.ai/mcp"}'

Codex CLI

codex mcp add plori --url https://api.plori.ai/mcp
codex mcp login plori

Codex は login 時に plori の OAuth を自動検出します。スキルを同梱する、1回のインストールで済む方法は次のとおりです。codex plugin marketplace add plori-ai/codex-plugin を実行してから、codex plugin add plori@plori を実行します。

Cline

Cline の自動インストーラー向けに書かれた llms-install.md に従ってください。

その他のクライアント

ストリーミング可能な HTTP にネイティブ対応するクライアントは、https://api.plori.ai/mcp に直接接続します。stdio のみを使用するクライアントは、plori-mcp npm package（エンドポイントを固定した mcp-remote の薄いラッパーで、このリポジトリがそのソースです）を使ってブリッジできます。

npx plori-mcp
# headless / CI: authenticate with an API key instead of the OAuth flow
npx plori-mcp --header "Authorization: Bearer plori_sk_..."
# equivalent, without the wrapper:
npx mcp-remote https://api.plori.ai/mcp

API キーは、登録済みアカウントで Dashboard -> Settings から発行できます。

MCP を使わない方法：自分のターミナルを使う

plori CLI は MCP クライアントではありません。独自の入り口であり、ウェブアプリに表示されるのと同じライブセッションを開きます。最近の履歴、プロンプト、ストリーミング出力、承認キューを1か所で確認できます。ターミナルから送信したターンは、ストリーミング中に開いているブラウザーのタブにも表示されます。

curl -fsSL https://plori.ai/install.sh | sh
plori login && plori attach <agent-name>

インストーラーは ~/.local/bin に静的バイナリを1つ配置し、Node は必要ありません。そのディレクトリがまだ PATH に含まれていない場合は、追加する行がスクリプトに表示されます。npm i -g @plori/cli でもインストールできます。attach の引数にはエージェント名、エージェント ID、またはセッション ID を指定します。そのため、ウェブアプリからコピーしたセッション ID だけでも使用できます。Ctrl-D を押すと切断されますが、サーバー上の実行は続きます。

ターミナルからエージェントがローカルファイルにアクセスすることはできません。シェルとワークスペースのファイルは Plori のクラウド上にあります。

接続を確認する

クライアントに次のように依頼します。

plori のワークスペースを一覧表示し、残りのクレジット数を教えてください。

list_workspaces と get_credits のツール呼び出しが表示され、実際の回答が返されるはずです。

ツールの機能

サーバーは5つのグループに分かれた24個のツールを公開します。ワークスペースには、保存済みリビジョンを持つ永続ファイル、メインの会話、実行履歴が含まれます。エージェントは、シェルと /workspace 配下のワークスペースファイルを備えたワークスペースで実行されます。

• ワークスペースとアカウント：list_workspaces（所有するワークスペースの一覧。状態、デフォルトエージェント、現在のリビジョン、ストレージの起動中はstorage_readinessも表示します）、create_workspace（最初のリビジョンを含むワークスペースを作成します。default_manager_agent_idを渡さない場合は、デフォルトエージェントも作成します。idempotency_keyを指定すると、再試行時に同じワークスペースが返されます）、delete_workspace（ファイル、リビジョン、コピー、会話とともにワークスペースを完全に削除します）、read_workspace_file（保存済みリビジョン内のファイル、またはディレクトリ一覧を読み取ります）、upload_workspace_file（ワークスペースの現在のファイルに書き込みます。同じパスにファイルがある場合は置き換えます。UTF-8テキストはcontentとして渡します。大きなファイルまたはバイナリファイルの場合は、contentを省略すると一度限りのupload_urlが発行されます）、get_workspace_costs（期間内にワークスペース、または1つのタスクグループの実行に課金された金額を取得します）、get_credits（前払い残高、プラン、上限を取得します）。
• 実行：send_workspace_message（ワークスペースの会話にメッセージを送信し、返信を待ちます。wait_secondsで待機時間を指定でき、idempotency_keyを指定すると、再試行時に元の実行が返されます。また、callback_urlとcallback_secretを指定すると、署名付きのステータス通知がエンドポイントに送信されます）、get_run_result（実行のステータス、タイムスタンプ、クレジット、トークン、ツールの進行状況、完了後の返信を取得します。ワーカーを待機するワークスペースマネージャーの場合、worker_inputsにはワーカーからの未解決の質問と承認が一覧表示され、next_run_idにはそれを引き継ぐ実行が示されます）、list_runs（エージェントの実行履歴を新しい順に一覧表示します）、cancel_run（実行中の処理を停止します。ステータスはcancellingの後にcancelledになります）、schedule_run（遅延時間またはタイムスタンプを指定して、エージェントを後で1回実行します。awaiting_confirmationとconfirm_urlが返されます。Plori Webアプリで確認すると、Ploriが実行をキューに追加します）。
• 人間参加型：list_pending_inputs（承認または入力要求によって一時停止している実行を一覧表示します）、answer_pending_input（実行を却下するか、エージェントの質問に回答します。回答すると、継続実行が開始されます）。MCP クライアントからアクションを承認することはできません。一時停止中の承認にはそれぞれapprove_urlが付いており、Plori Webアプリで開く必要があります。
• ワーカー：create_workspace_worker（ワークスペースファイルの独自コピーでエージェントを起動します。複数のワーカーを同時に実行しても、それぞれのファイルが変更されることはありません）、list_workspace_workersとget_workspace_worker（ステータス、実行、ワーカーのファイルがPloriに保存されたかどうかを取得します）、steer_workspace_worker（実行中のワーカーのターンにメッセージを送信します）、stop_workspace_task_group（タスクグループのすべてのワーカーを停止します）。
• 変更セット：ワーカーの実行が正常に完了し、少なくとも1つのファイルが変更されている場合、Ploriは保存済みファイルを送信し、競合のない比較を自動的に受け入れます。submit_workspace_changeset（エラー、キャンセル、または停止によって実行が終了したワーカーの保存済みファイルを送信し、ワークスペースの現在のファイルと比較します）、list_workspace_changesetsとget_workspace_changeset（状態、フェーズ、変更されたパスと競合するパスを取得します）、accept_workspace_changeset（ワーカーの変更を新しいリビジョンとしてワークスペースの現在のファイルに反映します）、reject_workspace_changeset（ワークスペースのファイルをそのまま保持します）。

待機時間が終了した時点でまだ実行中のターンは、サーバー上で続行されます。send_workspace_messageは、ステータスがrunningのrun_idと、poll_after_secondsで示される待機時間を返します。get_run_resultでwait=trueを指定するか、独自のwait_seconds（最大1800）を指定して回答を取得してください。

料金：エージェントを実行すると、アカウントのPloriクレジットが消費されます。読み取り（一覧、結果、残高）は無料です。詳細は料金ページをご覧ください。クライアントのアクセスは、クライアントの設定からいつでも取り消せます。または、Dashboard -> SettingsでAPIキーを無効にしてください。

これを読む AI エージェント向け

機械可読なエントリーポイント：

• フロントドア：plori.ai/agents.md
• サイトインデックス：plori.ai/llms.txt
• スキル：SKILL.md （インデックス：/.well-known/agent-skills/index.json）
• MCP サーバーカード：https://api.plori.ai/mcp/server-card
• OAuth ディスカバリー：api.plori.ai 上の RFC 9728 保護リソースメタデータ。動的な クライアント登録に対応しています
• レジストリエントリー：公式 MCP Registry の ai.plori/plori

plori.ai のすべてのページは Markdown でも配信されます。パスに .md を追加するか、 Accept: text/markdown を送信してください。

ドキュメントとサポート

• 接続ガイド（クライアントごとに用意され、最新の状態に保たれています）
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• ご質問：[email protected]