Agent Readiness について
Agent Readinessは、コーディングエージェント向けのリポジトリ準備状況とエージェント用コンテキストファイルを読み取り専用で監査するローカルMCPサーバーです。オフラインで動作し、LLMやリポジトリのスクリプトを実行しません。
主な機能
- 01カテゴリ別のリポジトリ準備度スコア
- 02AGENTS.mdやCLAUDE.mdなどの確認
- 03問題の順序付けと改善提案
- 04スクリプトを実行しないオフライン監査
- 05監査パスの制限とプロセスの分離
活用シーン
- 01コーディングエージェント向けのリポジトリ情報の確認
- 02エージェントルールの安全性と品質の点検
- 03プロジェクトスクリプトを実行せずに監査
- 04セッションの完全な監査レポートの取得
MCP 対応
リポジトリ準備状況の監査、エージェントコンテキストの監査、セッション内レポートの追加ページ取得という3つの読み取り専用MCPツールを提供します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
@alipajand/agent-readiness-mcp
2つの決定論的なエンジンを使用して、AI コーディングエージェント向けにリポジトリを監査するローカルのModel Context Protocolサーバーです。
- agent-readiness-kit:Node.js、Python、Go、Rust のプロジェクトを対象に、13 のカテゴリ(指示、アーキテクチャ、ワークフロー、テスト、安全性など)について、0〜100 のレディネススコアを算出します。
- agent-context-doctor:
AGENTS.md、CLAUDE.md、Cursor と Copilot のルール、エージェントの MCP/設定ファイルの品質および安全性に関する問題を検出します。検出結果に記載される認証情報はすべてマスキングされます。
監査は読み取り専用で、オフラインで実行されます。LLM や API キーは使用せず、テレメトリーも送信せず、監査対象リポジトリのスクリプトを実行することもありません。どちらのエンジンも、固定されたコミットからパッケージにコンパイル済みのため、実行時の依存関係はありません。
ツール
| ツール | 戻り値 |
|---|---|
audit_repository | レディネススコア、カテゴリ、合格しなかったチェック(警告より失敗を先に表示)、推奨事項 |
audit_agent_context | コンテキストスコアとグレード、チェックしたファイル、重要度の高い順に並べた問題 |
get_audit_report | このセッションのレポートの続きのページ。エンジンの完全な JSON を含めることもできます |
audit_repository と audit_agent_context には、任意の path を指定できます(デフォルトは最初のルートです)。3 つのツールはすべて、読み取り専用として注釈されています。
インストール
Node.js 22.13 以降が必要です(Node.js 23 では 23.5 以降)。それ以前のリリースには、以下で説明する監査用サンドボックスに必要な安定した権限モデルがないため、サーバーは起動を拒否します。
npm install -g @alipajand/[email protected]
クライアントの設定
サーバーは、ルート内のディレクトリのみを監査します。クライアントが監査できるディレクトリごとに --root を指定してください。指定しない場合は、サーバーを起動したディレクトリが使用されます。
Claude Code:
claude mcp add agent-readiness -- agent-readiness-mcp --root /path/to/projects
Cursor(.cursor/mcp.json)および mcpServers 形式を使用するその他のクライアント:
{
"mcpServers": {
"agent-readiness": {
"command": "agent-readiness-mcp",
"args": ["--root", "/path/to/projects"]
}
}
}
グローバルインストールせずに使用する場合は、"command": "npx" と "args": ["-y", "@alipajand/[email protected]", "--root", "/path/to/projects"] を指定してください。バージョンは固定してください。
オプション:--root <dir>(繰り返し指定可能)、--timeout <seconds>(デフォルトは 120)、--max-concurrency <n>(デフォルトは 2)。
セキュリティ
- パスはシンボリックリンクを解決したうえで、ルート内に収まっている必要があります。
- 各監査は、シェルを介さずに起動される個別の Node.js プロセスで実行されます。プロセスには空の環境、時間制限、出力制限が設定されます。このプロセスは Node の権限モデルのもとで実行され、監査対象のディレクトリと自身のスクリプトのみを読み取ることができ、ファイルへの書き込みやプロセスの起動はできません。Node は許可された読み取りでシンボリックリンクをたどるため、エンジン独自のシンボリックリンクチェックでも読み取りを制限し、サンドボックスを二重の保護層としています。
- 標準出力には MCP メッセージのみが出力され、診断情報は標準エラー出力に送られます。
- レポートはセッション中メモリ上に保持され(直近 20 件)、ディスクには書き込まれません。
- 結果に含まれるテキストは監査対象リポジトリに由来するため、データとして扱ってください。
- サーバーはオフラインですが、MCP ホストはその対象外です。ホストのモデルは結果を読み取り、結果や、ホスト自身が読み取ったファイルをモデルプロバイダーに送信する場合があります。認証情報のマスキングは、サーバーの結果のみを対象とします。
掲載先
MCPRushに掲載されています。
ライセンス
MIT。バンドルされているサードパーティのライセンスは、dist/THIRD-PARTY-LICENSES.txt と dist/audit-worker.THIRD-PARTY-LICENSES.txt にあります。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。