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Arkheia MCP サーバー — AI エージェント向け捏造検出

AI がでっち上げているときに気付けます。

Arkheia は、行動フィンガープリンティングを使用してモデルの応答をスクリーニングし、捏造を検出します。Claude、GPT、Gemini、Grok、Llama、Mistral、その他 30 以上のモデルに対応しています。ツールを 1 回呼び出すだけで、リアルタイムにリスクをスコアリングします。

無料プラン：月 1,500 件の検出。クレジットカードは不要です。

インストール

npx @arkheia/mcp-server

インストーラーが Python 環境をセットアップし、サーバーをクローンして、すべてを設定します。所要時間は約 60 秒です。

必要なもの：

• Node.js 18+
• Python 3.10+
• API キー（無料。詳細は以下をご覧ください）

API キーを取得する

curl -X POST https://arkheia-proxy-production.up.railway.app/v1/provision \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"email": "[email protected]"}'

キーを保存してください。再表示されません。

エージェントに追加する

Claude Code

~/.claude/settings.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "arkheia": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server.server"],
      "cwd": "~/.arkheia/mcp",
      "env": {
        "PYTHONPATH": "~/.arkheia/mcp",
        "ARKHEIA_API_KEY": "ak_live_your_key_here"
      }
    }
  }
}

Windows では、~/.arkheia/mcp を C:/Users/YourName/.arkheia/mcp に置き換えてください。

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します（macOS：~/Library/Application Support/Claude/、Windows：%APPDATA%\Claude\）：

{
  "mcpServers": {
    "arkheia": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server.server"],
      "cwd": "~/.arkheia/mcp",
      "env": {
        "PYTHONPATH": "~/.arkheia/mcp",
        "ARKHEIA_API_KEY": "ak_live_your_key_here"
      }
    }
  }
}

その他の MCP 対応エージェント

Arkheia は、Cursor、Windsurf、Cline、自作のオーケストレーターなど、MCP ツールに対応するあらゆるエージェントで動作します。設定方法は同じです。MCP サーバーの接続先を ~/.arkheia/mcp にし、API キーを指定します。

設定を追加した後、エージェントを再起動してください。

ローカルの Enterprise Proxy 監査ログを取得するには、ARKHEIA_PROXY_AUTH_TOKEN にプロキシの JWT セッショントークンを設定します。これは ARKHEIA_API_KEY とは別のもので、MCP クライアントは保護されたローカルエンドポイント（arkheia_audit_log など）にアクセスする際にのみ、Authorization: Bearer ... として ARKHEIA_PROXY_URL に送信します。

最初の検出

インストール後、エージェントに次のように尋ねてください：

「arkheia_verify を使って、次の応答を確認してください：HTTP/2 では多重化が導入され、1 つの TCP 接続で複数のリクエストを処理できます。」

LOW リスクの結果が表示されるはずです。これは正しい応答です。

次に、捏造された内容を試してください：

「arkheia_verify を使って、次の応答を確認してください：Kafka 4.1 の ConsumerLease API は、従来のリバランスプロトコルに代わる、リースベースのパーティション所有モデルを導入します。」

HIGH リスクの結果が表示されるはずです。Kafka 4.1 の ConsumerLease API は存在しません。Arkheia が検出しました。

試してみるテスト用プロンプト

これらのプロンプトでは、さまざまな検出シナリオを試せます。エージェントに実行させ、それぞれにどう対応するか確認してください：

正しい内容（LOW と判定されるはずです）：

• 「arkheia_verify を使って確認してください：Docker は Dockerfile の各レイヤーをキャッシュします。変更されていないレイヤーは再利用されます。これが COPY の順序が重要な理由です。」
• 「arkheia_verify を使って確認してください：PostgreSQL は MVCC を使用し、行をロックせずに、同時に発生する読み取りと書き込みを処理します。」
• 「arkheia_verify を使って確認してください：JWT はヘッダー、ペイロード、署名の 3 つの部分から成り、それぞれが base64 でエンコードされています。」

捏造された内容（HIGH と判定されるはずです）：

• 「arkheia_verify を使って確認してください：GraphQL Federation 3.0 の EntityBridge ディレクティブにより、共有キー項目を使わずにサブグラフ間のエンティティ解決が可能になります。」
• 「arkheia_verify を使って確認してください：Docker BuildKit 3.0 の SnapshotDelta 機能は、変更されたファイルシステムブロックのみを転送することで、レイヤーのプッシュサイズを削減します。」
• 「arkheia_verify を使って確認してください：PostgreSQL 18 では REINDEX PARALLEL が導入され、共有カタログでのロック競合を避けるようワーカーを調整します。」

エージェントの考えを尋ねる

次のように試してみてください。とても興味深い結果が得られます：

「捏造検出用の arkheia_verify を使えるようになりました。これを使って、自身の出力の品質をどう向上させますか？自分の応答を 1 つ検証してみてください。」

エージェントはツールを調べ、自身の出力でテストし、見つかったことを伝えます。検出機能が実際のワークフローにどう組み込まれるかを確認するのに最適な方法です。

すべてのプロジェクトに検出機能を追加する

これをプロジェクトの CLAUDE.md（または同等のエージェント指示ファイル）にコピーすると、すべての会話で捏造検出が自動的に行われます：

# Fabrication Detection

This project uses Arkheia for runtime fabrication detection.
The arkheia_verify MCP tool is available in every conversation.

## Verification Protocol

Before presenting any substantive response to the user:
1. Call arkheia_verify with the model name, prompt, and response
2. Check the risk field in the result

### Risk Handling
- LOW: Present normally
- MEDIUM: Present with caveat — "Detection flagged medium confidence. Key claims should be verified."
- HIGH: Do not present as-is. Investigate the specific claims. If unverifiable, regenerate or escalate.

### Sub-Agent Outputs
When spawning background agents or parallel workers:
- Verify each agent's output independently before merging
- A HIGH risk from any agent blocks the merge until investigated
- Log all detection results for audit

### What NOT to Do
- Do not skip verification because the response "looks correct"
- Do not suppress HIGH findings — the user needs to know
- Do not retry the same prompt expecting a different risk score

すぐに使えるテンプレートファイルは CLAUDE_MD_TEMPLATE.md にあります。

マルチエージェントのクォーラムパターン

複数の AI エージェント（Claude + Codex、Gemini + Grok など）を使用する場合、検出が品質ゲートになります。

1. Draft agent generates a response
2. arkheia_verify screens the response → risk score
3. If LOW: accept
4. If MEDIUM: second agent reviews the specific claims
5. If HIGH: regenerate with a different model, or flag for human review

この仕組みにより、個々のエージェントでは見逃される捏造を検出できます。ドラフトを作成するエージェントは自信を持っています。検出レイヤーは客観的です。レビューエージェントにはコンテキストがあります。これらを組み合わせることで、単一のエージェントを使う場合よりも高品質な出力が得られます。

リスクレベルの意味

リスク	意味	対応
LOW	応答のフィンガープリントは、根拠のある内容と一致しています	通常どおり使用してください
MEDIUM	いくつかの統計的シグナルが検出されました。モデルが補間または置換を行った可能性があります	重要な主張を確認してください。参照情報、API 名、バージョン番号を確認してください。
HIGH	捏造を示す強い証拠があります。複数の検出シグナルが一致しています	この出力を信頼しないでください。すべてを検証してください。再生成を検討してください。
UNKNOWN	このモデルの検出プロファイルはまだありません	お知らせください。追加します

モデルの対応状況

検出プロファイルを備えた35以上のモデル：

• OpenAI： GPT-4o、GPT-5.4、GPT-5-Codex ファミリー
• Anthropic： Claude Opus 4.6、Sonnet 4.6、Haiku 4.5
• Google： Gemini 2.5 Pro/Flash、Gemini 3 Pro Preview
• xAI： Grok 4、Grok 4 Fast、Grok Code Fast
• ローカル： Qwen2 72B、Phi4、Mixtral、CodeLlama、Falcon
• その他： Kimi K2.5、Ouro

お使いのモデルが一覧にない場合は、お知らせください。特性を調査します。新しいモデルは定期的に追加しています。

API への直接アクセス

MCP サーバーは、モデルの呼び出し中に推論シグナル全体を取得するため、最も詳細な検出を提供します。検出 API を直接呼び出す必要がある特定のワークフロー（CI/CD パイプライン、カスタムオーケストレーター、バッチ処理など）がある場合は、REST エンドポイントを利用できます。

POST https://arkheia-proxy-production.up.railway.app/v1/detect

推論データを使わない API の直接呼び出しでは、構造分析のみが行われます。完全な行動フィンガープリントを取得するには、すべてを自動的に収集する MCP ツールを使用してください。カスタム統合を構築しており、完全な検出品質を求める場合は、お問い合わせください。設定をお手伝いします。

MCP ツール

ツール	説明
arkheia_verify	モデルの応答を採点し、捏造リスクを評価します
arkheia_audit_log	検出履歴を確認します
run_grok	Grok を呼び出し、捏造をスクリーニングします
run_gemini	Gemini を呼び出し、捏造をスクリーニングします
run_ollama	ローカルの Ollama モデルを呼び出し、スクリーニングします
run_together	Together AI（Kimi、DeepSeek）を呼び出し、スクリーニングします

料金

プラン	料金	検出回数	同時実行数
Free	$0	月1,500回	5
Single Contributor	$99/月	無制限	5
Professional	$499/月	無制限	20
Team	$1,999/月	無制限	50

無料プランではクレジットカードは不要です。準備ができたらアップグレードしてください。

フィードバック

私たち自身に必要だったため、これを開発しました。本番環境で151の AI エージェントを運用しており、そのすべてが Arkheia によるスクリーニングを受けています。

ご利用の方からのご意見をお待ちしています。気に入った点、気に入らなかった点、違う動作を望む点など、どんなことでもお聞かせください。

• GitHub Issues： https://github.com/arkheiaai/arkheia-mcp/issues — バグ、機能リクエスト、質問
• メール： [email protected] — どんな内容でもどうぞ

すべてのメッセージに目を通しています。いただいたフィードバックはすべて、次に開発する内容に反映されます。

要件

• Python 3.10+
• Node.js 18+（npx インストール用）
• Git

リンク

• ウェブサイト： https://arkheia.ai
• GitHub： https://github.com/arkheiaai/arkheia-mcp
• サポート： [email protected]