mcpField
A
agenttune

agenttune

リモート
agent-tune.comAI・エージェント05 週間前に更新
リポジトリ公式サイト

agenttune について

agenttune は、AI アシスタントの口調、詳しさ、構成を調整するための編集可能なコミュニケーション設定テンプレートと対話型アンケートを提供します。テンプレートは確認してから使い、アンケートの採点と設定選択は分けられています。タスク性能の向上を主張するものではありません。

主な機能

  1. 0143 種類のコミュニケーション設定を閲覧
  2. 02口調、詳しさ、構成のルールを編集
  3. 035 種類の対話型アンケート
  4. 04ローカル採点と未回答・無効回答の報告
  5. 05バージョン付きマニフェストとリソース

活用シーン

  1. 01アシスタント向けの応答ルールを選んで編集
  2. 02適用前に設定テキストを確認
  3. 03アンケート回答をローカルで採点

MCP 対応

ステートレス MCP エンドポイントは、設定テンプレート、テスト仕様、公開リソースの一覧取得・取得ツールを提供します。公開リソースを取得するもので、アンケート回答は必要ありません。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://agent-tune.com/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

6

このツールにパラメーターはありません。

詳細

AgentTune

AI アシスタント向けに編集可能なコミュニケーション設定です。43 個のテンプレートを閲覧し、希望に合うルールを選んで、指示に追加する前に確認できます。性格ラベルの設定は任意です。テンプレートは編集上の提案であり、診断や実証済みの性能向上を示すものではありません。

ウェブサイト · 設定ビルダー · ライブラリ · 研究

希望する振る舞いから始める

  1. 設定ビルダーで、希望する詳細さ、トーン、構成、異論の提示方法を説明するか、以下のテンプレートを閲覧します。
  2. 実際のルールを読み、編集します。現在のリクエストと明示的な希望が優先されます。どの質問票のフレームワークも、他のフレームワークより自動的に優先されることはありません。
  3. 確認したテキストだけを、対象の会話、アカウント設定、またはプロジェクト指示に追加します。既存の内容は保持し、共有ファイルを編集する場合は、明確な区切りを付けたブロックを使用します。
  4. 保存先を再度開いて、保存されたことを確認します。複数の新しいタスクで振る舞いを比較してください。テキストが保存されているだけでは、モデルがそれに従う証拠にはなりません。
  5. 元に戻すには、追加したブロックだけを削除します。既存の共有指示ファイルは削除しないでください。

リソースを読むことは、インストール、外部への操作、または設定への永続的な変更を許可するものではありません。テンプレートでは、正確さ、重要な不確実性、許可された範囲を維持する必要があります。

テンプレートを閲覧する

必要なルールだけを組み合わせてください。2 つのルールが矛盾する場合、スコアやフレームワークを指示の優先順位として扱うのではなく、どちらを選ぶか明示してください。フレームワークのラベルはナビゲーション用であり、そのラベルを使うすべての人について主張するものではありません。

任意の質問票

現在のリリースには、インタラクティブな質問票を 5 種類収録しています:MBTI 風、エニアグラム、DISC、愛着、IPIP Big Five。Big Five の適用版では、各次元の合計点と項目平均を返します。母集団のパーセンタイルは返さず、指示を自動的に選択することもありません。他の質問票については、利用可能状況と権利の記録を確認してください。5 種類すべての質問票を利用できます。それぞれの原典の利用条件は別個に適用されます。利用可能であることは、制限のない再利用権があることを意味しません。

質問票の資料を再利用する前に、第三者に関する注意事項を確認してください。AgentTune のオリジナルコードと設定テンプレートは MIT ライセンスですが、すべての第三者の質問票が MIT ライセンスである、または商用利用可能であるという意味ではありません。

バージョン管理されたコンテンツとローカルでのスコアリング

このリポジトリが正規のコンテンツを管理しています。ウェブサイトは main から実行時に取得するのではなく、固定されたリリースを利用します。dist/manifest.json には、リリースのバージョンと、エクスポートされた各アーティファクトの SHA-256 が記載されています。dist/instruments.json には、利用可能な定義、項目 ID、回答のアンカー、定義のハッシュが記載されています。すべてのスコアリング結果には、使用したインスツルメントとスコアラーのバージョンが示されます。

const { score, scoreOrdered } = require('./dist/score.js');
const instrument = require('./dist/instruments.json').find(d => d.route === 'big-five');
const result = score({
  instrumentId: instrument.id,
  instrumentVersion: instrument.version,
  responses: instrument.items.map(item => ({ itemId: item.id, value: 3 }))
});
// result.status === 'complete'; all totals 30 and all item means 3.
// scoreOrdered(id, version, answers) requires the exact complete item order.

有効な部分回答は incomplete を返し、不足している項目 ID を示します。最終スコアは返しません。ID の重複や不明な ID、整数以外または範囲外の値、不正な形式の回答は invalid を返します。未回答の項目が暗黙的に補完されることはありません。生のスコアは、その後にユーザーが選択するコミュニケーション設定とは別に扱われます。個人の回答はローカルに保管し、公開プルリクエストに含めないでください。

ブラウザー:dist/score.js を読み込むと、AgentTuneScoring を使用できます。このファイルには、承認済みインスツルメントのスコアリングキーが含まれていますが、質問文は埋め込まれていません。元の汎用エンジンも dist/engine.js として別途利用できます。ユーザーは、自身が登録する定義に関する権利を確認する責任があります。

エージェントからのアクセス

サイトでは、本文のみの Markdown を /resources/tunings/<system>/<slug>.md で、メタデータが充実したミラーをチューニングカタログで、バージョン管理されたコンテンツマニフェストを通じて提供しています。適用するのは本文だけです。メタデータは検索と検証に使用します。

ステートレス MCP エンドポイントは https://agent-tune.com/mcp です。利用できるツールは list_tunings、get_tuning、get_test_spec、list_resources、get_resource、get_free_tools です。アンケートの利用可否は明示されています。利用できない仕様を、古いアンケートを実施する指示として扱ってはなりません。MCP は公開リソースを取得するものであり、アンケートの回答を必要としません。

最新の提供先については、インストールプロトコルとプラットフォームレジストリを参照してください。メタデータでは verify.saved_text と verify.behavior が分けられています。すべてに共通するコンプライアンス検証方法はありません。

開発と研究の来歴

Node 22 以降で npm run build と npm test を実行してください。依存関係のインストールは不要です。data/tunings.json、data/contract.md、data/instruments/ 内の承認済み定義を編集してください。生成されたコピーは編集しないでください。npm run check を実行すると、生成されたアーティファクトの古さも検出されます。ライセンスの適格性、インスツルメント ID、フィクスチャのスコア、エクスポートの整合性はリリースの必須条件です。

変更履歴と旧版の来歴を参照してください。過去のアンケートには、改変や文書化されていない置き換えが含まれていました。それらへの回答は、実際に使用されたバージョンに紐付けたままにする必要があります。今後のインスツルメントを修正しても、過去の観測結果が遡って修正されることはありません。モデルのアンケート回答に関する研究は、チューニングによってタスクのパフォーマンスが向上するという証拠とは別のものです。

ライセンス

オリジナルの AgentTune の成果物には MIT を適用します。ただし、第三者に関する例外と利用可能性のポリシーが適用されます。再配布する前に、インスツルメントごとの利用条件と来歴を確認してください。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。