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acp-mcp-server

acp-mcp-server

リモート
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acp-mcp-server について

acp-mcp-serverは、MCPクライアントとAgentic Control Planeのガバナンスをつなぐブリッジで、AIエージェントのツール呼び出しを管理するチーム向けです。ポリシー判定と接続状態を提供し、ガバナンス確認をACPへ転送します。

主な機能

  1. 01ツール呼び出しの許可可否を確認
  2. 02許可・拒否・確認要求を返却
  3. 03ワークスペース接続とIDを検証
  4. 04ポリシーと監査処理へ確認を転送

活用シーン

  1. 01実行前に機密性の高い呼び出しを確認
  2. 02ガバナンス接続とワークスペースIDを検証

MCP 対応

MCPクライアントに`acp_check`と`acp_status`を提供します。ガバナンス要求をACPへ中継し、streamable HTTPに対応します。

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://api.agenticcontrolplane.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

詳細

ACP Governance MCP Server

Claude、ChatGPT、Cursor、Lovable、およびあらゆる MCP クライアントが、ツール呼び出しを Agentic Control Plane のガバナンス(ポリシー判定、レート制限、監査ログ、ID の帰属)に照らして確認できる Model Context Protocol サーバーです。

一文で言うと: AI エージェントが機密性の高いツールを実行する前に、呼び出しが許可されるかどうかを ACP に問い合わせます。ACP は許可、拒否、または確認を求める回答を返し、エージェントの背後にいる人間を特定できる監査レコードを記録します。

提供する機能

MCP 経由で呼び出せるツールは 2 つです。

ツール機能
acp_check特定の呼び出しについて「許可されるか」を回答します。明示的な質問や事前計画に利用できます。ハーネスに ACP フックがインストールされている場合、ツール呼び出しはすでに自動的にガバナンスの対象となるため、ツールごとに呼び出す必要はありません。allow/deny/ask とその理由を返します。
acp_status接続とワークスペースの ID を確認します。

機能はこれだけです。それ以外のすべて(ポリシー、監査ログ、スコープの交差、委任チェーン)は、api.agenticcontrolplane.com でサーバー側にて処理されます。この MCP サーバーはブリッジにすぎません。

インストール(ホスト型 — 推奨)

サーバーは https://mcp.agenticcontrolplane.com/mcp でホストされています。お使いの MCP クライアントにコネクターとして追加してください。

Claude Desktop/Claude.ai コネクター:

URL: https://mcp.agenticcontrolplane.com/mcp
Auth: OAuth (sign in with Google through ACP)

ChatGPT、Cursor、Lovable、Cline: 同じ URL、同じ OAuth フローです。ほとんどのクライアントには、ワンクリックで追加できる「Add MCP Server」UI があります。

プログラムから利用するクライアント(独自のエージェントコード):

POST https://mcp.agenticcontrolplane.com/mcp
Authorization: Bearer gsk_<your-acp-api-key>
Content-Type: application/json

ACP ワークスペースが必要です。無料プランではツール呼び出しのログを無制限に記録できます。cloud.agenticcontrolplane.com/login から登録してください。

インストール(セルフホスト)

エアギャップ環境へのデプロイや、セルフホストの ACP ゲートウェイへの接続など、ブリッジを自分で実行する場合は、クローンして実行してください。

git clone https://github.com/agentic-control-plane/acp-mcp-server
cd acp-mcp-server
npm install
npm run build

# Point at the ACP API (default: https://api.agenticcontrolplane.com)
export ACP_API_BASE=https://your-acp-gateway.example.com

# Optional: service-level API key for OAuth users (ChatGPT, Claude.ai)
# whose JWTs aren't directly usable as ACP tokens
export ACP_SERVICE_KEY=gsk_workspace_...

npm start
# → MCP endpoint: POST http://0.0.0.0:3000/mcp
# → OAuth discovery: GET /.well-known/oauth-protected-resource

ブリッジはストリーミング可能な HTTP MCP を使用し、ACP の /govern/tool-use エンドポイントにプロキシします。

仕組み

your AI client            this MCP server          ACP gateway
─────────────            ─────────────────         ───────────
Claude / ChatGPT  ──►  mcp.agenticcontrolplane  ──►  api.agenticcontrolplane
Cursor / Lovable    POST /mcp (acp_check)         POST /govern/tool-use
                                                      ↓
                                                   policy + audit + identity
                                                      ↓
                                                   allow / deny / ask

すべての呼び出しについて、OAuth セッションの背後にいる人間の ID に帰属する監査レコードが記録されます。そのため、チームが利用するすべての MCP クライアントにおける、ガバナンス対象のツール呼び出しをすべて、1 つのワークスペースで完全に記録できます。

認証モデル

サーバーは 2 種類の認証方式に対応しています。

  1. OAuth(人が操作するクライアントに推奨) — Claude.ai、ChatGPT などは ACP の ID プロバイダーとの OAuth フローを完了し、発行された Auth0 JWT によって人間を識別します。ブリッジは ACP_SERVICE_KEY を使い、その人間に代わって基盤となるガバナンス呼び出しを認可します。
  2. Bearer gsk_ API キー(プログラムから利用するクライアントに推奨) — ACP API キーを Authorization: Bearer gsk_... として直接渡します。キーの ID は ACP 側のアクターとなります。OAuth は不要です。

OAuth の検出メタデータは、MCP 認可仕様に従って /.well-known/oauth-protected-resource で提供されます。

ローカル開発

npm install
npm run dev        # tsx-based hot reload

ツールは src/tools/tools.ts で定義されています。MCP JSON-RPC ハンドラーは src/handlers/mcpHandler.ts にあります。Express のエントリーポイントとレート制限は src/server/expressServer.ts にあります。

ライセンス

MIT — LICENSE を参照してください。

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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。