Deploy to Agents について
Deploy to Agentsは、エージェント向けの公開チャネルを監査し、根拠に基づく流通計画を作成します。自社の提供物が各チャネルでどう扱われるかを調べる組織向けで、リモートMCPサーバー、クライアント、エージェント向けCLIも提供します。
主な機能
- 01エージェント向け公開チャネルの監査
- 02根拠レシートの返却
- 03優先順位付き流通計画の作成
- 04発見状況の観察記録
- 05JSON形式のCLIコマンド
活用シーン
- 01エージェント向けチャネルでの製品の表示状況を評価
- 02発見状況の観察から根拠を収集
- 03技術面と外部権威面の流通施策を計画
MCP 対応
リモートMCPサーバーは `https://deploytoagents.com/mcp` で利用でき、`audit_app`、`get_audit_result`、`create_distribution_plan`、`get_customer_zero_evidence` ツールを公開します。
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。
https://deploytoagents.com/mcpclaude mcp add --transport http com-deploytoagents-server https://deploytoagents.com/mcp{"mcpServers":{"com-deploytoagents-server":{"type":"http","url":"https://deploytoagents.com/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"com-deploytoagents-server":{"type":"http","url":"https://deploytoagents.com/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"com-deploytoagents-server":{"type":"http","url":"https://deploytoagents.com/mcp"}}}{"mcpServers":{"com-deploytoagents-server":{"serverUrl":"https://deploytoagents.com/mcp"}}}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
4| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| url | string | はい | 監査対象の公開ウェブサイトまたはアプリの URL |
詳細
Agents SDK へのデプロイ
Deploy to Agents のリモート MCP サーバー向け公開 JavaScript クライアントおよびレジストリメタデータです。
リモートサーバーは公式 MCP Registry に com.deploytoagents/server として公開され、https://deploytoagents.com/mcp から提供されます。JavaScript クライアントと、認証に対応したエージェントファーストの CLI は npm で [email protected] として公開されており、同等のクライアントが PyPI で deploytoagents==0.1.1 として公開されています。
エージェントファースト CLI
npx deploytoagents login
npx deploytoagents whoami
npx deploytoagents portfolio --json
npx deploytoagents discovery --json
npx deploytoagents discovery-record --input observation.json --json
npx deploytoagents audit https://example.com --json
パッケージをインストールすると、deploytoagents と、より短い d2a コマンドの両方がインストールされます。Google ログインでは Authorization Code with PKCE と、一時的なループバックコールバックを使用します。Windows では、リフレッシュ認証情報は現在の OS ユーザー用に DPAPI で暗号化されます。CI では、短期間有効な ID トークンを DEPLOYTOAGENTS_TOKEN で指定できます。Discovery Lab は読み取り専用で利用することも、JSON 観測ファイル(または --input - を使った標準入力)を指定することもできます。すべてのコマンド結果とエラーは、エージェントで利用できる安定した JSON 形式で出力されます。
{
"hostname": "example.com",
"surface": "claude",
"model": "model label shown by the surface",
"prompt": "Exact generic, unbranded prompt",
"outcome": "not-mentioned",
"freshSession": true,
"responseExcerpt": "Optional relevant excerpt",
"citations": ["https://example.org/source"]
}
有効な結果は recommended、mentioned、not-mentioned、error です。サーバーは、サインインした組織が対象ホスト名を所有していることを検証します。
Deploy to Agents は現在、エージェント向けの公開サーフェスを監査し、未掲載の証拠レシートを返し、優先順位付けされた技術面および外部権威による配布計画を作成します。すべての顧客成果物を公開したり、いずれかのモデルによる推奨を保証したりするとは、まだ主張していません。
MCP 経由で直接接続する
互換性のある任意の MCP クライアントで、この Streamable HTTP エンドポイントを使用します。
https://deploytoagents.com/mcp
利用可能なツール:
audit_appget_audit_resultcreate_distribution_planget_customer_zero_evidence
JavaScript クライアント
npm install deploytoagents
import { DeployToAgentsClient } from "deploytoagents";
const client = new DeployToAgentsClient();
try {
const queued = await client.auditApp("https://example.com");
console.log(queued.receipt_url);
const result = await client.getAuditResult(queued.audit_id);
if (result.status === "completed") {
console.log(await client.createDistributionPlan(queued.audit_id));
}
} finally {
await client.close();
}
Python クライアント
pip install deploytoagents
from deploytoagents import DeployToAgentsClient
async with DeployToAgentsClient() as client:
queued = await client.audit_app("https://example.com")
print(queued["receipt_url"])
Customer Zero
Deploy to Agents は、自社のシステムを最初の顧客として利用しています。現在の100/100 レシートが検証するのは、技術面のサーフェスのみです。独立した非ブランドの発見については、明示的に not-yet-proven のままです。
開発
npm install
npm test
npm run smoke
証拠に関するポリシー
このプロジェクトでは、自社が所有する証拠、外部検証済みの成果物、独立した推奨を区別しています。偽の推薦文、自動化されたコミュニティ投稿、組織的な投票、または主にランキングの操作を目的としたリンクは作成しません。
ライセンス
MIT
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。