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evidence-gate

evidence-gate

ローカル
github.com/DailyaiagentsAI・エージェント09 週間前に更新

evidence-gate について

evidence-gateは、AI生成物の公開前に成果物、主張の根拠、完了条件を確認するチーム向けのローカル決定論的ツール群です。2つのMCPサーバーと6つのAgent Skillsを含み、モデル呼び出し、ファイルのアップロード、ネットワークアクセスは行いません。

主な機能

  1. 01保持ファイルとパス境界の確認
  2. 02主張の根拠と引用文の監査
  3. 03完了コントラクトと阻害要因の評価
  4. 04構造化ステータスとレシートの生成
  5. 056つのポータブルなAgent Skills

活用シーン

  1. 01公開前の必要成果物の確認
  2. 02主張の根拠と引用文の照合
  3. 03未達要件と阻害要因の記録
  4. 04範囲を明示した公開レシートの作成

MCP 対応

Evidence GateとRelease Gateの2つのMCPサーバーを含み、stdio経由の8ツールでローカルファイル、宣言された根拠、引用の包含、完了コントラクト、公開レシートを確認します。ネットワークアクセスやモデル呼び出しは行わず、レシートが示す条件と範囲のみを証明します。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"dailyaiagents-evidence-gate": {
"command": "uvx",
"args": [
"dailyaiagents-evidence-gate"
]
}
}
}
起動コマンドuvx dailyaiagents-evidence-gate

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypidailyaiagents-evidence-gate0.1.1

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

Daily AI Agent Toolkit

AI が生成した成果物をリリース前に確認するための、ローカルで決定論的なツールです。

このツールキットには、2 つの Model Context Protocol(MCP)サーバーと、持ち運び可能な 6 つのエージェントスキルが含まれています。保持された成果物、宣言された主張の裏付け、引用文の文字どおりの包含、完了契約、ブロッカー、リリース証跡を検査します。モデルの呼び出し、ファイルのアップロード、Daily AI Agents アカウントは不要です。

リリース状況: 0.1.1 パッチリリース候補です。PyPI の 0.1.0 は公開済みです。このパッチでは、大文字と小文字を区別する MCP Registry の所有権マーカーを修正しています。

このツールキットの目的

AI システムは、必要な成果物が存在するか、引用されたテキストが含まれているか、完了契約が実際に満たされたかを証明せずに、説得力のある出力を生成することがあります。このツールは、そうした限定的な確認を繰り返し実行できるようにし、不確実性をそのまま保持することで、成功へと暗黙に格上げされるのを防ぎます。

このツールは、広範な真偽の判定、意味的含意の評価、リリースの承認、稼働中のサービスの検証、法令やセキュリティへの準拠の確認を意図的に行いません。

含まれるツール

コンポーネントインターフェース目的
Evidence GateMCP サーバー、4 つのツール成果物、宣言された主張の証拠、引用文の文字どおりの包含、検証状態の集約を検査します。
Release GateMCP サーバー、4 つのツール完了契約を確認し、要件の状態を保持し、ブロッカーを整形して、保持されるリリース証跡を作成します。
6 つのエージェントスキル持ち運び可能なスキルディレクトリ決定論的なセルフテストを用いて、成果物、主張、契約、失敗状態、検証の手順を再利用します。
Evidence Gate
  • verify_artifact
  • audit_claims
  • audit_citations
  • summarize_verification
Release Gate
  • check_contract
  • evaluate_completion
  • format_blockers
  • build_release_receipt
エージェントスキル
  • artifact-verifier
  • claim-truth-gate
  • completion-contract
  • contract-checker
  • fail-loud
  • verification-bench

インストールと実行

Python 3.11 以降が必要です。

python -m pip install dailyaiagents-evidence-gate==0.1.1
python -m pip install dailyaiagents-release-gate==0.1.1

dailyai-evidence-gate --root /absolute/path/to/workspace
dailyai-release-gate --root /absolute/path/to/workspace

パッケージが公開されるまでは、クリーンなチェックアウトからインストールしてください。

python -m pip install ./servers/evidence-gate ./servers/release-gate

両サーバーは MCP の stdio トランスポートを使用します。クライアント設定の例を示します。

{
  "mcpServers": {
    "dailyai-evidence-gate": {
      "command": "dailyai-evidence-gate",
      "args": ["--root", "/absolute/path/to/workspace"]
    },
    "dailyai-release-gate": {
      "command": "dailyai-release-gate",
      "args": ["--root", "/absolute/path/to/workspace"]
    }
  }
}

サポートされるトランスポートの範囲については、クライアント設定を参照してください。

検証を再現する

ローカルの完全なゲートを実行します。

bash scripts/test-all.sh

リリース候補には、次の内容が含まれています。

  • 両サーバーの単体テスト
  • 6 つすべてのスキルの決定論的セルフテスト
  • 8 つすべての MCP ツールを網羅する、期待結果を宣言した 20 の例
  • ルート指定パスとシンボリックリンクによる逸脱への保護
  • クリーンなホイールへのインストールと、stdio によるツール検出の確認
  • パッケージごとのチェックサム、SBOM、ビルド来歴

例、技術レポート、証跡スキーマ、リリースと復旧の手順、ローカル検証記録を参照してください。ローカルチェックに合格した場合に証明されるのは、証跡に記載された条件と範囲に限られます。

アーキテクチャとセキュリティ境界

稼働中のリポジトリ制御と、現在のフェイルクローズ方式の公開ゲートは、リポジトリ制御に記録されています。

MCP client
   |  stdio + structured inputs
   v
Evidence Gate / Release Gate
   |  canonical path resolution beneath --root
   v
Local retained files  --->  structured status + scoped receipt

サーバーは、ネットワークアクセス、テレメトリー、モデル推論、任意のシェル実行、ホスト型 Daily AI Agents インフラストラクチャを使用しません。入力はシェルの断片ではなくデータとして扱われます。URL だけの証拠は UNVERIFIED のままであり、引用文が文字どおり含まれていることは、意味的な裏付けを示すものではありません。

機密性の高い作業でこのツールキットを使用する前に、SECURITY.mdと脅威モデルをお読みください。

プロジェクトのリーダーシップ

このツールキットは、Daily AI Agents LLC の創業者である Cooper Reed が構想し、主導しました。実装、テスト、リリースエンジニアリング、ドキュメント作成は、公開エンジニアリングプロジェクトとして進められました。このツールキットに関する公開の主張には、再現可能なチェック、またはこのリポジトリに保持されたリリース証拠へのリンクを付けてください。

Contributing and support

Apache-2.0 licensed.

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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。