Laguarde について
Laguardeは、AIコーディングエージェントを使うチーム向けのセルフホスト可能なポリシー制御プレーンです。改訂番号付きのプロジェクトポリシーを保存し、意図した操作を評価して証拠を記録します。強制適用には、エージェントや実行環境によるゲートとしての利用が必要です。
主な機能
- 01改訂番号付きポリシーバンドル
- 02操作の評価と判定
- 03永続的なプロジェクト登録簿
- 04SQLite記録とMarkdown証拠
- 05設定提案の人間による審査
- 06ダッシュボードとREST API
活用シーン
- 01プロジェクトポリシーに基づくエージェント操作の審査
- 02機密性の高い操作への承認要求
- 03記録されたポリシー判断の監査
- 04繰り返される開発者の好みの承認
MCP 対応
エージェントはプロジェクト固有のMCPエンドポイントに接続し、ポリシーの取得、操作の評価と記録、設定提案の管理を行います。MCPによって判断を参照・監査できますが、Laguarde外の操作を自動的に阻止するものではありません。
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。
ツール
5掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| kinds | array | いいえ | |
| context_id | string | いいえ |
詳細
Laguarde
Laguarde は、AI コーディングエージェント向けのセルフホスト可能なポリシー制御プレーンです。
チームがエンジニアリングの慣行を定義し、エージェントのアクションを評価し、繰り返し発生する開発者の好みを承認し、重要な判断の根拠となった正確なポリシー改訂を保持するための、永続的な一元管理場所を提供します。
Laguarde は、1 人の開発者向けにローカルで実行することも、チーム URL の背後で実行することもできます。エージェントは標準の MCP を介して同じサーバーとやり取りし、人間はダッシュボードと REST API を使用します。
プロトタイプで実証できること
- 4 つのポリシーカテゴリー:コードルール、一般的なガードレール、プロジェクト初期化レシピ、PR レビューガイドライン。
- 4 つの判定:
allowed、limited、approval、forbidden。 - 不変の改訂識別子を持つ、コンテキスト固有のポリシーバンドル。
- プロジェクトと Git オリジンの永続的なレジストリを備えた、1 つのローカルデーモン。
- フェイルセーフなアクション評価:一致するものがないアクションは、暗黙的に許可されず、
limitedになります。 - 依存関係、移行、削除、認証に関するアクションには人間による承認が必要です。
- SQLite の判定記録と、人が読める Markdown の証跡。
- 開発者フィードバックの収束:人間は提案をいつでもすぐに統合でき、3 回の観測によって、より有力な候補に昇格します。
- ポリシーの CRUD、判定の評価とレビュー、フィードバックの承認を行うダッシュボード。
クイックスタート
ローカルの MCP インストールでは、Node.js 24 以降を使用します。
npx -y --package [email protected] laguarde-daemon ensure
npx -y --package [email protected] laguarde-daemon register --cwd .
最初のコマンドは、正常に稼働しているローカルデーモンを再利用するか、デーモンを 1 回起動します。2 番目のコマンドは、現在の Git リポジトリを登録し、プロジェクト固有の MCP URL を出力します。すべてのローカルプロジェクトは、デーモン、ダッシュボード、SQLite データベース、監査履歴を共有しつつ、それぞれ個別に識別されます。
MCP の概念的な設定:
{
"mcpServers": {
"laguarde": {
"type": "http",
"url": "http://127.0.0.1:3000/mcp/projects/RETURNED_PROJECT_ID"
}
}
}
リポジトリを開発するには、Bun をインストールして、次を実行します。
bun install
bun run build
bun run start
プロジェクトの HTTP MCP エンドポイントは
http://localhost:3000/mcp/projects/:projectId の配下にあり、エージェント向けのディスカバリーは http://localhost:3000/llms.txt で利用できます。
オンボーディング用のインターフェイス:
- 人間向けガイド:
http://localhost:3000/guide; - エージェントのセルフセットアップ契約:
http://localhost:3000/install(text/plain)。
対応可能なエージェントをオンボーディングするには、/install URL を渡し、現在のプロジェクトで Laguarde に接続するよう明示的に依頼します。この契約には、サーバーの検証方法、ネイティブ MCP 設定への最小限の変更方法、ツールの検出方法、登録済みプロジェクトのポリシーバンドルの読み込み方法が記載されています。
エージェントのポリシーゲートスキル
このリポジトリから、オプションのフェイルクローズスキルをインストールします。
npx skills add https://github.com/FuturPanda/laguarde --skill laguarde-policy-gate
このスキルでは、協調的なエージェントがプロジェクトに紐づく Laguarde のポリシーバンドルを読み込み、重要なアクションをすべて評価して記録し、ポリシーを利用できない場合、制限されている場合、承認が必要な場合、または禁止されている場合に停止する必要があります。サンドボックスやホストレベルの実行フックの代わりにはなりません。
S3/CloudFront のオンボーディングでは、次のコマンドで 2 つの静的アップロードオブジェクトを生成します。
bun run export:onboarding
docs/s3-onboarding.md を参照してください。
MCP Registry への公開は、1 回限りの DNS 認証設定後、GitHub Actions によって自動化されます。docs/registry-publishing.md を参照してください。
デーモンの初回起動時に ~/.laguarde/laguarde.db が作成され、グローバルポリシーがシードされ、10 個のポリシーが追加されます。永続データを別の場所に保存するには、LAGUARDE_DATA_DIR、またはより具体的な LAGUARDE_DB_PATH と LAGUARDE_EVIDENCE_DIR を設定します。
エージェントのワークフロー
get_policy_bundleで、現在のポリシーとその改訂 ID を取得します。evaluate_actionで、実行予定の具体的なアクションに対する境界判定を事前確認します。record_decisionで再評価し、そのアクションを証跡として保存します。- エージェントは、許可されている場合にのみ続行し、制限されている要求は範囲を狭め、承認が必要な場合は待機し、禁止されている場合は停止します。
list_preference_proposalsとpropose_preferenceで、再利用可能な開発者の修正を人間によるレビュー待ちのキューに追加します。
ツールの入力と具体的な呼び出しについては、使用方法を参照してください。
アーキテクチャ
flowchart LR
A[Agent / IDE] -->|MCP| M[Laguarde server]
H[Human dashboard] -->|REST| M
M --> J[Project registry]
M --> P[Policy evaluation]
P --> D[(SQLite)]
P --> E[Markdown evidence]
F[Developer feedback] --> Q[Proposal convergence]
Q -->|review at any time| H
Q -.->|3 observations promote priority| Q
H -->|ratify| R[Immutable policy revision]
R --> D
公開されている CLI は、Node.js、TypeScript、Express、SQLite、および標準の
MCP SDK を使用します。Bun は引き続きリポジトリの開発およびテストランナーとして使用します。ポリシーの種類は
1 つのリビジョン管理されたモデルを共有し、カテゴリ固有の設定は
fields に保存されます。
重要な強制適用の境界
MCP 接続によりポリシーを検出でき、決定を監査できますが、非協力的なエージェントが Laguarde 外のツールを使用することを技術的に防ぐことはできません。強制適用するには、Laguarde の決定を 実行フック、コマンドプロキシ、サンドボックス、ファイルシステムの権限、または CI ゲートに組み込む必要があります。
したがって、このプロトタイプは強制適用可能な意思決定サービスですが、ホストエージェントまたは実行環境で 必須ゲートとして使用されるまでは、助言的な境界にとどまります。
リポジトリガイド
src/— ポリシーエンジン、永続化、REST API、および MCP ツール。public/— 人間向けダッシュボード。llms.txt— エージェント向けの検出情報と運用契約。examples/— ブートストラップ、制御境界、フィードバックのデモ。docs/— インストール、使用方法、決定、および現在の制限。test/— 実行可能な動作仕様。
検証
bun test
bun run typecheck
bun run build
次のエンジニアリングのマイルストーン
- 認証付きの組織/チーム/プロジェクト階層と、明示的なポリシーの優先順位を追加します。
- エージェントのツール呼び出し直前に承認を検証する実行アダプターを追加します。
- 承認を特定のアクションダイジェストおよび有効期限に紐付けます。
- データベースマイグレーションと本番環境向けの永続化アダプターを追加します。
- 宣言されたアクションメタデータだけに頼らず、静的なコード/差分検査を追加します。
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。