mcp-laya

mcp-laya

Laya 向けの、デフォルトで安全な Model Context Protocol サーバーです。Laya は、高速な非自己回帰型の System-1 意思決定エンジンです。エージェントに 思考 のプリミティブを提供します。あらゆる状態（テキスト、メール、チケット、JSON オブジェクト）について、分類、スコア、はい／いいえという型付きの判定を、ローカルでの単一フォワードパス（約 33 ms）で、100 以上の言語に対応して行います。テキストを生成しないため、解析するものも幻覚するものもありません。すべての回答にはキャリブレーション済みの信頼度が付与されます。

「どのチームが対応すべきか？ 緊急か？ 返金の依頼か？」といった質問のために、時間がかかりコストも高い LLM との往復を行う代わりに、エージェントは型付きツールを呼び出して、ローカルで、ミリ秒単位で、オフラインで回答を得られます。これはスイート内で最も安全なサーバーです。laya は状態を読み取り、判定を返すだけで、何も変更しません。

dockndevai MCP サーバースイートの一部であり、すべてのサーバーで共通のガバナンスモデルを採用しています。（これはスイートで初の Python サーバーで、ほかは Node/TS です。）

エージェントにできること

ツール	用途
decide	型付きの複数の質問（choice／score／noul）に一度で回答する — エンジンの全機能
classify	最適なカテゴリを 1 つ割り当てる（choice を 1 つ）
score	緊急度などを順序尺度で評価する（score を 1 つ）
check	制御フロー用のはい／いいえ／不明の判定（noul を 1 つ）
triage	laya のプリセット（triage / email / moderation / guard）を使った既成の判定セット
detect_language	テキストの文字体系と言語を判定する（1 ミリ秒未満、モデル不要）
explain_routing	推論を実行せず、どのチェックポイントが回答するかを示す
list_models	利用可能なチェックポイント、デフォルト、デバイス、オフライン状態を表示する

3 つのチェックポイントがリクエストごとに自動でルーティングされます。english（ModernBERT-large）、multilingual（mmBERT、100 以上の言語）、typed-decisions です。

インストール

pipx install mcp-laya      # or: pip install mcp-laya

Python 3.10 以降が必要です。laya は torch をインストールします。モデルのチェックポイントは Hugging Face から一度だけダウンロードされ（詳細は後述）、その後は完全にオフラインで動作します。

初回実行：モデルを一度だけ取得する

ダウンロードはデフォルトで無効です（実行時にマシンの外へデータが送信されることはありません）。ネットワークに接続できる状態で、チェックポイントを事前に一度取得してください。

LAYA_ALLOW_DOWNLOAD=true python -c "import laya; laya.Router(preload=True)"

その後、サーバーをオフラインで実行します。

設定

{
  "mcpServers": {
    "laya": {
      "command": "mcp-laya",
      "env": { "LAYA_DEFAULT_MODEL": "auto" }
    }
  }
}

Claude Code / Cursor / Codex / VS Code / Windsurf については docs/CLIENTS.md を、すべての変数については .env.example を参照してください。

例

エージェントに「laya を使って、このチケットの担当部門と、顧客離脱のリスクがあるかを分類して」と依頼します。

// classify(state, criteria={billing, technical, sales, other})
{ "choice": "billing", "confidence": 0.95, "probabilities": { "billing": 0.95, ... } }
// check(state, "Does the user threaten to cancel?")
{ "answer": "yes", "probability_yes": 0.91, "confidence": 0.91 }

デフォルトで安全

laya は読み取り専用の推論を行うため、src/mcp_laya/security.py にあるガードレールは、書き込みの制限ではなくプライバシーとリソース制御を目的としています。

• デフォルトでオフライン — モデルはローカルで実行され、データが外部に送信されることはありません。唯一の例外である初回のチェックポイントダウンロードも、LAYA_ALLOW_DOWNLOAD=true を指定しない限り無効です。
• モデルの許可リスト — LAYA_MODELS で読み込み可能なチェックポイントを指定します。
• 入力上限 — LAYA_MAX_INPUT_CHARS / LAYA_MAX_QUESTIONS で各リクエストの上限を設定します。
• 信頼度の透明性 — LAYA_MIN_CONFIDENCE は信頼度の低い回答にフラグを付けます（黙って信頼することはありません）。また、すべての回答にはキャリブレーション済みの confidence が付与されます。
• ログのプライバシー — デフォルトでは LAYA_REDACT_STATE によって、入力テキストが JSON 監査ログに記録されないようにします。

エージェントがいつ laya に判定を委ねるべきか、また型付きの質問をどう表現すべきかを教える、laya-decisions スキルが同梱されています。SECURITY.md も参照してください。

開発

python -m venv .venv && . .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
ruff check src tests && mypy src && pytest      # the policy tests need no model
python -m mcp_laya                              # run the server (stdio)

クレジット

Convai Innovations が開発した laya（Apache-2.0）を基盤としています。このサーバーはそのライブラリをラップしており、モデルに関する作業はすべて同社が行っています。NOTICE をご覧ください。

ライセンス

MIT