Chalkcast

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対象ユーザー

• 教育者と学生 — Manim を学んだり、LaTeX を手作業で書いたりすることなく、「フーリエ級数を説明して」を、見やすいアニメーション解説にできます。
• STEM コンテンツ制作者 — コーディングやレンダリングのデバッグに何時間もかける代わりに、3Blue1Brown 風のアニメーションを数分で作成できます。
• エージェントとツール — AI が最初から最後まで操作できる、型付きで検証可能な MCP インターフェースです。確認できない動画ではなく、対処可能な判定結果を得られます。

なぜ別の Manim MCP が必要なのですか？

既存の Manim MCP サーバーがエージェントに提供するツールは一つだけです。このコードを実行して、動画を返すというものです。エージェントは何も確認できないまま Manim を記述し、うまくいくことを願います。しかし Manim は容赦がありません（LaTeX の誤字、画面外のラベル、重なり合う項、対象が存在する前に実行されるトランジションなど）。動画の「レンダリング」は完了しても、間違ったままです。そして、エージェントにはそれを知る方法がありません。

Chalkcast はエージェントに視覚的な確認手段と修正ループを提供します。

author scene ──► render ──► inspect (verification lanes) ──► verdict
     ▲                                                          │
     └──────────────── fix obligations ◄──── needs_fix ─────────┘

レンダリングごとに、エビデンス（成果物とサンプリングしたフレーム）と、構造化された判定結果が返されます。問題は、解決するまでエクスポートをブロックする対応必須事項になります。設計の全容はdocs/SPEC.mdを参照してください。

インストール

ワンコマンド（Claude Code。 uv が必要です）：

claude mcp add chalkcast -- uvx --python 3.12 --from "chalkcast[render]" chalkcast serve

--python 3.12が重要です。Chalkcast には Python ≥ 3.11 が必要で、システムの Python が古い場合は uv がダウンロードします（macOS には 3.9 が付属しています）。あとは自然言語で依頼するだけです。

または、Python ≥ 3.11 の任意の環境に pip でインストールできます。

pip install "chalkcast[render]"
claude mcp add chalkcast -- chalkcast serve

[render]を指定すると Manim と同梱の ffmpeg がインストールされます。数式にはLaTeXディストリビューションも必要です。chalkcast doctorを実行すると、すべてを確認し、お使いの OS に合わせた正確な修正コマンドが表示されます。

chalkcast doctor               # Manim / LaTeX / dvisvgm / physics.sty / ffmpeg
chalkcast demo                 # builds + verifies + renders the demo scene

macOS： Manim が依存するpycairoには macOS 用のホイールがなく、ソースからビルドされるため、事前にbrew install cairo pkg-configが必要です。Manim のネイティブ依存関係を手動でビルドしたマシンでは、scripts/dev-env.shとscripts/serve.shを参照してください。

エージェントが使えるもの

グループ	ツール
セッション	open_project · inspect_project · close_project
作成	add_scene · add_equation · add_plot · add_area · add_riemann · add_text · add_shape · add_parameter · add_step
編集	update_object · remove_object（連鎖削除）· remove_step
検証	inspect_render（動画なしで計測）· fix_scene（自動修復）
レンダリング	render_scene · render_frame
エクスポート	export_gif（エラーに関する未解決の対応事項がある間はブロック）
検出	inspect_environment

• 連続アニメーション： add_parameter("t") を追加し、プロット式または図形のアンカー（at_x="t"）で t を使用してから、add_step("tween", param="t", value=6.28) を追加します。曲線、領域、アンカー付きの点はフレームごとに追従します。with_previous=True を指定すると、ステップが直前のステップと同時に再生されます。
• 素早くエラーを検出し、暗黙の動作は行わない： 式は作成時に検証されます（AST の許可リスト：x、数学関数、np.<fn>、宣言済みパラメーター）。色、範囲、ステップの対象、タイムラインの順序、図形やステップに適用できない引数は、対処方法を示すメッセージとともに拒否されます。編集はすべて一括で反映されるか、すべて取り消されます。副作用（連鎖削除、ステップの再グループ化、パラメーターの再宣言、デフォルト範囲）は結果に報告されます。export_gif は、最新の編集より前のレンダリングを拒否します。17 回の独立監査（検出事項は順に 22、17、14、8、4、9、4、7、5、5、7、8、5、8、7、7、10 件。最後の 8 回では、現実的な解説アニメーションを最初から最後まで作成し、判定をフレームと照合しました。最後の監査では実際の MCP stdio プロトコルも使用しました）は、検出事項ごとに 1 つのテストとして tests/test_ergonomics.py に固定されています。
• 忠実なプロット： 高密度サンプリング、ジャンプや極での曲線の分割（架空の立ち上がりやオーバーシュートなし）、軸内へのクリッピングを行います。忠実度レーンでは、描画された曲線と真の関数を照合して計測します。積分を表示できない場合（関数が未定義または軸の範囲外、あるいは y = 0 が見えない場合）、領域やリーマン和は拒否されます。

検証の仕組み

inspect_render は、動画をエンコードせずに（1～3 秒で）実際の Manim オブジェクトを構築して、計測します。正確なバウンディングボックス、曲線と軸の描画量、各グラフの描画結果と真の値との差、厳密な LaTeX コンパイルを確認します（Manim のバッチモードは LaTeX エラーから黙って「回復」します）。レーンは、フレーミング・衝突・読みやすさ・タイミング・コンパイル・忠実度・範囲です。fix_scene は機械的な問題（移動、拡大縮小、再サンプリング）を修正し、それ以外はエージェントが対応すべき事項として残します。

ラベル付け済みのシーンで計測しました（chalkcast bench、chalkcast bench --holdout N）。各ホールドアウトセットは、検証器を一度も読んだことのない作成者が作成してラベル付けし（フレーム単位で確認済み）、各セットの初回実行が、正直なアウトオブサンプルの数値です：

セット	ケース数	初回実行：検出率／誤検出率	実行で明らかになった不具合
ホールドアウト 1	39（不具合あり 24）	95.8 % ／ 7.7 %	安全マージンが厳しすぎる。エイリアシングをジャンプと誤認
ホールドアウト 2	47（不具合あり 31）	90.3 % ／ 12.8 %	コンパイルエラー後にノイズを推定。直線の矢印とボックスの辺を端点だけでサンプリング。ボックスの高さで数式のサイズを判定
ホールドアウト 3	44（不具合あり 26）	96.2 % ／ 0 %	矢印の軸部分が一度もサンプリングされず、先端だけが対象になっていた
ホールドアウト 4	46（不具合あり 25）	96.0 % ／ 0 %	ズームイン中に表示されたラベルを、意図的なクロップとして誤って許容

各セットの不具合を修正した後は、すべてのセット（および 40 ケースの開発セット）で 100 % ／ 0 % を達成しました。それ以降、これらは独立した計測値ではなく、回帰テスト（tests/test_measured.py）として扱われています。ホールドアウト 3 はセット 1 と 2 の修正後に作成され、ホールドアウト 4（連続トゥイーン、同時進行するビート、変形、カメラ移動）は 11 回の使いやすさ監査後に作成されました。どちらも一度だけ実行し、手を加えていません。ホールドアウト 4 が現在のアウトオブサンプル推定値です。

例（エージェントの動作）

open_project(theme="chalkboard")
add_scene(title="Area under a parabola")
add_text("Area under y = x^2", y=3)
add_plot(functions=[{"expr":"x**2","color":"YELLOW"}], x_range=[0,2,1], y=-0.8)
add_equation(r"\int_0^1 x^2 \, dx = \tfrac{1}{3}", y=2)
add_step("write", targets=["text_1"])
add_step("write", targets=["plot_1"])
add_step("write", targets=["equation_1"])
add_step("highlight", targets=["equation_1"])
inspect_render()    # -> measured verdict in ~2 s, no video
fix_scene()         # -> repairs framing / collision / fidelity if needed
render_scene()      # -> video + frames + verdict + obligations
export_gif()        # -> shareable GIF (blocked if error obligations remain)

ステータス

アルファ版です。科学的な正確性は数値でテストされています（tests/test_science.py）。塗りつぶされた領域は積分値に、リーマン長方形はその合計に、描画された曲線は関数に一致し（sin 30x を含みます）、ギブス現象のピークは理論値に一致します。PyPI と MCP Registry（io.github.FredMichel/chalkcast）で公開されています。次はビジョンベースの intent 検証です（docs/SPEC.md を参照）。

ライセンス

MIT。