Humanrail

HumanRail MCP Server

人の判断が必要なタスクを、厳選されたワーカープールにルーティングします。あらゆる AI エージェントから直接利用できます。

AI エージェントで対応できないタスク（コンテンツのモデレーション、返金の判断、主観的な品質評価、データの検証など）が発生すると、HumanRail が人間のワーカーにタスクをルーティングし、結果を検証して、Lightning Network 経由でワーカーに報酬を支払い、構造化された出力を返します。

「人の判断における Stripe」とお考えください。

クイックスタート

インストール

pip install humanrail-mcp-server

または、次のコマンドで直接実行します。

uvx humanrail-mcp-server

設定

Claude Code の設定ファイル（~/.claude.json）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "humanrail": {
      "command": "uvx",
      "args": ["humanrail-mcp-server"],
      "env": {
        "HUMANRAIL_API_KEY": "ek_live_your_key_here"
      }
    }
  }
}

または、Claude Desktop の設定ファイル（claude_desktop_config.json）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "humanrail": {
      "command": "uvx",
      "args": ["humanrail-mcp-server"],
      "env": {
        "HUMANRAIL_API_KEY": "ek_live_your_key_here"
      }
    }
  }
}

API キーの取得

humanrail.dev でサインアップして、API キーを取得してください。

利用可能なツール

ツール	説明
create_task	レビューまたは判断を依頼するタスクを人間のワーカーにルーティングします
get_task	タスクのステータスと結果を確認します
wait_for_task	タスクが完了するまでポーリングします（ブロッキング）
cancel_task	保留中のタスクをキャンセルします
list_tasks	フィルター（ステータス、種類、期間）を指定してタスクを一覧表示します
get_usage	利用状況の統計と請求の概要を表示します
health_check	HumanRail API に接続できるか確認します

使用例

接続すると、Claude は自然に HumanRail を利用できます。

ユーザー：「このお客様の返金リクエストを確認してください。注文番号は #12345 で、商品が破損した状態で届いたとのことです。」

Claude： 返金の対象となるか判断するため、人間のレビュアーに依頼します。 (task_type="refund_eligibility" を指定して create_task を呼び出します)

人間のレビュアーが確認しました。返金が承認されました。 写真で商品に目視できる損傷が確認でき、お客様のアカウントにも問題はありません。

タスクの種類

任意のタスクの種類を作成できます。一般的な例を以下に示します。

• content_moderation — このコンテンツは適切ですか？
• refund_eligibility — この返金を承認すべきですか？
• data_verification — この情報は正確ですか？
• quality_assessment — この出力を 1〜10 で評価してください
• document_review — ドキュメントから情報を抽出／検証します
• sentiment_analysis — このメッセージの口調や意図は何ですか？

出力スキーマ

JSON Schema を使って、必要な出力を正確に定義します。

# Boolean decision
{"type": "object", "required": ["approved"], "properties": {"approved": {"type": "boolean"}}}

# Rating with explanation
{"type": "object", "required": ["score", "reason"],
 "properties": {"score": {"type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 10},
                "reason": {"type": "string"}}}

環境変数

変数	必須	デフォルト	説明
HUMANRAIL_API_KEY	はい	—	API キー（ek_live_... または ek_test_...）
HUMANRAIL_BASE_URL	いいえ	https://api.humanrail.dev/v1	API のベース URL

仕組み

AI Agent → create_task() → HumanRail API → Worker Pool
                                              ↓
AI Agent ← get_task()  ← Verified Result ← Verification Pipeline

1. 作成： エージェントがコンテキストと出力スキーマを添えてタスクを送信します
2. ルーティング： HumanRail のルーティングエンジンが最適なワーカーを割り当てます
3. 実行： ワーカーがコンテキストを確認し、判断を送信します
4. 検証： 6 段階の検証パイプラインで結果を検証します
5. 支払い： Lightning Network 経由でワーカーに即時報酬が支払われます
6. 返却： 検証済みの結果は get_task または wait_for_task で取得できます

料金

タスクごとの従量課金です。サブスクリプションはありません。ワーカーへの報酬は、タスクの予算から支払われます。

• 低リスク： タスクごとに $0.10〜$0.50
• 中リスク： タスクごとに $0.25〜$1.00
• 高リスク／重大： タスクごとに $1.00〜$5.00

料金はタスクの複雑さ、SLA の要件、リスク区分によって異なります。

ライセンス

MIT — LICENSE を参照してください。