Laviya について
Laviya Agent Skillsは、IDEやエージェント連携向けの再利用可能なオーケストレーション素材とMCPランタイムのリポジトリです。共通プロンプトやクライアント別のルール、スキルに加え、タスク、スプリント、Wiki、テストケースを扱えます。
主な機能
- 01再利用可能なプロンプト、ルール、スキル
- 02TypeScript製MCPランタイム
- 03CursorとClaude向け素材
- 04タスクとスプリントの操作
- 05Wikiとテストケースの管理
- 06ランタイム検証と再試行
活用シーン
- 01PRDからプロジェクト作業を作成
- 02ガイド付きデリバリーサイクルの実行
- 03IDEエージェントからタスクを管理
- 04テストケースと結果の記録
MCP 対応
stdio MCPランタイムとリモートOAuthエンドポイントを備えています。ツールを通じて、タスク、スプリント、Wiki、テストケース、実行ワークフローなどのLaviyaプロジェクト操作を提供します。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://api.laviya.app/api/mcpclaude mcp add --transport http kartegagithub-laviya https://api.laviya.app/api/mcp{"mcpServers":{"kartegagithub-laviya":{"type":"http","url":"https://api.laviya.app/api/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"kartegagithub-laviya":{"type":"http","url":"https://api.laviya.app/api/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"kartegagithub-laviya":{"type":"http","url":"https://api.laviya.app/api/mcp"}}}{"mcpServers":{"kartegagithub-laviya":{"serverUrl":"https://api.laviya.app/api/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
ツール
詳細
Laviya Agent Skills
Laviya Agent Skills は、IDE やエージェントとの連携に使える、再利用可能なオーケストレーション用アセットのリポジトリです。 本番環境を想定した MCP ランタイム、共有オーケストレーションプロンプトアセット、Cursor や Claude などのツール向けクライアント固有のアーティファクトを提供します。
パッケージ
laviya-agent-skills:Node ベースのツールで使える、再利用可能なプロンプト、ルール、スキルのアセットバンドルlaviya-mcp-server:mcp/から公開される stdio MCP ランタイム- リモート MCP エンドポイント
https://api.laviya.app/api/mcp(OAuth)、mcp-remote/server.jsonから登録
含まれる内容
core/:共有オーケストレーションプロンプトアセットmcp/:TypeScript MCP ランタイムのひな形(laviya-mcp-server)cursor/:Cursor のルール用アーティファクトclaude/:Claude のスキル用アーティファクト(オーケストレーション用のSKILL.md、ユーザー主導のデリバリーサイクル用のlaviya-delivery-cycle/SKILL.md、PRD を Laviya の作業項目に変換するlaviya-prd-intake/SKILL.md)docs/:セットアップ、npm 公開、エンドユーザー向けオンボーディングガイド(docs/examples/:PRD の例)
リポジトリ構成
laviya-agent-skills/
core/
mcp/
src/
examples/
README.md
mcp-remote/
server.json
cursor/
claude/
docs/
Setup.md
MCPServerPublish.md
InstallationAndUsage.md
クイックスタート
cd mcp
npm install
npm run typecheck
npm run build
npm run dev
必須の環境変数:
LAVIYA_API_KEY
Claude Code スキルのインストール
Claude Code がスキルを読み込むには、skills フォルダー内に、スキル名を付けたフォルダーをスキルごとに作成し、その中に SKILL.md という名前のファイルを配置する必要があります。
| スキル | このリポジトリ内のソースファイル | インストール先(個人用、すべてのプロジェクト) | または(1つのプロジェクトのみ) |
|---|---|---|---|
laviya-orchestrator(オーケストレーションの実行) | mcp/examples/claude/SKILL.md | ~/.claude/skills/laviya-orchestrator/SKILL.md | <project>/.claude/skills/laviya-orchestrator/SKILL.md |
laviya-delivery-cycle(作業リストの確認、タスクの作成、デプロイ準備完了の報告) | claude/laviya-delivery-cycle/SKILL.md | ~/.claude/skills/laviya-delivery-cycle/SKILL.md | <project>/.claude/skills/laviya-delivery-cycle/SKILL.md |
laviya-prd-intake(PRD をエピック、ストーリー、タスク、スプリント、テストケースに変換。PRD の例:docs/examples/prd-order-export.md) | claude/laviya-prd-intake/SKILL.md | ~/.claude/skills/laviya-prd-intake/SKILL.md | <project>/.claude/skills/laviya-prd-intake/SKILL.md |
2列目のパスは、このリポジトリ内でファイルが保存されている場所であり、Claude Code がファイルを探す場所ではありません。~/.claude/laviya-delivery-cycle/(skills なし)内、または ~/.claude/ 直下にあるファイルは無視されます。
Windows(PowerShell、リポジトリのルートから実行):
New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME\.claude\skills\laviya-orchestrator", "$HOME\.claude\skills\laviya-delivery-cycle", "$HOME\.claude\skills\laviya-prd-intake" | Out-Null
Copy-Item mcp\examples\claude\SKILL.md "$HOME\.claude\skills\laviya-orchestrator\SKILL.md"
Copy-Item claude\laviya-delivery-cycle\SKILL.md "$HOME\.claude\skills\laviya-delivery-cycle\SKILL.md"
Copy-Item claude\laviya-prd-intake\SKILL.md "$HOME\.claude\skills\laviya-prd-intake\SKILL.md"
macOS / Linux(リポジトリのルートから実行):
mkdir -p ~/.claude/skills/laviya-orchestrator ~/.claude/skills/laviya-delivery-cycle ~/.claude/skills/laviya-prd-intake
cp mcp/examples/claude/SKILL.md ~/.claude/skills/laviya-orchestrator/SKILL.md
cp claude/laviya-delivery-cycle/SKILL.md ~/.claude/skills/laviya-delivery-cycle/SKILL.md
cp claude/laviya-prd-intake/SKILL.md ~/.claude/skills/laviya-prd-intake/SKILL.md
確認方法:新しい Claude Code セッションを開始して /skills を実行します。laviya-orchestrator、laviya-delivery-cycle、laviya-prd-intake が一覧に表示されている必要があります。このリポジトリを更新したら、ファイルを再度コピーしてください。Laviya MCP ツールはスキルがなくても動作します。スキルを追加すると、手順を順を追って示すルールが加わります。
インストール可能なアセットパッケージ
再利用可能なアセットバンドルをインストールします。
npm install laviya-agent-skills
使用例:
import { assets, resolveAssetPath } from "laviya-agent-skills";
import { readFileSync } from "node:fs";
const cursorRule = readFileSync(assets.cursorRule, "utf8");
const orchestratorPrompt = readFileSync(resolveAssetPath("orchestratorSystemPrompt"), "utf8");
ドキュメント一覧
- ランタイムのアーキテクチャと実装:
mcp/README.md - 開発者向けセットアップガイド:
docs/Setup.md - NPM および MCP Registry への公開ガイド(stdio とリモートのエントリ、GitHub Copilot の掲載):
docs/MCPServerPublish.md - エンドユーザー向けインストールと使い方:
docs/InstallationAndUsage.md - クライアント固有の MCP セットアップ(Codex、VS Code、Antigravity、Claude):
docs/InstallationAndUsage.md
ランタイムの概要
MCP ランタイムは、グローバルなランタイムとプロジェクトごとのローカル設定を組み合わせたモデルに従います。
- マシンレベルのランタイムインストール
- リポジトリレベルのプロジェクト設定(
.laviya/project.jsonまたは.laviya.json) - ランタイムによって適用されるライフサイクルの仕組み(検証、再試行、冪等性、構造化ログ)
現在の MCP ツールセットには、オーケストレーションとローカルへの直接タスク投入の両方のフローが含まれています。
laviya_helplaviya_feed_tasklaviya_get_local_work_statuslaviya_cancel_local_worklaviya_add_task_commentlaviya_list_projectslaviya_list_taskslaviya_create_taskslaviya_start_delivery_runlaviya_get_tasklaviya_upload_task_filelaviya_update_task_descriptionlaviya_assign_tasklaviya_list_sprintslaviya_create_sprintlaviya_assign_tasks_to_sprintlaviya_list_task_linkslaviya_add_task_linklaviya_remove_task_linklaviya_list_test_caseslaviya_create_test_caseslaviya_report_test_resultlaviya_list_wikislaviya_get_wikilaviya_create_wikilaviya_update_wikilaviya_start_task_worklaviya_complete_task_worklaviya_get_my_worklaviya_start_executionlaviya_complete_executionlaviya_report_token_usagelaviya_diagnostics
すべてのツールは、{ HasFailed, Messages, Data } 形式の API エンベロープ JSON テキストを返します。
作業項目には、バックエンドで定義された ExecutionPolicy が含まれる場合があります。分析およびレビューのポリシーは読み取り専用です。エージェントは変更を実装してはならず、適用されるポリシーでは、事実に即した完了時の executionEvidence が必要です。
アーキテクチャの詳細とファイル単位のスキャフォールディングについては、mcp/README.md を参照してください。
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。