mcpField
L
LoopGrid MCP

LoopGrid MCP

ローカル
github.com/loopgridioAI・エージェント05 週間前に更新

LoopGrid MCP について

LoopGrid MCPは、重要なAIやエージェントの判断に関する署名付き改ざん検知可能な証拠を記録・取得する、AIホスト向けstdioブリッジです。LoopGrid REST APIを利用し、外部の業務操作は実行しません。

主な機能

  1. 01判断・レビュー・操作・結果の記録
  2. 02ポータブルな証拠ZIPの取得
  3. 03サービス側での証拠検証
  4. 04レビュー記録はデフォルトで無効
  5. 05生ペイロードのエクスポートを標準で除外

活用シーン

  1. 01AIの判断に関する証拠の保存
  2. 02報告された操作と結果の記録
  3. 03判断記録の完全性確認

MCP 対応

ローカルstdio経由で、判断・レビュー・操作・結果の記録、証拠の取得と検証を行う6つのツールをMCPクライアントに公開します。LoopGridとはREST APIで通信します。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"loopgridio-loopgrid": {
"command": "uvx",
"args": [
"loopgrid-mcp"
],
"env": {
"LOOPGRID_BASE_URL": "<LOOPGRID_BASE_URL>",
"LOOPGRID_SERVICE_KEY": "<LOOPGRID_SERVICE_KEY>",
"LOOPGRID_WORKSPACE": "<LOOPGRID_WORKSPACE>"
}
}
}
}
起動コマンドuvx loopgrid-mcp
設定が必要な環境変数
LOOPGRID_BASE_URLBase URL of the LoopGrid service
LOOPGRID_SERVICE_KEYシークレットScoped LoopGrid service API key when authentication is enabled
LOOPGRID_WORKSPACELoopGrid workspace id

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypiloopgrid-mcp0.1.0

ツール

6

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
modelanyいいえ
contextanyいいえ
agent_idstringいいえ
metadataanyいいえ
authorityanyいいえ
policy_idanyいいえ
input_dataanyいいえ
model_outputanyいいえ
privacy_modeanyいいえ
service_namestringいいえ
agent_versionanyいいえ
decision_typestringはい
idempotency_keyanyいいえ
proposed_actionobjectはい

詳細

LoopGrid MCP サーバー — v0.1 設計プレビュー

重大な AI とエージェントの意思決定に向けて、LoopGrid のエビデンスプレーンへの MCP アクセスを提供します。

loopgrid-mcp は、LoopGrid 用の軽量な Model Context Protocol(MCP)ブリッジです。

MCP 対応の AI ホストが、MCP レイヤーを LoopGrid のコアランタイムから分離したまま、6 つの MCP ツールを通じて、署名付きで改ざんを検知できる意思決定エビデンスを記録および取得できます。

このブリッジは、REST API のみを介して LoopGrid と通信します。LoopGrid の内部モジュールをインポートせず、LoopGrid データベースに直接アクセスせず、署名ロジックやエビデンススキーマを変更せず、既存の LoopGrid SDK のコントラクトも変更しません。

公開リリース

現在のバージョン:

0.1.0

入手先:

  • PyPI: loopgrid-mcp
  • GitHub: github.com/loopgridio/loopgrid-mcp
  • MCP Registry: io.github.loopgridio/loopgrid-mcp

公式の MCP Registry エントリーは有効で、現在、ローカルの stdio トランスポートを使用する PyPI の 0.1.0 パッケージを参照しています。

アーキテクチャ

MCP-compatible AI host/client
          |
          | stdio MCP
          v
     loopgrid-mcp
          |
          | LoopGrid REST API
          v
        LoopGrid
          |
          v
 signed, tamper-evident
 decision evidence

v0.1 リリースでは、ローカル stdio トランスポートを使用します。

別途ホストされた MCP サービス、Railway のデプロイ、Render のデプロイ、AWS サービス、MCP 専用データベースは不要です。

MCP ツール

サーバーは 6 つのツールを公開します。

  • loopgrid.record_decision
  • loopgrid.record_review
  • loopgrid.record_action
  • loopgrid.record_outcome
  • loopgrid.get_evidence
  • loopgrid.verify_evidence

重要な安全境界

LoopGrid MCP はエビデンスブリッジであり、ビジネスアクションを実行するものではありません。

loopgrid.record_action は、Stripe の返金を実行したり、Salesforce を変更したり、ServiceNow を変更したり、ほかの外部ビジネスシステムを呼び出したりしません。呼び出し元のインテグレーションから提供された、外部アクションが実行されたことを示すエビデンスを記録します。

同様に、loopgrid.record_outcome は、呼び出し元のインテグレーションから報告された結果を記録します。

LoopGrid は、記録されたデータの完全性を暗号学的に検証できます。この検証は、記録内の外部世界に関するすべての主張が真実であることを独立して証明するものではなく、法令や規制への準拠を判定するものでもありません。

人によるレビューには、追加の保護が設けられています。loopgrid.record_review は MCP ツールとして登録されていますが、デフォルトでは無効です。有効にするには、運用担当者がレビュー用フラグとレビュアー ID の両方を明示的に設定する必要があります。モデルが設定済みのレビュアー ID を選ぶことはできません。

また、FULL モードの生の開示ペイロードは、デフォルトで MCP エビデンスのエクスポートから除外されます。

要件

  • Python 3.10+
  • 接続可能な LoopGrid v0.8.x サービス
  • ローカル評価には、公開されている LoopGrid GHCR イメージで十分です

Python の stdio サーバーを通常どおり使用する場合、Node.js は不要です。

Node.js が必要なのは、オプションのブラウザーベースの MCP Inspector ツールを使用する場合のみです。

このプロジェクトでは、公式 MCP Python SDK v2 系列を使用します。

mcp>=2,<3

クイックスタート

1. LoopGrid を起動する

Docker を使用してローカル評価を行う場合:

docker run --rm `
  --platform linux/amd64 `
  -p 8000:8000 `
  -v loopgrid_demo_data:/app/data `
  ghcr.io/cybertechsoft/loopgrid:edge

LoopGrid コンテナーは起動したままにしておきます。

デフォルトでは、LoopGrid MCP は次の場所でサービスが稼働していることを想定します。

http://127.0.0.1:8000
2. PyPI から LoopGrid MCP をインストールする

Python 仮想環境を作成します。

py -3.12 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install --upgrade pip

公開済みのパッケージをインストールします。

pip install loopgrid-mcp
3. 接続を確認する

次を実行します。

loopgrid-mcp-doctor

想定される出力形式:

[OK] LoopGrid reachable: http://127.0.0.1:8000
[OK] version: 0.8.1-design-partner
[OK] evidence profile: 3.0-draft
[OK] database: ok
[OK] signer: local_ed25519
[OK] MCP workspace: default

ローカル評価用の設定では、LoopGrid の認証が無効の場合、サービスキーは不要です。

4. MCP サーバーを起動する

次を実行します。

loopgrid-mcp

これは stdio MCP サーバーであるため、直接実行すると、通常は標準入力から MCP メッセージが届くまで待機します。

通常の使用では、MCP 対応ホストがこのコマンドを起動します。

汎用 MCP クライアントの設定

汎用クライアントの設定例:

{
  "mcpServers": {
    "loopgrid": {
      "command": "loopgrid-mcp",
      "env": {
        "LOOPGRID_BASE_URL": "http://127.0.0.1:8000",
        "LOOPGRID_WORKSPACE": "default"
      }
    }
  }
}

Windows では、MCP ホストによっては、次の例のように実行ファイルのフルパスが必要になることがあります。

.venv\Scripts\loopgrid-mcp.exe

次を参照してください。

examples/mcp-client-config.windows.json

設定例を確認できます。

ソースからインストールする

開発またはリポジトリの検証を行う場合:

git clone https://github.com/loopgridio/loopgrid-mcp.git
cd loopgrid-mcp

py -3.12 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -e ".[dev]"

続いて、接続を確認します。

loopgrid-mcp-doctor

開発と検証

ユニットテストとプロトコルテスト

次を実行します。

python -m pytest -ra
リポジトリのリリースチェック

次を実行します。

python .\scripts\release_check.py
REST スモークテスト

実行します。

python .\scripts\smoke_test.py

スモークテストでは、合成の意思決定を作成し、合成のアクションおよび結果の証跡を記録し、意思決定を検証して、証跡 ZIP をダウンロードします。

実際の外部ビジネスシステムには接続しません。

実際の stdio MCP クライアントテスト

実行します。

python .\scripts\mcp_stdio_test.py

公式の MCP Python クライアントを使用して loopgrid-mcp を子 stdio サーバーとして起動し、次の内容を検証します。

connect
  -> discover all 6 tools
  -> record decision
  -> record action evidence
  -> record outcome evidence
  -> service-side verification
  -> evidence ZIP export
  -> review tool remains disabled by default

正常に実行されると、次のように終了します。

[PASS] Real stdio MCP client test completed successfully.

これは、MCP プロトコル経路に対する、自動化されたリリースゲートテストとして推奨されます。

MCP Inspector(任意)

ブラウザーベースの MCP Inspector は手動での調査に便利ですが、LoopGrid MCP の実行や検証に必須ではありません。

このリポジトリで標準となる、自動化されたプロトコルテストは引き続き次のとおりです。

python .\scripts\mcp_stdio_test.py

インストール済みの MCP 開発ツールで Inspector を問題なく使用できる場合は、次のコマンドも試せます。

mcp dev .\src\loopgrid_mcp\server.py

ツールの動作

loopgrid.record_decision

LoopGrid REST API を通じて意思決定を記録します。

任意の入力を指定して、モデルの証跡を追加したり、既存の LoopGrid ポリシーを評価したりすることもできます。

proposed_action は実行しません。

例:

{
  "decision_type": "customer_refund",
  "agent_id": "support-agent",
  "agent_version": "1.0",
  "proposed_action": {
    "tool": "stripe.refunds.create",
    "amount": 720,
    "currency": "USD"
  },
  "model": {
    "provider": "openai",
    "name": "gpt-5"
  },
  "authority": {
    "acting_for": "Acme",
    "limit_usd": 1500,
    "scope": ["refund:create"]
  }
}
loopgrid.record_review

LoopGrid のレビューエンドポイントを通じて、承認/却下レビューを記録します。

このツールはデフォルトで無効です。

明示的に有効にするには、次のようにします。

$env:LOOPGRID_MCP_ENABLE_REVIEW_TOOL="true"
$env:LOOPGRID_MCP_REVIEWER_ID="[email protected]"

LoopGrid の認証が有効な場合、設定したサービスキーには適切なレビュー権限スコープも必要です。

loopgrid.record_action

意思決定レコードに tool_executed の証跡を追加します。

外部ツールは実行しません。

ツール名などの標準フィールドは、自由形式の details で上書きできません。

loopgrid.record_outcome

outcome_observed の証跡を追加します。

実際の後続処理の結果を取得する責任は、呼び出し元のインテグレーションにあります。

status や verified_against などの標準フィールドは、自由形式の details で上書きできません。

loopgrid.get_evidence

次の場所に、移植可能な LoopGrid 証跡 ZIP をダウンロードします。

LOOPGRID_EVIDENCE_DIR

デフォルトのディレクトリは次のとおりです。

./loopgrid-evidence

明示的に有効にしない限り、生の開示ペイロードは MCP の証跡エクスポートからブロックされます。

$env:LOOPGRID_MCP_ALLOW_PAYLOAD_EXPORT="true"
loopgrid.verify_evidence

接続先の LoopGrid サービスに、意思決定の署名付きワークスペースチェーンの検証を依頼します。

これはサービス側での検証です。

エクスポートした証跡バンドルを独立してオフラインで検証する場合は、MCP ブリッジ内で同じ検証処理を重複して実装するのではなく、対応する LoopGrid の証跡検証ワークフローを使用してください。

認証済み LoopGrid デプロイ

LoopGrid の認証を無効にしてローカル評価を行う場合、サービスキーは不要です。

認証が有効な場合:

$env:LOOPGRID_SERVICE_KEY="<scoped-service-key>"

有効にする MCP ツールに必要な最小限のスコープを使用してください。

管理が本当に必要な場合を除き、管理者キーは使用しないでください。

設定

サポートされている環境変数設定の全項目については、次を参照してください。

.env.example

よく使われる設定は次のとおりです。

LOOPGRID_BASE_URL
LOOPGRID_WORKSPACE
LOOPGRID_SERVICE_KEY
LOOPGRID_EVIDENCE_DIR
LOOPGRID_MCP_TIMEOUT_SECONDS
LOOPGRID_MCP_ENABLE_REVIEW_TOOL
LOOPGRID_MCP_REVIEWER_ID
LOOPGRID_MCP_ALLOW_PAYLOAD_EXPORT

このブリッジは .env を自動的に読み込みません。

MCP ホストから環境変数を渡すか、サーバーを起動する環境でオペレーターが設定してください。

LoopGrid サービス URL は、MCP ツールの引数ではなくオペレーターが設定します。これにより、ツール呼び出しを通じてモデルがブリッジの接続先を任意の LoopGrid ホストに変更することを防ぎます。

プライバシーと開示のデフォルト設定

LoopGrid は、開示レベルが異なる証跡ワークフローに対応しています。

MCP ブリッジでは、保守的なデフォルト設定を採用しています。

  • 明示的に有効にしない限り、人間によるレビューの記録は無効です。
  • レビュアーの識別情報はオペレーターが設定します。
  • FULL モードの生ペイロードのエクスポートは、デフォルトで無効です。
  • 認証済みのデプロイでは、スコープを限定したサービスキーを使用してください。
  • MCP ブリッジ自体が外部ビジネスアクションを実行することはありません。

リポジトリの境界

LoopGrid コアと LoopGrid MCP は、意図的に分離されています。

github.com/cybertechsoft/loopgrid
    core LoopGrid evidence infrastructure

github.com/loopgridio/loopgrid-mcp
    MCP protocol bridge

MCP ブリッジは、HTTP 経由でのみ LoopGrid コアランタイムと通信します。

検証状況

LoopGrid MCP 0.1.0 は、公開されている LoopGrid 0.8.1-design-partner コンテナを使用して Windows 上で検証済みです。

検証には以下が含まれます。

  • クリーンなリポジトリのインストール
  • Python のユニットテスト/プロトコルテスト
  • REST 接続
  • 合成判断の作成
  • アクションの証拠の記録
  • 結果の証拠の記録
  • サービス側での暗号学的検証
  • ポータブルな証拠 ZIP のエクスポート
  • MCP Python クライアント公式版との stdio ネゴシエーション
  • 6 つすべての MCP ツールの検出
  • レビューツールがデフォルトで無効のままであることの確認

MCP Python クライアント公式版は、MCP プロトコルのネゴシエーションに成功しました。

2026-07-28

詳細なリリースゲートの記録については、VALIDATION.md を参照してください。

MCP Registry

LoopGrid MCP は、公式 MCP Registry に以下のとおり公開されています。

io.github.loopgridio/loopgrid-mcp

現在の Registry バージョン:

0.1.0

Registry のメタデータ:

Status: active
Latest: true
Package registry: PyPI
Package: loopgrid-mcp
Transport: stdio

Registry のエントリは一般公開されており、以下を参照しています。

https://github.com/loopgridio/loopgrid-mcp

対応する Python パッケージは、以下として公開されています。

loopgrid-mcp==0.1.0

この README の上部付近にある、非表示の所有権マーカー:

は、MCP Registry のパッケージ所有権の検証に使用されるため、意図的に保持されています。

今後のリリースでは、以下を行ってください。

  1. パッケージのバージョンを更新します。
  2. server.json を同じバージョンに更新します。
  3. リポジトリの検証スイートを実行します。
  4. 新しいバージョンを PyPI に公開します。
  5. パッケージを一般にインストールできることを確認します。
  6. mcp-publisher で server.json を検証します。
  7. 対応するバージョンを MCP Registry に公開します。

リリース方針

0.1.0 はデザインプレビューであり、Production GA ではありません。

LoopGrid の署名、ハッシュチェーン、証拠バンドル、検証、SDK の各契約を変更せずに、LoopGrid v0.8.x の MCP 統合経路が適切に機能することを検証するためのものです。

LoopGrid は、署名付きの改ざん検知可能な証拠と、追記専用の判断履歴を提供します。検証によって確認されるのは、取得された記録の完全性です。法令遵守の判断を行うものではありません。

ライセンス

Apache-2.0。

LICENSE を参照してください。

コメント

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。