MCP Kinetic Gain

mcp-kinetic-gain

1つのMCP サーバーで、Kinetic Gain Protocol Suiteの全12仕様、v0.1.0の実装ツール、DefenseTechの6パックのセマンティクス（8ツール）を利用できます。設定を1つ追加するだけで、Claude Desktop、Cursor、またはMCP互換クライアントに導入できます。エージェントは75個のツール（仕様47個＋実装プレビュー16個＋DefenseTech 8個＋AI Claims Decision Card 4個、v0.9.0）を利用できます。AEO Protocol、Prompt Provenance、Agent Cards、AI Evidence Format、MCP Tool Cards、AI Tutor Cards、Student AI Disclosure、Classroom AI AUP、Clinical AI Disclosure、AI Incident Card、AI Procurement Decision Card、AI Claims Decision Cardに加え、ハッシュ証明（ed25519）、監査ストリームのイベント作成とチェーン検証（オフライン、およびAUDIT_STREAM_URLを介した稼働中のaudit-stream-pyとのライブ検証）、仕様間の差異検出、Decision Intelligenceプレビュー、DefenseTechのボールトリゾルバーと不変条件チェッカーを利用できます。v0.9.0の新機能：AI Claims Decision Card（InsurTech、claims_card_version）— claims_card_validate、claims_card_inspect、claims_card_sign、claims_card_chain。

これはkinetic-gain-visualizerと連携する、エージェント向けのツールです。visualizerが人間向けに仕様を描画する一方、このサーバーはエージェント向けに検証ツールとワークフローツールを提供します。オプションのaudit_event_emitツールは、設定済みのaudit-streamサービスにイベントを送信します。

ツール

75個のツール

- `aeo_fetch` - オリジンの AEO Protocol 宣言全体を取得します - `aeo_inspect` - AEO 宣言の構造化された概要を返します：エンティティ - `aeo_get_claim` - ID を指定して AEO クレームを 1 件抽出します - `aeo_well_known_url` - オリジンの正規 AEO well-known URL を計算します - `prompt_provenance_validate` - Prompt Provenance JSON ドキュメントを v0.1 に対して検証します - `prompt_provenance_inspect` - Prompt Provenance ドキュメントの構造化された概要です：プロンプト - `prompt_provenance_eval_result` - Prompt から評価スイート 1 件の結果を抽出します - `agent_card_well_known_url` - 指定されたエージェントの正規 Agent Card well-known URL を計算します - `agent_card_inspect` - Agent Card ドキュメントの構造化された概要です - `agent_card_tool_disclosure` - エージェントが宣言するツールの一覧を、副作用情報とともに返します - `agent_card_validate` - Agent Card JSON ドキュメントを v0.1 スキーマに対して検証します。 - `ai_evidence_validate` - AI Evidence オブジェクトを v0.1 スキーマに対して検証します。 - `ai_evidence_inspect` - AI Evidence オブジェクトの構造化された概要です：クレームのテキスト - `ai_evidence_verify_hash` - 正規 UTF-8 形式の SHA-256 を計算します - `tool_card_well_known_url` - 正規 MCP Tool Card well-known URL を計算します - `tool_card_inspect` - MCP Tool Card の構造化された概要です：ツールの識別情報、安全性 - `tool_card_tested_with` - ツールのテスト済み LLM エントリーを返します。必要に応じて絞り込みます - `tool_card_validate` - MCP Tool Card JSON ドキュメントを v0.1 に対して検証します - `tutor_card_well_known_url` - 正規 AI Tutor Card well-known URL を計算します - `tutor_card_fetch` - URL から Tutor Card を取得します - `tutor_card_validate` - AI Tutor Card JSON ドキュメントを v0.1 スキーマに対して検証します - `tutor_card_inspect` - Tutor Card の構造化された概要です：チューターの識別情報、対象者 - `tutor_card_subject_check` - トピックをチューターの対象分野に照らして分類します - `tutor_card_coppa_check` - 仕様の COPPA 条件付きルールを適用します：次の場合 - `disclosure_validate` - Student AI Disclosure JSON ドキュメントを検証します - `disclosure_inspect` - Student AI Disclosure の構造化された概要です：課題 - `disclosure_verify_artifact_hash` - 対象アーティファクトの SHA-256 を再計算し、次と比較します - `disclosure_verify_prompt_hash` - ハッシュモードの開示に含まれるプロンプトハッシュを 1 件検証します - `disclosure_aup_check` - 開示で宣言されたポリシーの姿勢と、該当する項目を提示します - `aup_well_known_url` - 正規 Classroom AI AUP well-known URL を計算します - `aup_fetch` - URL から Classroom AI AUP を取得します - `aup_validate` - Classroom AI AUP JSON ドキュメントを v0.1 に対して検証します - `aup_inspect` - Classroom AI AUP の構造化された概要です：ポリシーの識別情報 - `aup_check_compliance` - AUP と Student AI Disclosure を、宣言された 8 項目について比較します - `clinical_ai_well_known_url` - 正規 Clinical AI Card well-known URL を計算します - `clinical_ai_fetch` - URL から Clinical AI Card を取得します - `clinical_ai_validate` - Clinical AI Card JSON ドキュメントを v0.1 に対して検証します - `clinical_ai_inspect` - Clinical AI Card の構造化された概要です：システムの識別情報 - `incident_well_known_url` - 正規 AI Incident Card well-known URL を計算します - `incident_fetch` - URL から AI Incident Card を取得します - `incident_validate` - AI Incident Card JSON ドキュメントを v0.1 に対して検証します - `incident_inspect` - AI Incident Card の構造化された概要です：インシデントの識別情報 - `incident_index_fetch` - 主要ツール。ベンダーの - `decision_card_well_known_url` - 正規 AI Procurement Decision Card well-known URL を計算します - `decision_card_fetch` - URL から AI Procurement Decision Card を取得します - `decision_card_validate` - AI Procurement Decision Card JSON ドキュメントを検証します - `decision_card_inspect` - AI Procurement Decision Card の構造化された概要です：購入者 - `decision_card_infer_status` - 各評価基準の行を検証し、プレビューの decision.status を推定します - `decision_card_to_policy_bundle` - 却下、撤回、期限切れ、または - `decision_card_signature_check` - Decision Card の signatures[] ブロックを構造的にチェックします - `incident_affected_walk` - Incident Card の affected ブロックをたどり、すべての項目を返します - `incident_remediation_plan` - Incident Card の影響を受ける URI を、それぞれ推奨項目に対応付けます - `attestation_canonical_hash` - 任意の値の SHA-256 正規 JSON ハッシュを計算します - `attestation_verify` - ed25519 Attestation エンベロープを本文と照合して検証します - `attestation_inspect` - Attestation エンベロープを構造情報付きで整形表示します - `audit_event_compose` - POST 可能な audit-stream-py GovernanceEvent を作成します - `audit_chain_verify` - GovernanceEvents の配列を先頭から順にたどり、検証します - `audit_event_inspect` - GovernanceEvent 1 件を構造検証付きで整形表示します - `audit_event_emit` - audit-stream-py インスタンスにガバナンスイベントを POST します - `audit_events_query` - 稼働中の audit-stream-py から最近のガバナンスイベントを GET します - `audit_chain_verify_live` - 設定済みの audit-stream サービスに、全体をチェックするよう依頼します - `suite_doc_detect_spec` - JSON ドキュメントがどの Kinetic Gain Suite 仕様に該当するかを検出します - `suite_doc_drift` - 同じ Suite の 2 つのバージョン間の構造的な差分です - `defensetech_vault_resolve_3axis` - DefenseTech の 3 軸 vault 契約の決定論的なプレビューです - `defensetech_audit_event_check_invariants` - DefenseTech イベントの決定論的なチェックを 3 つ実行します：CUI - `defensetech_check_dfars_72h_clock` - DFARS 252.204-7012 の発見から届出までの 72 時間を計算します - `defensetech_check_cui_distribution_statement` - CUI-Specified+ ティアのイベントに必須項目が含まれているか確認します - `defensetech_check_itar_us_person` - ITAR リソースのイベントに US-PERSON-VERIFIED（または - `defensetech_incident_classify_event_type` - 防衛 AI インシデントの自由記述を受け取り、 - `defensetech_summarize_cmmc_evidence_bundle` - CMMC L2/L3 準備状況のエビデンスバンドルを要約します：対象 - `defensetech_vault_contract_cross_binding_check` - DefenseTech vault の cross_binding_refs ブロックを検証します - `claims_card_validate` - AI Claims Decision Card を同梱の v0.1 に対して検証します - `claims_card_inspect` - AI Claims Decision Card の構造化された概要です：クレームの種類 - `claims_card_sign` - AI Claims Decision の正規 SHA-256 ハッシュを計算します - `claims_card_chain` - 新しい AI Claims Decision Card を前のカードにリンクします：設定項目

よく知られた URL の規則がある仕様（AEO、Agent Cards、Tool Cards）にはフェッチツールが用意されています。規則がない仕様（Prompt Provenance、AI Evidence。これらは通常、固定パスではなく回答にインラインで含めたり、リポジトリに保存したりします）には、document_json 文字列を受け取るパースツールが用意されています。

ネットワークとデータの境界

URL フェッチツールは、ユーザーが指定したオリジンに対してアウトバウンド HTTP(S) リクエストを行います。サーバーはローカルおよび非公開の宛先へのリクエストを拒否し、リダイレクトを再チェックし、JSON レスポンスを 1 MB に制限します。オプションのライブ監査ツールを使用するには、MCP サーバーの環境に AUDIT_STREAM_URL と AUDIT_STREAM_TOKEN の両方が必要です。トークンは監査ストリームサービスの bearer token と一致し、32 文字以上の可視 ASCII 文字で構成されている必要があります。リモートサービスには HTTPS を使用してください。HTTP が許可されるのは、ループバック環境での開発時のみです。設定がない場合、または無効な場合は、リクエストを送信せずにエラーを返します。audit_event_emit は、kind、呼び出し元が申告した source、および payload を設定済みのサービスに送信し、イベントの受領情報を検証します。この受領情報は、永続的な保存やイベントの完全性を証明するものではありません。共有トークンが認証するのはこの MCP プロセスであり、ソースラベルやテナントではありません。呼び出す前に書き込みを承認してください。サービスがシークレットや個人データの取り扱いについて承認されていない限り、それらを含めないでください。ハッシュチェーンの検証で確認できるのは連続性のみであり、監査の完全性は証明できません。

スキーマ検証では、ドキュメントの構造と選択されたルールをチェックします。検証に合格しても、FERPA、COPPA、HIPAA、FDA、EU AI Act、CMMC、輸出管理上の要件、その他の法令への準拠が証明されるわけではありません。attestation_verify は、呼び出し元が提供した公開鍵に対する署名を検証しますが、その鍵の所有者の身元を確認するものではありません。aup_check_compliance が評価するのは開示された 8 つのフィールドのみです。ポリシーの適用範囲、ツール／ベンダーの要件、保護者の同意、Tutor Cards はチェックしません。allowed が true であっても、認可が付与されたことにはなりません。DefenseTech ツールは提供されたデータに基づいて計算します。資料を分類したり、個人の資格やライセンスを確認したりするものではありません。Positive Decision Cards で強制力のあるバンドルを作成するには、ライブポリシーエンジンによる身元、適用範囲、アクション、有効期限、信頼できる証明のチェックが必要です。

DefenseTech の 72 時間の起算時刻は、インシデントが発生した時刻や監査イベントが作成された時刻ではなく、インシデントが発見された時刻です。タイムゾーンを指定して discovered_at と filed_at を入力してください。DFARS 252.204-7012 を参照してください。報告が実際に提出されたこと、および契約への適用可能性には、外部の証拠が必要です。

タスクから始める

• カードをレビューする： パース済みのドキュメントを claims_card_validate に渡し、続いて claims_card_inspect を使用して、宣言された判断を要約します。要約を信頼する前に、検証に失敗した箇所を調査してください。
• 下書きを比較する： 同じ Suite ドキュメントの 2 つのバージョンを指定して suite_doc_drift を呼び出すと、公開前に構造上の変更を確認できます。
• 署名を確認する： 信頼できる経路で取得した公開鍵を使って attestation_verify を呼び出します。別途、その鍵が主張された署名者のものか確認してください。
• イベントを記録する： audit_event_compose でペイロードを準備し、機密データが含まれていないか確認してから、設定済みの監査ストリームサービスと書き込みが承認されている場合にのみ audit_event_emit を呼び出します。

インストール

以下のコマンドでは、現在 npm で公開されているバージョンをインストールします。このソースチェックアウトを実行するには、代わりに npm ci、npm run build の順に実行してから、node dist/server.js を実行してください。特定のソース変更を前提にする前に、npm view mcp-kinetic-gain version を確認してください。

npm install -g mcp-kinetic-gain

インストールせずに npx で実行することもできます。

npx mcp-kinetic-gain

管理されたデプロイでは、クライアント設定でレビュー済みのパッケージバージョン（mcp-kinetic-gain@<version>）を固定し、計画的にアップグレードしてください。

Claude Desktop の設定

claude_desktop_config.json に追加します（macOS：~/Library/Application Support/Claude/、Windows：%APPDATA%\Claude\）。

{
  "mcpServers": {
    "kinetic-gain": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-kinetic-gain"]
    }
  }
}

Claude を再起動します。75 個すべてのツールがツールパネルに表示されます。次のように試してください。

「https://mizcausevic-dev.github.io で aeo_inspect を使ってエンティティ宣言を要約し、次に ai_evidence_verify_hash を使って、エビデンスオブジェクトの content_hash を候補テキストと照合してください。」

CLI モード（v0.5.1+）

同じバイナリを、MCP ホストの外部で Suite JSON バリデーターとしても使用できます。CI、コミット前フック、またはローカルでの簡易チェックに便利です。

# Validate a single document
npx mcp-kinetic-gain validate path/to/ai-entity.json

# Validate a tree of well-known files
npx mcp-kinetic-gain validate ".well-known/**/*.json"

# Multiple paths or globs
npx mcp-kinetic-gain validate cards/clinical-*.json cards/incident-*.json

# Other commands
npx mcp-kinetic-gain --version
npx mcp-kinetic-gain --help

CLI は各ファイルのトップレベルのバージョンフィールド（aeo_version、clinical_ai_card_version、aup_version など）から、どの Suite 仕様に属するかを自動検出し、MCP ツールと同じ Zod スキーマを使って検証します。出力は GitHub Actions に対応しています。GITHUB_ACTIONS=true の場合、失敗すると ::error:: ワークフローコマンドが出力され、PR の注釈として表示されます。

終了コード：

コード	意味
0	該当するすべてのファイルが検証に合格しました
1	1 つ以上のファイルが検証に失敗した、解析に失敗した、または該当するファイルがありません
2	入力に既知の Suite 仕様と一致するファイルがありません
3	使用方法のエラー（引数の不足、または不明なコマンドやフラグ）

mcp-kinetic-gain を引数なしで実行すると、引き続き stdio MCP サーバーが起動するため、既存の Claude Desktop／Cursor の設定に影響はありません。

5 つではなく 1 つのサーバーを使う理由

• 5 つではなく、Claude Desktop の設定項目が 1 つで済みます
• 仕様をまたぐワークフローを一連の処理として実行できます。エージェントは agent_card_tool_disclosure で Tool Card URI を見つけ、同じ会話内でその URI に対して tool_card_inspect を呼び出せます。すべて 1 つのサーバー経由で実行されます
• スキーマとユーティリティを共有することで、実装の一貫性を保てます
• 非推奨化の移行経路：mcp-aeo-server（AEO 専用の旧サーバー）が廃止されても、AEO ツールは同じ名前とコントラクトのまま、こちらで引き続き利用できます

アーキテクチャ

src/
├── server.ts              # MCP entrypoint and handler dispatch
├── cli.ts                 # JSON validation CLI
├── tools.ts               # 75 tool descriptors (JSON Schema inputs)
├── schemas.ts             # Zod schemas for the 12 specs
├── common.ts              # guarded fetch and canonical hashes
└── handlers/              # one module per spec plus cross-spec and live tools

各ハンドラーモジュールは独立しており、必要に応じて別パッケージに分割できます。

ハッシュの正規化

ai_evidence_verify_hash は、AI Evidence Format 仕様の SHA-256 正規化ルールに従います。

1. コンテンツを UTF-8 として読み取ります
2. 改行を \n に正規化します
3. 末尾の改行を 1 つ削除します
4. SHA-256 を計算し、小文字の 16 進数で sha256: を前置します

candidate_text で予期しない不一致が発生した場合は、まず CRLF と LF の違い、および末尾の改行を確認してください。

テスト

外部サービスを使わずに、ユニットテストとローカル HTTP テストを実行します。

npm install
npm run typecheck
npm test
npm run build

ライセンス

このサーバー：AGPL-3.0。 改変版をネットワーク経由でユーザーに提供する場合、AGPL の条件に従い、それらのユーザーに対応するソースコードを提供する必要があります。GNU AGPL FAQ と LICENSE を参照してください。

仕様自体：MIT。 最大限に寛容なライセンスです。誰でも Kinetic Gain Protocol Suite の仕様を実装し、それに照らして検証し、拡張できます。このデュアルライセンスの分割は意図的なものです。プロトコルはオープンなまま、リファレンスサーバーにはコピーレフトを適用しています。

Kinetic Gain Protocol Suite

以下の12仕様と、分野横断的な運用機能（ハッシュによる証明、監査ストリームイベント、仕様間の差異検出）、DefenseTech ツールを合わせて、合計75個のツールがあります。ツールごとの全リストは、上記のツールカタログをご覧ください（仕様別47個＋実装プレビュー16個＋DefenseTech 8個＋AI Claims Decision Card 4個）。

仕様	分野
AEO Protocol	コア
Prompt Provenance	コア
Agent Cards	コア
AI Evidence Format	コア
MCP Tool Cards	コア
AI Tutor Cards	EdTech
Student AI Disclosure	EdTech（FERPA/COPPA）
Classroom AI AUP	EdTech
Clinical AI Disclosure	HealthTech（FDA SaMD + HIPAA）
AI Incident Card	分野横断（EU AI Act Article 73）
AI Procurement Decision Card	分野横断（購入者側、OMB M-24-10 / NIST AI RMF のルーブリックに対応しやすい設計）
AI Claims Decision Card	InsurTech

スイートハブ： suite.kineticgain.com 連携ビジュアライザー： kinetic-gain-visualizer レッドチーム用ベンチマーク： prompt-injection-bench リファレンスライブラリ： kgp-verify（npm kinetic-gain-protocol、KGP 用の依存関係ゼロの MIT ライセンスのハッシュ生成・署名・検証ツール）

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