NOETRA

NOETRA — 汎用認知エンジン

AI エージェントに、検証可能な道筋を提供します。証拠、形式論理、前提条件の計画です。

ローカルファーストのオープンソース MCP サーバー・CLI・TypeScript SDK です。コアは通常の Node.js 搭載 CPU で動作します。GPU、AI サブスクリプション、モデル API キーは不要です。 出典を明記した証拠を保存し、Z3 を通じて与えられた整数制約を検証し、明示された依存関係に基づいて計画します。ホスト AI の代わりにはなりません。

記録済みプレビューを開く · エンジンをローカルで試す · npm · エージェントを接続する · ツール API · 公開状況

開発者向けアルファ版 0.1.0-alpha.4。 現在の npm、MCP Registry、ホスト型デモの状況はリリース状況をご確認ください。ソースとローカル tarball によるインストールは、これらのサービスとは独立して利用できます。 画像から 3D への変換は任意の未完成な高度ワークフローです。検証済みの 90% の忠実度という主張はありません。

1 分で試す

Node.js 24.11+（24.x）または Node.js 26+ で、公開済みの正確なバージョンを実行します。

npx --yes [email protected] demo

http://127.0.0.1:7860 を開きます。主張を検証したり、不足している前提条件を切り替えたり、証拠レコードを確認したりできます。これらの操作では定型の結果ではなく、実際のエンジンが実行されます。実行ごとに個別のインメモリデータベースが作成され、終了後に破棄されます。モデルのダウンロードや任意の 3D ツールのインストールは行われません。Ctrl+C で停止します。

まだインストールしていませんか？ 無料のオンラインプレビューでは、実際に記録された例とウォークスルーを確認できます。保存済みの結果を表示するもので、リモートでエンジンを実行するものではありません。上記のコマンドは、実際のエンジンをローカルで実行します。npm アーティファクトはレビュー済みのアップロードと照合され、匿名で新規にレジストリからインストールした環境で MCP／SQLite／Z3 のセルフテストに合格しました。

60 秒の結果ウォークスルーを見る · 例を再現する方法

ウォークスルーでは、実際のエンジン出力をラベル付きカードとして表示します。ブラウザーの録画ではありません。キャプチャの来歴。

確認できる結果

例	NOETRA の動作	範囲
整数の前提条件 x ≥ 2、主張 x ≥ 1	Z3 が含意を検証	与えられた整数の前提条件に限り有効です
同じ前提条件、より強い主張 x ≥ 5	反例を返します	形式的な反例であり、現実世界の測定値ではありません
ビルド → レビュー → リリース、テストが不足	ブロックされているアクションを報告	アクション／効果は与えられますが、何も公開されません
テスト結果の観測 1 件	出所、ダイジェスト、制限事項を保存	信頼されていない観測のままであり、証明ではありません

NOETRA2 が保守しています。コアコードは MIT ライセンスです。任意のプロバイダーにはそれぞれ独自のライセンスがあり、同梱も自動インストールもされません。NOETRA は Nexa アプリとは独立しており、Tencent、OpenAI、REA、Blender などの上流プロジェクトから推奨を受けていません。

実装済みの機能

• プロジェクト専用の SQLite メモリーに保存される、証拠記録、前提、未知事項、改訂履歴。明示的なローカルエクスポート／削除に対応します。
• 構造化されたワールドグラフ、ルールの推論、矛盾の検出。
• 指定された整数線形制約、含意、反例に対する Z3/WASM チェック。形式的な結果は前提の範囲に限定され、経験的な真実を示すものではありません。
• 依存関係／事前条件の計画と、ホスト側で作成された候補の順位付け。
• デフォルトの MCP 操作 11 個。意図的に設定した場合に利用できる任意の再構築操作 23 個と、任意の Ghidra ルート 1 個。
• 権限の範囲内でソフトウェアを調査するための、任意の REA 統合。
• 参照の保持、ソースハッシュ、較正済みシルエットの実験、範囲を限定したパーツ補正、ローカルメッシュのエクスポート／レンダリング検証。
• 観測された色のファミリー、連結した画像領域、境界、テクスチャの方向を自動検出します。色の領域は、検証済みの解剖学的パーツではありません。
• 実際の xatlas による UV 生成と Blender による PBR マップのベイク。測定済みパレットのプレビューでは、既存の属性付きレイアウトを使用し、元のジオメトリを保持します。

このリポジトリからインストールする

前提条件：Node.js 24.x 系の 24.11 以降、または Node.js 26 以降と npm。 コアの推論／MCP ツールに GPU は必要ありません。

git clone https://github.com/NOETRA2/NOETRA.git
cd NOETRA
npm ci --ignore-scripts
npm run build
node dist/apps/cli/src/index.js help
node dist/apps/cli/src/index.js doctor
node dist/apps/cli/src/index.js test

GitHub の Code → Download ZIP からソースを入手することもできます。展開し、そのフォルダーで npm コマンドを実行してください。検証済みの所有者 harshavardhan2 のもとで正確なリリースが npm に公開された後は、ソースをビルドせずに実行できます。

npx --yes [email protected] test
npx --yes [email protected] demo

永続的な AI ホスト登録には、npm の一時キャッシュパスに依存せず、プロジェクト専用のインストールを使用してください。提供状況と公開の検証状況はリリース状況ドキュメントで追跡しています。これらのコマンドは、未検証のパッケージやホスト型エンドポイントが稼働中であることを示すものではありません。

ローカル配布物をビルドするには：

npm pack

AI ホストに接続する

node dist/apps/cli/src/index.js setup --client codex --scope project
node dist/apps/cli/src/index.js setup --client cursor --scope project
node dist/apps/cli/src/index.js setup --client claude --scope project

セットアップでは、まず設定内容をプレビューします。Cursor／Claude の JSON セットアップには、確認済みの --apply --yes が必要です。Codex の登録では、手動確認用の TOML スニペットが表示されます。その後、ホストに再接続してください。既存の AI クライアントや REA の設定が、通知なく置き換えられることはありません。インストールを参照してください。

使用したモデルとツール

コンポーネント	役割	確認できないこと
Codex ホストエージェント	依頼内容を解釈し、スクリプトや候補を作成して、出力をレビューしました	元の実験では、ホストモデルの正確な識別子を記録していません
組み込みの画像生成ツール	参考用・コンセプトアートを作成しました	これらの画像はメッシュのレンダリングではありません。画像モデルとバージョンの正確な情報も記録していません
Tencent Hunyuan3D-2mini Turbo	実際に学習済みのライオン形状を生成しました	隠れた面、正確な解剖学的形状、物理的なスケール、マテリアルは未検証です
TripoSR + U2Net/rembg	オプションのローカル形状バックエンド／前景推定	詳細なマルチビュー再構成が自動的に統合されるわけではありません
Blender 5.2.2 LTS	メッシュの組み立て、PBR ベイク、エクスポート、実際のレンダリングを行いました	レンダリングが成功しても、正確さが証明されるわけではありません
xatlas 0.0.11; OpenCV; NumPy/SciPy	UV チャート、外観の測定、画像・形状の計算に使用しました	色のクラスタから解剖学的形状を特定したり、奥行きを復元したりすることはできません
Z3	明示的な形式制約を検証します	芸術的な品質や物理的な真実性は評価しません
REA 6.7.0 / optional Ghidra	許可されたソフトウェア調査に使用します	画像から3Dを生成するツールではなく、解析ツールです

ライオンモデルのリビジョンは f90a0f7df7d5e6f71109cf333f6a95a0ae3194a6 です。 上流ソースのコミットは f8db63096c8282cb27354314d896feba5ba6ff8a です。 固定マニフェストには、チェックポイントとソースの完全なハッシュが含まれています。モデルの重み、サードパーティ製アプリケーション、個人アカウント、ローカルのモデルキャッシュは含まれません。

Hunyuan は独立したライセンスが適用されるオプションのプロバイダーであり、モデルの重みは MIT ライセンスではありません。プロビジョニングの前に、ライセンス、告知、モデル／ソースの来歴を確認してください。そのライセンスには、地域および用途に関する制限があります。このプロバイダーを有効にした場合、Tencent Hunyuan を利用しますが、Tencent はこの独立したプロジェクトを後援、推奨、運営していません。

実際のメッシュのデモ

以下の画像は実際のメッシュを Blender でレンダリングしたものであり、3D 出力として提示された生成コンセプト画像ではありません。詳細、設定、制限については比較を参照してください。

ライオン：単体の Blender メッシュと NOETRA ワークフローの比較

左：NOETRA なし。ホストが新たに作成したプロシージャルなライオンで、プリミティブ、リメッシュ、ソリッドジオメトリを使って Blender 内で直接構築しています。このメッシュの生成に NOETRA のコードや学習済み形状モデルは使用していません。右：NOETRA あり。既存のライオンを、NOETRA の Hunyuan3D-2mini Turbo ワークフローで作成したものです。どちらの画像も、同じクレイマテリアル、ライティング、視点、正規化した高さで実際のメッシュをレンダリングしています。プロシージャルなライオンは様式化されています。この異なる手法を用いた比較は、NOETRA の品質や正確さを評価する統制試験ではありません。ダウンロード可能なメッシュ、スクリプト、別角度の画像は比較にあります。

また、NOETRA を介さず、その他の入力と設定を一致させて、Hunyuan の推論を別途直接実行しました。その結果はワークフローの生メッシュと同一であり、レポートにはこの証拠が残されています。数値上の正確さが向上したとは主張していません。

検証と制限事項

ローカルのコア TypeScript／ビルドチェック、71 件の Node テスト、CLI プロトコルのセルフテストに合格しました。再構築用 Python テストスイートと、キャッシュ／リージョンに焦点を当てたテストにも合格しました（記録された実行で計 156 件）。サンプルメッシュは実際にエクスポート、再インポート、レンダリングしました。 GitHub Actions の結果は、利用可能になり次第、これらのローカルチェックとは別に扱われます。

ライオンのメッシュとペイントは、まだ部分的な状態です。正確な顔の解剖学的形状、意味上のパーツとメッシュの対応付け、詳細な複数視点の較正済み融合、固有アルベド／PBR の復元、信頼性の高い未観測部分の形状は未完成です。外観の自動準備完了ゲートは引き続き false です。明示的に要求された未検証のペイントプレビューによって、この状態が覆されたり、採用済みモデルが置き換えられたりすることはありません。

精度は、三角形の数、ウォータータイトであること、エクスポートの成功、見栄えのよいスクリーンショットでは測定できません。 90% のような数値で忠実度を主張する前に、定義済みの指標、独立した正解 3D データ、評価用に保留した入力、再現可能な評価が必要です。

ドキュメント

アーキテクチャ · ツール API · セキュリティ · REA 連携 · 再構築 · 外観分析 · サーフェスへのペイント · サードパーティに関する通知

開発

npm ci --ignore-scripts
npm run check

Python の再構築テストには、別途用意したローカル依存関係が必要です。 モデルの推論は任意であり、コアパッケージをインストールしただけでは実行されません。 再現可能な問題は、サニタイズ済みの入力とログを添えて GitHub Issues から報告してください。 認証情報、非公開画像、AI クライアントの設定、モデルの重みはアップロードしないでください。