Grok FAF

grok-faf-mcp v2.1 — 新時代エディション

ホーム： faf.one/grok ライブデモ： grok.faf.one

FAF が定義し、AGENTS.md が指示し、AI がコーディングします。

v2.2.0 — インストラクション・エディション

grok-faf-mcp が、ツールの連携方法、コンテキスト、メモリについて Grok に説明するようになりました。initialize 時にサーバーインストラクションを返し（615 文字）、さらに faf-cli 8.5.0 を搭載。スキルリポジトリを見分けます。

• サーバーインストラクション。 Grok が接続すると、サーバーはツールの連携方法を説明します。コンテキスト（project.faf）とメモリ（.fafm）、確認・作成・同期を行うツール、更新ツール、そして rag_query に xAI Collection が必要であることを伝えます。
• faf-cli 8.5.0 を搭載。 faf_init はスキルリポジトリを検出します。SKILL.md フォルダーがあれば skills（10 スロット）に、Claude Code のプラグインマニフェストがあれば skills-plugin（14 スロット）になります。
• MCP SDK、proxy-addr、hono のアドバイザリーを解消しました。

以前：v2.1.0 — 新時代エディション — 透明性の高いツール：各ツールが読み取り、書き込み、再書き込みのどれを行うかを明示します。grok.faf.one に専用の FAF パスポートを用意し、新しいデザインを採用しました。

以前：v2.0.0 — Always33 エディション — エンジンはひとつ、数値もひとつ。すべてのスコアは faf-cli 8 の always-33 カーネルによるもので、npm と mcpaas.live で利用できます。ZEPH は、Zig エンジンが always-33 になるまでオプトイン方式です。

☆ 後で確認できるように、grok.faf.one をブックマークしてください。

FAF Context Ingestion Contract の初の v0.2 準拠リーダーです。これは @grok と公開の場で共同執筆したオープン標準です。

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インストール — 1 行で完了

~/.grok/config.toml に追加します。

[mcp_servers.grok-faf-mcp]
url = "https://mcpaas.live/grok/mcp/v1"

Grok TUI を再起動するか、/mcps r を実行して更新します。ホストされたエンドポイントのスコアは常に 33 です。npm パッケージと同じ数値です。ツール：faf_score、faf_validate、faf_get_tier、faf_estimate_tokens、faf_analyze（さらに soul／memory の操作）。

Smithery： wolfe-jam/grok-faf-mcp — ゲートウェイは https://grok-faf-mcp--wolfe-jam.run.tools です。

Homebrew（ローカル stdio）：

brew install wolfe-jam/faf/grok-faf-mcp

Cloudflare Workers でホスト — コールドスタートは 1 ミリ秒未満、サブプロセス不要、エッジから配信されます。mcpaas-cf 1.8.1 以降では、faf-kernel WASM（常に 33。npm パッケージと同じエンジン）でスコアを算出・検証し、Zig WASM エンジンでトークン数の推定とティア判定を行います。2026-05-27 に Grok S1 + S2 による外部検証済みです。

稼働中のコントラクトを検証する：

curl https://mcpaas.live/grok/mcp/v1/info

エンドポイント、プロトコルのバージョン、エンジンの詳細、ツールの一覧、そしてアーキテクチャの行 .faf=vROM | AI-in-session=RAM が返されます。

サンプルコーパス：xai-faf-proof/pilot — スコア算出用の 10 件のレコードを用意しています。

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6 つの W — クイックリファレンス

すべての README で、次の質問に答える必要があります。以下がこのプロジェクトの回答です。

質問	回答
WHO 対象者は？	URL ベースの MCP を利用して開発する Grok／xAI の開発者やチーム
WHAT これは何？	xAI Grok 向けの永続的なプロジェクトコンテキスト — URL 優先のデプロイメント、IANA 登録済みの .faf 形式
WHERE どこで動作する？	Cloudflare Workers（mcpaas.live/grok/mcp/v1） • ネイティブの url= 設定に対応する任意の MCP クライアント • 独自の CF／Vercel ワーカーへのセルフデプロイ
WHY なぜ必要？	URL だけで設定不要の MCP — Grok が求めたため、私たちがいち早く構築しました
WHEN いつ使う？	Grok との統合、xAI プロジェクト、URL ベースの MCP クライアント全般
HOW どのように動作する？	url = "https://mcpaas.live/grok/mcp/v1" — MCPaaS 経由でエッジからコンテキストツールを配信（コールドスタートは 1 ミリ秒未満、サブプロセス不要）

AI 向け： 詳細なコンテキストについては、以下の各セクションをお読みください。
人間向け： あなたの README でも、この形式を使ってください。この 6 つの質問にはっきりと答えましょう。

xAI／Grok Build チーム向け

Grok のために構築され、Grok からの直接的なフィードバックをもとに形作られました。
ネイティブの Grok Build への統合、.fafm メモリレイヤー、refresh_faf プリミティブ、その他チームが必要とするコンテキスト機能に対応できます。
https://grok.faf.one および https://mcpaas.live/grok/mcp/v1 で稼働中で、実際に活用されています。

Grok エージェント向けのコンテキスト： faf-cli は、実際のプロジェクト検出から Grok エージェントが読み取る内容を作成します — bunx faf export --agents。faf-cli の src/interop/grok.ts は、この MCP を .grok/config.toml に接続します（このファイルはここではなく faf-cli リポジトリにあります）。Grok と xAI のエージェント向け FAF-CLI をご覧ください。

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問題

Grok のセッションは毎回ゼロから始まります。技術スタック、目標、アーキテクチャを毎回説明し直す必要があります。

.faf がそれを解決します。1 つのファイルにプロジェクトの DNA を記録し、すべてのセッションで永続的に利用できます。

Without .faf  →  "I'm building a REST API in Rust with Axum and PostgreSQL..."
With .faf     →  Grok already knows. Every session. Forever.

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1 つのコマンドで、ずっと使える

faf_auto はプロジェクトを検出し、.faf を作成して、スコアを算出します。これらを一度に実行できます。

faf_auto
━━━━━━━━━━━━━━━━━
Score: 0% → 85% (+85) ◇ BRONZE
Steps:
  1. Created project.faf
  2. Detected stack from package.json
  3. Synced CLAUDE.md

Path: /home/user/my-project

生成されるもの：

# project.faf — your project, machine-readable
faf_version: "3.3"
project:
  name: my-api
  goal: REST API for user management
  main_language: TypeScript
stack:
  backend: Express
  database: PostgreSQL
  testing: Jest
  runtime: Node.js
human_context:
  who: Backend developers
  what: User CRUD with auth
  why: Replace legacy PHP service

すべての AI エージェントはこれを一度読むだけで、何を構築しているのかを正確に把握できます。

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⚡ 得られるもの

URL:     https://mcpaas.live/grok/mcp/v1
Format:  IANA-registered .faf (application/vnd.faf+yaml)
Tools:   12 core by default (bunx) — re-grounding (refresh_faf/fafm/blend), LAZY-RAG, orchestration substrate, FAF essentials · extended utilities via FAF_TOOLS=all · 19 hosted (WASM-pure, served by mcpaas-cf) on the URL
Engine:  faf-cli 8 — faf-scoring-kernel 3.0.0 (Rust → WASM, always-33)
Speed:   0.5ms average (was 19ms — 3,800% faster with Mk4)
Tests: WJTTC parity (heavy local ↔ light hosted) + full suites. Runner: sh scripts/run-tests.sh (bun + flake retry)
Status:  FAST⚡️AF

URL 上の MCP。 Grok との統合先に URL を指定するだけです。

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スコアリング：手探りから最適化へ

ティア	スコア	意味
🏆 TROPHY	100%	Gold Code — AI が最適化されています
★ GOLD	99%+	ほぼ完璧なコンテキスト
◆ SILVER	95%+	優れています
◇ BRONZE	85%+	強固なベースライン
● GREEN	70%+	盤石な基盤
● YELLOW	55%+	AI はコイン投げで判断
○ RED	<55%	AI は手探り状態
♡ WHITE	0%	スタート — 幸運を祈ります

55% では、Grok は半分の確率で推測します。100% なら、Grok はあなたのプロジェクトを把握しています。

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デプロイ方法は 2 つ

1. ホスト型（インストール不要 — 推奨）

本番用 URL を MCP クライアントに指定します。Cloudflare Workers 上でエッジ配信されるため、サブプロセスは不要で、コールドスタートは 1 ミリ秒未満です。この方法で利用できるのは WASM のみで動作するツール（スコアリング、検証、refresh_faf）です。

{
  "mcpServers": {
    "grok-faf": {
      "url": "https://mcpaas.live/grok/mcp/v1"
    }
  }
}

2. ローカル（stdio — ファイルシステムにアクセスするワークフロー向け）

ファイルシステムへのアクセス（faf_init、faf_sync、ファイルを変更するツール）が必要な場合は、ローカルの stdio を使用します。

brew install wolfe-jam/faf/grok-faf-mcp   # macOS tap
# or
bunx grok-faf-mcp

または、MCP 設定から：

{
  "mcpServers": {
    "grok-faf": {
      "command": "bunx",
      "args": ["grok-faf-mcp"]
    }
  }
}

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MCP ツール

作成と検出

ツール	目的
faf_init	プロジェクトから project.faf を作成します
faf_auto	スタックを自動検出し、コンテキストを入力します
faf_score	AI 対応度スコア（0〜100％）と内訳
faf_status	現在の AI 可読性を確認します
refresh_faf	最新の .faf に基づいて再グラウンディングします。再読み込みと再スコアリングを行い、ドリフトを報告し、新しい DNA を返します（ドリフト → 更新 → 再グラウンディング）。Grok の要望により追加。

ドリフトとオーケストレーション（1.5 — 威信をかけたリリース）

ツール	目的
refresh_fafm	1 つ以上のソウルについて、最新の .fafm メモリレイヤーに基づいて再グラウンディングします。デフォルトではタイムスタンプ付きの差分（追加／更新された事実）を返し、verbatim: true で全コンテンツを返します。読み取り専用・常にタイムスタンプ付きです。vROM/RAM モデルの RAM／メモリレイヤー向けの refresh_faf の姉妹ツールです。Grok の要望により開発。
refresh_blend	組み込みの 2 段階更新（Cmd+R／Cmd+Shift+R に相当）です。mode: "blend"（デフォルト）は refresh_faf（軽度）と refresh_fafm（差分）を実行し、mode: "nuke" は両方を強度高く実行します。Blend は組み込みであり、調整つまみではありません。両レイヤーは常に実行され、mode が変えるのは fafm の強度のみです。
faf_orchestrate_recommendation	高機能なオーケストレーターです。現在の基盤状態を読み取り、1.5 のライブラリ基盤全体（ドリフト検出 · CheckID · 再発違反 · ヒントの活用 · 更新履歴）を構成し、recommend、severity、summary、reason、および適用中のティアを含む effective_policy を備えた詳細な hints オブジェクトを含む、構造化された Recommendation を返します。助言のみ — 自動実行は決して行いません（デーモンではなく従属的）。呼び出しのたびに推奨内容の記録を書き込みます（判断が記録されないことはありません）。仕様の出典：Grok-1 FAF-DRIFT-DETECTION-SPEC §9.5 + Appendix C。
faf_get_orchestration_policy	オーケストレーターを実行せずに、有効なポリシーを純粋に調査します。{ tier, thresholds, source, overrides_applied } を返し、次回のオーケストレーション呼び出しで使用される積極性のティア、およびデフォルト設定に由来するか .faf:orchestration: の上書きに由来するかを示します。ドリフト検出なし · シグナルなし · 記録の書き込みなし — 1.5 基盤で最も静かなツールです。オーケストレーターの予期しない動作のデバッグ、一括操作前の事前確認、上書きの適用確認に役立ちます。

同期と永続化

ツール	目的
faf_sync	.faf を CLAUDE.md に同期します
faf_bi_sync	.faf とプラットフォームのコンテキストを双方向に同期します
faf_trust	.faf の整合性を検証します

読み取りと書き込み

ツール	目的
faf_read	任意のファイルを読み取ります
faf_write	任意のファイルに書き込みます
faf_list	.faf ファイルを含むプロジェクトを検出します

RAG と Grok 専用

ツール	目的
rag_query	RAG によるコンテキスト検索
rag_cache_stats	RAG キャッシュの統計情報
rag_cache_clear	RAG キャッシュをクリアします
grok_go_fast_af	Grok 用に .faf コンテキストを自動読み込みします

FAF_SHOW_ADVANCED=true で利用できる高度なツールも 34 個あります。

パフォーマンス

Execution:    0.5ms average (97% faster than v1.1)
Fastest:      3,360ns (version — nanosecond territory)
Slowest:      1.3ms (score — Mk4 WASM)
Improvement:  19ms → 0.5ms (3,800% faster)
Engine:       faf-cli 8 (faf-scoring-kernel 3.0.0, always-33)
Memory:       Zero leaks
Transport:    stdio (local, bunx) · Streamable HTTP (hosted, Cloudflare Workers)

ローカルの stdio 実行でウォームアップ後、各ツールを 10 回ベンチマークしました。ホスト型エッジでは、これに加えてコールドスタートに 1 ms 未満かかります。

オーケストレーター（faf_orchestrate_recommendation）の特性： 複数の処理をまとめて実行する呼び出しです。最大 6 個のファイル（.faf、.fafm、package.json、CHANGELOG.md、README.md、および 3 つすべてのレシートログ）を読み込み、2 つのアナライザー（detectFafmDrift と checkId）を実行し、判断テーブルを評価して、1 つのレシートを書き込みます。予想レイテンシー：キャッシュがウォームな状態では数十 ms です。ディスクがコールドな場合や、.fafm のコーパスが非常に大きい場合は、より長くかかります。エージェントが必要に応じて呼び出す用途向けに設計されており、ターンごとのポーリングには適していません。 detectFafmDrift はファクト数に対して O(n²)（ファクト間で n-gram の再出現を調べる処理）です。数百程度のファクトまでは問題なく処理できます。

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アーキテクチャ

grok-faf-mcp
├── src/
│   ├── server.ts             → MCP server (GrokFafMcpServer)
│   ├── handlers/
│   │   ├── championship-tools.ts  → 55+ tool definitions
│   │   ├── tool-registry.ts       → Visibility filtering (core/advanced)
│   │   └── engine-adapter.ts      → FAF engine bridge
│   ├── faf-core/commands/score.ts → faf-cli scoreFafYaml (always-33)
│   ├── types/                     → Canonical type substrate (1.5)
│   │   ├── drift-signals.ts       → DriftSignal · Contradiction · RepeatOffender
│   │   ├── refresh.ts             → RefreshMode
│   │   ├── escalation.ts          → EscalationLevel
│   │   ├── recommendation.ts      → RecommendationAction
│   │   └── receipts.ts            → ReceiptMetadata
│   ├── detection/fafm-drift.ts    → detectFafmDrift() — repetition-rate gauge
│   ├── integrity/check-id.ts      → checkId() — cross-stamp contradiction check
│   ├── orchestrator/
│   │   ├── repeat-offender.ts     → RepeatOffenderTracker
│   │   ├── take-a-hint.ts         → evaluateTakeAHint() — escalation ladder
│   │   ├── refresh-blend.ts       → runRefreshBlend()
│   │   └── recommendation.ts      → analyzeAndRecommend() + orchestrate()
│   └── telemetry/
│       ├── refresh-receipts.ts        → RefreshReceiptsLog
│       └── recommendation-receipts.ts → RecommendationReceiptsLog
├── smithery.yaml             → Smithery listing config
├── api/index.ts              → Vercel catch-site (legacy showcase surface; kept alive)
└── vercel.json               → Vercel routing for the catch-site

本番環境へのデプロイ： mcpaas-cf を介した Cloudflare Workers（mcpaas.live/grok/mcp/v1 を提供）。上記の api/index.ts と vercel.json のパスは、古いリンクやブックマークからのアクセスを受け付ける場所として残されています。これらは本番環境のパスではなくなりました。

スコアリングパイプライン： faf-cli の scoreFafYaml → 常に 33 スロットのカーネル（faf-scoring-kernel、Rust → WASM）が、記述どおりのファイルをスコアリングします。スロット数は 33 で、slotignored のスロットは分母から除外されます。型ごとの書き換えも、フォールバックスコアラーもありません。faf-cli、claude-faf-mcp、faf-mcp が返す数値は同じです。

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テスト

WJTTC のパリティ（ローカルでは重いテスト ↔ ホスト環境では軽いテスト）と、全スイート（CI ですべて成功）：

sh scripts/run-tests.sh

スイート	対象範囲
desktop-native-validation	コアのネイティブ関数、セキュリティ、パフォーマンス
mcp-conformance	MCP プロトコルへの準拠 — ツール、トランスポート、エラー
wjttc-mcp	WJTTC MCP 認定
wjttc-bun	WJTTC の bun 移行と整合性
rag-system	RAG クエリ、キャッシュ、コンテキスト取得
security	入力検証とセキュリティガード
visibility	ツールの可視性（コア／高度なフィルタリング）

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ステータスと既知の制限事項（v2.2）

v2.2.0 — Instructions Edition — initialize 時のサーバー指示（615 文字）と、スキルリポジトリを検出する faf-cli 8.5.0 を搭載しました。スコアリングは v2.0.0 から変更ありません。

v2.1.0 — New Era Edition — グラスボックスツール（各ツールに read、write、rewrite のいずれかを表示）、grok.faf.one に独自の FAF パスポート、新しい外観を備えています。スコアリングは v2.0.0 から変更ありません。

v2.0.0 — Always33 Edition — 1 つのエンジン、1 つの数値：npm と mcpaas.live で動作する faf-cli 8 の常に 33 スロットのカーネルです。ZEPH は Zig エンジンが常に 33 スロットになるまでオプトイン方式です。FafCompiler は Always33 fafb モデルにアップグレードされ、最先端モデル間でパリティを実現し、Enterprise／Teams に対応しました。

以下の内容は引き続き適用されます。誠実に運用するには、ここに記載されている内容とともに、記載されていない内容も明らかにする必要があります。

以前：v1.10.0 — No-Fluff Edition — project.faf に余計なものはありません。faf_enhance は廃止されました。RAG のデフォルトは grok-4.6 です。Fill は引き続き faf_auto／faf_go で利用できます。

以前：v1.9.0 — ZEPH Default Edition — refresh_faf の背後にある、実績ある高速な Zig→WASM スコアリングパスがデフォルトで有効になりました（スコアは同じで、計算コストは低下します。CI ゲートと 91/91 の実稼働テストで、バイト単位の一致を確認済みです）。キルスイッチ USE_ZEPH=0 で標準スコアラーを強制できます。FRC ツールは USE_FRC でオプトイン方式のままです。

以前：v1.8.0 — Closed-Loop Edition — 可観測性の書き込み、正確なトークン計算、FRC コントラクトの確定を実現しました。drift→refresh→re-ground のループを、ようやく測定できるようになりました。 以前：v1.7.0 — Grounded Memory Edition — Grok Collections 上の ZEPH と FRC レイヤー（faf_gate／faf_section／faf_memory）を追加し、USE_FRC／USE_ZEPH でオプトインできます。12 ツールのコアは変更ありません。 以前：v1.6.0 — ZEPH Edition — 再グラウンディング用の ZEPH 高速パス（Zig→WASM の cascade.wasm を介した refresh_faf／refresh_blend、約 12µs、USE_ZEPH=1）を追加しました。faf-cli は引き続き標準で、CI でパリティを保証しています。 完全にサポートされている機能：

• ホステッドエンドポイント（https://mcpaas.live/grok/mcp/v1 およびクライアント固有のルート）で利用できる19個のツール — スコアリング · 検証 · refresh_faf · コンテンツを入力する faf_orchestrate_recommendation · FRC の3つのツール · souls と検索。現在の一覧は …/grok/mcp/v1/info で確認できます。
• 明示的に呼び出し可能な再グラウンディングのプリミティブとしての refresh_faf と refresh_fafm。
• 組み込みの2段階の強度によるリフレッシュとしての refresh_blend（Cmd+R / Cmd+Shift+R に相当）。
• faf_orchestrate_recommendation — ドリフトのシグナル、再発、レシート、take-a-hint を組み合わせて助言的な推奨を生成する高負荷のオーケストレーター。
• faf_get_orchestration_policy — オーケストレーターを実行せずに有効なポリシーを純粋にイントロスペクションします（ドリフト検出なし、レシート書き込みなし — 基盤で最も静かなツールです）。
• すべてのオーケストレーション呼び出しで返され、faf_get_orchestration_policy から単独でも取得できる、ポリシーの完全な可視性（effective_policy）。

現在の制限事項：

• faf_get_orchestration_policy、refresh_fafm、refresh_blend、faf_init、faf_sync はファイルシステムへのアクセスが必要で、ローカルの stdio 経由（bunx grok-faf-mcp / npx grok-faf-mcp）でのみ実行されます。ホステッド版の faf_orchestrate_recommendation はリポジトリを読み取る代わりにファイルの内容を受け取り、レシートや再発履歴は利用できません（これらは partial[] に報告されます）。
• レシートの保存 — cwd 相対の JSON、プルによる検出が可能。 安定したスキーマを持つ追記専用の JSON ファイル3つが、リポジトリのルートに保存されます：

  .faf-drift-index.json              ← RepeatOffenderTracker — per-slot recurrence counts
  .faf-refresh-receipts.json         ← RefreshReceiptsLog    — every refresh fire
  .faf-recommendation-receipts.json  ← RecommendationReceiptsLog — every orchestrator call
  

  外部ツール（TAF、カスタムインデクサー、可観測性ダッシュボードなど）がプルで検出できます。コールバック／プッシュ API は不要で、任意のタイミングで読み取れます。専用の orphan ブランチへの移行（TAF のパターンを踏襲）は文書化されていますが、リリース規律に従って延期されています。cwd 相対の JSON が v1 のブートストラップです。
• レシートログには複数プロセス間のファイルロックがありません。プロセス内では、JavaScript のイベントループが書き込みを直列化します。複数のエージェントから同時に書き込むと競合する可能性があります。今後の課題です。
• 積極性ティアのフック — .faf:orchestration:tier は 'conservative'（デフォルト — 最も控えめで、最初の印象を損なうような通知はありません） · 'balanced' · 'aggressive' を読み取ります。可観測性のため、active_tier は常に hints.effective_policy に表示され、faf_get_orchestration_policy から単独でも取得できます。ポリシーの書き込み（faf_set_orchestration_policy）とスケジューリング（faf_schedule_heavy_re_ground）は v1.5 に含まれていません。上書きするには .faf:orchestration:tier: を直接編集してください。
• 推奨レシートの確認応答の仕組みはまだありません。 デフォルトでは acknowledged: false で、変更されることはありません。take-a-hint のラダーリセットの動作は、明示的な確認応答があった場合にのみ実行されます。意図的に控えめな設計です。今後の課題：明示的な ack ツール、または後続のリフレッシュレシートから導出するタイミング。
• 結果の追跡（「この推奨は実際に役立ったか？」）には、1.5 の範囲を超える学習レイヤーが必要です。

この意図的な切り分けを正直に示しています： ホステッド版 = 高速、監査可能、WASM のみで完結。ローカル版 = ファイルシステムを含む全機能。安全に実施でき、モデルを損なわない範囲でのみ、ホステッド版の機能を拡張します。

全体を通して、デーモンではなく従属的な設計です。 オーケストレーターは推奨されたツールを決して自動実行しません。エージェントが推奨を提示し、それに従うかどうかはユーザー（または上位のエージェント）が判断します。severity: 'block' であっても、あくまで助言です。

現在の仕様については、公開検証ツールと curl https://mcpaas.live/grok/mcp/v1/info を参照してください。

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エコシステム

1 つの形式で、あらゆる AI プラットフォームに対応します。

パッケージ	プラットフォーム	レジストリ
grok-faf-mcp（本プロジェクト）	xAI Grok	npm + Homebrew
claude-faf-mcp	Anthropic	npm + MCP #2759
gemini-faf-mcp	Google	PyPI
rust-faf-mcp	Rust	crates.io
faf-mcp	Cursor、IDE、VS Code	npm
faf-cli	ターミナル CLI	bunx、npm + Homebrew

同じ project.faf。同じスコアリング。同じ結果。異なる実行レイヤーです。

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音声バリアント — grok-faf-voice（VML）

.fafm 🐘🎙️ — .faf 🐘 ファミリーの音声バリアントです。

grok-faf-voice は、**Voice Memory Layer（VML）**のリファレンス実装です。音声エージェントがセッション、デバイス、モデルの切り替えをまたいで 記憶する 内容を扱います。grok-faf-mcp のコンパニオンです。

• grok-faf-mcp（本プロジェクト）— MCP-on-a-URL を介して Grok に対応する .faf Foundational Context Layer。
• grok-faf-voice — LiveKit + xAI realtime を介して Grok Voice に対応する .fafm Voice Memory Layer（VML）。

同じファミリー。異なるサーフェス。音声は切り替え可能、記憶は永続的。

PyPI · GitHub · オンボーディング

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xAI / Grok Build チームの皆さまへ

この MCP サーバーは G​​rok のために構築され、Grok 自身から直接寄せられるフィードバックをもとに、今も開発を続けています。

以下の分野で、さらに深く連携できることを歓迎します。

• Grok Build とのネイティブ統合
• .fafm メモリレイヤー
• Grok TUI / CLI 内の refresh_faf プリミティブ
• チームが必要とするその他のコンテキスト機能やオーケストレーション機能

迅速にリリースし、厳格にテストし、https://grok.faf.one と https://mcpaas.live/grok/mcp/v1 で、すべてを実運用しながら検証しています。

以下に対応できます。

• PR の作成
• 非公開の実運用検証セッションの実施
• 打ち合わせへの参加
• または、効果のあるものをそのままリリース

本物のソフトウェアだけです。お気軽にお声がけください。

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コントリビューション

PR の規約、コードスタイル、CI の方針、MCP ツールへのコントリビューション手順、 npm 公開の規律、アーキテクチャの決定事項については、CONTRIBUTING.md をご覧ください。

xAI / Grok の開発者を歓迎します — 冒頭に TL;DR セットアップがあります。

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xAI / Grok Build チームの皆さまへ

ネイティブ統合、.fafm メモリレイヤー、Grok Build CLI との連携をさらに深められることを歓迎します。
PR の作成、実運用での検証、打ち合わせへの参加などに対応できます。お気軽にお声がけください。

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引用

研究または本番環境で grok-faf-mcp や .faf / .fafa 形式を使用する場合は、形式に関する論文を引用してください。

Wolfe, J. (2025). AI コンテキストアーキテクチャを形式主導で構築する：永続的なプロジェクト理解のための .faf 標準. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.18251362

Wolfe, J. (2026). エージェントにパスポートが必要な理由：.fafa — エージェント時代におけるポータブルなアイデンティティ. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.21951641

BibTeX

@article{wolfe2025faf,
  title     = {Format-Driven AI Context Architecture: The .faf Standard for Persistent Project Understanding},
  author    = {Wolfe, James},
  year      = {2025},
  month     = {nov},
  publisher = {Zenodo},
  doi       = {10.5281/zenodo.18251362},
  url       = {https://doi.org/10.5281/zenodo.18251362}
}

@article{wolfe2026fafa,
  title     = {Why Agents Need a Passport: .fafa — Portable Identity for the Agentic Era},
  author    = {Wolfe, James},
  year      = {2026},
  month     = {aug},
  publisher = {Zenodo},
  doi       = {10.5281/zenodo.21951641},
  url       = {https://doi.org/10.5281/zenodo.21951641}
}

ライセンス

MIT — 無料のオープンソース

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CLI を入手

faf-cli — オリジナルの AI コンテキスト CLI。すべてのビルダーに必須のツールです。

npx faf-cli auto

Anthropic MCP #2759 · IANA 登録済み： application/vnd.faf+yaml · faf.one · npm · エージェントに話しかける →