Oraclaw Decision Intelligence

OraClaw MCP サーバー

AI エージェントが呼び出せる17の意思決定インテリジェンスツール。25ms未満。キーなしで11個を無料利用できます。

{
  "mcpServers": {
    "oraclaw": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@oraclaw/mcp-server"]
    }
  }
}

これを Claude Desktop / Cursor / Cline の MCP 設定に追加するだけで、エージェントはすぐに次のような質問に対応できます。

「メールの件名を3パターン試したところ、クリック率はそれぞれこのとおりです。次はどれを送るべきですか？」

エージェントが optimize_bandit を呼び出すと、統計的に最適なアームが 0.01ms で返されます。

{ "selected": { "id": "C", "name": "Option C" },
  "score": 1.876, "exploitation": 0.9, "exploration": 0.976, "regret": 0.1 }

LLM による計算も、数式の幻覚もありません。上記のスニペット以外にセットアップは不要です。

---

17個のツールすべて

無料（キー不要）	機能
optimize_bandit	UCB1／Thompson／ε-greedy によるアーム選択
optimize_contextual	LinUCB コンテキスト付きバンディット（状況ごとの選択）
optimize_evolve	遺伝的アルゴリズム（離散・多目的）
solve_schedule	タスクから時間枠への割り当てとエネルギーのマッチング
score_convergence	複数ソースの確率コンセンサス（ヘリンジャー距離）
score_calibration	予測精度を測るブライアスコアと対数スコア
predict_bayesian	重み付けされた証拠に基づくベータ事後分布の更新
predict_ensemble	複数モデルのコンセンサスと不確実性の分解
plan_pathfind	A* と Yen の k 最短経路
simulate_montecarlo	単一要因のモンテカルロ法（6種類の分布）
simulate_scenario	What-if 比較と感度ランキング

プレミアム（API キーが必要）	機能
optimize_cmaes	CMA-ES による連続値のブラックボックス最適化
solve_constraints	LP／MIP／QP ソルバー（HiGHS、最適性を保証）
analyze_graph	PageRank、Louvain、クリティカルパス、ボトルネック
analyze_risk	相関を考慮したポートフォリオの VaR／CVaR
predict_forecast	ARIMA／Holt-Winters による時系列予測
detect_anomaly	Z スコア／IQR による外れ値検出

すべてのツールには、明示的な inputSchema、outputSchema、MCP の動作アノテーション（readOnlyHint、destructiveHint、idempotentHint、openWorldHint）が付属しているため、エージェントは何が返されるかを正確に把握できます。

---

プレミアムツールのキーを取得する

oraclaw signup → — メールアドレスを入力するだけですぐにキーを取得でき、カードは不要です。従量課金（1回あたり $0.005）で1日1,000回呼び出せます。Starter にアップグレードすると、月額 $9 で月50,000回利用できます。

次に、MCP の環境変数に ORACLAW_API_KEY を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "oraclaw": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@oraclaw/mcp-server"],
      "env": { "ORACLAW_API_KEY": "your-key-here" }
    }
  }
}

---

API を直接使う（MCP なし）

curl -X POST https://oraclaw-api.onrender.com/api/v1/optimize/bandit \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "arms": [
      {"id":"A", "name":"Option A", "pulls":10, "totalReward":7},
      {"id":"B", "name":"Option B", "pulls":10, "totalReward":5}
    ],
    "algorithm": "ucb1"
  }'

無料プラン：IP アドレスごとに1日25回、キーは不要です。

---

エージェントにこれが必要な理由

LLM は、バンディット選択、LP 最適化、時系列予測、グラフの中心性、モンテカルロサンプリング、異常検出を確実に実行できません。計算をでっち上げてしまいます。OraClaw はエージェントの基盤となる決定論的な処理層です。すべての回答は実際のアルゴリズムに基づき、構造化 JSON を返し、25ms 未満で実行されます。

• ソース: github.com/Whatsonyourmind/oraclaw
• API ドキュメント: oraclaw-api.onrender.com
• 料金: web-olive-one-89.vercel.app/pricing
• ライセンス: MIT