badge について
Badge は、複数の加盟店で使える AI エージェントの永続的な認証情報を提供し、訪問と結果を記録して、履歴に基づくポータブルな信頼スコアを構築します。プラットフォーム開発者向け SDK と、エンドユーザー向け MCP サーバーを備えています。
主な機能
- 01加盟店をまたぐ永続 ID
- 02訪問と結果の記録
- 03通信障害時のオフラインフォールバック
- 04UCP 資格情報プロバイダー連携
- 05結果に基づくポータブルなスコア
活用シーン
- 01複数の加盟店でエージェント ID を提示
- 02訪問記録と実行 ID の関連付け
- 03通信障害中の ID 呼び出し継続
- 04記録した結果に基づく加盟店の信頼構築
MCP 対応
Badge MCP サーバーは SDK の ID モデル、トークン、スコアリングを MCP ツールとして提供し、Claude Desktop、Cursor、Windsurf などのクライアントから利用できます。
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。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
kya labs による Badge
マーチャントサイトをまたいで AI エージェントのアイデンティティを維持します。Badge は、エージェントがすべてのリクエストで提示する認証情報を提供します。マーチャントはこれを検証し、訪問を重ねるごとに信頼が蓄積され、利用履歴を築いたエージェントは時間とともにより良い対応を受けられるようになります。
フレームワークに依存しません。トランスポートに依存しません。実行時の依存関係はありません。
Badge SDK
SDK は主要な統合方法です。ライフサイクル全体をカバーする 3 つのメソッドがあります。
import { Badge } from "@kyalabs/badge-sdk";
const badge = await Badge.init();
const runId = badge.startRun();
await badge.declareVisit({
merchant: "store.example.com",
runId,
url: "https://store.example.com/cart",
});
await badge.reportOutcome({
merchant: "store.example.com",
runId,
outcome: "not_denied",
});
登録不要。API キー不要です。初回実行時に Badge.init() がゲストパスを発行し、ディスクにキャッシュします。プロセスを再起動してもアイデンティティは維持されます。
npm install @kyalabs/badge-sdk
SDK がカバーする機能
- アイデンティティモデル — 3 段階の階層:ゲストパス(
gp_v1_*)→ Badge トークン(kya_*)→ 認証済みアイデンティティ - ライフサイクルの追跡 — 訪問を宣言し、結果を報告し、実行 ID と関連付けます
- オフライン時の耐障害性 — ネットワーク障害時にも例外をスローせず、すべての呼び出しで確定的なフォールバックを行います
- UCP 統合 —
io.kyalabs.common.identityCredential Provider、公開済みスキーマ、ES256 署名付き JWT - スコアリング — 結果は kyaScore(500–850)に反映され、マーチャント間で持ち運べます
Badge MCP サーバー
MCP クライアント(Claude Desktop、Cursor、Windsurf)のユーザー向けに、Badge は MCP ツールサーバーとしても提供されています。MCP サーバーは SDK をラップしており、同じアイデンティティモデル、同じトークン、同じスコアリングを利用します。
npx @kyalabs/badge
SDK は、プラットフォームビルダーやエージェントフレームワーク向けの標準的な統合方法です。MCP サーバーは、MCP クライアント内で作業するエンドユーザー向けの便利なラッパーです。
リンク
- ウェブサイト: kyalabs.io
- データの取り扱い: kyalabs.io/trust
- UCP 拡張仕様: github.com/kyalabs/ucp-agent-badge
- お問い合わせ: [email protected]
ライセンス
MIT
コメント
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。