Laya Typed Decisions

laya-mcp

Laya の型付き判定（noul（はい／いいえ）、choice、score）向け MCP サーバーです。サーバー環境でも安定して動作するようにラップしています。

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npx -y laya-mcp --help

公式 MCP Registry に io.github.PerryLink/laya-mcp として登録されています。

この npm パッケージはランチャーであり、実装そのものではありません。 Laya は PyTorch モデルであるため、サーバー自体は Python で実装されています。このパッケージをインストールすると Node のエントリーポイントだけが手に入り、ほかには何もありません。Python 側も必要です。

pip install "laya-mcp[mcp]"

npx laya-mcp はそのインタープリターを見つけて、stdio を引き渡し、MCP ストリームを変更せずに通します。何かをインストールすることはありません。コマンドの実行を副作用として torch （約 2 GB）とチェックポイント（約 650 MB）をダウンロードするのは、ランチャーのあるべき動作ではありません。

Python が見つからない場合

Windows では、PATH 上の python が Microsoft Store の実行エイリアスであることがよくあります。これはスタブであり、何もインポートできず、本物のインタープリターより先に見つかります。 そのため、ランチャーはパッケージがないと断定せず、試した内容を報告します。どちらの場合も、正しいインタープリターを指定してください。

# name it outright
set LAYA_MCP_PYTHON=C:\path\to\python.exe        # Windows
export LAYA_MCP_PYTHON=/path/to/python           # macOS, Linux

# or just activate the virtualenv you installed into — VIRTUAL_ENV is honoured

LAYACORE_PYTHON は引き続き読み取られます。0.1.0 と 0.1.1 はエラーメッセージにこの変数名を表示していました。以前のバージョンが設定するよう案内した変数を、ランチャーが尊重しなくなるほうが、エイリアスへの対応を残すよりも問題です。

ステータス：0.1.5、開発中です。 Python コアは実装済みで、CI によるテストも行われています。ランチャー自体については、インタープリターの検出を中心に 10 件のチェックを実施しています。これまで問題が起きていたのはこの部分です。1.0 より前にインターフェースが変更される可能性があります。

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目的

Laya は入力を黙って切り詰め、何も報告しません。

• 状態の末尾から切り詰めます。 長い文書では末尾が失われます。契約書やメールのスレッドでは、多くの場合、そこに答えがあります。それでもモデルは残った先頭部分をもとに、自信満々に回答します。
• 選択肢のラベルが見分けられなくなるまで短縮します。 選択肢は質問ごとに固定されたトークン予算を共有するため、ある程度を超えると各ラベルに割り当てられるのは約 4 トークンになります。選択肢の数が多い場合に判定が破綻する原因として、ドキュメントにも記載されています。
• confidence は正確さを示すものではありません。 これは正規化されたエントロピーです。確率が分散していれば、最上位の選択肢が正解であっても低くなり、自信を持って誤答した場合には高くなります。
• CUDA の OOM が発生すると、フラグも立てずに CPU へ恒久的に切り替えます。 速度はおよそ 10～15 倍遅くなりますが、応答にはそのことが示されません。

このパッケージは、切り詰められる内容を事前に報告する機能、問題のある質問を特定する構造化エラー、誠実な信頼度の扱い、そして処理性能の低下を明示するヘルス情報を追加します。

使い方

laya-mcp serve      # warm HTTP sidecar on 127.0.0.1:8787 (loads the model once)
laya-mcp mcp        # MCP over stdio
laya-mcp doctor     # what is installed, and whether the GPU really works
laya-mcp install    # register with whichever agent harness you have

install は、MCP サーバーを登録するための共通の方法がないという事情に対応します。Claude Code（mcpServers）、Codex（[mcp_servers.<name>]）、opencode（mcp、配列形式の command）、OpenClaw（mcp.servers）、Hermes（mcp_servers）それぞれに適した形式で、適切なファイルへ設定を書き込みます。設定は上書きせずにマージされ、バックアップも作成されます。pi はネイティブの MCP サポートがないため、非対応として報告されます。

モデルを各 stdio プロセスでホストするより、serve と --sidecar の組み合わせをおすすめします。ハーネスはセッションごとにサーバーを起動し、セッションごとに 650 MB のチェックポイントを読み込むことが、Python ベースの MCP サーバーが遅く感じられる主な原因だからです。

正直な限界

上流プロジェクト自身が公表している数値を、そうでないかのように示す統合はユーザーを欺くことになるため、ここで改めて記載します。ベースチェックポイントは、型付き判定におけるゼロショット性能がほぼ偶然と同等です（多数派クラスのベースラインが0.461であるのに対し、0.362）。score は最も性能の低いプリミティブです（独立した測定では35％に対し70％）。温度フィッティング前の生のキャリブレーション誤差は0.466です。また、あるフィクスチャ実行では、多肢選択式の項目50問中46問に「A」と回答しました。

キャリブレーションは確率を正直なものにしますが、モデルを正解させることはできません。

ライセンス

Apache-2.0。Laya は Convai Innovations による Apache-2.0 ライセンスです。これは独立した統合であり、同プロジェクトとは提携しておらず、同プロジェクトからの推奨も受けていません。