Magic Cloud

即座に構築できる、安全なフルスタックアプリと AI エージェント

平易な英語から、データベース、安全な API、ビジネスロジック、フロントエンドを備えた実用的なフルスタックアプリを構築し、ご自身のハードウェア上でベンダーロックインなしに実行できます。Lovable、Bolt44、Replit に代わるオープンソースの選択肢で、バックエンド全体に加え、すべてのエンドポイントを Claude、Cursor、Codex 用のツールに変える MCP サーバーも備えています。Hyperlambda の詳細をご覧ください。

[] 実際

60 秒で実行

curl -fsSL https://hyperlambda.dev/docker-compose.yaml | docker compose -f - up

次に localhost:5555 を開き、localhost:4444 を指定して、root / root でログインします。

API Wizard をデータベースに接続すると、完全なセキュリティ保護付き REST API が生成されます。ビルドやデプロイの手順を挟まず、平易な英語でさらに拡張できます。

⭐ 時間の節約になったら、リポジトリにスターを付けてください — 他の開発者に見つけてもらうための主な方法です。

構築できるもの

• フルスタックの業務アプリ — CRM システム、管理パネル、予約システム、社内ツールなど。データベース、安全な API、フロントエンドを自然言語から生成します
• データベース駆動型 AI エージェント — 独自のロールベースアクセス制御のもとで、ご自身のデータベースを検索・更新し、ご自身のエンドポイントを呼び出すエージェント
• AI チャットボットとエキスパートシステム — ウェブサイトをクロールし、独自のコンテンツに基づく埋め込み可能なチャットボットを作成します
• レガシーデータベース上の安全な API — 既存の MySQL、PostgreSQL、SQL Server、MariaDB のスキーマを指定すれば、数秒で CRUD API を取得できます
• サードパーティ API のラッパー — OpenAPI または Swagger の URL を貼り付けると、Stripe、GitHub、Slack など、仕様を公開しているサービスをラップする、型付きのドキュメント付きエンドポイントを取得できます
• MCP ツールサーバー — エンドポイントを Claude、Cursor、Codex、Qoder、その他あらゆる MCP クライアントに公開します
• バックグラウンドジョブと自動化 — Hyperlambda で記述したスケジュール済みタスク、または平易な英語の説明から生成したタスク
• 静的サイトと SPA — クラウドレットが、サイトを支える API と並んでファイルを直接配信します

比較

関数を幻覚しない LLM

Magic は Hyperlambda を実行します。Hyperlambda は、独自のプロプライエタリ LLM で生成できます。テキストではなくAST を生成するため、出力は解析され、存在しない関数が含まれていれば拒否されます。Hyperlambda Generator が幻覚による関数呼び出しを返すことはありません — ほかの LLM と同様に論理的に誤ったコードを書くことはありますが、呼び出す関数が必ず存在することは保証されています。

語彙を制限できる機能と組み合わせることで、攻撃対象領域を広げずに、必要に応じて独自のツール空間を拡張する AI エージェントを提供できます。

独自のセキュリティモデル

Hyperlambda はサンドボックス内で実行され、サンドボックスの外にあるファイルシステムにはアクセスできません。また、RBAC システムを通じて個々の関数を許可リストに登録できます。そのため、サーバーはコードの出所が分からなくても、入力としてコードを受け取り、安全に実行できます。実行レベルで呼び出しを制限できるのは、私たちの知る限り、現在 Hyperlambda だけです。

コードベースの品質には大きな自信があります。バックエンドコードに重大なセキュリティ関連のバグを見つけたら100 ドルをお支払いします。さらに、3 か月間、誰にも成功されていない自然言語 APIの悪用に成功した場合も、100 ドルをお支払いします。

MCP 対応 — トークンを 80％節約

mcp プラグインをインストールし、Claude Code、Cowork、または OpenAI の Codex を cloudlet に接続すると、modules フォルダー内のすべての HTTP エンドポイントが、エージェントが呼び出せるツールになります。私たちの測定では、これによりトークン消費量もおよそ 80％削減されます。こちらで、削減量を計算できます。

パフォーマンス

Chinook の読み取りエンドポイント（1 リクエストあたり 10 行、SQLite 接続プーリング、128 同時接続、wrkで測定）において、Hyperlambda は毎秒 64,664 リクエストを処理しました。これは、FastAPI の 4 ワーカー（17,686）の3.7 倍のスループット、FastAPI の 1 ワーカー（4,564）の14 倍です。99 パーセンタイルのレイテンシは5.6 ミリ秒で、FastAPI の 77.4 ミリ秒および 83.9 ミリ秒を下回りました。Hyperlambda は約 9 コアを使用し、FastAPI の 4 ワーカーは約 4.6 コアを使用したため、これは 1 台のマシンでのスループットを測定したものであり、コアあたりの効率を示すものではありません。

以前の測定では、Hyperlambda はLangChain より約 50 倍高速で、n8n、Zapier、Make などのグラフィカルなワークフローツールより100～1,000 倍高速でした。これは、JSON、XML、YAML からロジックを解釈するのではなく、実際のコンパイル済みランタイムで実行するためです。Hyperlambda ソリューションのパフォーマンスとスケーラビリティは、概ね C# と Entity Framework に匹敵します。

ダッシュボード

サイドバーにプラットフォームの全機能が集約されています。サーバー上のあらゆるファイルの編集、実行、再実行に使うHyper IDE、保存せずに Hyperlambda を実行するPlayground、データベースのクエリと設計を行うSQL Studio、テーブルをセキュリティ保護された CRUD エンドポイントに変換するEndpoint Generator、呼び出し元が提供したコードをロール単位のサンドボックスでラップする機能、OpenAPI 仕様からサードパーティ API をインポートする機能のほか、ユーザーとロール、スケジュールタスク、機械学習、プラグインストアも利用できます。

cloudlet はAI エージェントでもあります。MCP プラグインをインストールすると、画面上部の URL を通じて、MCP 対応エージェントにエンドポイントをツールとして渡せます。Chatbot Wizardは逆のことをします。ウェブサイトを指定すると、サイトをクロールして内容をトレーニングデータに変換し、独自のコンテンツに基づく埋め込み可能なチャットボットを提供します。

コードを保存すれば、デプロイや公開の手順を踏まずにテストできます。

エディターの下にあるプロンプトバーに注目してください。ここでは「マシンがコードを作成します」。平易な英語で希望する内容を説明すると、組み込みのジェネレーターが、編集中のファイルに直接コードを書き込みます。同じバーは Playground や SQL Studio にも表示され、開いているファイルに合わせて Hyperlambda、SQL、HTML などを生成します。

Web Designer

ブラウザーで実際のファイルを編集して、フロントエンドをデザインできます。 Web Designer では、クラウドレットが提供する任意の HTML ページを開き、ドキュメントを編集するように編集できます。要素をクリックして選択し、テキストの範囲をダブルクリックして書き換え、パレットからブロックをドラッグして追加したり、別の場所へドラッグして移動したりできます。

プロジェクト形式もビルド手順もありません。中央のページがディスク上のファイルそのものです。キャンバス内ではスクリプトが無効になっているため、ブラウザーが解析した内容がそのまま保存されます。そのため、選択対象に単独の #text ノードも含まれます。ツリーではテキストの範囲がそれぞれ独立した要素であり、周囲のタグのプロパティではないからです。

パレットには 60 個以上のブロックが用意されており、それぞれそのページが同じ種類の要素にすでに適用しているクラスを付けた状態で配置されます。たとえば、ボタンをナビゲーションバーにドロップすると、ほかのナビゲーション項目と同じ見た目で配置されます。スタイルの変更はページ独自のスタイルシート内のフェンス付きブロックに書き込まれるため、その前後に手書きした CSS は変更されずにディスクへ戻されます。

コードビューでは、同じファイルをエディターで表示します。HTML、またはページからリンクされているスタイルシートをドロップダウンから選択でき、その下には "the Machine Creates the Code" のプロンプトバーが表示されます。ライブビューでは、スクリプトも含めてページを実際に実行します。

Chat Ops

ダッシュボードのどこからでも Ctrl+. を押すと Chat Ops が開きます。現在の画面に重なるようにスライド表示され、画面を移動しても開いたままの、クラウドレットとの会話画面です。Hyper IDE からエンドポイントを生成するよう依頼すると、背後のツリーにファイルが追加されます。振り返って確認するときも、会話は開いたままです。

Chat Ops はデフォルトのモデル、つまり開発者ツール用のモデルとやり取りし、単に回答するだけではありません。ユーザーに代わって AI 関数を実行します。サイトのクロール、データベースへのクエリ、CRUD API の生成、URL のスクレイピング、Hyperlambda スニペットの実行などが可能です。各呼び出しはピルとして表示され、実行中は琥珀色、成功すると緑色、エラーが発生すると赤色になります。クリックすると、モデルが送信した正確なファイルと JSON 引数が開くため、要約を信じるだけでなく、実際に行った処理を確認できます。

一連の処理はサーバー側で強制されます。モデルが呼び出そうとした関数がその型で宣言されていない場合、実行前に拒否されます。各関数ファイルにはそれぞれ auth.ticket.verify が含まれ、呼び出しはユーザー自身の JWT を使って実行されます。そのため、Chat Ops がダッシュボードからユーザー自身ではできない処理を行うことはありません。

回答は構文ハイライト付きのコード（Hyperlambda を含む）とともに Markdown 形式でストリーミング表示され、Mermaid 図はインラインでレンダリングされます。また、最大 5 個のファイルを添付できます。関数が処理するファイルとしてクラウドレットにアップロードするか、モデルに渡して読み取らせることができます。コードブロックも回答全体も、ワンクリックでコピーできます。

Chat Ops は OpenAI API キーが設定されている場合にのみ表示されます。また、キーのダイアログで default が実行するモデルを選択できます。

任意の API をインポート

Import API タブに任意の OpenAPI または Swagger の URL を指定してください。OpenAPI 3.x または Swagger 2.0、JSON または YAML に対応しており、Magic はチェックした操作をラップする Hyperlambda エンドポイントを生成します。クエリパラメーターとフォームフィールドは、仕様に記載された型、デフォルト値、列挙値、説明を引き継いだ、名前付きの型付き引数になります。また、必須の引数にはバリデーターが設定されるため、上流 API に接続する前に、引数が不足しているリクエストは拒否されます。

Magic はエンドポイントのファイルコメントを MCP ツールの説明として公開し、各引数のコメントをその引数の説明として公開します。そのため、インポートした API は、自己説明型のツール群としてエージェントに届きます。Slack の chat.postMessage は、1 つも手書きすることなく、型と説明が個別に設定された 15 個の引数になります。

上流の認証情報が生成ファイルに書き込まれることはありません。エンドポイントの呼び出し時に設定から読み込まれるため、ファイルを安全にコミットできます。また、ラッパーの呼び出しを許可するユーザーのロールも指定します。

サンドボックス API — 呼び出し元が指定したコードを安全に実行

エンドポイントジェネレーターの Sandbox API タブを使うと、上記のセキュリティモデルを、提供する機能として利用できます。単一の HTTP エンドポイントを生成し、その呼び出し元自身が送信したコードを実行できます。Hyperlambda をそのまま実行することも、ジェネレーターで平易な英語から Hyperlambda に変換して実行することもでき、実行範囲はロールごとに定義するホワイトリスト内に制限されます。

全員共通の基本語彙に、関数を追加するロールごとのルールを組み合わせてポリシーを作成します。呼び出し元は、自分のロールで許可された内容の和集合を使って実行するため、あるロールでは、別のロールではアクセスできないデータベースにアクセスできます。また、許可していない関数は、呼び出し元のコードからは存在しないものとして扱われます。参照された関数が存在しない場合は、実行開始前に拒否されます。また、引数を固定する data.connect:northwind のような指定により、アクセス先をそのリソースだけに制限できます。レート制限と実行タイムアウトもロールごとに設定できます。機能ウィザードを使えば、データベース、HTTP、ファイル、メール、ログ記録などの関数行を自動で作成できます。生成されたエンドポイントは、ほかのエンドポイントと同様に自己説明型の MCP ツールです。

固定値にはワイルドカードを使用できます。data.connect:test-* は、指定したプレフィックスを持つデータベースだけをすべて許可します。http.post:"https://api.example.com/v3/*" は、1 つの API だけを許可し、ほかのホストは許可しません。ファイル関数とフォルダー関数は、パスをセグメントごとに照合します。そのため、ワイルドカードはシェルと同じように、それが記述されたセグメント内でのみ有効です。/etc/* はフォルダー内のファイルを許可しますが、サブフォルダーは許可しません。/etc/*.md は、そのフォルダー内の特定の拡張子だけを許可します。実装されていないパターンは、意図しない対象に暗黙に一致させるのではなく、エラーになります。ファイルを読み取る関数は、ファイル関数を介して実行されます。そのため、メールへのファイル添付やファイルのハッシュ計算には、関数だけでなくファイルの固定指定も必要です。

実際に試せるエンドポイントを用意しています。guest だけが利用でき、Chinook サンプルデータベースへの読み取りアクセスしか許可しないエンドポイントです。書き込みを試してみてください。— 手順とトークンはこちら。

Rewind — 実行後に実行をステップ実行する

スタックトレースからは、コードがどこで停止したかがわかります。しかし、読み返す時点では値が失われているため、なぜ停止したのかまではわからないことがほとんどです。

任意の Hyperlambda ファイルで Execute をクリックし、引数を入力したら、Invoke ではなく Debug をクリックしてください。Magic はファイルを実行しながら、呼び出したすべてのスロットを記録し、その記録を渡します。各ステップには、実行直後のプログラム全体が含まれています。つまり、リストをステップ実行すると、推測するのではなく、プログラム自身の状態がどう変化していくかを確認できます。

ステップをクリックすると、実行されていたステートメントがコード上で強調表示されます。矢印キーで前後のステップに移動できます。例外が発生すると、そのステートメントが赤く表示され、それ以前に起きたことはすべて保持されます。ループが40回実行された後、41行目で失敗した場合は、失敗した時点でループが構築していた状態を確認できます。

記録は必要なときだけ行われ、メモリ内にのみ保持されます。ディスクには何も書き込まれず、サーバー外にデータが送信されることもありません。また、通常のコード実行には影響しません。速度を低下させるような機能を有効にする必要はありません。

OIDC サインイン

ダッシュボードでは、Google、GitHub、LinkedIn、Microsoft Entra ID、Okta、Auth0、Keycloak、Slack を使った OpenID Connect によるサインインが可能です。Configuration 画面でプロバイダーごとにクライアント ID（および、プロバイダーが必要とする場合はシークレット）を設定します。コードフローの交換はサーバー側で PKCE を使用して実行され、プロバイダーによって検証済みのメールアドレスのみが信頼されます。また、ID はプロバイダーごとに管理されるため、サインインが別のアカウントと衝突することはありません。プロバイダーは1つの Hyperlambda ファイルで構成されます。新しいファイルを追加すると、ログイン画面に自動的に表示されます。

はじめに

DigitalOcean にデプロイする（推奨）

データ、設定、モジュール用の永続ボリュームを備えた、スタック全体を実行する1台のドロップレットです。**ドロップレットを作成してください。 .do/cloud-init.yaml の DOMAIN= の行だけを編集し、User Data フィールドに貼り付けます。Caddy と Let's Encrypt によって HTTPS が自動的に設定されます。詳しくは、DigitalOcean デプロイガイド**をご覧ください。

Kubernetes（独自のクラスター）

ルートの docker.backend／docker.frontend イメージは、独自のクラスターで変更せずに実行できます。イングレス（および前段に Cloudflare がある場合は Cloudflare）の背後でも request.ip／request.scheme が実際のエンドユーザーを正しく判定できるようにするには、**クライアント IP のデプロイに関する注意事項**に従ってください。

Docker Compose（セルフホスト）

この README の冒頭にあるワンライナーが最も手早い方法です。ファイルを保存しておきたい場合は、次のようにします。

version: "3.8"

services:
  backend:
    image: servergardens/magic-backend:latest
    platform: linux/amd64
    container_name: magic_backend
    restart: unless-stopped

    ports:
      - "4444:4444"

    volumes:
      - magic_files_etc:/magic/files/etc
      - magic_files_data:/magic/files/data
      - magic_files_config:/magic/files/config
      - magic_files_modules:/magic/files/modules

  frontend:
    image: servergardens/magic-frontend:latest
    container_name: magic_frontend
    restart: unless-stopped

    depends_on:
      - backend

    ports:
      - "5555:80"

volumes:
  magic_files_etc:
  magic_files_data:
  magic_files_config:
  magic_files_modules:

docker compose up を実行し、localhost:5555 にアクセスして、root／root でログインし、システムを設定してください。その他のインストール方法はこちらをご覧ください。

ソースから実行する

.NET 10 と Node.js（最新の LTS 版）が必要です。

# Backend — starts the API on http://localhost:5000
cd backend
dotnet run

# Frontend (in a second terminal) — dashboard on http://localhost:4201
cd frontend
npm install
npm run dev

http://localhost:4201 を開き、バックエンド URL に http://localhost:5000 を指定して、root／root でログインしてください。

独自の OpenAI API キーを使用する

Magic はデフォルトで OpenAI を使用します。こちらでキーを作成してください。OpenAI を使いたくない場合は、推論関数をオーバーライドする Ollama と HuggingFace のプラグインを利用できます。また、チャットボットでは、埋め込みの代わりに BM25 キーワード検索を使用できます。これは、トレーニングデータを SQLite 内だけで全文検索する方法で、OpenAI キーもベクトル化も必要ありません。セマンティック検索とハイブリッド検索では、引き続き OpenAI の埋め込み API を使用します。また、MCP サーバー経由で Magic を操作する場合は、OpenAI キーはまったく必要ありません。

AI エージェント

以下は、統合されたヘッドレスブラウザーを使って AI エージェントが自律的にウェブを閲覧し、「お問い合わせ」フォームに入力する Magic の例です。このブラウザーにより、エージェントはウェブを見て、そこでタスクを実行できます。

CRM、ERP、またはレガシーデータベースと連携する AI エージェントをバイブコーディングできます。Magic は本質的に、ソフトウェアや AI エージェントを構築するための AI エージェントです。どのように使うかは、あなた次第です。

ヘッドレスブラウザー

Magic には PuppeteerSharp が組み込まれているため、エージェントは人間のようにウェブを閲覧し、フォームへの入力やボタンのクリックを行えます。プロンプトの例：「xyz のウェブサイトに移動し、お問い合わせフォームを見つけ、必要であれば URL を変更して、そのフォームに入力してください。」 上のスクリーンショットは、まさにこのプロンプトの実行結果です。

Python、ターミナル、C# との連携

Python をその場で生成して実行し、LLM にツールとして使わせたり、Bash と基盤となるターミナルを使ったり、C# で Hyperlambda キーワードを作成したりできます。保存された Python スクリプトは、後からツールとして参照でき、エージェントの機能を継続的に拡張できます。

注意 — Python やターミナルのスクリプトを生成・実行したり、C# 拡張機能を作成したりするには、root としてログインする必要があります。Magic のセキュリティモデルは、脆弱性の種類そのものを排除しますが、万能薬ではありません。サードパーティーが任意のコードを実行できるエンドポイントを公開しないでください。

AI チャットボットとエキスパートシステム

パスワードで保護された AI エキスパートシステムとしてエージェントを提供したり、あらゆるウェブサイトに埋め込めるチャットボットとして提供したりできます。こちらでお試しください。

チャットボットは、RAG を通じて独自のコンテンツに基づいて応答します。各モデルで利用できる検索モードは 3 種類です。セマンティック（OpenAI の埋め込み表現に対するコサイン類似度）、キーワード（SQLite の FTS5 を使った BM25 全文検索。OpenAI のキーもベクトル化の手順も不要）、またはハイブリッドです。ハイブリッドでは両方のランキングを組み合わせるため、言い換えられた質問も、製品名などの完全一致する語句も、それぞれ適切な学習用スニペットを見つけられます。クローラーはページを主題ごとのスニペットに分割し、実際にユーザーが尋ねる質問をタイトルとして付けます。これにより、最初から正確な検索が可能になります。

ウェブサーバーとしても使える

Magic 自体がフロントエンドを提供するため、コードを書いてからテストするまでの間に、コンパイル、ビルドプロセス、パイプラインは必要ありません。

1. プロンプトを作成する
2. Enter キーを押す
3. テストする

これは、テストするだけでも 2 つの異なるサードパーティープロバイダーへのデプロイが必要な Lovable や Bolt などのツールとは大きく異なります。また、パスワードで保護されたエージェントを提供するための AI Expert System や、SaaS AI ソリューション全体など、ビルド済みのフロントエンドも同梱されています。

……そして、いわば CMS としても使える

プラグインストアから Hyper CMS プラグイン（hyper-cms）をインストールすると、cloudlet がウェブサイトプラットフォームにもなります。ブログ機能を内蔵したテンプレート付きのスターターキットが cloudlet から直接提供され、サーバーサイドレンダリングによってバックエンドからコンテンツを取得できるページも利用できます。Magic は、もはやサイトの背後で動くものにとどまらず、サイトそのものにもなります。

さらに、プラットフォームの他の機能とも連携します。

• Web Designer を使うと、ビルド手順なしで、実際のファイルを使って CMS ページを視覚的に編集できます。
• Chat Ops を使うと、管理パネルを操作する代わりに、cloudlet にページの追加、ブログ記事の執筆、レイアウトの変更を依頼できます。
• MCP connector を使うと、Claude Code、Cowork、または Codex が、エンドポイントに使うのと同じツールを使ってページを作成し、記事を公開して、ウェブサイトを構築・管理できます。

手作業でも、ブロックのドラッグでも、チャットでも、エージェントへの委任でも編集でき、いずれもディスク上の同じファイルを使います。

Git 連携

Magic は当初からソフトウェア開発者向けに構築されているため、Git はプラットフォームの一部として統合されています。プロジェクトを作成し、ツールや GitHub ワークフローまでバイブコーディングしてから、コミットしてプッシュできます。

DIY ホームクラウド

Docker イメージを使えば、Magic は Mac Mini のような環境にも簡単にインストールできます。CloudFlare トンネルと組み合わせることで、アプリケーションやデータを自宅から数分で配信できます。以下のスクリーンショットは、キプロスのラルナカにある自宅の Mac Mini でこのようなシステムを実行し、トンネル経由で配信しているものです。米国、ノルウェーなどからテストしたところ、接続環境を考えると驚くほど応答性に優れていました。

このようなセットアップなら、自分が所有するハードウェア上で、アプリケーションとデータを完全に自分の管理下に置けます。

LLM

システム内部では、デフォルトで OpenAI の gpt-5.6-luna を使用しますが、すべて調整可能で、多少の手間をかければデフォルトを Ollama や HuggingFace のモデルに置き換えることもできます。Hyperlambda Generator のトレーニングデータセットは公開されておらず、今後も公開されません。最悪の場合でも、すでに生成したものはすべて引き続き実行できます。失われるのは、新しいコードを生成する機能だけです。

上のスクリーンショットは、誰でも入力できる一般公開ページです。その入力は、当社の LLM によって Hyperlambda に変換され、DMZ の背後でプロセス内に実行されます。PII にアクセスできる脆弱性を見つけた人には、100 ドルの報奨金を常時提供していますが、これまで誰も見つけていません。

テクノロジー

Magic Cloud は .NET 10 と、React、Vite、TypeScript を使用したダッシュボードで構築されています。Hyperlambda は Active Events（「スロットとシグナル」）と呼ばれるデザインパターンに基づいて構築されています。これは動的関数をプロセス内で実行するモデルであり、プロジェクト間の依存関係を排除し、極めて高いカプセル化を実現します。このパターンがセキュリティモデルを可能にしています。AI が生成したコードは、有害な操作を行う権限を与えられていない限り、そのような操作を行う手段がないため、信頼できます。

• Hyperlambda で C# をより動的にする
• Active events：多数のデザインパターンに代わる、ひとつのデザインパターン

FAQ

本当に無料ですか？ はい。MIT ライセンスで、セルフホスト可能であり、機能制限もありません。ホスト型の Hyperlambda コードジェネレーターは現在無料で利用できます。将来的には 1,000 リクエストあたり $49 の料金が予定されていますが、現時点では支払いの壁はありません。

OpenAI API キーは必要ですか？ AI コード生成とセマンティック検索（埋め込み検索）には必要です。Claude や Codex から MCP 経由で Magic を操作する場合は不要です。Ollama と HuggingFace のプラグインで推論を置き換えられます。また、BM25 キーワード検索用に設定したチャットボットは、SQLite の全文検索を使ってトレーニングデータを検索するため、OpenAI は関与しません。

すべて自分のハードウェア上で実行できますか？ はい。データベース、API、フロントエンド、スケジューラー、チャットボットなど、すべてがご自身のマシン上のコンテナーで動作します。

Lovable や Bolt とは何が違いますか？ それらはフロントエンドを生成し、バックエンドをサードパーティーのサービスに任せます。Magic はバックエンド全体を生成して 実行 するため、テスト前のデプロイ手順は不要です。また、MIT ライセンスのもとでご自身がセルフホストできます。

どのデータベースを使用しますか？ 標準では SQLite を使用し、MySQL、PostgreSQL、MariaDB、SQL Server も完全にサポートしています。コネクターは不要です。

Hyperlambda を学ぶ必要がありますか？ いいえ。ジェネレーターが平易な英語から Hyperlambda を作成し、ダッシュボードのプロンプトバーでほとんどのワークフローに対応できます。Hyperlambda は書くより読むほうがはるかに簡単です。

AINIRO がなくなったらどうなりますか？ 生成したものはすべて引き続き動作します。お使いのハードウェア上にある MIT ライセンスのコードだからです。失われるのは、ホスト型ジェネレーターで 新しい コードを生成する機能だけです。

AI が生成したコードを実行しても安全ですか？ それがセキュリティモデルの要点です。Hyperlambda はサンドボックス化されており、ロールごとに使用できる語彙をホワイトリストに登録できます。そのため、生成コードが呼び出せるのは明示的に許可した関数だけです。

コントリビューション

バグ報告、機能リクエスト、ドキュメント、コードなど、コントリビューションを歓迎します。

リポジトリの構成

ビルドとテスト

# Run the backend — builds and starts the API on http://localhost:5000
cd backend
dotnet run

# Run a plugin's unit tests (each plugin's tests live in its *.tests project)
cd plugins/<plugin>/<plugin>.tests
dotnet test

# Type-check and build the dashboard
cd frontend && npm install && npm run build

変更の提出

1. リポジトリをフォークし、機能ブランチを作成します。
2. 変更を加え、dotnet test とフロントエンドのビルドがどちらも成功することを確認します。
3. 変更内容とその理由を明確に説明したプルリクエストを作成します。

セキュリティ上の問題を見つけた場合は、SECURITY.md を読み、公開の issue を作成するのではなく、非公開で報告してください。

メンテナンス

Magic Cloud と Hyperlambda は、AINIRO.IO が開発・専門的に保守しています。著作権は Thomas Hansen 2019 – 2026 に帰属します。Magic Cloud を基盤としたホスティング、サポート、ソフトウェア開発サービスに加え、AI エージェント、チャットボット、AI ソリューションも提供しています。

ライセンス

Open Source Initiative が公開する MIT ライセンスです。詳しくは LICENSE をご覧ください。ライセンスに関するお問い合わせは、Thomas Hansen（[email protected]）までご連絡ください。