Rein Agent Risk Scale

Rein Agent Risk Scale：MCP の例

AI エージェントを MCP 経由で Rein Agent Risk Scale のセルフチェックに接続するための、コピーして使える例です。セルフチェックでは、金銭を使うことができるエージェントに対して、その周囲にある管理体制（説明責任を負う人、支出上限とその適用場所、支払先の制限、停止スイッチとその管理者、人間へのエスカレーション、監視、履歴、インシデント）に基づき、A～D の尺度（NR = 未評価）で参考となる Agent Risk Rating を提示します。

MCP エンドポイント（ストリーミング可能な HTTP、サインイン不要）：

https://rein-scale.mangowave-ad191d9c.eastus.azurecontainerapps.io/mcp

エンドポイントには 3 つのツールがあります。

• self_check は構造化された回答からデプロイメントを評価します。
• get_scale は A～D の尺度（NR = 未評価）と各評価の意味を返します。
• explain_grade は評価に必要な条件を説明します。

スコアリングには、言語モデルを使わない、固定された公開済みルールを使用するため、同じ回答なら常に同じ評価になります（方法論 0.3.1）。ハーネスのメモリーは評価の範囲内で有利に働きますが、評価の文字は変わりません。

自己申告であり、未検証です。信用格付けではありません。

例

各例は 40 行未満の単一ファイルです。

file	フレームワーク	インストール（テスト済みバージョン）
examples/plain_mcp.py	mcp Python SDK、LLM なし	pip install "mcp==2.3.0"
examples/openai_agents.py	OpenAI Agents SDK	pip install "openai-agents==0.23.1"
examples/langgraph_agent.py	MCP アダプターを使用する LangChain / LangGraph	pip install "langchain==1.4.3" "langchain-openai==1.6.7" "langchain-mcp-adapters==0.3.2"
examples/crewai_agent.py	CrewAI	pip install "crewai==1.15.23" "crewai-tools[mcp]==1.15.23"

3 つのエージェントの例では、デフォルトで OpenAI を使用します（export OPENAI_API_KEY=...）。別のモデルを使用するには、フレームワークが受け付ける任意のモデルを main() に渡してください。

• テスト済み： 各例は、上記のバージョンを使用し、2026 年 10 月 7 日にライブエンドポイントで実行しました。
• 毎週確認： リリースによって名称が変わるため、最新のフレームワークリリースに対して例を実行するチェックを行っています。mcp 2.x では HTTP クライアントの名称が変更され、現在は 3 つではなく 2 つのストリームが生成されます。

任意の MCP クライアントから使用する

{
  "mcpServers": {
    "rein-agent-risk-scale": {
      "type": "http",
      "url": "https://rein-scale.mangowave-ad191d9c.eastus.azurecontainerapps.io/mcp"
    }
  }
}

エージェント向けに書かれたドキュメントは /skill.md と /llms.txt にあります。

セルフチェックとは何か、何ではないか

• 参考情報です。 評価はご自身の回答に基づきます。自己申告で未検証のため、管理体制が検証されるまでは評価対象のランクは NR（未評価）のままです。
• 説明付きです。 回答には、評価の主な根拠となる所見と、評価を上げるための手順が記載されます。
• デフォルトで非公開です。 回答と評価は、仮名化された記録の下に保存されます。publish_opt_in: true を設定した場合にのみ、ハンドルが公開されます。秘密情報や個人データは決して送信しないでください。
• **信用格付けではなく、**投資助言でも、融資の申し出でもありません。

ライセンス

MIT。詳細は LICENSE を参照してください。