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C
claude-flow

claude-flow

ローカル
github.com/ruvnetAI・エージェント80.0k今日更新

claude-flow について

claude-flow(現名称 Ruflo)は、Claude Code、Codex、MCP 対応クライアント向けのエージェントオーケストレーション基盤です。エージェント群の連携に加え、メモリ、ワークフロー、実行管理コンソールを提供します。

主な機能

  1. 01エージェント群の連携
  2. 02セッションをまたぐエージェントメモリ
  3. 03ワークフローとミッション管理
  4. 04ターミナルおよび Claude Code コンソール
  5. 05ポリシー制御とマシン間連携

活用シーン

  1. 01開発タスクでエージェントを連携
  2. 02ログの確認と実行失敗の調査
  3. 03ミッションの進捗とトークンコストの追跡

MCP 対応

Ruflo は MCP サーバーを起動し、接続したクライアントにツールを公開します。`npx -y ruflo@latest mcp start` でローカル stdio サーバーを設定できます。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"ruvnet-claude-flow": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"claude-flow"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "<ANTHROPIC_API_KEY>",
"CLAUDE_FLOW_MODE": "<CLAUDE_FLOW_MODE>",
"CLAUDE_FLOW_MEMORY_PATH": "<CLAUDE_FLOW_MEMORY_PATH>",
"CLAUDE_FLOW_MAX_AGENTS": "<CLAUDE_FLOW_MAX_AGENTS>",
"CLAUDE_FLOW_PORT": "<CLAUDE_FLOW_PORT>",
"GITHUB_TOKEN": "<GITHUB_TOKEN>",
"FLOW_NEXUS_API_KEY": "<FLOW_NEXUS_API_KEY>"
}
}
}
}
起動コマンドnpx -y claude-flow
設定が必要な環境変数
ANTHROPIC_API_KEYシークレットAnthropic API key for Claude AI models
CLAUDE_FLOW_MODEOperation mode: development, production, or test
CLAUDE_FLOW_MEMORY_PATHPath for persistent memory storage
CLAUDE_FLOW_MAX_AGENTSMaximum number of concurrent agents
CLAUDE_FLOW_PORTMCP server port
GITHUB_TOKENシークレットGitHub personal access token for repository operations
FLOW_NEXUS_API_KEYシークレットFlow Nexus cloud platform API key

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npmclaude-flow2.0.0-alpha.107

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

翻訳後に原文が更新されています。最新の内容は原文をご確認ください。

Ruflo のアニメーション付きネオンサイン

Claude Code と Codex のためのエージェント・メタハーネスです。

npm version (ruflo) MIT License Star on GitHub

Claude Flow の系譜:rUv による最初のコミットは 2025 年 6 月 2 日です。証拠をご確認ください ダウンロード数の例示カウンターは 98,000,000 から始まり、30 秒のループ中に毎秒さまざまな数値を加算します。検証済みデータセット:97,022,120 件のダウンロードイベント。
Claude Code プラグイン Codex プラグイン

README の画像 Ruflo を始める

README の画像 Claude Code で始めるには、コアツール、ビジュアルコンソール、ランタイムモッドを使用します。Claude Code 2.1.287 以降が必要です。Claude Code 内で実行してください:

/plugin marketplace add ruvnet/ruflo
/plugin install ruflo-core@ruflo
/plugin install ruflo-console@ruflo
/plugin install ruflo-mods@ruflo
/reload-plugins
/ruflo

Core は基盤となるツールを提供します。Console はエージェントのコックピットを開きます。Mods は Claude Code 内でルーティングとポリシー適用を追加します。Mods はご自身のアカウントの権限で実行されるため、インストール前にコードを確認してください。

README の画像 Codex またはその他の MCP 対応ツールをお使いですか? Ruflo プロジェクトのセットアップには NPX を使用し、クライアントを Ruflo MCP サーバーに接続してください。プロジェクトのターミナルでセットアップウィザードを実行します:

npx ruflo@latest init wizard

ローカルの stdio MCP サーバーに対応したクライアントでは、command に npx、arguments に ["-y", "ruflo@latest", "mcp", "start"] を設定してください。同等のサーバーコマンドは次のとおりです:

npx -y ruflo@latest mcp start

MCP は Ruflo のツールをクライアントに公開します。上記のコンソールと Mods は Claude Code との統合機能です。フックのサポートはクライアントによって異なります。

README の画像 通常のターミナルを使いたい場合(任意)。 Claude Code を使わずに、コンソールを単独で実行することもできます:npx ruflo tui(スクリプトで 1 フレームだけ出力するには --plain を追加します)。概要、コスト、スウォーム、イベント、ミッションに加えて、任意の AI ページが表示されます。ターミナル UI ガイド

任意で利用できる ruflo ターミナル UI のループ動画。サンプルプロジェクトで、Classic BBS 風の概要画面、動く地球儀がある Orbital 画面、スウォームグラフを表示しています

インストール方法を比較 · コンソールを開く · ユーザーガイド

### オプション:ruOS デスクトップ

ruOS — 自ら動くデスクトップ

MCP 経由で ruOS を ChatGPT または Claude に接続します:

https://ruos.cognitum.one/mcp

RuVector:エージェントに記憶を与えます。ローカルなベクトル検索、永続的なコンテキスト、グラフ関係、フィードバック学習を提供します。RuVector をご覧ください。

npx ruvector

Ruflo

English · 简体中文

RuFlo Explained — 計画し、記憶し、テストし、改善する AI チームを構築

📖 RuFlo Explained — 計画し、記憶し、テストし、改善する AI チームを構築 14 章からなるガイドです。基本的な考え方から、初めて役立つタスク、さらにメモリ、エージェントチーム、プラグイン、コスト、検証までを解説します。

エージェント = モデル + ハーネス。 モデルがコードを書き、ハーネスがツール、メモリ、ループ、サンドボックス、制御機能を与えることで、実際に作業できるようにします。Ruflo はハーネスです — Claude Code と Codex を取り巻く実行レイヤーとして、100 以上の専門エージェント、連携するスウォーム、自己学習型メモリ、マシン間のフェデレーション通信、エンタープライズ向けセキュリティガードレールを追加します。これにより、エージェントは実行するだけでなく、協力して動作します。

npx ruflo init を実行するだけで、Claude Code に神経系が備わります。エージェントはスウォーム内で自律的に編成され、すべてのタスクから学習し、セッションをまたいで記憶し、フェデレーションを使えばデータを漏らすことなく他のマシン上のエージェントと安全に通信します。コードを書くのはこれまでどおりです。連携は Ruflo が処理します。

Ruflo の軌跡学習:分岐するメモリパス、結果のフィードバック、対照的な AI、ローカル学習。ローカルなベクトル検索と対照的な更新に LLM は不要ですが、エージェントの実行には引き続き LLM を使う場合があります。

概念的な学習ループです。ローカルなベクトル検索と対照的な更新は、LLM を使わずに実行できます。ただし、埋め込みと設定済みの学習モジュールは引き続き必要です。RuVector のトレーニング統合と軌跡の対照学習をご覧ください。

アーキテクチャの概要

ユーザー → Ruflo(CLI/MCP) → ルーター → スウォーム → エージェント → メモリ → LLM プロバイダー。メモリは有用な経験をルーティングにフィードバックします。これは概念上のフローであり、実際の実行トレースではありません。

Ruflo を初めて使いますか? 314 個の MCP ツールや 26 個の CLI コマンドを覚える必要はありません。init の後は、普段どおり Claude Code を使うだけです。フックシステムがタスクを自動的にルーティングし、成功したパターンから学習し、バックグラウンドでエージェントを連携させます。

確認できる起源

Claude FlowからRufloへ:2025年6月2日の創設のアイデア、6月10日のオーケストレーションのソース、そして現在も続くRufloの系譜。

Reuven Cohen (rUv)がClaude Flowとして開発を始めました。 2025年6月2日の最初のコミットには、Claudeがコードを書き、編集し、テストし、改善する、再帰的なエージェントサイクルのためのコードオーケストレーションレイヤーについて記されています。6月10日のソーススナップショットでは、オーケストレーション、タスクスケジューリング、メモリ、ターミナルのモジュールが追加されています。

ハーネスとは、モデルを取り巻く作業環境です。タスクを整理し、ステップ間でコンテキストを引き継ぎ、結果の確認を支援します。これはRufloの系譜を示すものであり、あらゆるClaude Codeツールの中で普遍的に最初であることを示すものではありません。 図解付きの解説、正確なコミット、エコシステムの先行事例についてはこちらをご覧ください。

📖 背景 — 名前の由来

Claude Flowは現在Rufloです。Rustやフローステート、必然性を感じさせるものづくりを愛するrUvが名付けました。「Ru」はrUv。「flo」は午前3時まで作業することです。その基盤には、エージェント型アーキテクチャのCognitum.Oneを採用し、強化されたRustベースのAIエンジン、埋め込み、メモリ、プラグインシステムを稼働させています。


ミッションコントロール:エージェントの作業を確認

Ruflo Orbitalテーマ:アニメーション付きの起動チェック、ブロックロゴ、メニューアイコン、回転する地球儀、スウォームルーティング、6つのカラーパレット、レスポンシブ対応のTheme Studio

アニメーションデモを開く · Theme Studioガイド · ワークフローデモ

README の画像 エージェントのコックピットです。 Claude Codeの横で、ワークフロー、エージェント、モデル、トークン、コストを追跡できます。38秒のアニメーションでは、実際のレンダラーのフレームを通してOrbitalとTheme Studioを紹介します。起動チェック、6つのパレット、カスタマイズ、保存したテーマ、JSONのインポート、サイズ変更が含まれています。このコンパクトな3.84 MBのSVGには、456フレームすべてが保持されています。ネイティブホストとAIプロバイダーの実行は紹介していません。

README の画像 あらゆる実行を確認できます。 エージェントのログと結果を開き、検索、障害のトリアージ、再生、比較ができます。npx ruflo initを実行し、Claude Codeを再起動してから、/rufloを実行してください。コンソールの全体ツアー。

README の画像 Claudeに操作を任せ、上限はあなたが設定します。 Settings → Claude controlを有効にすると、コンソールの移動や操作の実行ができます。read、write、manage、fullから権限を選び、承認方法はaskまたはautoを選択します。現在のデフォルトはread + askです。権限レベルを上げるかどうかはあなた次第です。権限レベルを超える操作は拒否されます。また、autoでもネットワーク、支出、破壊的な操作には確認が必要です。リアルタイムの操作ログを確認するか、Take back controlを押してClaudeの操作を停止してください。詳細。

Claude を使ってミッションを 1 つ作成する

README の画像 以下の録画されたコンソールセッションをご覧ください。 Claude がミッションを作成し、Learning ページと Security ページを開き、実行した操作を Overview で報告します。

  1. 境界を設定します。 以下のコマンドでコンソールをインストールし、/ruflo を開いてから、Settings → Claude control → write + ask を選択します。
  2. 具体的なリクエストを出します。 次を試してください:「ダークモード切り替え機能を追加するミッションを作成してください。ミッションとそのステータスを見せてください。」
  3. 作成を承認します。 Claude が Missions を開き、目標を設定します。コンソールで保留中の作成アクションを確認してください。
  4. 結果を確認します。 Missions に目標が含まれていることと、Overview に操作が記録されていることを確認します。ミッションを作成しただけでは、その機能が実装されたことにはなりません。
  5. 制御を維持します。 Take back control を押すと、Claude のコンソールツールが一時停止します。制御を戻すまで、以降の呼び出しは拒否されます。

録画で確認できる内容: write + auto を使った実際の Claude Haiku セッション、ミッションの作成、ページ間の移動、拒否された swarm stop、制御の取り戻しです。上記の手順では ask を使い、作成を自分で承認します。リンク先のワークフローアニメーションではサンプルデータが使われており、テーマのデモではレンダラーフレームが再生されます。どちらも、swarm の作業完了やメモリの想起を示すものではありません。

実装と録画テストの結果 · 再現スクリプト

Claude Code とその横に表示された ruflo コンソール:Claude がミッションの目標を設定してミッションを作成し、コンソールツールを通じて Learning、Security、Overview の各ページを開く。Claude の制御ダッシュボードには各操作が記録される。swarm-stop は full レベルが必要なため拒否される。その後、ユーザーが Take back control をクリックすると、次のリクエストが拒否される

ruflo マーケットプレイスからモッドをインストールします(Claude Code 2.1.287 以降。モッドはアカウントの権限で動作し、サンドボックス化されていないため、最初にコードを確認してください):

/plugin marketplace add ruvnet/ruflo
/plugin install ruflo-console@ruflo
/plugin install ruflo-mods@ruflo
/reload-plugins

上記のコックピットが ruflo-console、プロンプトをルーティングしてプロセス内でポリシーを適用するのが ruflo-mods、ペインに swarm を表示するのが ruflo-swarm、ruOS のステータスセグメントを追加するのが ruflo-ruos です。/plugin を開いて、アクティブなモッドの行に表示されていることを確認してください。コンソール内では、/ruflo market が Plugin Catalog です。すべての ruflo プラグイン、モッド、スキルと、それぞれに含まれるものを確認でき、インストール、有効化、無効化、更新の各ボタンを使えます(いずれも最初に確認を求めます)。

クイックスタート

Ruflo を使った開発の開始

インストール方法は 2 種類あり、対象範囲が大きく異なります。 必要なものに応じて選択してください(#1744):

Claude Code PluginCLI インストール(npx ruflo init)
提供されるものスラッシュコマンド + いくつかのスキル + プラグインごとのエージェント定義Ruflo の完全なループ — 98 個のエージェント、60 以上のコマンド、30 個のスキル、MCP サーバー、フック、デーモン
ワークスペース内のファイルなし.claude/、.claude-flow/、CLAUDE.md、ヘルパー、設定
MCP サーバーの登録ruflo-core をインストールした場合のみ(独自の .mcp.json が含まれています)— ほかのほとんどのプラグインには含まれていませんはい
フックのインストールいいえはい
おすすめの用途完全なインストールを行わずに、単一プラグインのコマンドを試す本番環境での利用 — すべての機能がドキュメントどおりに動作します
パス A — Claude Code プラグイン(軽量版、スラッシュコマンドのみ)
# Add the marketplace
/plugin marketplace add ruvnet/ruflo

# Install core + any plugins you need
/plugin install ruflo-core@ruflo
/plugin install ruflo-swarm@ruflo
/plugin install ruflo-rag-memory@ruflo
/plugin install ruflo-neural-trader@ruflo

スラッシュコマンドとエージェント定義が追加されます。ruflo-core(上記でインストール済み)は、インストール時に独自の MCP サーバーも登録します。そのツールは、CLI トラックのスキャフォールドで使用される memory_store/swarm_init/agent_spawn という名前ではなく、mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__*(例:mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store)として呼び出せます。他のプラグインは通常、独自の MCP サーバーを同梱していません。CLI トラックのツール名を使用して一連の処理を行うには、以下のパス B を使用してください。

🔌 全 35 プラグイン
コアとオーケストレーション
プラグイン機能
ruflo-core基盤 — サーバー、ヘルスチェック、プラグイン検出
ruflo-swarm複数のエージェントをチームとして連携させます
ruflo-autopilotエージェントを自律的にループ実行させます
ruflo-loop-workersタイマーでバックグラウンドタスクをスケジュールします
ruflo-workflows再利用可能な複数ステップのタスクテンプレート
ruflo-federation異なるマシン上のエージェントが安全に連携します
メモリとナレッジ
プラグイン機能
ruflo-agentdbエージェントメモリ向けの高速ベクトルデータベース
ruflo-rag-memory高度な検索 — ハイブリッド検索、グラフホップ、多様性ランキング
ruflo-rvfセッションをまたいでエージェントメモリを保存・復元します
ruflo-ruvectorruvector — GPU 高速化検索、Graph RAG、103 個のツール
ruflo-knowledge-graphエンティティ関係マップを構築し、探索します
インテリジェンスと学習
プラグイン機能
ruflo-intelligenceエージェントが過去の成功から学び、より賢くなります
ruflo-graph-intelligence劣線形グラフ推論 — PageRank、差分更新、複雑性を考慮した実行(ADR-123)
ruflo-daa動的なエージェント動作と認知パターン
ruflo-ruvllmスマートルーティングでローカル LLM(Ollama など)を実行します
ruflo-goals大きな目標を計画に分割し、進捗を追跡します
コード品質とテスト
プラグイン機能
ruflo-testgen不足しているテストを見つけ、自動生成します
ruflo-browserPlaywright でブラウザテストを自動化します
ruflo-jujutsugit の差分を分析し、リスクを評価して、レビュー担当者を提案します
ruflo-docsドキュメントを自動生成・保守します
セキュリティとコンプライアンス
プラグイン機能
ruflo-security-audit脆弱性と CVE をスキャンします
ruflo-aidefenceプロンプトインジェクションをブロックし、PII を検出して、安全性をスキャンします
アーキテクチャと方法論
プラグイン機能
ruflo-adr継続的な記録でアーキテクチャ上の意思決定を追跡します
ruflo-dddドメイン駆動設計の土台を作成します — コンテキスト、集約、イベント
ruflo-sparc品質ゲートを備えた、5 フェーズのガイド付き開発方法論です
ruflo-metaharnessエージェントのセットアップを評価し、ツール設定のセキュリティリスクをスキャンして、時間の経過に伴う変更を追跡します(ガイド)
ruflo-arena競技型ルリオロジー — トーナメントでエージェントの戦略を競わせ、勝者をヒルクライムで最適化し、共進化させます(ADR-147/148)
DevOps とオブザーバビリティ
プラグイン機能
ruflo-migrationsデータベーススキーマの変更を安全に管理します
ruflo-observability構造化ログ、トレース、メトリクスを一元管理します
ruflo-cost-trackerトークン使用量を追跡し、予算を設定して、コストアラートを受け取ります
拡張性
プラグイン機能
ruflo-agentエージェントを実行します — ローカルの WASM サンドボックス(rvagent)と Anthropic Claude Managed Agents(クラウド)
ruflo-plugin-creator独自のプラグインを作成し、検証して、公開します
ドメイン固有
プラグイン機能
ruflo-iot-cognitumIoT デバイス管理 — 信頼スコアリング、異常検知、フリート
ruflo-neural-traderneural-trader — 4 つのエージェント、バックテスト、112 以上のツールを備えた AI トレーディング
ruflo-market-data市場データを取り込み、OHLCV をベクトル化し、パターンを検出します
README の画像 CLI のインストール

macOS / Linux / WSL / Git-Bash:

# One-line install (POSIX shells only — see Windows note below)
curl -fsSL https://cdn.jsdelivr.net/gh/ruvnet/ruflo@main/scripts/install.sh | bash

すべてのプラットフォーム(ネイティブの Windows PowerShell / cmd を含む):

# Interactive setup wizard — runs identically on every platform
npx ruflo@latest init wizard

# Quick non-interactive init
# npx ruflo@latest init

# Or install globally
npm install -g ruflo@latest

💡 Windows ユーザーの方へ: curl ... | bash 形式には POSIX シェル(Git-Bash、WSL、MSYS)が必要です。npx ruflo@latest init wizard の行は PowerShell と cmd でネイティブに動作します。'bash' is not recognized エラーが発生した場合は、代わりに npx の行を使用してください — どちらも同じ初期化フローを実行します。

README の画像 MCP サーバー
# Add Ruflo as an MCP server in Claude Code
claude mcp add claude-flow -- npx ruflo@latest mcp start

提供する機能

エージェント向けツールキット

エージェントチーム永続メモリ
学習ループセキュリティ制御
プラグインマーケットプレイスモデルとルーティング
機能説明
README の画像 100以上のエージェントコーディング、テスト、セキュリティ、ドキュメント、アーキテクチャに特化したエージェント
README の画像 通信レイヤーゼロトラストのフェデレーション — マシンや組織をまたぐエージェントが互いを検出し、認証を行い、安全に作業をやり取りします
README の画像 スウォーム連携コンセンサスを備えた階層型、メッシュ型、適応型トポロジー
README の画像 自己学習SONA のニューラルパターン、ReasoningBank、軌跡学習
README の画像 ベクトルメモリHNSW インデックスを使用した AgentDB — N=20k で約1.9倍、N=5k で総当たり検索と比べて約3.2〜4.7倍高速であることを測定(recall@10 は約0.99)。ANN はクロスオーバーポイントを超えると優位で、N が小さい場合は同等または劣ります。監査 と scripts/benchmark-intelligence.mjs を参照してください
README の画像 バックグラウンドワーカー自動起動する12個のワーカー(監査、最適化、testgaps など)
README の画像 プラグインマーケットプレイスClaude Code のネイティブプラグイン33個 + npm プラグイン21個
README の画像 マルチプロバイダー対応Claude、GPT、Gemini、Cohere、Ollama に対応し、スマートルーティングを提供
README の画像 セキュリティAIDefence、入力検証、CVE の修正、パストラバーサルの防止
README の画像 エージェントフェデレーションゼロトラストセキュリティによる、インストール環境をまたいだエージェント連携
README の画像 MetaHarnessリリース前に AI エージェントのセットアップを監査できます。準備状況を評価し(1〜100)、ツール設定のセキュリティ上の問題をスキャンし、プロジェクト全体のスナップショットを作成して経時的なリグレッションを検出し、リポジトリに合ったテンプレートを見つけます。ruflo eject を実行すると、ruflo プロジェクトを独自の名前を持つスタンドアロンのエージェントツールキットに変換できます。詳細ガイド。
README の画像 経験から学ぶ

想起、実行、評価、保存、適応、再利用:エージェントの学習サイクルを図示したもの。

有用な軌跡とタスクへのフィードバックは、今後の作業に活用できます。結果は、設定されたメモリ、学習コンポーネント、フィードバックの品質によって異なります。学習プラグイン。

エージェントフェデレーション — エージェント向け Slack

マシンを越えてつながる知性

送信側エージェント、データフィルタリング、署名と暗号化、ID 検証、入力チェック、受信側エージェント。

Slack はチームにチャンネルをもたらしました。フェデレーションはエージェントにも同じものをもたらします — 信頼境界を越えて共有されるワークスペースで、異なるマシン、組織、クラウドリージョン上のエージェントが互いを発見し、身元を証明し、タスクに協力できます。

違いは、一部のチャンネルは信頼され、一部はそうではないという点です。@claude-flow/plugin-agent-federation がこれを自動的に処理します。エージェントはフェデレーションに参加し、mTLS + ed25519 によって検証され、作業の交換を開始します — ノードから出る前に PII が除去され、すべてのメッセージが監査可能な状態で。信頼されていないエージェントも、より低い権限で参加できます。エージェントが確認できるのは発見情報であり、メモリーではありません。信頼性が実証されるにつれて、信頼レベルが引き上げられます。不適切な動作をした場合は、人が介在することなく、即座に引き下げられます。

ハンドシェイクを設定したり、証明書を管理したりする必要はありません。federation init、federation join を実行すれば、エージェントが会話を始めます。プロトコルが ID を処理し、PII パイプラインがデータの安全性を確保し、監査証跡がコンプライアンスに対応します。

📘 ユーザーガイド全文: docs/federation/ — セットアップ、MCP ツール、信頼レベル、サーキットブレーカー、およびパケット層の到達可能性をフェデレーションの信頼に結び付ける(オプトイン方式の)WireGuard メッシュレイヤー。ADR-111 の詳細については docs/federation/phase7-mesh-bringup.md をご覧ください。

フェデレーションの機能
機能仕組み
🔒ゼロトラストフェデレーションリモートエージェントは信頼されていない状態で開始します。mTLS + ed25519 のチャレンジレスポンスによって ID を証明します。API キーや共有シークレットは不要です。
🛡️PII によるデータフロー制御14 種類の検出パイプラインが、送信されるすべてのメッセージをスキャンします。信頼レベルごとのポリシー:BLOCK、REDACT、HASH、または PASS。適応型キャリブレーションによって誤検知を減らします。
📊行動に基づく信頼スコアリング数式(0.4×success + 0.2×uptime + 0.2×threat + 0.2×integrity)によって、ピアを継続的に評価します。信頼レベルの引き上げには履歴が必要ですが、引き下げは即座に行われます。
📋コンプライアンス機能を標準搭載HIPAA、SOC2、GDPR の監査証跡をコンプライアンスモードとして提供します。フェデレーションのイベントごとに構造化レコードが作成され、HNSW による検索が可能です。
🤝9 個の MCP ツール + 10 個の CLI コマンドライフサイクル全体に対応:federation_init、federation_send、federation_trust、federation_audit など。
例:顧客データを共有せずに不正利用のシグナルを共有する 2 つのチーム
# Team A: initialize federation and generate keypair
npx claude-flow@latest federation init

# Team A: join Team B's federation endpoint
npx claude-flow@latest federation join wss://team-b.example.com:8443

# Team A: send a task — PII is stripped automatically before it leaves
npx claude-flow@latest federation send --to team-b --type task-request \
  --message "Analyze transaction patterns for account anomalies"

# Team A: check peer trust levels and session health
npx claude-flow@latest federation status

アーキテクチャ全体、信頼モデル、実装ロードマップについては、issue #1669 をご覧ください。

# Claude Code plugin
/plugin install ruflo-federation@ruflo

# Or via CLI
npx claude-flow@latest plugins install @claude-flow/plugin-agent-federation
Claude Code:Ruflo あり/なしの比較
機能Claude Code 単体+ Ruflo
エージェント連携独立しており、コンテキストを共有しない共有メモリーと合意形成を備えたスウォーム
調整手動オーケストレーションQueen 主導の階層構造(Raft、Byzantine、Gossip)
メモリーセッション内のみサブミリ秒で検索できる HNSW ベクトルメモリー
学習静的な動作パターンマッチングによる SONA の自己学習
タスクのルーティングユーザーが判断インテリジェントなルーティング(精度 89%)
バックグラウンドワーカーなし自動起動するワーカー 12 個
LLM プロバイダーAnthropic のみフェイルオーバー対応の 5 プロバイダー
セキュリティ標準AIDefence による CVE 対策強化
アーキテクチャの概要
User --> Claude Code / CLI
          |
          v
    Orchestration Layer
    (MCP Server, Router, 27 Hooks)
          |
          v
    Swarm Coordination
    (Queen, Topology, Consensus)
          |
          v
    100+ Specialized Agents
    (coder, tester, reviewer, architect, security...)
          |
          v
    Memory & Learning
    (AgentDB, HNSW, SONA, ReasoningBank)
          |
          v
    LLM Providers
    (Claude, GPT, Gemini, Cohere, Ollama)

ドキュメント

ガイド、アーキテクチャ、検証

4 つの対象者向けに、4 つのドキュメントを用意しています。

ドキュメント読むタイミング
ステータス現在動作する機能を確認できます。機能数、テストのベースライン、最近の修正、今後の予定を掲載しています。準備状況を確認するためのドキュメントです。
ユーザーガイド日常的に参照できます。すべてのコマンド、設定フラグ、プラグインを掲載しています。使い方を確認するためのドキュメントです。
MetaHarness ガイドエージェントのセットアップの評価、ツール設定のセキュリティスキャン、実行間の変更検出、プロジェクトをスタンドアロンのエージェントツールキットに切り離す方法を説明します。セットアップを監査するためのドキュメントです。
ベンチマークv3.8.0 の SOTA マトリックスで、darwin-arm64 + linux-x64 における LangGraph / AutoGen / CrewAI との比較を確認できます。ruflo はコールドスタート、単一ターン、RSS で 1.3×~1953×の性能を発揮します。速度を確認するためのドキュメントです。
検証インストールしたバイト列が署名済みの証跡と一致することを、暗号技術によって証明します — ruflo verify。信頼しつつ検証するためのドキュメントです。
チームゲートウェイチェックリストマージ前のゲート、デュアルモードの引き継ぎ、メモリの名前空間共有、マージごとの証跡マニフェストエントリを確認できます。より安全なチームワークフローのためのドキュメントです。

ベンチマークの内部資料(再現用):sota-workload-spec.md · SOTA-PROGRESS.md · マトリックスの生 JSON:darwin · linux

ユーザーガイドのセクション一覧:

セクショントピック
クイックスタートインストール、前提条件、インストールプロファイル
コア機能MCP ツール、エージェント、メモリ、ニューラル学習
インテリジェンスと学習フック、ワーカー、SONA、モデルルーティング
スウォームと協調トポロジー、コンセンサス、ハイブマインド
セキュリティAIDefence、CVE 修正、検証
エコシステムRuVector、agentic-flow、Flow Nexus
設定環境変数、設定スキーマ
プラグインマーケットプレイスプラグインの閲覧とインストール

サポート

Ruflo コミュニティとともに構築

リソースリンク
ドキュメントユーザーガイド
問題とバグGitHub Issues
エンタープライズruv.io
コミュニティAgentics Foundation Discord
提供元Cognitum.one

Ruflo

ライセンス

MIT - RuvNet

Cognitum One:物理世界の最前線で実現するアンビエントインテリジェンス。cognitum.one をご覧ください。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。