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Algenta MCP Server

Algenta MCP Server

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Algenta MCP Server について

Algenta MCP Serverは、Algentaのガバナンス対応データ・意思決定エンジンを利用する公式MCPインターフェースです。制御されたクエリ、シミュレーション、意思決定ワークフローを必要とするアプリやエージェント向けに、エンジンの機能をツールとして提供します。

主な機能

  1. 01ガバナンス対応データクエリ
  2. 02モンテカルロシミュレーションと推奨
  3. 03実行レシート付き意思決定記録
  4. 04人による承認付きエージェント実行
  5. 05監査履歴とランタイムユーティリティ

活用シーン

  1. 01MCPクライアントから管理対象データセットを照会
  2. 02意思決定のためのシミュレーション実行
  3. 03承認が必要なエージェント操作の確認

MCP 対応

公式Algenta MCPサーバーは、Algentaエンジンの操作をMCPクライアントに公開します。既定ではstdioを使用し、Streamable HTTPも選択でき、ツールの実行にはAlgenta APIキーが必要です。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://api.algenta.ai/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

すべてのエンドポイント
Streamable HTTPhttps://api.algenta.ai/mcp認証が必要
パッケージ
pypialgenta-mcp1.0.31

ツール

詳細

Algenta SDK

Algenta の Python および TypeScript クライアントライブラリと公式 MCP サーバー — AI アプリケーション向けのセルフホスト可能な構成要素です。

CI PyPI npm codecov OpenSSF Scorecard License: Apache-2.0 All Contributors

📖 ドキュメント全文:GitHub Wiki

ドキュメント · Python SDK · TypeScript SDK · MCP サーバー · インテグレーション · サンプル · コントリビューション

カスタム Mojo カーネルが Algenta の速度を支えています。チームが Mojo を書く必要はありません。ブロックは Python と TypeScript で操作できます。私たちのインフラではなく、お客様のインフラ上で動作します。これらの SDK を使って、Python と TypeScript からエンジンを呼び出せます。ガバナンスされたデータクエリ、モンテカルロシミュレーションとレコメンデーション、各実行で適用されたポリシーとスキーマのスナップショットを固定する実行レシート付きの意思決定メモリー、ヒューマン・イン・ザ・ループ承認を伴うエージェント実行、管理対象コネクター、そして完全な監査証跡に、型安全にアクセスできます。これらはクライアント側の慣習ではなく、エンジンによって強制されます。

MCP サーバー

MCP サーバー(algenta-mcp) — Algenta の公式 MCP サーバーは、このリポジトリの packages/mcp/ にあります(実装: packages/mcp/algenta_mcp。デフォルトでは stdio トランスポートを使用し、Streamable HTTP もオプションで利用できます)。pip install algenta-mcp でインストールし、algenta-mcp コマンドとして実行できます。また、公式 MCP Registry に io.github.thyn-ai/algenta として登録されています。フレームワークインテグレーション(LangChain、LlamaIndex、Vercel AI SDK など)は、別のリポジトリである thyn-ai/algenta-integrations にあります。MCP サーバーは含まれていません。

イントロスペクション(initialize/tools/list)には認証情報は必要ありません。ツールの実行には、無料のコミュニティログインが必要です。algenta.ai でデバイスを登録してください(無料)。algenta login を実行するか、 https://app.algenta.ai/dashboard/api-keys でキーを作成し、ALGENTA_API_KEY を設定してください。

インストール

pip install algenta-sdk       # Python 3.12+
npm install algenta-sdk       # TypeScript / JavaScript, Node.js 18+

クイックスタート

どちらのクライアントも環境変数 ALGENTA_API_KEY を読み取り、デフォルトでは Algenta のホスト型 API https://api.algenta.ai を使用します。

Python — インポート名は decision_engine です( 旧名称を参照):

from decision_engine import AlgentaClient

client = AlgentaClient()  # reads ALGENTA_API_KEY; defaults to https://api.algenta.ai

datasets = client.list_datasets(search="orders", compact=True)
summary = client.get_dataset_summary(datasets.datasets[0].dataset_id)
result = client.query_with_metadata(
    {
        "dataset_id": summary.dataset_id,
        "metric": {"hint": "gross_revenue"},
        "aggregation": "sum",
    }
)
print(result.data.result)

TypeScript:

import { AlgentaClient } from "algenta-sdk";

const client = new AlgentaClient(); // reads ALGENTA_API_KEY; defaults to https://api.algenta.ai

const datasets = await client.listDatasets({ search: "orders", compact: true });
const summary = await client.getDatasetSummary(datasets.datasets[0].dataset_id);
const result = await client.queryWithMetadata({
  dataset_id: summary.dataset_id,
  metric: { hint: "gross_revenue" },
  aggregation: "sum",
});
console.log(result.data.result);

セルフホスト型エンジンを使用する場合 — クライアントを独自のデプロイ先に向けます。 Python では AlgentaClient(base_url="http://localhost:8000")、 TypeScript では new AlgentaClient({ baseUrl: "http://localhost:8000" }) を指定し、 運用担当者から提供された API キーを使用します。self_hosted と air_gapped のデプロイプロファイルはフェイルクローズで動作し、Algenta のクラウドに 暗黙的にフォールバックすることはありません。 thyn-ai/algenta-integrations のフレームワーク統合は、意図的に逆のデフォルトを採用しています。セルフホストを優先し、 ALGENTA_BASE_URL または明示的な base_url からエンドポイントを解決します。また、 ホスト型 API をデフォルトにしたり、そこにフォールバックしたりすることはありません。

ガバナンス付きクエリ、コネクター、シミュレーション、ジョブ、 トリガー、エージェントの実行、意思決定、リポジトリインテリジェンス、および TypeScript のローカル Runtime ファサードを含む API の全容は、 packages/python-sdk/README.md と packages/ts-sdk/README.md に記載されています。実行可能な プロジェクトは examples/ にあります。MCP サーバーはこのリポジトリ内にあります (上記のMCP サーバーを参照)。フレームワーク統合(LangChain、 LlamaIndex、Vercel AI SDK など)は、コンパニオンリポジトリ thyn-ai/algenta-integrations にあります。

エラー、再試行、タイムアウト

どちらの SDK も、同じ例外分類を使用します。すべてのエラーには HTTP ステータス、エンジンの機械可読な error_code が含まれます。また、Python では エンジンによって割り当てられた request_id も含まれます。検証エラーではさらに、 field_errors(Python)/fieldErrors(TypeScript)を使ってフィールドごとの詳細を確認できます。

例外HTTP ステータス発生条件デフォルトで再試行
AuthenticationError401API キーがない、または無効いいえ
NotFoundError404リソースが存在しないいいえ
ValidationError422リクエストがスキーマ検証に失敗いいえ
RateLimitError429クォータまたはレート制限を超過はい — エンジンの Retry-After を尊重します(retry_after/retryAfter、デフォルトは 60s)
ServerError5xxエンジン側の障害はい — 指数バックオフ
DecisionEngineError任意上記すべての基底クラス—

一時的なネットワークエラーは、5xx レスポンスと同じポリシーで再試行されます。Python SDK はさらに、 レート制限コード inline_preview_rate_limited の場合には再試行しません。

設定PythonTypeScriptデフォルト
リクエストのタイムアウトtimeout(秒)timeout(ミリ秒)120
リクエストごとの再試行回数max_retriesmaxRetries3

旧名称

SDK は開発の途中で Algenta に改称されました。後方互換性のため、以下の旧名称も引き続き使用できます。既存のコードや デプロイ設定を変更する必要はありません。

  • Python のインポート名 — PyPI パッケージは algenta-sdk ですが、 インポート可能なモジュール名は引き続き decision_engine です: from decision_engine import AlgentaClient。
  • クライアントのエイリアス — CodnaClient(および Python の AsyncCodnaClient)は、 どちらの SDK でも引き続き AlgentaClient のエイリアスとしてエクスポートされます。
  • 環境変数 — DE_API_KEY、DE_BASE_URL、および ALGENTA_API_URL は、正規の ALGENTA_API_KEY と ALGENTA_BASE_URL とともに 引き続き受け付けられます。

公開 API 契約では、旧名称が削除される前に 90 日間の非推奨期間 (DEPRECATION_WINDOW_DAYS)を設けることを保証しています。

Mojo を活用

エンジンの計算カーネル(シミュレーション、スコアリング、ローカルクエリの実行)は Mojo で記述されており、プロプライエタリです。署名済みの algenta-runtime-native ホイールとして 配布され、このリポジトリには含まれていません。

ここで、また Apache-2.0 ライセンスのもとでオープンになっているのは、両方の SDK、そこから生成される公開 API 契約、 クライアントとランタイムが使用するワイヤープロトコル、そして実行可能なサンプルです。これには、ネイティブランタイムを SDK 経由で呼び出す最小限のエンドツーエンドの手順を示す examples/mojo-quickstart/ も含まれます。

Mojo FFI のクイックスタート:署名済みネイティブランタイムに対して pixi run demo を実行

何がオープンソースですか?

このリポジトリには、Apache-2.0 ライセンスの Algenta の Python および TypeScript クライアント SDK と公式 MCP サーバー(packages/mcp/)が含まれています (LICENSE と NOTICE を参照)。

Algenta エンジン自体はクローズドソースであり、このリポジトリには含まれていません。 エンジンのライセンス、デバイスの利用資格、ワーカーの上限、 同時実行数の上限、Server Compute Units は、別途定める Algenta Engine ライセンスに従い、エンジンによって独立して適用されます。

SDK は単純な HTTP クライアントです。ライセンス署名キーも、利用資格を適用するロジックも、エンジンと共有する秘密情報も保持していません。すべての 利用資格の申告は、SDK ではなく、クローズドなエンジンによって独立して検証・適用されます。フォークしたり、すべてのチェックを削除したり、SDK を完全に独自の HTTP クライアントに置き換えたりしても、この SDK を変更または置き換えても、Algenta エンジンにライセンスされた実行容量は変わりません。 脆弱性報告に関する詳細は SECURITY.md を参照してください。

Algenta は、実行にホスト型推論やテレメトリを必要としません。有料ライセンスでは SDK の呼び出しごとに課金するのではなく、ローカル実行とガバナンスの容量が拡張されます。

リリースを検証する

release.yml によってビルドされるすべてのリリースは、次の項目に紐づいています。

  • このリポジトリ内の保護された sdk-vX.Y.Z ソースタグ。
  • そのタグが指す正確なコミット。
  • エンジンのテストスイートでコミットが検証された後、内部リリースパイプラインによって署名されるリリース承認レコード。このレコードは、コミットとコントラクトファイルのダイジェストをリリースバージョンに紐づけます(releases/ を参照)。

release.yml は、上記すべてが個別に一致しない限り、ビルドも公開も行いません。詳細は scripts/verify_release_authorization.py を参照してください。

署名が導入された 2026 年 9 月以降に作成された各 GitHub Release には、ホイールとともに、sdist と release-manifest.json に加えて、次のものが含まれています。

  • アセットごとの鍵不要の Sigstore 署名バンドル (<asset>.sigstore.json)。release.yml の実行自体によって署名されます。
  • 3 つすべてのアセットを対象とする SLSA ビルド来歴(multiple.intoto.jsonl)。 SLSA generic generator から生成されます。

VERSION にリリースバージョンを設定し、アセットを両方に照らして確認するには (タグ sdk-v1.0.15 の場合、VERSION=1.0.15 とします)。

pipx run sigstore verify identity "algenta_sdk-${VERSION}-py3-none-any.whl" \
  --bundle "algenta_sdk-${VERSION}-py3-none-any.whl.sigstore.json" \
  --cert-oidc-issuer https://token.actions.githubusercontent.com \
  --cert-identity "https://github.com/thyn-ai/algenta-sdk/.github/workflows/release.yml@refs/tags/sdk-v${VERSION}"

slsa-verifier verify-artifact "algenta_sdk-${VERSION}-py3-none-any.whl" \
  --provenance-path multiple.intoto.jsonl \
  --source-uri github.com/thyn-ai/algenta-sdk \
  --source-tag "sdk-v${VERSION}"

workflow_dispatch 経由で release.yml が公開したリリースは、ディスパッチされたブランチから署名されているため、証明書の ID はタグではなく @refs/heads/main で終わります。どちらであるかはバンドルに記録されています。

バージョニング

両パッケージは 1 つの API 契約をラップしているため、同じバージョン番号を共有し、 セマンティックバージョニング に従います。

  • パッチ — バグ修正とドキュメントの変更。API サーフェスに変更はありません。
  • マイナー — 後方互換性のある追加(新しいメソッド、新しい任意フィールド)。
  • メジャー — エクスポートされたシンボル、必須フィールド、または動作に対する破壊的変更。上記の非推奨化期間を通じて事前に告知されます。

リリース履歴は CHANGELOG.md にあります。

コントリビューション

バグ修正、フレームワークとの連携、ドキュメント、テストを歓迎します。CONTRIBUTING.mdをご覧ください。CLAはありません。GitHubの利用規約に従い、コントリビューションはApache-2.0のもとで受け入れ側と提供側の双方にライセンスされます。新しいAPI機能のリクエストには、通常、まずAlgentaの非公開APIへの変更が必要です。生成されたコントラクトファイルに対するPRではなく、機能を説明するイシューを作成してください(この点についてもCONTRIBUTING.mdで説明しています)。

CODE_OF_CONDUCT.mdもお読みください。

  • セキュリティに関する報告 → SECURITY.md(公開イシューにはしないでください)
  • プロジェクトの方針とメンテナンス → GOVERNANCE.md
  • サポートを受ける → SUPPORT.md

コントリビューター

このプロジェクトに貢献してくださる皆さんに感謝します。all-contributors仕様に従い、コードに限らずあらゆる種類の貢献を認識し、感謝しています。

コミュニティ

関連リポジトリ

Algentaチームによる、Algenta関連のオープンソースツールです。Algentaエンジン自体はプロプライエタリですが、以下に挙げるものはすべてApache-2.0です。コードを管理するリポジトリであれば、どこでもイシューやディスカッションを歓迎します。

  • thyn-ai/algenta-sdk(このリポジトリ) — Algenta向けのPythonおよびTypeScript SDKと公式MCPサーバー(packages/mcp/):ガバナンスに基づくデータクエリ、シミュレーション、実行記録付きの意思決定メモリー、承認を伴うエージェント実行。
  • thyn-ai/algenta-integrations — Algenta向けのフレームワーク連携:LangChain、LlamaIndex、pydantic-ai、MAF、Haystack、LiteLLM、Ray Serve、vLLM、Vercel AI SDK、n8n。
  • thyn-ai/mojo-kernels — 人気のPython/TypeScriptライブラリ向けに、ドロップイン型アクセラレーターとして使えるクリーンルーム実装のMojoカーネル。ビット単位で完全に一致する動作と、純粋な言語によるフォールバックを備えています。
  • thyn-ai/security-toolchain — チェックサム検証済みの固定セキュリティツールチェーン(Gitleaks、Opengrep、OSV-Scanner、Trivyの設定、actionlint)。すべてのthyn-aiリポジトリで、ローカルおよびCIで実行されます。
  • thyn-ai/feedback — Algenta関連のオープンソースツールおよびCodna GitHub App向けの公開イシュー受付窓口です。
  • thyn-ai/codna-action — Codna向けのGitHub Action。CLIと同じパッケージ化されたローカルランタイムを使って、CIでリポジトリを修正、レビュー、または保護します。

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。