Axiom — Advanced Math

Axiom — 高度な数学 MCP サーバー

LLM 向けの厳密な記号数学と数値数学 — Model Context Protocol を介した、実際の数式処理システム（Giac/Xcas）とシェルコマンドです。axiom-math として公開されています。

クイックスタート

CLI として、すぐに使えます：

npx -y axiom-math compute 'integrate(sin(x)^3,x)'   # -cos(x)+cos(x)^3/3
npx -y axiom-math verify 'diff(x^3,x) = 3*x^2'      # exit 0 — it holds

MCP サーバーとして、任意のクライアントの設定に追加します：

{ "command": "npx", "args": ["-y", "axiom-math"] }

エージェントスキルとしては、skills/axiom-math/SKILL.md を追加してください。このファイルでは、3 つのコマンドと終了コードをエージェントに説明します。

Axiom を選ぶ理由

LLM は計算ミスをよく起こします。特に、記号数学、厳密な分数、複数ステップの問題で顕著です。Axiom は 2 つのレイヤーを通じて、検証済みの厳密な結果を提供します：

• math.js — 高速な数値評価（算術、三角関数、行列）
• Giac/Xcas WASM — 記号計算（微積分、代数、方程式の求解）

ベンチマーク結果（GLM-5.1、2026 年 5 月）

データセット	ベースライン	+MCP	差分
GSM8K (100)	96.0%	98.0%	+2.0%
MATH L3 (50)	70.0%	80.0%	+10.0%
MATH L4 (50)	50.0%	62.0%	+12.0%
MATH L5 (50)	38.0%	52.0%	+14.0%
CAS-quick (60)	55.0%	70.0%	+15.0%
Omni-MATH ≥7 (50)	0.0%	0–4%	（上限）

主な知見：

• Phase 0 の採点器（LaTeX/Unicode の正規化と記号的同値性）が、すべてのデータセットで最も大きな価値をもたらします
• CAS-quick は 26.7%（採点器導入前の 4 月）から 70%（導入後）に向上しました — 単一の改善としては最大の伸びです
• Omni-MATH ≥7 は現在の LLM+CAS 構成では上限に達しており、根本的に異なるアプローチ（Lean/Coq、ファインチューニング、RAG）が必要です

完全な結果：benchmark/results/ および docs/superpowers/specs/（フェーズごとの分析）

---

機能

Axiom は 3 つの MCP ツールを公開します。ほとんどの処理は compute を通じて行われます。これは CAS 形式の問題文字列を解析し、適切な内部エンジンに振り分ける単一の窓口です。そのため、呼び出し側が覚えるツールは 1 つで済みます。

ツール	目的
compute	あらゆる数学の問題を解きます。CAS 形式の文字列（solve(...)、diff(...)、det([[...]])、C(10,3)、2+3*sin(pi/4)）または任意の Giac/Xcas 式を渡します。
verify	記号的および／または数値的な方法で、数学的な主張（恒等式、解、計算）を独立して検証します。
plot	2D 関数グラフを SVG 画像として描画します。

compute の対象範囲

compute は CAS 形式の動詞を認識し、以下の各分野に振り分けます。認識できないものは、Gi​​ac/Xcas の生の評価にフォールスルーします。

分野	動詞／例
算術と単位	2+3*sin(pi/4)、100 km/h to m/s
方程式を解く	solve(x^2-4=0, x)、csolve(...)（複素数）、solve_system([x+y=5, x-y=1], [x,y])
微積分	diff、int、limit、taylor、desolve（任意の階数の ODE、および線形定数係数系）
多変数微積分	gradient、hessian、jacobian、divergence、curl、partial、iint／iiint（重積分）、critical_points、lagrange、tangent_plane、directional_derivative
代数	factor、simplify、expand、partfrac
線形代数	det、inv、eigenvals、eigenvects、rref、rank、tran、ker、qr、lu、cholesky、svd、norm、cond
数論	ifactor、isprime、euler、analyze
組合せ論	C(n,k)、P(n,k)、stirling、bell、catalan、derangements、multinomial
確率	binomial、normal、poisson、geometric、hypergeometric、chi_square、student_t、f_distribution、beta、exponential
仮説検定	t_test（1標本／2標本／対応あり）、anova、chi_square_test
数値計算法	newton、bisection、secant、romberg、simpson
2D 幾何	distance、midpoint、slope、area_*、perimeter、circumference、line_intersection、point_line_distance、angle_between_lines
3D 幾何	distance3d、midpoint3d、dot、cross、vector_norm、angle_vectors、plane_from_points、point_plane_distance、line_plane_intersection、plane_plane_angle、line_line_distance、volume_tetrahedron、volume_sphere、volume_parallelepiped
変換と級数	laplace、ilaplace、fourier／fft／ifft、sum、product
厳密値	to_exact、to_decimal、simplify_fraction
回帰と数列	linear_regression／fit、polynomial_regression、sequence（パターンの識別）

---

インストール

npm パッケージは axiom-math です。 通常の使用ではインストールは不要です。npx が取得してキャッシュします。

npx -y axiom-math compute '2+2'

または、axiom-math コマンドを PATH から実行できるようにインストールします。

npm install -g axiom-math

Node.js >= 20 が必要です。 初回実行時には約 3.8 MB（WebAssembly にコンパイルされた CAS エンジン）がダウンロードされ、数秒かかります。以降の実行では npx のキャッシュが使われます。

ソースから

コントリビューター向け、または変更したビルドを実行する場合：

git clone https://github.com/tufantunc/axiom-advanced-math-mcp.git
cd axiom-advanced-math-mcp
npm install
npm run build

Docker

# Build and run
docker-compose -f docker/docker-compose.yml up -d

# Check logs
docker-compose -f docker/docker-compose.yml logs -f

# Stop
docker-compose -f docker/docker-compose.yml down

---

使用方法

CLI（STDIO トランスポート）

# Run with stdio transport (default)
npm start

# Development mode
npm run dev

Claude Desktop との連携：

// ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "axiom-math",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "axiom-math"]
    }
  ]
}

npm の代わりにローカルのチェックアウトから実行するには、ビルド済みのエントリーポイントを args に指定します。

"args": ["/path/to/axiom-advanced-math-mcp/dist/cli.js"]

コマンドライン

同じバイナリを単発の CLI としても使用できるため、エージェントは MCP の設定なしでスキルとして利用できます。引数なしでは MCP サーバーとして動作し、サブコマンドを指定すると計算を 1 回実行して終了します。

npx -y axiom-math compute 'integrate(sin(x)^3,x)'
npx -y axiom-math compute -q 'solve(x^2-4=0,x)'     # {-2, 2}
npx -y axiom-math verify 'sin(x)^2+cos(x)^2 = 1'    # exit 0 if true
npx -y axiom-math plot 'sin(x)' -o wave.svg
echo 'diff(x^3,x)' | npx -y axiom-math compute -q   # 3*x^2

フラグ	意味
-q	スクリプト用に値だけを出力します
--json	構造化出力
--latex	LaTeX に特化したテキスト（compute のみ）
-h、--help	使用方法、またはサブコマンドの使用方法

終了コード：0 成功 · 1 ツールまたは使用方法のエラー · 2 verify が主張を検証し、偽と判定しました。

2 は数学的な判定を示すため、検証されなかった主張には使われません。解析に失敗したもの、CAS が評価できないもの、または複数の解釈が可能な上付き文字を含むものは、標準出力に何も出さずに 1 で終了します。そのため、axiom-math verify '...' && ... が構文エラーを反証として扱うことはありません。

すぐに使えるエージェントスキルは skills/axiom-math/SKILL.md にあります。

HTTP トランスポート

# Start HTTP server (default: http://127.0.0.1:3000)
npm run start:http

# Development HTTP
npm run dev:http

HTTP トランスポートはステートレスです。各 POST /mcp は個別に処理され、Mcp-Session-Id は発行されず、リクエスト間でセッション状態も保持されません。このサーバーはサーバー起点の通知を送信しないため、失われるものはありません。また、共有状態なしで水平スケーリングできます。

メソッド	パス	動作
POST	/mcp	JSON-RPC メッセージを処理します
GET	/mcp	405 — SSE ストリームは提供されません
DELETE	/mcp	405 — 終了するセッションはありません
GET	/health	準備完了時は 200、CAS エンジンが準備できていない場合は 503

セキュリティ： 認証もレート制限もありません。デフォルトのバインドアドレスは 127.0.0.1 ですが、docker/docker-compose.yml では MCP_HOST=0.0.0.0 が設定されています。ポートを公開する場合は、認証とレート制限を行うリバースプロキシの背後に配置してください。アプリケーション自身はポートを公開しない、動作確認済みの例として docker/reverse-proxy/（nginx + basic auth + クライアントごとの同時実行数上限）があります。 SECURITY.md には、保護される対象、保護されない対象、脆弱性の報告方法など、セキュリティ対策の全容を記載しています。

POST /mcp は、DNS リバインディングを防ぐため、Host ヘッダーも許可リスト（デフォルトでは localhost、127.0.0.1、[::1]）と照合します。悪意のあるページは、被害者のブラウザーに攻撃者のドメインを 127.0.0.1 に解決させ、このサーバーにアクセスさせる可能性があります。ループバック以外の LAN アドレス、ホスト名、リバースプロキシのドメインを通じてサーバーにアクセスする場合は、MCP_ALLOWED_HOSTS を設定してください。設定しないと、すべての POST /mcp リクエストが 403 になります。このチェックは認証ではありません。エンドポイントにアクセスできるホスト名を制限するだけで、リクエスト元については何も制限しません。

環境変数：

変数	デフォルト	説明
MCP_PORT	3000	HTTP サーバーのポート
MCP_HOST	127.0.0.1	HTTP サーバーのホスト
MCP_ALLOWED_HOSTS	ループバックのみ（localhost、127.0.0.1、[::1]）	POST /mcp の Host ヘッダーに対する許可リスト。カンマ区切りで指定します（DNS リバインディング対策）。明示的に値を指定すると、デフォルトに追加されるのではなく、置き換えられます。
AXIOM_EVAL_TIMEOUT_MS	10000	評価ごとのタイムアウト（ミリ秒）。1 回の CAS 呼び出しおよび1 回の js-compute 呼び出し（任意精度整数の処理、算術演算、プロットのサンプリング）を制限するため、値を小さくすると両方の制限が厳しくなります。数値のみ、または ms／s の接尾辞を付けて指定できます（10000、250ms、10s）。タイマーが扱える範囲（1～2147483647ms）に制限されます。数値を含まない値、または正でない値を指定すると、警告を出して 10000 にフォールバックします。未設定または空白のみの場合は、警告なしでデフォルト値が使われます。
AXIOM_INTEGRATION_BUDGET_MS	max(3 × AXIOM_EVAL_TIMEOUT_MS, 30000)	1 回の複数呼び出しを行う数値ルーチン（積分、根の探索）の実行時間上限です。AXIOM_EVAL_TIMEOUT_MS が 1 回の CAS 呼び出しを制限するのに対し、こちらは CAS 呼び出しの合計を制限します。AXIOM_EVAL_TIMEOUT_MS と同様に検証され、無効な値は標準エラー出力に表示されます。
AXIOM_JS_COMPUTE_HEAP_MB	512	任意精度整数の処理と mathjs の評価を実行する子プロセスのヒープ上限です。この上限を超えると、原因となった計算は失敗します。キューに入って後続する呼び出しは置き換え後のワーカーに再送され、サーバーは稼働を続けます。整数の MB 単位で指定でき、接尾辞は任意です（512、512MB、2GB）。値は整数 MB に切り捨てられ、[16, 1048576] の範囲に制限されます。指定値を超える上限に緩和されることはありません。16 未満では子プロセスを起動できず、1048576 を超える場合はこのサーバーが上限を適用します（V8 はそれ以上の値を受け付けますが、約 1.76e13 を超えると size_t の演算がオーバーフローし、要求した値よりも小さいヒープになります）。数値を含まない値のみ 512 にフォールバックします。補正内容はすべて標準エラー出力に表示されます。mathjs を使用するツール（quick_calc、plot）には 48 以上が必要です。実測では、起動時のインポートに約 46MB 必要で、44MB では失敗します。これを下回る場合、ワーカー障害として失敗するのではなく、原因を示してツール名で拒否されます。
AXIOM_COMPUTE_HYGIENE	未設定	1 に設定すると、計算結果の後処理を有効にします。

設定できない上限もあります。100,000 文字を超える結果は返されず、拒否されます。そのため、1:2000000 のような式では、呼び出し元のコンテキストに 2,400 万文字を送る代わりに、要素数が報告されます。

答えに意味がない入力は、回答せずに拒否されることがあります。NaN（0/0 など）になる算術演算はエラーです。無限大の結果は警告付きで返されます。真の無限大と、倍精度の範囲を超えてオーバーフローした値は、計算後には区別できないためです。t 検定では、実際に検定する対象にばらつきが必要です。paired_t では差を比較するため、差にばらつきが必要です。一方、Welch の two_sample_t では、2 つの標本のうち片方にばらつきがあれば十分です。分割表では、カウントが非負であること、すべての値がゼロの行または列がないこと、各行の長さが等しいこと、行と列がそれぞれ 2 つ以上あることが必要です。一元配置 ANOVA では、群内にばらつきがあり、観測数が群数より多いことが必要です。また、統計量自体が無限大にオーバーフローするほど値が大きい場合は、いずれの計算も拒否されます。オーバーフローした統計量は、もはや本来の統計量ではないためです。数値計算法は、解く対象または積分対象の変数に式が依存していない場合、あるいは CAS が数値ではなく記号式で回答した場合に拒否されます。以前は、その記号式の先頭の項が結果として報告されていました。 リストとして記述された微分方程式系 — desolve([y'=z, z'=-y], x) — は、CAS が解く行列形式に書き換えられ、各関数の解が返されます。各成分は方程式を記述した順に返されます。また、[[cos(x),-sin(x)]] だけでは解釈できないため、JSON のエンベロープでは components フィールドに関数名が示されます。

初期条件は、すべての関数について同じ点で指定するか、まったく指定しない必要があります。一部の関数にだけ指定した場合、無視されるのではなく拒否されます。また、次のケースも、それぞれ固有の理由で拒否されます。不明関数について線形でない系、係数が独立変数に依存する系、2 階を超える導関数（y''=z は y'=w, w'=z のように書き換えてください）、方程式が 9 個を超える系、そして CAS が解ききれない系です。

無限大の結果に関するルールは、算術評価にも適用されます。CAS が返す記号的な +infinity — 極限や発散する積分など — は通常の回答であり、警告は付きません。

MCP Inspector

npm run inspect

---

ツールリファレンス

compute

あらゆる数学処理の単一ゲートウェイです。CAS 形式の問題文字列を渡すと、ルーターが解析し、適切なエンジンに振り分けます。

パラメーター	型	説明
problem	string (必須)	CAS 形式の問題。例：solve(x^2-4=0, x)、diff(x^3, x)、det([[1,2],[3,4]])、gradient(x^2+y^2, [x,y])。
domain	real | complex | numeric | exact	定義域のヒント（デフォルトは real）。complex → 複素数解、numeric → 数値計算法を強制、exact → 厳密な記号形式。
precision	integer 1–50	小数点以下の桁数（デフォルトは 10）。
format	text | latex | json	出力形式（デフォルトは text）。json は構造化されたエンベロープを返します。

例：

{ "problem": "solve(x^2 - 5*x + 6 = 0, x)" }
{ "problem": "int(x^2*sin(x), x)", "format": "latex" }
{ "problem": "lagrange(x*y, x+y, 1, [x, y])" }
{ "problem": "volume_tetrahedron([0,0,0],[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1])" }
{ "problem": "binomial cdf n=10 k=3 p=0.5", "format": "json" }

verify

数学的な主張を独立して検証します。モデルが生成した結果に対する、ツールに基づくセカンドオピニオンとして便利です。

パラメーター	型	説明
claim	string (必須)	主張。例："sin(x)^2 + cos(x)^2 = 1"（恒等式）、"x=2 satisfies x^2-4=0"（解）、"diff(x^3, x) = 3*x^2"（計算結果）。
method	numeric | symbolic | both	検証方法（デフォルトは both）。

次の 4 つのフィールドを返します：verified、evaluated、confidence、checks_performed。

最初に確認すべきなのは evaluated です。検証によって利用可能な回答が得られなかった場合 — 主張を解析できなかった、CAS が評価できなかった、または上付き文字に複数の解釈がある場合 — これは false になります。その場合、verified: false は「反証された」ではなく「不明」を意味します。この 2 つを同一視すると、構文エラーが反証として扱われてしまいます。

plot

2D 関数を SVG 画像として描画します。

パラメーター	型	説明
expression	string (required)	描画する関数。例："sin(x)"、"x^2 - 3*x + 1"。
variable	string	変数名（デフォルトは x）。
x_min, x_max	number	X の範囲（デフォルトは −10 … 10）。
y_min, y_max	number	Y の範囲（省略時は自動検出されます）。
width, height	number	画像サイズ（px、デフォルトは 600 × 400）。
title	string	オプションのグラフタイトル。

base64 エンコードされた SVG 画像（軸、グリッド、ラベル、漸近線の検出を含む）とテキストのキャプションを返します。

Prompts

このサーバーは、複数ステップのワークフロー向けに compute／verify を連鎖させる、ガイド付き MCP プロンプトも登録します：solve-step-by-step、analyze-function、verify-identity、convert-units、analyze-dataset、solve-ode-system、regression-workflow。

---

ベンチマークの実行

デフォルトの本番用レシピ（grader-v2 は自動的に含まれます）：

cd benchmark
npm install

# Set provider API key (one of):
export ZAI_API_KEY=...
export ANTHROPIC_API_KEY=...
export OPENROUTER_API_KEY=...

# Run benchmarks (provider defaults from --zai/--anthropic/--openrouter flags)
npm run cas:quick:zai      # CAS-quick (60 problems, ~30 min)
npm run gsm8k:quick:zai    # GSM8K-quick (100 problems, ~30 min)
npm run math:quick:zai     # MATH L3-L5 quick (150 problems, ~75 min)

オプションのアブレーション機能（デフォルトではオフ）

• --features=output-hygiene — ツール出力の後処理（Unicode の正規化、オプションの簡略化、サイレント失敗の警告）。実測では CAS でわずか +1pp。
• --features=grader-v3 — 方程式の RHS 抽出＋カンマ区切りの集合の直接照合。CAS でわずか +1pp。
• --features=self-consistency — N=3 の多数決（分散を低減、コストは 3 倍、CAS では精度向上なし）。

例：

npm run cas:quick:zai -- --features=output-hygiene,grader-v3

各フラグの実測アブレーション分析については、docs/superpowers/specs/2026-05-*-results.md を参照してください。

効果がなかった試み

このプロジェクトでは、5 つのフェーズ（Phase 0–4）にわたって広範なアブレーションを実施しました。以下の実験的なアプローチは実測でテストされ、採用を見送られました：

• Phase 1：\boxed{} の末尾付加を伴う構造化 JSON 出力 — モデルが boxed の内容を LaTeX 形式に言い換え、回答の抽出に支障が生じました。CAS で総合的に性能が低下しました。
• Phase 2：8K トークンの予算（tokens-8k） — 切り詰めからの回復ではなく、モデルが無関係な方向に進む余地を増やしました。CAS で総合的に −6.7pp の性能低下となりました。
• Phase 3：精度向上のための自己一貫性 — N=3 の投票では精度が向上しませんでした（Wang らの文献で報告された向上は CAS では再現できませんでした）。分散低減のための手法としてのみ残しています。
• Phase 4：オリンピック数学専用の足場かけプロンプト — 応答性は向上しました（ツール呼び出しなしの割合が 84% → 74%）が、精度は 0% のままでした。オリンピック数学レベルの問題は、プロンプトエンジニアリングによる介入の対象外です。

各フェーズの問題ごとの分析は、docs/superpowers/specs/2026-05-*-results.md にあります。失敗に関する率直な記録は、プロジェクトのアーカイブとして保存されています。

---

アーキテクチャ

計算ゲートウェイ → ルーター → ドメインハンドラー

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              MCP Protocol Layer (stdio / HTTP)               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
        ┌─────────────────────┼─────────────────────┐
        ▼                     ▼                     ▼
   ┌─────────┐          ┌──────────┐          ┌─────────┐
   │ compute │          │  verify  │          │  plot   │
   └────┬────┘          └──────────┘          └─────────┘
        │  route() → extract args → dispatch
        ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Domain handlers: calculus, algebra, matrix, multivariable,  │
│  geometry / geometry3d, combinatorics, probability,          │
│  hypothesis testing, number theory, numerical methods, …     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
        │                     │                     │
        ▼                     ▼                     ▼
┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐
│   math.js    │     │  Giac/Xcas   │     │ Exact engine │
│ (numerical)  │     │  (symbolic)  │     │ (fractions)  │
└──────────────┘     └──────────────┘     └──────────────┘

compute が呼び出し元にハンドラーの選択を求めることはありません。ルーターが問題文を順序付けられたルールと照合し、一致した抽出器が引数を解析し、ディスパッチャーが対応するドメインハンドラーを呼び出します。一致する入力がない場合は、raw Giac/Xcas にフォールスルーします。

応答形式

テキスト形式の応答は行ごとに構成されており、LLM（およびベンチマークの採点器）が回答を確実に抽出できます：

{
  "content": [
    { "type": "text", "text": "Result: 400/11" },
    { "type": "text", "text": "Decimal: 36.3636363636" },
    { "type": "text", "text": "LaTeX: \\frac{400}{11}" },
    { "type": "text", "text": "" },
    { "type": "text", "text": "The answer is 400/11 (≈ 36.36)" }
  ],
  "isError": false
}

---

ベンチマーク結果

データセット

データセット	問題数	難易度
GSM8K	100	小学校レベルの数学（算術）
MATH L3	50	高校数学
MATH L4	50	高度な高校数学
MATH L5	50	オリンピックレベルの数学
Omni-MATH ≥7	50	専門家レベルの数学

実行方法

コマンドについては、上記のベンチマークの実行を参照してください。簡単に言うと、リポジトリのルートから次のように実行します。

npm run benchmark:zai         # quick sample, GLM-5.1
npm run benchmark:full:zai    # all datasets
npm run benchmark:l5:zai      # one difficulty tier

プロバイダーを変更するには、:zai を :openrouter に置き換えます。benchmark/ ディレクトリは個別の npm プロジェクトで、より細かいスクリプト（cas:quick:zai、gsm8k:quick:zai、…）を用意しています。ルートから実行する npm run benchmark:* は、それらに処理を委譲します。

環境変数：

変数	必要なプロバイダー	説明
ZAI_API_KEY	zai プロバイダー	z.ai API キー
OPENROUTER_API_KEY	openrouter プロバイダー	OpenRouter API キー

---

開発

スクリプト

コマンド	説明
npm run build	TypeScript を dist/ にコンパイルし、WASM アセットをコピーします
npm start	STDIO サーバーを実行します
npm run dev	開発モード（tsx）で実行します
npm run start:http	HTTP サーバーを実行します
npm run dev:http	開発モードで HTTP サーバーを実行します
npm test	ユニットテスト — ビルドは不要です
npm run test:integration	統合テスト — 最初にビルドし、dist/ をテストします
npm run test:watch	ウォッチモードでユニットテストを実行します
npm run test:coverage	カバレッジレポート付きでユニットテストを実行します
npm run typecheck	出力せずに型チェックします
npm run lint	oxlint で lint を実行します
npm run lint:fix	lint の問題を自動修正します
npm run format	Prettier でフォーマットします
npm run format:check	書き込みを行わずにフォーマットをチェックします
npm run inspect	stdio サーバーに対して MCP Inspector を開きます

テスト

テストスイートは分かれています。npm test はユニットテストを実行し、ビルドは不要です。npm run test:integration は最初にビルドして、パッケージ化された dist/ の出力をテストするため、ユニットテストでは検出できない、配布されるバイナリの引数振り分け、MCP ハンドシェイク、終了コードなどを検出できます。

npm test                  # unit
npm run test:integration  # integration (runs npm run build first)
npm run test:watch        # unit, watch mode
npm run test:coverage     # unit, with coverage

テストカバレッジ： ユニットテストと統合テストの成功率は 100% です。現在の件数は頻繁に変わるため、npm test を実行して確認してください。ここでは数値を記載していません。

WASM ビルド（Giac）

npm run build:giac:wasm

# Build a specific upstream ref instead of master
GIAC_REF=v1.9.x npm run build:giac:wasm

このコマンドは scripts/build-giac-wasm.sh を実行します。このスクリプトは docker build で docker/build-giac-wasm/Dockerfile をビルドし（Compose ファイルは使用しません）、giac.wasm.js を src/server/giac/ に直接書き出すため、手動でコピーする必要はありません。Docker Desktop（または別の Docker デーモン）がローカルで実行されている必要があります。タスクごとのビルドログは logs/giac-build/ に保存されます。

---

貢献

バグ報告やプルリクエストを歓迎します。環境のセットアップ方法、CI で実行されるチェック、このコードベースを読むだけでは分かりにくい点については、CONTRIBUTING.mdを参照してください。

---

ライセンス

GNU General Public License v3.0 or later — 詳細はLICENSEを参照してください。

Axiom には Giac/Xcas が組み込まれており、同ソフトウェアは GPL-3.0-or-later でライセンスされているため、結合作品にも同じライセンスが適用されます。詳細とクレジットについては、THIRD-PARTY-NOTICES.mdを参照してください。

GPL はエージェントに影響しますか？

いいえ。 エージェントは Model Context Protocol を介して Axiom と通信します。これは、stdio または HTTP を使う別プロセスです。別々のプログラムが独立して通信する場合、それらは結合作品ではないため、Axiom を独自のエージェントと並行して実行しても、どのライセンスを使用しているかにかかわらず、コードにライセンス上の義務は生じません。サービスとしての実行を含め、GPL の下でソフトウェアを実行することに制限はありません。

コピーレフト条項が適用されるのは、Axiom 自体を再配布する場合、つまり変更の有無を問わず、他者に提供する製品に組み込んで同梱する場合です。その場合は、GPL-3.0 に基づいてソースコードを提供し、通知をそのまま保持してください。