irrational について
irrationalは、意思決定の推論を検討する個人やエージェント向けの、認知バイアスの対抗的レビューです。出典付きの22項目のバイアス一覧と固定の監査手順を提供し、AIモデルの実行や意思決定の保存は行いません。
主な機能
- 01意思決定の対抗的な監査
- 0222項目の認知バイアス一覧
- 03バイアス項目に検証済み出典を付与
- 04応答言語の指定
- 05解析可能な構造化JSONの出力
活用シーン
- 01システム刷新などの重大な技術判断を検討
- 02計画におけるサンクコストの影響を確認
- 03エージェントの推論草案に反論を加える
- 04バイアスの定義と関連する問いを参照
MCP 対応
MCP サーバーは analyze_decision、list_biases、get_bias を公開します。クライアントは意思決定の対抗的な監査やバイアス一覧の参照に利用でき、推論はクライアント側のモデルが行います。
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。
https://irrational.pages.dev/mcp/serverclaude mcp add --transport http urbanmorph-irrational https://irrational.pages.dev/mcp/server{"mcpServers":{"urbanmorph-irrational":{"type":"http","url":"https://irrational.pages.dev/mcp/server"}}}Cursor で開く{"servers":{"urbanmorph-irrational":{"type":"http","url":"https://irrational.pages.dev/mcp/server"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"urbanmorph-irrational":{"type":"http","url":"https://irrational.pages.dev/mcp/server"}}}{"mcpServers":{"urbanmorph-irrational":{"serverUrl":"https://irrational.pages.dev/mcp/server"}}}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。
ツール
3| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| mode | enum | いいえ | forward = これから行う意思決定、retrospective = 過去の意思決定/結果の振り返り。forward | retrospective |
| judgment | string | はい | 意思決定/判断を 1 行で記述します。 |
| language | string | いいえ | 任意。監査文に使用する自然言語(例:"Tamil"、"Spanish")。結果を引き続き解析できるよう、バイアス ID は標準の英語表記のままにします。デフォルトは英語です。 |
| reasoning | string | いいえ | 判断に至った経緯(監査に必須)。 |
| structured | boolean | いいえ | 任意。デフォルトは false で、監査結果は読みやすい文章で返されます。true に設定すると、監査結果を保存または比較するパイプライン向けに、機械解析可能な JSON オブジェクト(バイアスの ID/キーは英語)を取得できます。 |
詳細
Irrational
あなたの心が犯す間違いを知るためのフィールドガイドと、独自の AI や任意の MCP エージェントから呼び出せる、オープンな敵対的行動バイアスエンジンです。
→ irrational.pages.dev · フィールドガイド · MCP 経由で接続 · 情報源
Irrational は AI モデルを実行しません。 厳選された敵対的フレームワーク、22 種のバイアスカタログ、ステートレスな仕組みを、公開フィールドガイドとオープンな MCP ツールとして提供します。推論は、あなたやエージェントがすでに使っているモデルが行います。API キーは不要です。意思決定は保存されません。情報が外部に送信されることもありません。
最先端のモデルはすでにバイアスを知っているため、その価値は情報面ではなく、行動面にあります。通常の LLM は同意するように訓練されていますが、Irrational には、エージェントが自身の推論の草案に対しても体系的に実行できる、固定された敵対的な契約(自分にはバイアスがあると仮定し、肯定を拒み、反対側の論を述べる)があります。
監査の例
あなた:「6 年前のバックエンドを今年、ゼロから書き直すべきです。うまくいった概念実証にすでに 2 か月費やしていて、6 か月で完了できると確信しています。」
結論:一気に全面刷新する計画は承認しないでください。まず最悪のモジュールを切り離して改修し、3 か月後に厳格なチェックポイントを設けましょう。6 か月計画が成功する確率は約 25%で、主な要因はサンクコストと計画錯誤です。
監査:「概念実証に 2 か月費やした」という時間は、どちらにしても戻りませんが、判断を大きく左右しています(サンクコスト)。「約 6 か月」という見積もりは、参照クラスのない最善のケースです。成熟したシステムの書き直しには、通常 2~3 倍の時間がかかります(計画錯誤)…
結論を先に示し、すべてのバイアスをあなた自身の言葉に結び付け、出典を明記したカタログに基づいています。実例の全容を見る →
AI に追加する
io.github.urbanmorph/irrational として**公式 MCP Registry** に登録されています。任意の MCP クライアントをライブエンドポイントに接続できます。インストールもキーも不要です。
# Claude Code
claude mcp add --transport http irrational https://irrational.pages.dev/mcp/server
…または、任意の MCP クライアントを https://irrational.pages.dev/mcp/server に接続します。
{
"mcpServers": {
"irrational": {
"type": "http",
"url": "https://irrational.pages.dev/mcp/server"
}
}
}
ツール:analyze_decision(敵対的監査)・list_biases・get_bias。別の言語で回答するには language を、解析可能な JSON を得るには structured: true を指定します。
内容
- フィールドガイド:バスター・ベンソンが提唱する、脳が解決する 4 つの問題ごとに分類された 22 種の認知バイアス。それぞれに、バイアスの影響を断ち切る問いと、検証済みの引用文献が付いています。
- エンジン:
analyze_decision、list_biases、get_biasを公開する MCP サーバーです。analyze_decisionは、モデルが実行する、結論を先に示した 指示 を返します。規律はこちらが担い、推論はあなたが行います。 - ウェブフォージ:意思決定を入力すると、ブラウザー内で敵対的なプロンプトを組み立て、あなたの AI に引き渡します。ここではモデルを実行しません。
- 紙とペンによる監査:手法全体をまとめた印刷可能な 1 ページです。
技術スタック
Astro(完全な静的サイト)・Cloudflare Pages・Pages Function として実装した、依存関係のない自作の JSON-RPC MCP エンドポイント。実行時モデルもデータベースもありません。単一の信頼できる情報源である src/data/biases.ts から、ウェブサイトと MCP の両方にデータを提供します。
開発
npm install --ignore-scripts # we don't use image optimization, so skip sharp's native build
npm run dev # http://localhost:4321
npm test # vitest, engine + catalogue (29 tests)
npm run build # static pages
MCP エンドポイントは Cloudflare Pages Function です。ローカルで実行するには、npx wrangler pages dev dist を使います。
コントリビュート
翻訳、バイアスの提案、具体例の作成を歓迎します。CONTRIBUTING.md をご覧ください。このプロジェクトでは、公開されている PDGI スコアカード も提供しています。
ライセンス
コードは MIT です。バイアスカタログのテキスト(定義、例、および src/data/ 内の編集済み文章)は、追加で CC-BY-4.0 の下でも利用できます。すべての主張には出典を記載しています。/sources をご覧ください。
Urban Morph が制作しました。
コメント
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。
