Vinv

VinvAI

AI エージェントがコードベースをテスト、修正、最適化するためのツールです。

Vinvはランタイムトレースを、そのトレースを生成した正確なソースコードに結び付け、その証拠を普段お使いのコーディングエージェントに渡し、修正が実際に機能することを確かめるためにコードを再実行します。**新たなコーディングエージェントではなく、すでにお使いのエージェントを支える証拠レイヤーです。**エージェントが修正を提案し、Vinvが検証します。

エディター拡張機能 ワンクリックでインストール

MCP サーバー 16 個のツール — 追加先

動作を見る · 機能 · 内部の仕組み · 2分間のデモ

_{ワークスペースコンテキストは一度構築すれば、すべてのエージェントが同じ .vinv/ ストアを読み取れます。}

Vinv の理由

現在、開発者の84％がAIコーディングツールを利用している、または利用する予定です。しかし、その出力を信頼する人（33％）よりも、信頼していない人（46％）のほうが多く、信頼していない人の割合は1年でほぼ倍増しました（Stack Overflow 2025、49k人の開発者）。

原因はおなじみです。エージェントが間違ったハンドラーを編集し、戻り値の形式をでっち上げ、サーバーが起動すらしないのに自分で自分の宿題を採点します。またはループに陥ります。テストに失敗し、エージェントが同じ関数を編集し、またテストに失敗する。「確認させてください」にコンテキストウィンドウを浪費します。

どちらの失敗にも共通する根本原因があります。**エージェントは、コードが実行される様子を見たことがありません。**静的なテキストだけをもとに判断しています。

業界はコードの作成を自動化しましたが、コードの検証はすべて手作業のままです。Vinv は検証を自動化し、その後に問題の発見と修正を行います。

インストール

Vinv は、エディター拡張機能、CLI、またはあらゆるエージェント向けの MCP サーバーとして、3つの方法で利用できます。いずれも同じローカルエンジンを使用します。

エディター拡張機能

ワンクリックで、vinv.ai からインストールできます。エディター（VS Code、Cursor、Windsurf、VSCodium、Trae、Insiders）で拡張機能が直接開きます。掲載ページは Open VSXと VS Code Marketplaceにあります。

または、エディターの CLI からインストールします。

_{初回実行時にエンジンをビルドします。Rust インデックスのコンパイルが中心で、約3分かかります。また、初回のみ約100 MBのローカル埋め込みモデルを取得します（uvとRustが必要です）。最初のトレースはその約1分後に取得でき、その後はすべて数秒で完了します。}

CLI（Python エンジン）

pip install vinv          # every engine as a console script
# or run one with zero install:
uvx --from vinv exerciser campaign <repo> --budget 20

MCP サーバー（あらゆるエージェント向け）

Claude Code、Cursor、または任意の MCP クライアントに Vinv のツールを追加できます。グローバル設定は1つだけで、MCP ルートを通じて開いているワークスペースを自動的に検出します。

Claude Code、Codex、Gemini CLI では、現在のフォルダーだけでなく、開くすべてのフォルダーに対して一度だけインストールします。

claude mcp add --scope user vinv -- npx -y vinv-mcp

codex mcp add vinv -- npx -y vinv-mcp

gemini mcp add --scope user vinv npx -- -y vinv-mcp

_{Claude Code は現在のディレクトリを、Gemini CLI は現在のプロジェクトをデフォルトとして使用するため、どちらも --scope user を指定します。Codex は常に ~/.codex/config.toml に書き込み、スコープフラグはありません。}

_{その他のクライアント：mcpServers.vinv の下に { "command": "npx", "args": ["-y", "vinv-mcp"] } を追加します。詳細はvinv-mcpをご覧ください。16個のツールを利用できます。セマンティック検索、デッドコード、障害箇所の特定、ランタイム値／スライス／カバレッジ、検証／最適化ループが含まれます。}

git clone https://github.com/VinvAI/VinvAI ~/.vinv/engines && cd ~/.vinv/engines && ./install.sh

git clone https://github.com/VinvAI/VinvAI $HOME\.vinv\engines; cd $HOME\.vinv\engines; .\install.ps1

実行 → テスト → 発見 → 証明。 Vinv に Python リポジトリを指定すれば、あとはすべて Vinv が行います。コードの変更も API キーも不要です。

flowchart LR
  T[Trace] --> I[Index] --> S[Serve MCP] --> V[Verify] --> L[Learn] --> T

• 実行 — 編集なしでトレースを有効にしてすべてのサービスを起動し、実際の実行からタイミング、引数、戻り値、呼び出しツリーを記録します。
• テスト — すべてのエンドポイントに実際のリクエスト（有効値、境界値、負の値、認証済み）を送信し、各レスポンスを回帰テストケースとして保存します。
• 発見 — 実際に壊れた箇所や遅くなった箇所（サーバーエラー、クラッシュ、レイテンシのホットスポット、デッドコード）を明らかにし、それぞれを正確なソース行に結び付けます。
• 証明 — エビデンスをすでに使用しているエージェントに渡し、修正前に作成した、エージェントには見せない受け入れテストで修正を検証します。出力が少しでも変わる「高速化」変更は自動的に元に戻されます。

_{唯一の LLM はお使いのエージェントです。新たな費用も、モデル選択も、プロバイダーのキーも不要です。詳しい手順はvinv.ai/#under-the-hoodをご覧ください。}

実際の動作を見る

ラボでのベンチマークではありません。実際のプロジェクト（scikit-learn、watermarks-remover、semantica、FastAPI、Typer、smolagents）で見つけた問題で、すべて元プロジェクトのスレッドを開いて確認できます。すべて Vinv をインストールした Cursor で Composer 2.5 を実行して得られたものであり、最先端モデルを使ったものではありません。成果を生み出したのはモデルではなく、エビデンスです。 スクリーンショット付きの全事例はvinv.ai/#catchesをご覧ください。

デッドコード — 実行されなかった事実で証明

静的解析ツールが証明できるのは、*"これを参照しているものはありません"ということだけです。Vinv は、"トレースで一度も実行されていない"*ことを証明し、トレースされなかった各コード領域を、今もそこを指している呼び出し元とともに示します。そして、統合、削除、維持のどれにするか、エージェントが判断できるようにします。

_{semantica#1176 は、この取り組みを一つのスレッドで示す事例です。メンテナーが下流からインポート可能なシンボルを 2 個指摘したため、Vinv は非推奨の警告を付けて復元し、同じメンテナーがマージしました。}

最適化 — 効果の証明が必要な高速化

すべての呼び出しの時間を計測し、時間を消費したシンボルに計上します。候補となる修正が採用されるのは、対応のあるブートストラップ法による 95% 信頼区間が 0 を上回り、かつ動作テストスイートの再実行結果がバイト単位で完全に一致した場合に限られます。速くなっても挙動が変わる修正は自動的に元に戻されます。

バグレポート — 実行中にのみ発生するバグ

スキャナーはソースコードを読み、推測します。Vinvはサービスを実際に動かし、その応答を監視します。

• 実行 — 発見したすべてのエンドポイントに、誰も用意していない入力を使ってリクエストします。
• 判定 — 500が返っただけでは問題とは判断しません。オラクルが、本来返されるべきステータスを示します。
• 引き継ぎ — 再現用コマンド、呼び出し元のチェーン、実際の引数値を含む証拠パックとして出力します。

fastapi/full-stack-fastapi-template（約44k★）では、認証済みエンドポイントの一括検査によってディスカッション #2454が作成されました。本来は4xxを返すべき入力に対して500を返すエンドポイントが4つ見つかり、それぞれに再現手順が添えられていました。その後、別のコントリビューターがmasterに対して4件すべてを再現し、ファイル名と行番号を報告しました。「masterで確認しました。4件とも実際に発生します。」

Vinvがエージェントに提供するもの

修正したい内容ごとにまとめた、ひとつのループです。各機能から、サイト上の実際のウォークスルーにアクセスできます。

コードベースを理解する → vinv.ai/#what-it-does

• セマンティックコード検索 — 意味を指定して検索すると、ローカルモデルで埋め込み処理されたdefの本体と行番号を含むシンボルが、関連度順に表示されます。
• コードグラフ — すべてのシンボルと呼び出しエッジを記録した永続的なマップです。保存時に差分更新され、ライブのランタイムオーバーレイも表示します。
• ランタイムトレース — コードを変更せずにトレースできます。呼び出しごとの時間、メモリ、引数、戻り値、エラーを取得し、ソースコードと結び付けます。
• Vinvに質問 — 実行中のシステムについて平易な英語で質問できます。回答では正確なトレース範囲とソースコードの行を引用し、証拠で裏付けられない主張をブロックする決定論的な批評機能も備えています。

実際に何が壊れたのかを見つける → vinv.ai/#catches

• 原因の候補を順位付け — 失敗が発生すると、実際の成功・失敗リクエストに対する障害箇所特定スコアでシンボルを順位付けし、実際のエラーメッセージを添えて表示します。
• 動作検査ツール — Vinvはトラフィックを待ちません。発見したすべてのエンドポイントを自ら実行し、トンプソンサンプリングのバンディットで戦略を選び、すべての応答を永続的な回帰テストケースとして蓄積します。

不要なコードを整理する → vinv.ai/#what-it-does

• デッドコードのセクション — トレースされていない領域を、「参照なし」と「ライブコードから到達可能だが実行されていない」に分類します。それぞれ、まだ参照しているライブな呼び出し元と、理由を添えた保持または削除の判定を表示します。

レイテンシを削減する → vinv.ai/#what-it-does

• 削減可能な時間 — 実際に取り戻せるミリ秒数でレイテンシのホットスポットを順位付けし、それぞれを推測ではなく、予測してから実証する最適化として実行します。

修正を信頼する → vinv.ai/#under-the-hood

• 検証済みの修正 — エージェントには見えない状態で、起動からライブポートまでを再現し、受け入れテストを実行します。ワンクリックですべてのエピソードによる変更を元に戻せます。
• ジャーニー — 検証内容をひとつのウォークスルーで確認できます。すべてのサービスに続いて、各エンドポイントの呼び出しツリー、レイテンシのフレームグラフ、正確な入力 → 出力を表示します。独自のテスト入力を追加するフォームもあり、エンジンがそれを継続的に再実行します。
• 自動操縦 — ワンクリックで、発見 → セットアップ → トレース → 検査 → 修正 → 検証を、成功するか予算に達するまで実行します。新たなトレースエラーが発生すると、グラフの赤いリングに気付く頃には修正エピソードがすでに実行に移されています。
• 検出結果 — 問題のクラスタ、ペアード・ブートストラップの信頼区間を含む最適化エピソード、種類別の回帰差分、エージェントが直接利用できる機械可読形式のfindings.jsonを提供します。

対象範囲について: まずはPython — サービスとAPIです。他の言語でもインデックス、グラフ、根拠に基づく質疑応答を利用できますが、ランタイムの証拠にはまだ対応していません。次はTypeScriptとGoです。

エージェント単体 vs エージェント + Vinv

Vinv のもとでエージェントが報酬を不正に獲得できない理由

Vinv はすべての実行時トレースを、それを生成した正確なコードにひも付け、その結合から構築したコンテキストグラフをエージェントに渡します。これにより、エージェントは雰囲気ではなく証拠に基づいて主張できます。そして、エージェントが成功を主張しても、Vinv はそれを鵜呑みにしません。

• 受け入れテストは修正前に作成され、ワークスペースの外に不透明なトークンを使って保存されます。壊れたコードで決定論的に2回失敗しなければならず、修正前に通るテストは破棄されます。
• 観測可能な出力を少しでも変える「高速化」修正は自動的に取り消されます。動作スイートの再実行結果がバイト単位で完全に一致し、高速化の対応付きブートストラップ95％信頼区間がゼロを除外しなければなりません。
• 意図的な4xx拒否は修正すべき「エラー」ではありません。欠陥分類器は、サービスが正しく拒否している場合と、サービスが壊れている場合を見分けるため、エージェントに、攻略するしかない偽の目標が与えられることはありません。
• 2つの試行が進展しなくなった場合、ナッシュ交渉に基づく停滞判定器は、探索者の立場と監査者の立場の両方が、あなたに尋ねるより続行するほうを厳密に選好する場合に限り、続行します。

Vinv のリリース判定を行うのは Vinv です。これらの数値は、このリポジトリでループを実行して得られたものです。

_{報酬、傾向スコア、ゲーティングの計算を含む学習の全過程は、各主張に file:line を付けて docs/learning.md に記載されています。テストのオントロジーについては docs/testing-ontology.md をご覧ください。}

お使いのエージェントで動作

1 つのコマンド（Register Vinv MCP in Agent Tools）で、検出されたすべてのエージェントにサーバーを登録します。

pip install vinv を実行すると、すべてのエンジンがコンソールスクリプトとしてインストールされます。または、単体で使用することもできます。

プライバシー

• すべてのデータはお使いのマシン上に保存されます — リポジトリごとの状態は .vinv/（自動的に gitignore に追加）、マシンごとの状態は ~/.vinv/ に保存されます。アカウントも API キーも不要で、テレメトリも一切ありません。
• 送信するリクエストは 1 件だけで、内容を確認できます：リリースの不具合やセキュリティに関する通知のみを目的として、アクティベーション時に notices.vinv.ai から静的な JSON ファイルを取得する GET リクエストです。クエリ文字列や識別情報はなく、アップロードもありません。最長でも 12 時間に 1 回です。vinv.notices.enabled で無効にできます。
• ダウンロードするのは埋め込みモデル（Hugging Face、1 回のみ、約 100 MB）だけです。それ以外はすべてこのリポジトリからビルドします。
• トレースに保存するのは、生の値ではなく、サイズを制限した要約です。機密性の高いパラメーター名（password、token、api_key、…）はマスキングされ、記録されることはありません。
• Vinv が通信する LLM は、お客様が設定したコーディングエージェントの CLI だけです。認証にはその CLI 独自の認証情報を使用します。

貢献とライセンス

CONTRIBUTING.mdをご覧ください。uv sync、index/でのcargo build、extension/でのnpm install && npm run checkを実行し、tests/e2e/planted_bug_golden/run.pyが成功する状態を保ってください。初めて取り組むのに適した課題にはラベルが付いています。参加することで、行動規範に同意したものとみなされます。脆弱性を報告するには、SECURITY.mdをご覧ください。Apache License 2.0 © 2026 VinvAI。