Agent Radar

Agent Radar

根拠に基づいてAIツールを選び、誇大広告に惑わされない。

Agent Radarは、AIエージェント、スキル、MCP サーバー、CLI、フレームワーク、プロンプト／ルールを対象とした、構造化された評価・推薦ナレッジベースです。開発者やコーディングエージェントが、「このタスクに合うツールはどれか、信頼する前に何を知っておくべきか」という実用的な疑問に答えられるよう支援します。

単なるリンク集をもうひとつ公開するのではなく、Agent Radarは断片化したエコシステムの情報を、ツールカード、理由を説明できる評価、タスクに基づく推薦、リスク情報、エージェントが読み取れるデータへと変換します。

Agent Radarを選ぶ理由

AIツールのエコシステムは、ひとりの開発者が評価できる範囲を超える速さで拡大しています。名称やカテゴリーは重複し、ドキュメントの品質にはばらつきがあります。また、人気が高くても、タスクへの適合性、統合コスト、メンテナンス状況、権限、信頼性についてわかるとは限りません。

Agent Radarは、意思決定のためのレイヤーを加えます。

• 人気よりタスクへの適合性。 推薦は、全体的なランキングではなく、実行する作業を基点にします。
• マーケティングより根拠。 情報源、更新時刻、出所、確信度を確認できます。
• 不透明な順位付けより説明。 評価や推薦には、理由、トレードオフ、不適切となる条件が示されます。
• 実行前に安全性を確認。 権限、信頼性、データフロー、本番環境への影響に関するリスクに応じて、推薦の範囲を狭めたり、推薦をブロックしたりできます。
• 人間とエージェントの両方に対応。 同じレビュー済みのナレッジを、Web UI、静的データ、HTTP エンドポイント、MCP から利用できます。

利用できる機能

構造化されたツール情報

ツールカードでは、ツールの種類を問わず一貫した形式で、機能、適したタスク、制約、統合方法、メンテナンス状況、権限、既知のリスク、情報源、確信度を確認できます。

説明可能な評価

評価には、タスクへの適合性、メンテナンス状況、ドキュメント、統合コスト、セキュリティリスク、根拠の品質が反映されます。スコアが、根拠やリスクの背景に取って代わることはありません。

タスクに基づく推薦

開発タスク、環境、希望するツールの種類、許可する権限、リスク許容度を指定してください。Agent Radarは、適合する理由、リスク、代替案、慎重な次のアクションとともに候補を返します。

Action	Meaning
use	記載された範囲内であれば、適切な選択肢を計画に含められます
compare	複数の選択肢について、トレードオフの検討が必要です
ask_human	権限、アカウント、本番環境、または不確実性の境界について確認が必要です
avoid	選択肢または操作が、許容できない安全性または品質の境界を越えています
no_reliable_match	信頼できる推薦を行うための情報がカタログにありません

エージェントが読み取れる意思決定のコンテキスト

JSON、JSONL、HTTP、MCP の各インターフェースを通じて、コーディングエージェントは、人間向けのページをスクレイピングすることなく、カタログの検索、ツールカードの確認、推薦のリクエスト、評価理由の説明を行えます。

仕組み

reviewed public sources
  -> normalized Tool Cards and provenance
  -> explainable ratings and risk signals
  -> task-oriented retrieval and recommendation
  -> deterministic safety enforcement
  -> provider-backed evaluation and release gates
  -> Web, JSON/JSONL, HTTP API, and MCP

収集はソースレジストリによって管理されます。候補は、信頼できる推薦データに入る前に、正規化、検証、レビュー、採用、昇格の各ゲートを通過します。動的な推薦では、タスクの解釈と候補の選定にLLMを使用する一方、ローカルの決定論的ロジックが既知のツールを検証し、安全性の境界を適用します。

v0.7のデータパスでは、GitHubトピック agent-skills の現在の公開リポジトリ上位2件も検出し、条件を満たす skills/**/SKILL.md マニフェストを展開して、スキルごとに1つのツールカードを作成します。リポジトリの順位は検出の根拠であり、品質の根拠ではありません。各ビルドで保持されるのは、取得に成功したスキルのマニフェストのみです。スキルの生テキストは取り込み時のエビデンス内にとどまり、推薦プロバイダーに送信されることはありません。

対象ユーザー

• AI ファーストの開発者：具体的なタスクに適したエージェント、Skills、MCP サーバー、CLI、フレームワークを選ぶ開発者です。
• コーディングエージェントのユーザー：ツールの選定に、理由、権限、リスク、追跡可能な根拠も含めたいユーザーです。
• AI プラットフォームチーム：開発者向けに、信頼できて再利用可能なカタログと意思決定レイヤーを構築するチームです。
• ツールのメンテナー：機能、制限、情報源を正確に表現したいメンテナーです。

信頼性と安全性

Agent Radar は、より安全な選定を支援するために設計されており、実行を許可するものではありません。

• 情報源とフィールドレベルの根拠を追跡できます。
• 不明、古い、または相反する根拠がある場合、信頼度は低下します。
• 権限とデータフローは、推奨の価値と並べて表示されます。
• ツールがタスクに強く適合していても、リスクの高い操作には人間による確認を必須にできます。
• 情報源が不明なコード実行は保守的に扱われ、プロバイダーの出力によって評価が引き上げられることはありません。
• 重大な安全性のケースが失敗した場合、欠落している場合、または実行されていない場合、レビュー済みリリースはブロックされます。

Agent Radar は、サードパーティ製ツールを自動的にインストール、許可、実行することはありません。セキュリティスキャナー、依存関係の監査、組織のポリシー、本番環境に影響する操作に対する人間のレビューに代わるものではありません。

Agent Radar の利用方法

Web UI

レビュー済みカタログの閲覧と絞り込み、タスクの説明、推奨内容の確認、詳細なツールカードの表示、Tools および Evaluation ワークスペースでの評価根拠の確認ができます。

静的データ

レビュー済みバンドルでは、バージョン管理されたツールカード、評価結果、検索インデックス、ゴールデンクエリ、評価サマリー、マニフェスト、来歴、品質根拠を、JSON または JSONL アーティファクトとして公開します。

HTTP API

Worker は、読み取り専用の次のエンドポイントを公開します。

• /api/search_tools
• /api/get_tool_card
• /api/recommend_tools
• /api/explain_rating
• /api/version

インストール可能なエージェントスキル

オープンな Agent Skills CLI を使って、リポジトリが管理する agent-radar Skill をインストールします。

npx skills add zation/agent-radar --skill agent-radar

Codex では、$skill-installer に依頼して、次の場所から Skill を直接インストールすることもできます。

https://github.com/zation/agent-radar/tree/main/skills/agent-radar

この Skill はローカルファーストです。明示的な sync コマンドを実行すると、互換性のある最新のレビュー済みツールカード、評価、検索インデックスがバージョン管理されたキャッシュにダウンロードされます。クライアントは、アクティブなローカルリリースを切り替える前に、v1 チャンネル、リリースマニフェスト、ファイルサイズ、SHA-256 チェックサム、レコードスキーマを検証します。その後は、MCP もプロバイダーキーもタスクの送信も必要とせずに、検索、ツールカードの確認、評価の説明、推奨コンテキストの構築を行えます。更新に失敗した場合は、最後に検証されたリリースがアクティブなまま維持されます。呼び出されると、Skill は Agent Radar が使用中であることを通知します。クライアントが正常に返した結果にはすべて source: "agent-radar-skill" が含まれ、Agent Radar に基づく回答の末尾には、検証済みのリリース ID とデータバージョンが記載されます。監査用に、構造化された結果にはコミット SHA も含まれます。

MCP

/api/mcp は、公式 TypeScript SDK v2 beta で構築されたステートレスな Streamable HTTP MCP インターフェースを提供します。search_tools、get_tool_card、recommend_tools、explain_rating を公開します。これら4つのツールは、ツールの実行とインストールに関して読み取り専用です。/api/mcp_manifest では、よりシンプルな HTTP 統合向けに、同じ共有コントラクトを公開します。

recommend_tools は、通常のクエリと任意のモデルをツール入力として受け取ります。リクエストごとのプロバイダー認証情報は、任意のシークレットヘッダー X-Agent-Radar-LLM-API-Key でのみ送信され、ツールスキーマやレスポンスには含まれません。このヘッダーがない場合、Worker は設定済みのサーバー側フォールバックを使用できます。

リモート専用の Agent Radar MCP サーバーは、本番の Streamable HTTP エンドポイントと証拠に紐づいた GitHub OIDC 公開を基盤として、公式 Registry に io.github.zation/agent-radar として公開されています。以下のいずれかの掲載先から接続して使用できます。

本番環境での完了には、機能スモークテストの前にリリース ID の一致が必要です。限定的なポーリングで、/api/version から取得した不変のタグとコミット SHA が完全に一致することを確認し、その後 MCP の initialize.serverInfo.version がそのタグから導出された SemVer と一致する必要があります。Registry への公開前にも同じゲートを再度実行するため、以前のエッジバージョンが新しいリリースとして通過することはありません。

• Smithery: zation/agent-radar
• 公式 MCP Registry: io.github.zation/agent-radar

ドキュメント

• 製品概要
• ユーザーワークフロー
• システムアーキテクチャ
• データモデル
• 評価ルール
• レコメンデーションエンジン
• 評価計画
• セキュリティと信頼
• デプロイと運用
• Web UI
• デリバリー作業

開発とコントリビューション

ローカル環境のセットアップ、開発コマンド、データ生成、評価、テスト、トラブルシューティングについては、開発ガイドを参照してください。

コーディングエージェントとコントリビューターは、プロジェクトを変更する前にAGENTS.mdも読む必要があります。ここでは、ドキュメントの優先順位、必須の検証、安全な自動操作、人間による確認が必要な変更を定めています。