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JIT Tool Synthesis

by EyeSeeThru
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TypeScript
Remote

JITツール合成 v4

LLMを活用したオンデマンドのツール生成、人間による承認、および安全な実行環境を提供します。

概要

このシステムは、LLMを使用してTypeScriptツールを動的に生成し、実行前に人間の承認を求め、サンドボックス環境で実行します。

Related MCP server: Code Mode MCP Server

アーキテクチャ

┌─────────────┐     ┌──────────────┐     ┌─────────────┐
│ Synthesizer │────▶│   Approval   │────▶│  Sandbox    │
│   (LLM)     │     │ (Human Gate) │     │ (Execution) │
└─────────────┘     └──────────────┘     └─────────────┘
       │                   │                    │
       ▼                   ▼                    ▼
  Generates TS        Waits for            Runs in
  tool code          human approval       isolated env

コンポーネント

ファイル

目的

synthesizer.ts

OpenAI互換のLLMを使用してツールコードを生成

approval.ts

人間による承認ゲート — 実行前に承認が必要

sandbox.ts

生成されたコードのための安全な実行環境

registry.ts

ツールの永続化とストレージ

server.ts

MCPサーバー統合

config.ts

ランタイム設定管理

プロバイダー非依存

このツールはあらゆるOpenAI互換のLLM APIで動作します：

  • OpenRouter — 100以上のモデル (Claude, GPT, Llamaなど)

  • OpenAI — GPT-4o, o3など

  • Ollama — ローカルモデル (Llama, Qwenなど)

  • LM Studio — GUI付きローカルモデル

  • Groq — 高速推論

  • その他 — OpenAI互換のあらゆるAPI

セットアップ

# Install dependencies
npm install

# Copy environment template
cp .env.example .env

LLMプロバイダーの設定

.envを編集してプロバイダーの詳細を設定します：

# Option 1: OpenRouter (default - 100+ models)
LLM_API_KEY=your-openrouter-key
LLM_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1
LLM_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4-6

# Option 2: OpenAI direct
LLM_API_KEY=sk-...
LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
LLM_MODEL=gpt-5.4

# Option 3: Ollama (local)
LLM_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
LLM_MODEL=llama-3.3

# Option 4: Groq
LLM_API_KEY=gsk_...
LLM_BASE_URL=https://api.groq.com/openai/v1
LLM_MODEL=llama-3.3-70b-versatile

使用方法

ビルド

npm run build

MCP Inspectorでのテスト

すべてが動作することを確認する最も速い方法：

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/server.js

MCPクライアントへの接続

このサーバーはあらゆるMCPクライアントで動作します。設定例：

Claude Desktop — Claude DesktopのMCP設定に追加：

{
  "mcpServers": {
    "jit-tool-synthesis": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/jit-tool-synthesis/dist/server.js"],
      "env": {
        "LLM_API_KEY": "your-api-key",
        "LLM_BASE_URL": "https://openrouter.ai/api/v1",
        "LLM_MODEL": "anthropic/claude-sonnet-4-6"
      }
    }
  }
}

Claude Code:

claude mcp add jit-tools node /absolute/path/to/jit-tool-synthesis/dist/server.js

VS Code (Copilot):

code --add-mcp '{"name":"jit-tools","type":"stdio","command":"node","args":["/absolute/path/to/jit-tool-synthesis/dist/server.js"]}'

Cursor — .cursor/mcp.jsonに追加：

{
  "mcpServers": {
    "jit-tools": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/jit-tool-synthesis/dist/server.js"],
      "env": { "LLM_API_KEY": "your-api-key" }
    }
  }
}

ランタイム設定

再起動せずにLLMプロバイダーを変更できます：

# View current config
get_config

# Change model at runtime
set_config model=openai/gpt-5.4

MCPツール

ツール

説明

synthesize_tool

自然言語から新しいツールを生成

test_tool

承認前にサンプルパラメータで保留中のツールをテスト

approve_tool

保留中のツールを有効化

reject_tool

保留中のツールを破棄

execute_tool

承認済みのツールを実行

list_generated_tools

承認済みのツールを一覧表示

get_tool

ツールの詳細を表示

remove_tool

ツールを削除

list_pending

承認待ちのツールを一覧表示

get_config

LLM設定を表示

set_config

ランタイムでLLMプロバイダー/モデルを変更

ワークフロー

  1. リクエスト — ユーザーがツールを要求 (例: 「カラーコンバーターを作成して」)

  2. 合成 — LLMがツールコードを生成

  3. テスト — コミット前にサンプルパラメータで検証

  4. 承認 — 人間がコードを確認し、承認

  5. 実行 — ツールがサンドボックス環境で実行

  6. 保存 — 承認されたツールはセッションをまたいで永続化

環境変数

変数

説明

デフォルト

LLM_API_KEY

プロバイダーのAPIキー

(クラウド利用時は必須)

LLM_BASE_URL

APIエンドポイント

https://openrouter.ai/api/v1

LLM_MODEL

使用するモデル

anthropic/claude-sonnet-4-6

以下もサポート (レガシー): OPENROUTER_API_KEY, OPENAI_API_KEY, OPENAI_BASE_URL, SYNTHESIZER_MODEL

セキュリティ

  • 生成されたコードは分離されたVMサンドボックス内で実行

  • ブロックパターンにより危険なコード (process, require, evalなど) を防止

  • APIキーは設定ファイルに保存されません

ステータス

本番環境対応済み — フェーズ1完了。

Install Server
F
license - not found
C
quality
D
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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