Dvarapala

AIエージェントとMCPサーバーのための権限ゲート＋改ざん防止監査ログ。3行で追加できます。

エージェントはツールを実行し、コマンドを走らせ、お金を動かします。何かがうまくいかなかったとき、 答えるべき2つの質問があります：それは許可されるべきだったのか？ そして 実行は正確にどこで失敗したのか？ Dvarapalaはその両方に答えます — 事前 （ゲーティング）と事後（監査）— 依存関係ゼロで。

import dvarapala

gate = dvarapala.Gate(policy="policy.json", audit="audit.jsonl")

@gate(risk="critical")
def refund(customer_id: str, amount_cents: int):
    ...  # nothing runs unless policy + consent approve; every decision is hash-chained

なぜ

• Gate（事前）： 宣言的ポリシー（allow / warn / confirm / deny）、 ヒューリスティックなリスクスコアリング、同意ラダー（1回 / セッション / 常に）、キルスイッチ、 レートリミッター。

• Audit（実行中→実行後）： 各レコードにSHA-256チェーンを持つ追記専用JSONL。 履歴の編集や削除は検証を壊します：dvarapala verify audit.jsonl。

• 最初から因果関係フィールド： すべてのレコードは run_id、step、 parent_step、context_refs、alternatives_considered、state_delta を保持するため、 「エージェントはなぜそんなことをしたのか？」という帰属を、計装し直すことなく その上に構築できます。

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30秒ツアー

gate = dvarapala.Gate(
    policy={
        "rules": [
            {"id": "reads-free",   "match": {"tool": "read_*"}, "effect": "allow"},
            {"id": "refunds-human","match": {"tool": "refund"}, "effect": "confirm"},
            {"id": "no-drop",      "match": {"keywords": ["drop table"]}, "effect": "deny"},
        ]
    },
    audit=".dvara/audit.jsonl",
)

エージェントループ内で呼び出しが どこで 発生するかに注釈を付けます：

with dvarapala.step(run_id="r1", step_no=17,
                    alternatives_considered=["cancel_order"]):
    refund("c1", 5000)     # audited with step=17, alternatives recorded

拒否された呼び出しは dvarapala.Denied（PermissionError）を発生させます — それをキャッチして、 モデルに別のことを再試行させます。

サーフェス

設計ルール

• 標準ライブラリのみのコア。 依存関係はありません。YAMLポリシーはオプションの追加機能です。

• 拒否安全なデフォルト。 非対話セッションはプロンプトを表示せずに拒否します。 不明なシェルコマンドはMEDIUMと評価され、破壊的トークンはCRITICALと評価されます。

• ログは証拠です。 チェーン検証は1コマンドで完了し、サーバーは不要です。

ステータス

v0.1.0（アルファ）。ゲートと監査のコアは安定しています。アダプターと 障害帰属レイヤー（why did step 24 fail because of step 6?）は ロードマップにあります。MITライセンス。コントリビューションを歓迎します。

インストール

pip install dvarapala          # core, stdlib-only
pip install dvarapala[yaml]    # + YAML policy support
pip install dvarapala[dev]     # + pytest/ruff

ライセンス

MIT — LICENSE を参照してください。