AdaptOrch MCP は AdaptOrch の公開 MCP ラッパーです。これは、Claude Code がタスクをルーティングし、オーケストレーションされた実行を起動し、エビデンス成果物をチャットに引き戻すことを可能にする信頼性カーネルです。
コーディングタスクが大きすぎる、曖昧すぎる、または単一パスの応答に任せるにはコストがかかりすぎる場合に使用します。
Claude Code → AdaptOrch MCP → route topology → run with synthesis → retrieve artifactsAdaptOrch は認証を必要とします。2 つのステップでトークンを取得してください:
サインアップ → adaptorch.com/app/signup
API キーを作成 → adaptorch.com/app/api-keys → キーを生成します (ado_ で始まります)
そのキーを ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN として使用します:
export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="ado_..."コントロールプレーンが BYOK のみの場合は、プロバイダーの認証情報をローカルの MCP プロセス環境に保持します:
export ADAPTORCH_MCP_PROVIDER="openai"
export ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_MODEL="gpt-4.1-mini"
export ADAPTORCH_MCP_PROVIDER_API_KEY="<provider-api-key>"これらの値は MCP ツールの引数や JSON ボディのフィールドではありません。これらは実行送信ヘッダーにのみ添付されます。プロバイダーキーはエラーからは秘匿化され、ステータス、成果物、使用量のリクエストからは除外されます。
/app/signup でサインアップし、/app/api-keys を開きます。
ado_* キーを生成し、生の値を一度コピーします。
ローカルの MCP 環境にのみ ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN として設定します。
Claude Code から adaptorch_run または adaptorch_list_runs を実行します。
ダッシュボードで /app/runs を更新すると、同じテナントの実行リストが表示されます。
韓国語の要約: サインアップ → /app/api-keys で ado_* を生成 → MCP 環境に設定 → Claude Code で実行/リストを確認 → ダッシュボード /app/runs で同じ実行リストを確認。
Token | 目的 | 取得場所 |
| すべての AdaptOrch API 呼び出し (実行、ステータス、成果物) | サインアップ後のダッシュボード |
| ローカルの HTTP MCP エンドポイントを保護 | 自分で定義 (任意の安全な文字列) |
スターター $0 には API キーアクセス、月 1,000 回の呼び出し、シャドウモードが含まれます。Pro/Team プランについては adaptorch.com を参照してください。
AdaptOrch MCP はオプションのアルゴリズム制御をインストール済みの adaptorch エンジンに転送します。ラッパーはこれらのアルゴリズムを実装しません。これらはクイックスタートのデフォルトではなく、ベンチマーク/評価またはオペレーター制御として扱ってください。
制御 | スコープ | 検証済みの動作 |
| ベンチマーク/評価ベータ | ベンチマークのクロック/RNG ソースを固定し、レコードのタイミング/パスフィールドを正規化します。ライブプロバイダーの出力、並列スイートのレコード順序、カセット、トレース、レポートのタイミング集計は対象外です。 |
| ベンチマークマニフェスト |
|
| オンラインルーター |
|
| オンラインルーター学習 |
|
| 合成 | デフォルトは |
| ルーティングしきい値 | 少なくとも 2 つのアンサンブルプロバイダーが存在し、合成モードが |
| 合成 | サポートされているモードは |
| アンサンブル抽出 | エンジンの抽出器は |
Related MCP server: aacworkflow-mcp
AdaptOrch MCP は AdaptOrch の研究系統に従っています。arXiv で論文を読む:
アブストラクトページ: arxiv.org/abs/2602.16873
HTML 論文: arxiv.org/html/2602.16873v1
pip install adaptorch-mcpAdaptOrch コアがまだ PyPI にない場合は、最初に GitHub からインストールします:
pip install "adaptorch[api] @ git+https://github.com/dmae97/adaptorch.git"
pip install adaptorch-mcpuvx adaptorch-mcp --helpGitHub からの adaptorch 依存関係を使用する場合:
uvx --with "adaptorch[api] @ git+https://github.com/dmae97/adaptorch.git" adaptorch-mcp --help初回実行での効果 | ツール | チャットでの変化 |
証明の曖昧さが減少 |
| Claude は、セレクターの内部を公開したり |
失敗する長いタスクが減少 |
| 大きな目標は、脆い単一パスではなく、AdaptOrch のルーティング、合成、テレメトリーを通過します。 |
コンテキストの切り替えなしでエビデンスを取得 |
| 出力、トレース、実行証明が Claude Code の会話に戻ってきます。 |
より安全なセットアップサポート |
| ユーザーはトークンを漏らすことなく、編集された診断情報を貼り付けることができます。 |
高速なインストールループ |
| ローカルの MCP 配線は |
両アームは同じ 30 ユニット、同じシード、同じセッション (Cerebras 上の gemma-4-31b) を使用するため、ペアの差分は実行間のドリフトを相殺します:
アーム | 精度 |
ベースライン (robust、検証ゲートなし) | 86.7% |
AdaptOrch 検証ゲートあり | 100.0% |
ペアの差分 +13.3pp、95% CI [+3.3, +26.7] — 有意です。
範囲: 合成台帳スイートにおける内部の再現可能な回帰エビデンス (エビデンス実験
paired_confirmatory_ledger、完全な実行 ID と再現コマンドはコアリポジトリに同梱)。公式のサードパーティベンチマークではありません。
ホスト型カーネルを通じて独自のワークロードを adaptorch.com で実行できます — 無料スターターには API キーと月 1,000 回の呼び出しが含まれます。
パス | パッケージ | 目的 |
|
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|
ラッパーは意図的にランタイム動作を adaptorch.mcp_server に委譲します。これにより、MCP ツール、リソース、プロンプト、安全性チェック、トランスポートが最新の AdaptOrch コアリリースと整合します。
git clone git@github.com:dmae97/Adaptorch-MCP.git
git clone git@github.com:dmae97/adaptorch.git # alongside Adaptorch-MCP
cd Adaptorch-MCP
uv sync --all-packages --extra dev
uv run adaptorch-mcp --helpuv.lock はエンジンを公開済みの adaptorch git リビジョンに固定します。ローカルのエンジンチェックアウトに対してラッパーを検証するには (アルゴリズムパリティと MCP BYOK 実行)、ピンの上にインストールします:
make engine-local ENGINE_PATH=../adaptorch
make checkpackages/adaptorch-mcp/tests/test_engine_algorithm_parity.py は、公開されている合成モード、非推奨エイリアス、
トポロジー、または出力抽出子がエンジンから乖離すると、フェイルクローズします。
ローカルクライアント（Claude Code やデスクトップ MCP ホストなど）には stdio を使用します。
export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="<your-token>"
adaptorch-mcp --transport stdio --base-url https://adaptorch.comローカルゲートウェイ、リバースプロキシ、またはリモート MCP クライアントには HTTP を使用します。
export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="<upstream-adaptorch-token>"
export ADAPTORCH_MCP_HTTP_AUTH_TOKEN="<client-facing-mcp-token>"
adaptorch-mcp \
--transport http \
--base-url https://adaptorch.com \
--http-host 127.0.0.1 \
--http-port 8765認証付きヘルスチェック：
python - <<'PY'
import os
from urllib.request import Request, urlopen
request = Request(
"http://127.0.0.1:8765/mcp/health",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['ADAPTORCH_MCP_HTTP_AUTH_TOKEN']}"},
)
with urlopen(request) as response:
print(response.read().decode("utf-8"))
PYコマンド | 目的 | 重要なオプション |
| stdio または HTTP MCP サーバーを起動します。 |
|
| 秘匿化されたローカル診断情報を出力します。 |
|
| stdio の |
|
adaptorch-mcp の場合、公開ラッパーはコントロールプレーン URL を次の順序で解決します。
明示的な --base-url、次にトリムおよび検証された
ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_BASE_URL、その次にホスト型フォールバックの
https://adaptorch.com です。adaptorch-mcp-smoke は、ベース URL が設定されていない場合、ローカル開発用フォールバックとして
http://127.0.0.1:8000 を保持します。再現可能な動作を得るには、チェックインされた MCP クライアント設定で --base-url を
明示的に渡してください。
変数 | 目的 | 備考 |
| 上流の AdaptOrch トークン。 |
|
|
| HTTP(S) としてトリムおよび検証されます。資格情報を埋め込まないでください。 |
| BYOK プロバイダー名。 |
|
| BYOK プロバイダーモデル。 |
|
| BYOK プロバイダーのシークレット。 | プロセスローカルであり、ツールスキーマ/ボディおよび非実行リクエストからは除外されます。キーレスプロバイダーでのみ任意です。 |
| HTTP/SSE MCP 用のクライアント向けベアラートークン。 | 上流のコントロールプレーントークンとは別に管理してください。 |
| カンマ区切りの HTTP オリジン許可リスト。 | ブラウザまたはリモート HTTP クライアントで使用します。 |
| 受け入れ可能な HTTP リクエストボディの最大サイズ。 | 公開デプロイメントでは上限を維持してください。 |
| HTTP リクエストのタイムアウト予算。 | HTTP サーバーのリクエスト処理に適用されます。 |
| 同時 SSE サブスクライバーの最大数。 | デフォルトは |
| アプリファクトリ使用時のコントロールプレーンクライアントタイムアウト。 | ASGI アプリを埋め込む場合に便利です。 |
| ベンチマーク/評価の再現性ベータ。 | ベンチマーク/評価スコープのみ。一般的なランタイム決定性ではありません。 |
| オンラインルーターの学習モデルゲート。 |
|
| ペーパーモードの語彙/意味ブレンド。 | デフォルトは |
{
"mcpServers": {
"adaptorch": {
"command": "adaptorch-mcp",
"args": [
"--transport",
"stdio",
"--base-url",
"https://adaptorch.com"
],
"env": {
"ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN": "${ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN}"
}
}
}
}その他のテンプレート：
examples/claude_desktop_config.json
examples/omk.mcp.json
examples/mcp-http.env.example
チェックインされた例では、プレースホルダーまたは環境変数の補間を使用しています。実際の URL とトークンは、 ローカルの未コミット設定ファイルにのみ記入してください。
秘匿化されたローカル診断情報を出力します：
adaptorch-mcp-doctor
adaptorch-mcp-doctor --json
adaptorch-mcp-doctor --strictstdio スモークテストを実行します。トークンはプロセス引数ではなく、子環境を通じて渡されます。ベース URL が指定されていない場合、スモークテストはローカル開発用に http://127.0.0.1:8000 を対象とします。
export ADAPTORCH_CONTROL_PLANE_TOKEN="<your-token>"
adaptorch-mcp-smoke --base-url https://adaptorch.com期待される JSON には、"ok": true、adaptorch_plan_catalog、および期待される
コアツールサブセットが含まれます。Doctor JSON には、解決されたベース URL ソースの秘匿化された
controlPlane メタデータも含まれます。特定のホスト型/コアリリースを検証する場合は、繰り返し指定可能な
--expected-tool <name> フラグを追加してください。
ツール | 目的 |
| AdaptOrch タスクペイロードを送信し、必要に応じて待機します。 |
|
|
| 実行のアーティファクトメタデータを読み取ります。 |
| 最近の実行を一覧表示します。 |
| 実行トレースを読み取ります（ |
| 実行のキャンセルを要求します（書き込み/破壊的操作。手動承認を維持してください）。 |
| DAG を AdaptOrch のトポロジールーターでローカルにルーティングします（ |
| 秘匿化された MCP サーバーメトリクスを読み取ります。 |
| 合成モード（非推奨エイリアスを含む）、トポロジー、出力抽出子、コネクター、およびサーバー機能を読み取ります。 |
| 呼び出し元テナントの使用状況ウィンドウ（プランレベル、期間、使用量、上限、残量、パーセンテージ）を読み取ります。 |
| ホスト型プランカタログを読み取ります：Starter |
デフォルトの remote プロファイルは、adaptorch_get_traces と adaptorch_route_topology 以外の 9 つのツールを公開します。adaptorch_get_run は、クローズドな outputSchema と安全な structuredContent を公開します。そのオプションの correctness_wall は、正確性の証明、セレクターの決定、または適用の承認ではなく、参考用の可観測性です。
信頼できるローカルクライアントの場合、そのクライアントにとって出力が安全なツールのみを自動承認してください。
adaptorch_run と adaptorch_cancel_run は手動承認のままにしてください。
共有または本番クライアントの場合、ペイロードがすでにサニタイズされていない限り、実行、アーティファクト、およびトレースの
読み取りツールの自動承認は避けてください。
GitHub ヒーロー画像：assets/readme-hero.png
GitHub フロー図：assets/mcp-flow.png
GPT-image-2.0 ラスタープロンプト概要：docs/brand/gpt-image-2-brief.md
公開前に：
uv run ruff check packages/adaptorch-mcp
uv run mypy packages/adaptorch-mcp/src
uv run pytest packages/adaptorch-mcp/tests -q
uv run python -m build packages/adaptorch-mcp --outdir dist
uv publish --dry-run dist/*その後、PyPI Trusted Publishing またはトークンベースの uv publish については docs/publishing.md に従ってください。
.env、API キー、ベアラートークン、秘密鍵、または MCP クライアントトークンをコミットしないでください。SECURITY.md を参照してください。
プロプライエタリ — Copyright ClassicMate。無断転載を禁じます。LICENSE を参照してください。
This server cannot be deployed
AI work orchestration for plans, tasks, teams, and coding-agent dispatch.
Cross-agent artifact workspace with provenance across Claude Code, Codex, Cursor, LangGraph.
Retrieve citation-ready technical context and coordinate evidence-backed work between AI agents.
Reliable async execution for agent tool calls: schema gating, retries, idempotency, audit trail.
