Cortivex は何をしますか？
セキュアで自己学習型のワークフロー、メッシュ連携、MCPツールを活用し、AIエージェントパイプラインを本番運用レベルでオーケストレーションします。
概要
Cortivexは、複数のAIエージェントが協調して動作するためのフレームワークを提供します。各エージェントは自己学習によりパフォーマンスを最適化し、メッシュ連携によって動的にタスクを分担します。MCPツールの統合により、外部リソースやAPIとのシームレスな連携が可能です。
主な機能
- セキュアなワークフロー: エンドツーエンドの暗号化とアクセス制御
- 自己学習: エージェントが実行結果から継続的に改善
- メッシュ連携: エージェント間のリアルタイム通信とタスク調整
- MCPツール統合: 標準プロトコルによるツール連携
- 本番対応: スケーラビリティとフォールトトレランスを内蔵
動作環境
- 対応プラットフォーム: Claude Code, Cursor, Codex
- 必要な環境変数:
CORTIVEX_API_KEY,MCP_ENDPOINT - 依存ツール: Python 3.8+, Node.js 14+
クイックスタート
-
リポジトリをクローン:
git clone https://github.com/Khanafr7286/Cortivex.git cd Cortivex -
依存関係をインストール:
pip install -r requirements.txt -
設定ファイルを編集:
# config.yaml workflow: name: "my-pipeline" agents: - name: "agent-1" mcp_tools: ["tool-a", "tool-b"] - name: "agent-2" mcp_tools: ["tool-c"] mesh: discovery: "dns" -
パイプラインを実行:
cortivex run --config config.yaml
アーキテクチャ
[ユーザー入力]
|
[オーケストレーター]
|
---+--- メッシュネットワーク ---
| | |
[A] [B] [C] <- AIエージェント
| | |
[MCP] [MCP] [MCP] <- MCPツール
ワークフローの定義
ワークフローはYAMLまたはJSONで定義します。各ステップで使用するエージェントとMCPツールを指定します。
例:
steps:
- id: step-1
agent: "data-processor"
mcp_tools: ["csv-parser", "validator"]
output: "/tmp/intermediate.json"
- id: step-2
agent: "analyzer"
mcp_tools: ["ml-model", "visualizer"]
input: "/tmp/intermediate.json"
セキュリティ設定
- APIキーは環境変数で管理
- すべての通信はTLS 1.3で暗号化
- MCPツールごとにアクセス権限を設定可能
- ワークフロー実行ログの監査対応
トラブルシューティング
- エラー "MCP connection refused":
MCP_ENDPOINTが正しいか確認 - エージェントが応答しない: メッシュネットワークの設定を確認
- パフォーマンスが遅い:
self_learningフラグを有効にして最適化
ライセンス
MITライセンスの下で公開されています。詳細はLICENSEファイルを参照してください。
貢献
プルリクエストは歓迎します。大きな変更を加える前に、issueを作成して議論してください。