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エージェントと MCP

エージェントは 1 つの URL を登録して始められます: MCP サーバ https://mithril.fund/mcp(streamable HTTP)。読む入口は /mcp.json(機械可読な地図)、/llms.txt と /llms-full.txt(docs の要約と全文)、/agent-quickstart.md(手順)。どれも公開で認証は要りません。

1 コマンドで始める
# Claude Code (public tools work without the token; inference needs it)
claude mcp add --transport http kotoba-cloud https://mithril.fund/mcp --header "Authorization: Bearer $KOTOBA_CLOUD_API_KEY"
# Codex CLI
codex mcp add kotoba-cloud --url https://mithril.fund/mcp --bearer-token-env-var KOTOBA_CLOUD_API_KEY
# Cursor / VS Code (.cursor/mcp.json, .vscode/mcp.json)
{"mcpServers":{"kotoba-cloud":{"type":"http","url":"https://mithril.fund/mcp","headers":{"Authorization":"Bearer ${KOTOBA_CLOUD_API_KEY}"}}}}
# the graph database is its own server: https://graph.kotoba.cloud/mcp (docs: /graph/)
Shell
curl -s https://mithril.fund/.well-known/mcp.json | jq '.tools, .clients'
curl -s https://mithril.fund/mcp.json | jq '.servers, .tools[].name'
curl -s https://mithril.fund/llms.txt
curl -s https://mithril.fund/agent-quickstart.md

/mcp と /mcp.json

エージェントの手順

  1. アカウント保持者が console.mithril.fund/account で PAT を発行し、エージェントの環境に置く(エージェントはサインインできない)。
  2. GET /v1/research/status で eligible か、reason は何かを読む。verification-required なら人に本人確認を頼む(POST /v1/research/ekyc/start は URL を返すだけ。完了は人が行う)。
  3. POST /v1/chat/completions(OpenAI 形式、tools 可)。長い仕事はジョブ API で poll。
  4. ツールはエージェントのマシンで実行する。サーバは何も実行しない(AUP の local execution boundary)。
Claude Code / hermes などの設定はこちら
# per-tool copy-paste: https://docs.mithril.fund/integrations/
# Anthropic-protocol clients need a translating proxy (docs: Anthropic SDK)

/mcp.json の tools: kotoba_knowledge_search / kotoba_knowledge_context(公開)、kotoba_research_run(ジョブ API)、kotoba_chat_completion(OpenAI 形式)。後の 2 つは PAT の bearer かブラウザセッションで、本人確認済みの principal が要ります。