MCPサーバーの接続

MCP(Model Context Protocol)は外部ツールをエージェントに接続する標準的な方法です — GitHub、ファイルシステム、Notion、データベース、その他数百のサーバーがこれを話します。Chimeraはファーストクラスの MCPクライアントを持ちます: どのサーバーのツールも通常のChimeraツールとなり、組み込みツールと同じレジストリに配置され、同じ許可リスト/カーネル/台帳の各層によって統治されます。

クライアントのエクストラをインストールする

MCPクライアントはオプションのエクストラの背後にあり、コアを軽量に保っています。

uv sync --extra mcp

ほとんどのサーバーはNodeパッケージなので、npx(Node.jsに同梱)も必要です。

60秒スモークテスト(認証情報不要)

リファレンスのファイルシステムサーバーはトークンを一切必要としません — 選択したディレクトリ上で読み書きツールを公開するだけです。

from chimera.integrations import connect_stdio
from chimera.tools import default_registry

connector = connect_stdio(
    "fs",
    "npx", ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "./sandbox_dir"],
    name_prefix="fs_",   # avoid clashes with built-in tool names
)

registry = default_registry()
for tool in connector.tools():
    registry.register(tool)

print(registry.names())  # built-ins + fs_read_file, fs_write_file, fs_list_directory...

そのレジストリを Agent に渡せば(または完全なループについては examples/mcp_github.py を参照)、モデルはそのサーバーのツールを他のツールと同じように呼び出せるようになります。

実際のサーバー: GitHub

import os
from chimera.integrations import connect_stdio

connector = connect_stdio(
    "github",
    "npx", ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
    env={"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": os.environ["GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN"]},
    name_prefix="gh_",
)

それが統合のすべてです: 約26個のGitHubツール(リポジトリの検索、ファイルの読み取り、Issueの一覧、PRの作成など)がレジストリに現れます。エンドツーエンドで実行可能なバージョン: examples/mcp_github.py。

安全層への組み込まれ方

MCPツールは通常の Tool オブジェクトなので、すべてが組み合わさります。

セッションごとの許可リスト — restrict_registry(registry, allow=["gh_search_repositories", ...]) は、この実行に必要なMCPツールだけを許可します。許可されていないものはモデルに一切届きません。
ガバナンスカーネル — govern_registry(...) は、他のシェルコマンドと同様にMCP呼び出しを allow/warn/review/block でゲートします。
汚染台帳 — ledger_registry(...) でラップすると、MCPの取得が記録されます。ただし、FETCH_TOOLS に名前があるツールだけが現時点で自動分類されることに注意してください。そのため、MCPのコンテンツは信頼できないものとして扱い、サーバーが外部データを取得する場合は --taint --guard セマンティクスでの実行を優先してください。

MCPサーバーとしてのChimera

上記のクライアントはChimeraが他のツールを呼び出せるようにするものです。逆も可能です: ChimeraをMCPサーバーとして実行し、どのMCPクライアント — Claude Desktop、IDE、別のエージェント — もエンジン全体を3つのツールとして呼び出せるようにします。

uv sync --extra mcp
chimera serve --mcp        # speaks MCP over stdio

これは以下を公開します。

ツール	内容
`chimera_solve`	計画+検証または差し戻しでタスクを自律的に解決し、答えを返す。
`chimera_fuse`	LLM-Fusionエンジン(パネル → ジャッジ → シンセサイザー)を通じてプロンプトに答える。
`chimera_memory_search`	Chimeraの長期記憶を検索し、上位の事実を返す。

MCPクライアントをstdioサーバーとしてこれに向けてください。Claude Desktopの場合、その設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "chimera": { "command": "chimera", "args": ["serve", "--mcp"] }
  }
}

--mcp は chimera_solve/chimera_fuse にプロバイダーキーを必要とします(メモリ検索はキーなしで動作します)。--fuse を追加すると、ソルバーの深い応答をフュージョン経由でルーティングします。--no-memory は想起をスキップします。ワイヤーはstdioなので、すべてのログはstderrに出力されます — stdoutはプロトコルのみを運びます。

A2A(エージェント間通信)を話す

MCPはエージェントをツールに接続します。A2A(Agent2Agent、Linux Foundation)はエージェントを互いに接続します — LangGraph、CrewAI、AutoGenではネイティブです。Chimeraもこれを話すので、LangGraph/CrewAIオーケストレーターはChimeraにタスクを委任し、完了した結果を受け取ることができます。

chimera a2a-card                       # print the Agent Card JSON
chimera serve --a2a                    # HTTP gateway + A2A endpoint

serve --a2a はHTTPサーバーに2つのルートを追加します。

ルート	目的
`GET /.well-known/agent.json`	Agent Card — アイデンティティ+公開されたスキル(solve、fuse)。
`POST /a2a`	JSON-RPC 2.0のタスクライフサイクル: `message/send`、`message/stream`、`tasks/get`、`tasks/cancel`。

クライアントはテキストパートを含む message/send を送信します。Chimeraは自律エージェントを実行し、答えをエージェントメッセージとして運ぶ completed(または failed)タスクを返します。あるいは message/stream を送信するとServer-Sent Eventsストリームを受け取ります: 最初に working 状態のタスク、実行が完了すると completed/failed タスクが続きます — つまりオーケストレーターはポーリングなしで進捗を確認できます。エージェントカードは capabilities.streaming: true を公開します。

正直なスコープ: ストリームは現在、ステップごとのトークン差分ではなく2つのイベント(working → final)を発行します。プッシュ通知は実装されていません。それでも準拠した、ポーリング不要なストリームです — LangGraph/CrewAIアプリのファーストクラスなストリーム可能ノードとしては十分です。

トラブルシューティング

TimeoutError: MCP server ... did not become ready — コマンドが起動しませんでした。ターミナルで同じ npx ... の行を手動で実行し、そのエラーを確認してください(トークンの欠落、Nodeの欠落、初回実行時のパッケージダウンロードが遅い場合は connect_timeout を増やしてください)。
ModuleNotFoundError: mcp — エクストラをインストールしてください: uv sync --extra mcp。
ツール名の衝突 — 常に name_prefix を渡してください。
セッションはスクリプトの生存期間中、サーバーをサブプロセスとして実行します。connector のセッションの close() を呼ぶ(またはプロセスを終了させる)ことで解体してください。

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