ACR：クラウド不要のローカルAIランタイム

ACR（Adaptive Cognitive Runtime）はPython CLIツールで、自分のマシン上でローカルファーストAIオーケストレーション層として実行されるよう設計されています。実際のタスクエンジン、ハイブリッド検索メモリストア、ルーティングと検証を含むスキルレジストリ、セーフモード認識パーミッションチェック付きモデルおよびツールルーティング、エージェントプランナーと批評家システム、テレメトリ可視化を含む運用ダッシュボード、ACRのメモリ、スキル、Web、GitHubサーチツールを任意のMCPクライアント——Claude CodeおよびCodex CLIとの直接統合を含む——に公開するMCPサーバーを含みます。

ランタイムは完全に自己完結型であり、永続性のためSQLiteに依存しています。クラウドアカウント、APIキー、テレメトリは動作に必要ありません。ユーザーは`pip install acr-runtime`（または`uv tool install acr-runtime`）でインストールでき、その後`acr db upgrade`を実行してローカルデータベーススキーマを初期化できます。このツールは実推論用のローカルOllamaモデルへのポイント、または無期限のゼロコンフィグモックプロバイダの使用をサポートします。`acr dashboard serve`で実行時、運用ダッシュボードは http://127.0.0.1:8765 で利用可能です。

開発使用の場合、ACRはソースチェックアウトから`uv sync`を使用してインストールできます。これは依存性をインストールし、ローカルパッケージを仮想環境にインストールします。プロジェクトはテスト用の開発ワークフロー（`uv run pytest`）、リント用（`uv run ruff check .`）、フォーマット用（`uv run ruff format .`）、タイプチェック用（`uv run pyright`）を含みます。完全な実装状態はdocs/ARCHITECTURE.mdに文書化されており、実装されているものと理由の権威ある情報源として機能します。

プロジェクトはMITライセンスで、SECURITY.mdにセキュリティ報告手順を含みます。バグ報告、質問、機能リクエストはGitHub Issuesで処理されます。Claude CodeおよびCodex CLIプロジェクトは手動セットアップなしでACRのMCPサーバーを登録できます。Claude Codeは初回使用時に承認を求めプロンプトしますが、Codex CLIはプロジェクトが`codex trust`または設定経由で明示的に信頼できるものとしてマークされていることが必要です。これはリポジトリをクローンしてもユーザー同意なしに機能がサイレントに起動されないことを保証します。

ACRはAI開発コミュニティの中核的な懸念に対応しています。それは、クラウドプロバイダにデータまたは推論をアウトソースせずにAIワークロードを実行したいという願いです。永続メモリ、タスクオーケストレーション、スキルルーティング、モデル管理をすべてSQLite上にバンドルすることで——ゼロ依存のファイルベースデータベース——プロジェクトはローカルファーストワークフローのインフラストラクチャ摩擦を排除します。ローカルOllamaモデルとモックプロバイダの両方をサポートする選択は、異なる段階のユーザーに対応する設計哲学を反映しています。ハードウェアなしで実験するユーザーはモックプロバイダでプロトタイピングでき、ローカル推論能力を持つユーザーはACRを自分のモデルにポイントできます。

Model Context Protocol（MCP）経由のClaude CodeおよびCodex CLIへの統合は重要です。ACRをスタンドアロンツールではなく、他のアプリケーションが構成できるプリミティブとして扱うからです。MCPサーバーをプロジェクトレベルで登録することで、ランタイムはサイレント権限昇格を回避します。Claude CodeおよびCodex CLIは、登録されたツールをロードする前に明示的なユーザー同意（承認プロンプトまたは明示的な信頼マーク）を要求します。この設計は、開発者の意図と環境オートメーション間の信頼境界を認識しています。

プロジェクトのアーキテクチャは——ARCHITECTURE.mdに実装状態の単一の情報源として文書化されています——明確さへのコミットメントを示しています。実装されているものと理想的なものの間です。すべての仕様と状態をリリースノートではなく生きているドキュメントに結びつけることで、メンテナーはオープンソースアナウンスメント内の一般的な失敗モードである、クレームが現実から乖離するリスクを低減します。