特許 5 件 | 9,500 以上の API エンドポイント | 18 のネイティブ DLL | AI ネイティブな空間ゲームエンジン — アーリーアクセス公開中

あなたの AI に、現実世界での身体を。

RakuAI は、あなたのモデルが MCP を通じて宿る、推論専用の空間ランタイムです — シーングラフ、物理、シミュレーションステップ、レンダーターゲット。 ひとつの JSON-Schema 契約。すべてのベンダー。トレーニングなし、重みなし、統合の税金なし。 MCP で接続すれば、あなたのモデルは統合の深さではなく、意図の質で競います。

メンバー: NVIDIA Inception AWS で構築 Microsoft for Startups 詳しく見る ↓

LLM メーカーにとって MCP ネイティブが重要な理由

1. 一度つなげば、すべてを動かせる。

あなたのアシスタントが MCP を話せば、RakuAI を話せます。バージョン管理された安定したひとつの JSON-Schema 契約:17 のネイティブツール(5 つの読み取り + 12 の変更)に加え、api.rakuai.com 経由で利用可能な約 9,500 のうち約 147 のパススルーエンドポイント。カスタム統合なし、ベンダーごとのフォークなし。

2. 設計段階からマルチベンダー。

契約は Claude、ChatGPT、Gemini、Copilot で同一 — 構造的に同一です。排他性なし。ベンダーごとのエンドツーエンド適合性テストは進行中で、いずれかのベンダーについて検証済みの同等性を主張する前に結果を公開します。

3. 推論専用。私たちはトレーニングしません。

RakuAI は、あなたのモデルが推論時に呼び出す空間ランタイムです。私たちはモデルの重みを保持せず、あなたのデータでトレーニングジョブを実行せず、何もファインチューニングしません。あなたのデータはあなたのものです。これは譲れない一線です。

4. 本番ではデフォルトで拒否。

読み取りツール(get_scene_state, list_objects, get_metrics, get_world_model, get_render_target)は本番で稼働中です。変更ツール(set_render_target, start_simulation ほか 10 個)はデフォルトでサンドボックス化され、監査ログが取られます。

フェーズ 1 — コネクターと最初のラボを獲得する

私たちはラボ提携戦略のフェーズ 1 にいます。目標は、あるラボのツールディレクトリに一級の MCP コネクターを掲載し、再現可能なエンドツーエンドのデモを共同で実施することです。本日時点で署名済みのラボパートナーはいません — それは目標であって、現状ではありません。

MCP で接続する

MCP を話すアシスタントなら、今日 api.rakuai.com に接続できます。17 ツールの契約は安定し、バージョン管理されています。あなたのコネクターディレクトリに掲載してください。私たちが維持します。

リファレンスデモを実行する

Raku Capture で実際の空間をスキャンし、MCP を通じてあなたのモデルでシーンを問い合わせ、操作します。デモは再現可能で、双方とも独自ツールなしで動作します。

統合を共同マーケティングする

共同ブログ記事、共有のコネクター掲載、そしてサイト上の「LLM 統合ガイド」。流通の仕事は私たちが行い、あなたは指し示せる空間機能のストーリーを手にします。

まず Anthropic、その後オープンに

Anthropic Claude Startups メンバーシップ(2026 年 5 月承認)が最も温かい最初の道です。NVIDIA Inception(2026 年 5 月承認)は信頼性とコンピュート関係を加えます。私たちは OpenAI、Google、Microsoft のエコシステムとの対話を積極的に進めています。

アーキテクチャ

LLM メーカー向け RakuAI アーキテクチャ:あなたの LLM が MCP 経由で RakuAI ランタイムに接続し、ランタイムがスマートグラス・ヘッドセット・ブラウザを駆動し、毎フレームでツールを公開します。 あなたの LLM 任意の基盤モデル MCP stdio · JSON Schema ひとつの契約、すべてのベンダー RakuAI ランタイム シーングラフ · 物理 シミュレーションステップ 出力 スマートグラス ヘッドセット · ブラウザ 17 のネイティブツール、毎フレーム load_world_model ingest_frame get_scene_state set_render_target start_simulation get_metrics

何が可能になるか

Unity との比較

Unity は先ごろ Native MCP をリリースしました。これはデザインタイムのシーン操作には優れています:Claude Desktop がシーンを構築し、Unity がレンダリングします。RakuAI の MCP はシミュレーションタイムで動作します。あなたのモデルはシーンファイルを生成しているのではなく — 世界をフレームごとに操作しています。異なるカテゴリで、どちらも有効です。

アダプター契約 (ロードマップ)

計画中の拡張面:パートナーは、モデル固有の出力を RakuAI のシーン契約に変換するアダプターを提供します。アダプターのインターフェースは現在設計中で、稼働中のアダプターはまだ存在しません。

アダプター契約の設計は進行中です。フレーム + シーンのデルタを生成するモデルなら、どれでもアダプターになれるようになります。実装を依頼する前に、仕様を公開します。

実践におけるマルチベンダー

私たちの開発ループは、4 つの AI ベンダーを並行して使っています — 毎日:

  • Claude Code がランタイムの大部分を書く
  • Gemini が PR をレビューする
  • ChatGPT がアーキテクチャの壁打ち相手になる
  • GitHub Copilot が他が見落としたものを捕まえる

私たちは単一のモデルに忠実ではありません。私たちのランタイムも同様です。

正直な現状: MCP 契約は、構造的にすべてのベンダーで同一です。ベンダーごとのエンドツーエンド適合性テスト — ワールドの読み込み、状態の読み取り、操作、ラウンドトリップの検証 — はフェーズ 2 の成果物で、まだ完了していません。結果は公開します。「マルチベンダー」を、本日時点での検証済みの同等性の主張と受け取らないでください。

一緒に取り組む

私たちは、最初のラボ・コネクターパートナーを積極的に探しています。

Anthropic OpenAI Google Meta xAI Mistral Cohere Stability AI

これらは私たちがターゲットとしているラボであり — すでに署名済みのパートナーではありません。排他性なし:マルチベンダー契約こそが製品です。 基盤モデルやアシスタント製品を開発していて、空間ランタイムチームを抱えることなく MCP で本物の測定可能なシーンを与えたいなら — ぜひお話ししましょう。

具体的には:あなたのコネクターを掲載し、あなたのプラットフォーム向けの LLM 統合ガイドを提供し、再現可能なリファレンスデモを共同で実施します。 MCP 接続は午後ひとときで済みます。空間のストーリーは、初日からあなたが語るものです。

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