6 つのツールから成る MCP サーフェスを通じて RakuAI ランタイム上に構築するためのスタータープロジェクト。AI アシスタントを接続し、実エンジンに対して反復開発を始めましょう。
下記の各パターンは、外部エージェントが MCP を通じてランタイムを駆動する方法の一つを示します — 同じ 6 つのツール（load_world_model、ingest_frame、get_scene_state、set_render_target、start_simulation、get_metrics）で、読み取り専用の検査から完全なシミュレーション制御までカバーします。読み取り専用パターンは本番環境で動作。状態を変更するパターンはサンドボックス／開発環境のみ、デフォルト拒否。
任意のクライアント — Claude Desktop、Cursor、カスタム GPT、社内エージェント — から get_metrics と get_scene_state を使用。本番環境を含むあらゆる環境で安全。
本番セーフ
ワールドモデルバックエンド（動画予測器、ニューラル輝度場、物理ファウンデーションモデル、コンテンツパック）を load_world_model で登録。アダプターは標準コントラクトを話し、エンジンは権威を保持。
サンドボックス／開発
生成モデルのフレームを ingest_frame でシーングラフにプッシュ。ビジュアルはアダプターから、ゲームプレイ（物理、衝突、スコアリング）はエンジン側に残る。どちらの側も MCP 境界以外では相手を知る必要がありません。
サンドボックス／開発
set_render_target でワールドのレンダリング先を設定: WebGL、VR ヘッドセット、ネイティブウィンドウ、オフスクリーン。同じシーン、同じ権威、異なるサーフェス。
サンドボックス／開発
start_simulation で設定可能なティックレートのシミュレーションループを開始。設計上、本番環境では拒否されます — 外部エージェントは要求はできますが命令はできません。サンドボックスと開発環境では受け付けます。
サンドボックス／開発
自前のエージェントから 6 つのツールを必要に応じて組み合わせ。MCP サーバーはツール×呼び出し元ごとにデフォルト拒否のパーミッションを強制し、完全な監査ログを書き出します。境界を越えてではなく、境界の上に構築。
本番セーフ（読み取り専用）
任意の MCP 対応クライアントがランタイムに到達できます。現在: Claude Desktop（接続ガイド公開中）。準備中: Cursor、エージェントモードの GitHub Copilot、MCP HTTP トランスポート経由のカスタム GPT。
GitHub のアダプターコントラクトには、ワールドモデルバックエンドを MCP 境界経由でランタイムに接続する方法が記載されています。完全なサーバー、アダプター、シーン状態スキーマは NDA 下の SDK アクセスで利用可能です。