エージェント：MCP と skill

意思決定は 1 回およそ 10 ミリ秒で、費用もかからないので、エージェントはルーティング、トリアージ、モデレーション、エスカレーションの各段階の前に 1 回行えます。Ollaya はエージェントに 2 つ渡します：

MCP サーバー、ollaya mcp。ローカルモデルをツールとして公開します。
agent skill、ollaya-decisions。型付きの意思決定がいつテキストによる推論に勝るか、よい質問の書き方、確率にどう基づいて行動するかをエージェントに教えます。

MCP サーバー

ollaya mcp は Model Context Protocol を stdio で話します。他のコマンドと同じようにローカルサーバーと通信し、起動していなければ起動します。

Claude Code

claude mcp add ollaya -- ollaya mcp

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します（Settings → Developer → Edit Config）：

{
  "mcpServers": {
    "ollaya": { "command": "ollaya", "args": ["mcp"] }
  }
}

Claude Desktop が ollaya を見つけられない場合は、フルパスを使います。たとえば /usr/local/bin/ollaya や ~/.local/bin/ollaya です。

Cursor、VS Code などのクライアント

クライアントの MCP 設定で同じコマンド ollaya mcp を使います。Cursor は .cursor/mcp.json、VS Code は .vscode/mcp.json（"type": "stdio" 付き）です。

HTTP 経由

ネットワーク経由で接続するクライアントには、代わりにストリーミング可能な HTTP を提供します：

ollaya mcp --http                  # http://127.0.0.1:11436/mcp
ollaya mcp --http 127.0.0.1:9000   # another address

既定ではループバックホストだけを受け付けます。

ツール

ツール	内容
`decide`	ある状態について型付きの質問に答えます。引数：`state`（文字列または任意の JSON）、`questions` または `preset`、そして `model`（既定 `laya`）。結果は `POST /v1/systemone` が返すものとまったく同じです。
`list_models`	このマシンにあるモデル。`ollaya list` と同様です。
`show_model`	モデルの詳細、能力、ライセンス、組み込みの質問。
`pull_model`	モデルをダウンロードします。進捗通知付きです。`decide` も初回使用時にプルします。

リソース

URI	内容
`ollaya://models`	インストール済みのモデル
`ollaya://presets/<name>`	組み込みプリセットの質問：`triage`、`email`、`guard`、`moderation`、`router`、`agent`

agent skill

この skill は SKILL.md で、Agent Skills に対応するエージェント（Claude Code など）がタスクに必要になったときに読み込みます。モデルの選び方、choice、score、noul の質問の書き方、プリセット、行動やエスカレーションのための信頼度のしきい値、MCP・CLI・HTTP 経由での Ollaya の呼び出し方を扱います。

プロジェクトにインストールします（すべてのプロジェクトに入れるなら -g を追加）：

npx skills add ollaya-dev/ollaya --skill ollaya-decisions

各リリースにも同梱され、バイナリの隣の share/ollaya/skills/ollaya-decisions/（システムインストールなら /usr/local/share/ollaya/skills/）にあるので、ネットワークなしで .claude/skills/ にコピーできます。

この skill は単体でも動作します。skill と ollaya だけがインストールされたエージェントは CLI を呼びます。