Preloop
Preloop · コーディング
Preloopは、エージェントと外の世界の間に置かれるオープンソースのAIエージェント制御プレーンだ。ツールアクセス用のMCPファイアウォールと、コストと帰属のためのモデルゲートウェイを組み合わせ、そこにポリシー・アズ・コードのルール、ループ内の人間承認、セッションの可観測性、監査証跡を加える。プラットフォームはApache-2.0の下で自己ホストでき、CLIはClaude Code、Codex CLI、CursorなどのMCPランタイムを書き換えて、エージェントのコードに触れずに経由させる。
Preloop について
Preloopとは何か
Preloopは、エージェントを本番で動かすチーム向けのAIエージェント・ガバナンス基盤だ。エージェントはツールを呼び、トークンを消費し、実際のシステムに触れる。ほとんどのチームは、彼らが何をしたかを後から知る。Preloopはそこに停止点を与えて、これを変える。あらゆるツール呼び出しとモデル要求が、あなたが設定する制御プレーンを通る。
この製品は、通常は別々のツールに分かれている2つを扱う。MCPファイアウォールはどのツール呼び出しを許可し、拒否し、あるいは人による承認を要するかを決め、モデルゲートウェイはトラフィックを経路付けして各トークンを消費したエージェントやAPIキーに割り当てる。ルールはCEL式を使ったYAMLで書くので、ツール名だけでなく引数まで検査できる。
難点は適用範囲にある。PreloopはすでにMCP準拠のエージェントを動かしているチーム向けに作られており、クラウドプランを飛ばすなら設定ファイル、バージョン管理、自己ホストに慣れていることを前提にする。ノーコードのダッシュボードではない。チャットボットに質問へ答えてもらうだけで十分な人には、ここから得られるものは少ない。チームにインフラを担う人がいなければ、導入は解決する問題より重く感じられる。
はじめ方
- Preloopのサイトにある1行のcurlスクリプトで、macOSまたはLinuxにCLIをインストールする。
preloop agents discoverを実行する。Claude Code、Codex CLI、Cursorなどのローカルエージェントを見つけ、設定を書き換える前にバックアップする。- ツール呼び出しをMCPファイアウォールへ、モデルトラフィックをゲートウェイへ向ける。
- 最初のポリシーをYAMLで書き、どのツール呼び出しを許可し、拒否し、承認の後ろに置くかを決める。
- モバイル、Slack、webhookなどの承認チャネルをつなぎ、フリートビューから活動を眺める。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- プラットフォーム／インフラチーム：エージェントごとの支出帰属と、リスクの高いツール呼び出しを承認する単一の場所を得る。デプロイを担う人が必要になる。
- セキュリティ／コンプライアンス責任者：監査証跡はツール、入力、一致したルール、承認者を記録するので、EU AI法、CRA、DORA、NIS2の証跡作業に役立つ。
- 予算の限られた小規模AIプロダクトチーム：FreeとProの階層で少数のエージェントをまかない、Apache-2.0ライセンスで席ごとに払わず自己ホストできる。
タスク
- 高リスクのツール呼び出しを遮断する：2000を超える支払いを拒否し、100を超えるものに承認を要求するルールを書き、それ以外はすべて通す。
- エージェントごとにAI支出を追う：モデルトラフィックをゲートウェイ経由にして、各トークンを帰属させ、プロバイダの請求書に1行でまとめて現れる状態を避ける。
- あるセッションでエージェントがしたことを振り返る：フリートビューから1つのセッションのタイムラインまで掘り下げ、ツール呼び出しと判断の正確な順序を見る。
シーン
- コーディングエージェントをチーム全体に展開する：すでに使われているエージェントを、ワークフローの変更やSDKの採用を求めずに導入する。
- コンプライアンスプログラム用の機械可読な証跡を用意する：インシデントの後にスクリーンショットを寄せ集めるのではなく、承認と結果の継続的なログを集める。
- サイドプロジェクトで暴走するモデルコストに上限を設ける：アカウントごとに厳格な予算を決め、ループするエージェントがプロバイダのクレジットを静かに使い切れないようにする。
主な機能
CELルールを備えたMCPファイアウォール
ファイアウォールはツール呼び出しを傍受し、優先度を持つ順序付きのルールを適用する。ルールはCEL式を使うため、呼び出し内の引数を読める。だから5000の送金は5の送金と違う扱いにできる。拒否された呼び出しは、エージェントが読んで対応できるメッセージとともに即座に失敗する。よい。これでエージェントは行き詰まらず、役に立ち続ける。
モデルゲートウェイとコスト帰属
モデルトラフィックは、OpenAIとAnthropicの両形式を話すゲートウェイを通る。各トークンは消費したエージェント、フロー、APIキーに割り当てられ、アカウントごと・フローごとにソフトとハードの予算を設定できる。プロバイダが実際のコストを報告したときは、Preloopは自分の見積もりに上書きして記録する。価格を付けられない利用は、ゼロとして表示せず未価格とラベルする。偽りの精度は出さない。
ループ内の人間承認
ここがPreloopを単なるプロキシと分ける点だ。呼び出しが承認ルールに一致すると、判断すべき人は引数、周囲の文脈、引き金になったルールを、モバイル、時計、Slack、Mattermost、メール、webhookで受け取る。ワンタップで承認する。低リスクの操作は決して待たない。非同期モードでは、エージェントは実行全体を止める代わりに判断をポーリングできる。
コマンド1つでエージェントを導入
preloop agents discover を実行すると、マシン上のClaude Code、Codex CLI、Cursor、Gemini CLI、Hermes、OpenClaw、OpenCodeを見つける。各設定をバックアップし、ツール呼び出しをファイアウォールへ、モデルトラフィックをゲートウェイへ送るよう書き換える。SDKは不要。エージェントのコード変更も不要。最後の点があるからこそ、チームは移行プロジェクトなしで採用する。
監査証跡とセッション再生
あらゆる操作はエージェントの監査証跡に残る。ツール、入力、一致したルール、判断、承認者、モデル支出、結果だ。フリートレベルのビューから1つのセッションのタイムラインへ移れる。これで「エージェントが妙なことをした」という曖昧な報告が、レビューできる具体的な順序に変わる。
自己ホストとApache-2.0
プラットフォーム全体はApache-2.0ライセンスの下で自前のインフラで動かせるので、プロバイダのキーとデータは自分のマシンに残る。エージェントのトラフィックを第三者に送れないチームには効く。クラウドプランが合わないときの現実的な受け皿としても、オープンソース版は機能する。
メリットとデメリット
メリット
- Apache-2.0の下でオープンソースかつ自己ホスト可能なので、キーやデータのベンダーロックインがない。
- 導入は新しいSDKではなく設定の書き換えで、既存のMCPエージェントと動く。
- 承認ゲートは呼び出しを止めて人に尋ねられる。大半のMCPプロキシにはできない芸当だ。
- エージェントごと・フローごとの予算が、モデル支出に厳しい天井を設ける。
- 監査ログはEU AI法やDORAを含む一般的なコンプライアンスプログラムに対応づけられる。
デメリット
- 利点はMCP準拠のエージェントを動かすチームにしか効かない。他のスタックではほとんど得るものがない。
- ルールの記述はYAMLとCELに寄るので、設定とポリシーロジックに慣れた人が要る。
- 自己ホストは無料だが、アップグレードやサポートを含む運用の仕事を自チームに押し戻す。
よくある質問
AIエージェントと、それが呼ぶツールやモデルの間に置かれる制御プレーンだ。どのツール呼び出しを許可するかを決め、コスト追跡のためにモデルトラフィックを経路付けし、レビュー用にすべてを記録する。それが仕事のすべてだ。
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