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RocketRide Server – オープンソースAIパイプラインエンジン

何であるか – RocketRideは「AI開発環境」（AIDE）であり、通常のIDE（VS Codeなど）をAI/MLワークフローの視覚的ビルドツールおよび実行環境に変換します。パイプラインはポータブルなJSON（*.pipe形式）で定義され、IDE内でのドラッグアンドドロップキャンバスで編集され、高スループットのマルチスレッドC++エンジンで実行されます。同じパイプラインはRocketRide Cloud（ホストSaaS）またはオンプレミス（Docker、ベアメタル、ローカルプロセス）でゼロコード変更で実行可能です。

主な機能

機能	得られるもの
視覚的パイプラインビルド	VS Code内で>100のノード（LLMプロバイダー、ベクトルDB、OCR、NER、チャンキングなど）を直接ドラッグ＆ドロップで構築・接続・設定可能。
C++ランタイム	低遅延・高スループットAIワークロードに最適化されたネイティブマルチスレッドエンジン。
マルチエージェント対応	CrewAIおよびLangChainの統合を内蔵。エージェントをチェーン化し、メモリを共有可能。
SDK	PythonおよびTypeScriptクライアントライブラリにより、数行のコードで任意のアプリからパイプラインを呼び出せます。
観測性	IDEからリアルタイムでトークン使用量、レイテンシ、メモリ、コールツリーなどをトレース可能。
ゼロオペレーション／セルフホスト	1クリックでDockerイメージ（ghcr.io/rocketride-org/rocketride-engine）またはローカルバイナリ。また、マネージドクラウドサービスも提供。
拡張可能なノード	ノードはPythonで拡張可能。カスタムノードをマーケットプレイスに公開できます。

技術スタック

• コアランタイム: C++（マルチスレッド、高パフォーマンス）
• IDE統合: VS Code拡張（Webview UI）
• SDK: Python（PyPIのrocketride）、TypeScript（npmのrocketride）
• コンテナ化: Dockerイメージ、クラスタデプロイ用Helmチャート
• 通信: WebSocketエンドポイント（ws://localhost:5565）またはクラウドサービス用HTTPS

一般的なワークフロー

1. RocketRide VS Code拡張をインストール。
2. *.pipeファイルを作成 – UIはキャンバスを表示し、Webhookソース → LLM → ベクトルDB → 出力などのノードをドラッグします。
3. 各ノードを設定（モデルプロバイダーのAPIキー、DB接続文字列など）。
4. キャンバスの▶を押してローカルでパイプラインを実行、またはクライアントをROCKETRIDE_URI=ws://localhost:5565（セルフホスト）またはhttps://api.rocketride.ai（クラウド）に設定し、認証トークンを提供。
5. Python/TS SDKを使ってアプリからパイプラインを呼び出す、またはコーディングアシスタントエージェントのツールとして公開する。

導入／インストール

• VS Code拡張 – マーケットプレイスで「RocketRide」を検索、またはOpen VSXからダウンロード。
• ローカルでエンジンを実行 – 拡張がバイナリを自動ダウンロードするか、手動でDockerイメージを取得:

  docker pull ghcr.io/rocketride-org/rocketride-engine:latest
  docker run -d --name rocketride-engine -p 5565:5565 ghcr.io/rocketride-org/rocketride-engine:latest
  

• クラウド – https://cloud.rocketride.aiでサインアップ、APIトークンを取得し、以下を設定:

  export ROCKETRIDE_URI=https://api.rocketride.ai
  export ROCKETRIDE_AUTH=your-api-token
  

• SDKの使用（Python例）:

  from rocketride import RocketRideClient
  client = RocketRideClient(uri="ws://localhost:5565")
  result = client.run_pipe("my_pipeline.pipe", input={"text": "Hello"})
  print(result)
  

ライセンス＆コミュニティ

• サーバーランタイムとSDKはMITライセンスで公開 – 完全にオープンソースでOSI承認済み。
• 開発はGitHub（イシュー、PR、CONTRIBUTINGガイド）で調整。サポートと協業のためのDiscordコミュニティも利用可能。
• CIバッジで自動テストを確認。リリースはバージョン管理（例：server-vX.Y.Z）。

誰が使うべきか

• LLM呼び出し、ベクトルストア、その他のAIコンポーネントを再現可能でバージョン管理可能な方法で接続したいデータサイエンスやMLチーム。
• データのローカル保有を維持しながらも、視覚的パイプラインビルダーの利点を享受したい企業。
• 複数の別々のサービスを接続するのではなく、単一で言語に依存しないランタイムを好むAI拡張アプリ開発者。

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RocketRideはAIアプリケーションの「エンジン」として機能することを目指しており、オーケストレーションから観測性までを処理しつつ、すでに愛用しているエディタに留まることを可能にします。