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何を解決するか

incur は、AIエージェントに特化して最適化されたコマンドラインインターフェース（CLI）を構築するためのフレームワークです。エージェントがソフトウェアツールとやり取りする際の高トークン消費と発見の障壁という問題を解決し、従来のMCPやスキルベースの代替手段と比較して、1セッションあたり最大3倍のトークン使用量を削減します。

仕組み

Zodを介したスキーマを使用して、コマンド、引数、オプションを定義する軽量APIを提供します。以下の点でエージェント体験を最適化します：

• エージェント発見： 組み込みコマンド（skills add、mcp add）により、エージェントがCLIを自動的に検出し登録できます。
• トークン効率の良い出力： TOON形式をデフォルトとして採用し、余分な構文（波括弧や引用符など）を削除することで、JSONと比較して最大60%のトークンコスト削減が可能になります。
• コール・トゥ・アクション（CTA）： 実行後にエージェントに次の関連するコマンドを提案できるため、シームレスな操作チェーンが実現できます。
• 柔軟なデプロイ： CLIはスタンドアロンバイナリ、標準のFetch APIハンドラー（Bun、Deno、Cloudflare Workers用）、またはHTTP経由のMCPサーバーとして配信可能です。

対象ユーザー

LLMベースのエージェントが簡単に発見でき、高効率で利用できるようにしたい、ツール、API、または内部ユーティリティを開発している開発者。

主な特徴

• トークンの節約： セッション開始、発見、応答にかかるトークンを大幅に削減します。
• uma MCP統合： stdioおよびHTTPベースのModel Context Protocol（MCP）サーバーの両方をサポートしています。
• マルチモーダルインターフェース： 同じコードベースでCLI、Web API、MCPサーバーのいずれにもなります。
• スキーマ駆動： Zodを使用して整合性の高い入出力と自動型推論を実現します。
• ファイルベースのルーティング： 親ファイルやフォルダからのコマンドの読み込みをサポートし、プロジェクトの整理がしやすくなります。