Pretorin Cli

🚀 Pretorin CLI - 開発者向けコンプライアンスツール

Pretorin CLIは、開発者やAIエージェントにコンプライアンスデータ、実装コンテキスト、エビデンスワークフローへの直接アクセスを提供します。AIエージェントやCIパイプラインと統合することができます。

⚠️ 重要提示

Pretorinは現在クローズドベータ版です。フレームワーク/コントロールの閲覧は誰でもできますが、プラットフォームの書き込み機能（エビデンス、ナラティブ、モニタリング）にはベータコードが必要です。早期アクセスの申し込みはこちら

🚀 クイックスタート

uv tool install pretorin
pretorin login

ウォークスルーを実行します：

bash scripts/demo-walkthrough.sh

✨ 主な機能

2つの使用モード

1. Pretorinホスト型モデルモード：pretorin agent runを実行し、Pretorin /v1エンドポイントを介してモデル呼び出しをルーティングします。
2. 独自エージェントモード：pretorin mcp-serveを実行し、MCPサーバーを既存のAIツール（Claude Code、Codex CLI、Cursorなど）に接続します。

ホスト型モデルワークフロー（推奨）

pretorin agent runをPretorinホスト型モデルエンドポイントを介して実行する場合にこのフローを使用します。

1. Pretorin APIキーで認証します：

pretorin login

2. オプション：モデルトラフィックをカスタム/セルフホストのPretorinエンドポイントに向けます：

pretorin config set model_api_base_url https://platform.pretorin.com/v1

3. ランタイムセットアップを検証します：

pretorin agent doctor
pretorin agent install

4. エージェントタスクを実行します：

pretorin agent run "Assess AC-2 implementation gaps for my system"

主要な動作：

• 推奨設定は、シェルレベルのOPENAI_API_KEYをオーバーライドせずにpretorin loginを使用することです。
• モデルキーの優先順位は：OPENAI_API_KEY -> config.api_key -> config.openai_api_keyです。
• シェルでOPENAI_API_KEYが設定されている場合、保存されたログイン資格情報が上書きされます。

AIツールへの追加

既にAIエージェント/ツールがあり、PretorinをMCP機能プロバイダーとして使用したい場合にこのフローを使用します。

1. Claude Code

claude mcp add --transport stdio pretorin -- pretorin mcp-serve

チーム設定は.mcp.jsonを介して行います：

{
  "mcpServers": {
    "pretorin": {
      "type": "stdio",
      "command": "pretorin",
      "args": ["mcp-serve"]
    }
  }
}

2. Codex CLI

~/.codex/config.tomlに追加します：

[mcp_servers.pretorin]
command = "pretorin"
args = ["mcp-serve"]

Claude Desktop、Cursor、およびWindsurfの設定については、docs/MCP.mdを参照してください。

📦 インストール

uv tool install pretorin

💻 使用例

基本的な使用法

# ログイン
pretorin login
# エージェントタスクの実行
pretorin agent run "Assess AC-2 implementation gaps for my system"

📚 ドキュメント

コアコマンド

プラットフォームによるレビューと更新ワークフローは単一スコープです。最初にpretorin context setでアクティブなシステム + フレームワークを設定し、そのスコープ内でエビデンス、ノート、モニタリング、ナラティブ、またはMCP支援コンプライアンスコマンドを実行します。複数フレームワークの作業は別々の実行に分割する必要があります。エビデンス、ナラティブ、およびノートはすべてローカルファーストのワークフローをサポートします：ローカルで作成し、一覧表示してから、プラットフォームにプッシュします。

アーティファクト作成ルール

• ナラティブとエビデンスのMarkdownは監査人にとって読みやすいものでなければなりません：Markdownの見出しは使用せず、リスト/テーブル/コードブロック/リンクを使用します。
• Markdown画像埋め込みは、プラットフォーム側のファイルアップロードサポートが利用可能になるまで一時的に無効になっています。

設定

資格情報は~/.pretorin/config.jsonに保存されます。

ドキュメントの表示

完全なドキュメントはmdbookで構築されています。ローカルで表示するには：

# mdbookをインストールする（まだ持っていない場合）
cargo install mdbook

# ドキュメントをサーブし、ブラウザで開く
cd docs && mdbook serve --open

これにより、http://localhost:3000でライブリロード付きのローカルサーバーが起動します。 静的HTMLをサーブせずにビルドするには：

cd docs && mdbook build
# 出力はdocs/book/にあります

クイックリンク

• CLIリファレンス
• MCP統合ガイド
• バンドルされたスキルガイド
• コントリビュート

🔧 開発

git clone https://github.com/pretorin-ai/pretorin-cli.git
cd pretorin-cli
uv pip install -e ".[dev]"
pytest
ruff check src/pretorin
ruff format --check src/pretorin

📄 ライセンス

MITライセンス。詳細はLICENSEを参照してください。