Kastra
Kastraは、AIシステム向けのランタイム認証レイヤーであり、すべてのプロンプト、ツール呼び出し、シェルコマンド、APIリクエストを傍受し、実際の行動が実行される前に、1ミリ秒未満で決定論的な許可/拒否ポリシーを適用します。
https://kastra.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年07月23日
Kastraとは
Kastraは、AIエージェントとコパイロットがランタイム時に何を実行することを許可されているかを管理するために設計されたインフラストラクチャ製品です。プロンプト、レビュー、または事後監視に頼るのではなく、実行パスに直接配置され、アクションがデータベース、API、シェル、またはブラウザに到達する前に許可決定を行います。実際のエンジニアリングおよび運用ワークフロー（エージェントがコマンドを実行したり、データを照会したり、PRを開いたり、内部サービスと対話したりする場合）向けに構築されており、Kastraはポリシー・アズ・コードの適用、環境全体での一貫した制御、および本番環境や規制された環境で運用するチームのための監査可能な意思決定記録を提供します。
Kastraの主な機能
Kastraは、AIシステム向けのランタイム認可レイヤーであり、プロンプト、ツール呼び出し、シェルコマンド、APIリクエスト、データベースクエリ、さらにはブラウザエージェントのクリックなど、モデルが開始するすべてのアクションをインターセプトし、実行前に決定論的なポリシーアズコードルールに対して評価します。これにより、サブミリ秒での許可/拒否の決定、環境（ラップトップから本番環境まで）全体での一貫した強制、機密性の高い操作に対する承認ゲート付きチェックポイント、および何が許可またはブロックされ、どのポリシーバージョンに基づいていたかを正確に証明するための署名付き再生可能な監査ログを提供します。
サブミリ秒のランタイム認可: 各AIアクション（ツール呼び出し、コマンド、APIリクエスト、クエリ）を1ミリ秒未満でポリシーに対して評価し、安全なアクションは通過させ、リスクの高いアクションは実行前にブロックします。
決定論的ルールを持つポリシーアズコード（YAML）: コマンドパターン、ファイルパス、リポジトリコンテキスト、アクションタイプなどの条件に基づいて操作を許可/ブロックするためにシンプルなYAMLポリシーを使用し、再現可能でレビュー可能なガバナンスを可能にします。
一般的なコーディングエージェントのインターセプト: Claude Code、Cursor、Codexなどのアシスタントの実行パスに存在し、プロンプトやレビューだけに頼ることなく、任意のシステムコマンドや安全でないデータベース書き込みを防ぎます。
統合された強制制御プレーン: ラップトップ、エージェント、ブラウザ、バックエンドサービス全体にわたって1つのポリシーサーフェスを適用し、ガードレールを標準化し、散在するスクリプトやツール固有の安全設定を削減します。
機密性の高いアクションに対する人間の承認チェックポイント: 承認ゲート付きの操作をサポートし、エージェントは高リスクのステップ（例：破壊的なクエリ、本番環境の変更）を実行する前に一時停止し、署名付きの人間の承認を要求します。
署名付き、再生可能な監査証跡: 各アクション、判断、ポリシーバージョンを署名付きの再生可能な記録（追記専用チェーン）としてログに記録し、調査、コンプライアンス、およびバイトごとのセッション再生をサポートします。
Kastraのユースケース
破壊的な本番データベース操作の防止: AIエージェントが本番システムに対してクエリを実行しようとする際に、リスクの高いSQL（例：制約なしのDELETE/UPDATE）をブロックするか、承認を要求します。
AIアシストによるDevOpsおよびインフラ変更の管理: シェルコマンド、IaCアクション、デプロイメントステップを承認または拒否することで、エージェントが安全に自動化し、重要な環境への不正な変更を防ぎます。
企業のコンプライアンスと監査対応: 特定のポリシーバージョンに紐付けられた署名付きの決定を含む、AIシステムが何を行うことを許可されたかについて、規制当局や監査人に検証可能な証拠を提供します。
エージェントの内部ツールおよびAPIアクセスを保護: エージェントが呼び出すことができるエンドポイント、メソッド、ペイロードパターンを制御し、内部サービスでのデータ漏洩や意図しない副作用のリスクを軽減します。
機密性の高いワークフローのためのブラウザエージェントガバナンス: DOMイベントが発生する前に、自律型ブラウザエージェント（例：クリック、ナビゲーション、ダウンロード）に対して、ドメイン/セレクター/フォームフィールドの許可リストと承認ゲートを強制します。
メリット
実行前の強制（許可/拒否）により、事後監視への依存が減り、安全でないアクションが起こる前に防ぐことができます。
決定論的なポリシーアズコードアプローチは、レビュー可能で再現性があり、チームや環境全体で標準化できます。
署名付き、再生可能な監査証跡は、インシデント対応とコンプライアンス要件をサポートします。
デメリット
有効性は高品質なポリシーの作成と維持に依存します。厳しすぎるルールはワークフローを遅らせたり、頻繁な調整を必要としたりする可能性があります。
特定のAIアシスタント（例：Claude Code、Cursor、Codex）に重点を置いたツールサポートが強調されており、他のエージェントフレームワークのカバー範囲が制限される可能性があります。
Kastraの使い方
1) Kastra (Edge) をローカルにインストールする: Homebrewを使用しているmacOSでは、Kastra Edgeエージェントをインストールします: `brew install kastra-labs/tap/kastra-edge`。これにより、AIアクションのパスに配置できるローカルランタイム認証レイヤーが提供されます。
2) ポリシーファイルを作成する（ポリシー・アズ・コード）: リポジトリにプレーンテキストのYAMLポリシーファイルを作成します（バージョン管理できるように）。ファイルパス、コマンドパターン、リポジトリコンテキストなどの条件に基づいて、操作（例：ファイル書き込み、シェルコマンド、ネットワーク/API呼び出し）を許可またはブロックするルールを定義します。
3) Kastraをポリシーに合わせる: 作成したポリシーファイルを使用するようにKastraを設定します。意図されたワークフローは、Kastra CLI/Edgeエージェントをインストールし、それをポリシーファイルに合わせることで、実行前に要求されたすべてのアクションをルールに対して評価できるようにすることです。
4) AIコーディングアシスタントをKastraでラップする: Kastraがアシスタントと環境の間に位置するように、コーディングアシスタントをKastra経由で実行します。KastraはClaude Code、Cursor、Codex（リリース時）をサポートしています。環境変数またはIDE設定を介してターゲットアシスタントをラップすることで統合され、アクションを傍受できます。
5) 通常のAIワークフローを実行する; Kastraがアクションを傍受する: アシスタントを通常どおり使用します（プロンプト、エージェント実行、ツール呼び出し）。モデルがアクション（プロンプト/ツール呼び出し/シェルコマンド/APIリクエスト）を試みると、Kastraがそれを傍受し、何も実行される前にポリシーチェックを実行します。
6) 許可/拒否の決定をリアルタイムで監視する: Kastraは、順序付けられたチェック（ID、スコープ、ガードレール、監査）を通じて各アクションを評価し、1ミリ秒未満で許可/拒否の決定を返します。許可されたアクションのみがターゲットツール/API/データベースに到達し、拒否されたアクションはブロックされます。
7) 監査ログと決定証拠を確認する: Kastraは監査のためにポリシー決定をログに記録します。決定は署名され、再現/エクスポート可能であり、何が許可/拒否され、どのポリシーバージョンで許可/拒否されたかを証明できます。
8) 機密性の高いアクションに承認ゲートを追加する（人間によるチェックポイント）: 高リスクの操作については、ポリシーでアクションを承認ゲート付きとしてマークします。トリガーされると、エージェントは一時停止し、続行する前に署名付きリクエストを人間の承認者に送信します。
9) 最小特権スコープを適用する（推奨される強化）: デフォルトで拒否から開始し、明示的な許可リストを追加します。ソースで言及されている制限の例には、現在のプロジェクトディレクトリ外への書き込みのブロック、コマンドパターンの制限、ネットワーク/APIアクセスの制約などがあります。
10) (オプション) ブラウザエージェントを管理する（OpenClaw統合）: OpenClawのようなブラウザエージェントを使用している場合、アクション境界でブラウザアクションをKastra経由でルーティングします。ドメイン、セレクタ、フォームフィールドのセッションごとの許可リストを設定します。クリック、ナビゲーション、フォーム入力、ダウンロードは、DOMイベントが発生する前にポリシーに対してチェックされます。
Kastraのよくある質問
Kastraは、AIシステム向けの認可レイヤーです。AIモデル、エージェント、またはコパイロットが実行する前に、すべてのプロンプト、ツール呼び出し、シェルコマンド、APIリクエストをポリシーと照合することで、何が許可されているかを決定します。
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