Preloop
Preloopは、人間の承認ゲートと意思決定ロギング機能を実装することにより、安全なAIエージェントツールの使用を可能にするMCPガバナンスレイヤーおよびプロキシプラットフォームです。
https://preloop.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年02月09日
Preloopとは
Preloopは、AIエージェントにガバナンスとヒューマンインザループの安全性を提供するイベント駆動型自動化プラットフォームです。Model Context Protocol（MCP）のプロキシとして機能し、組織が基盤となるエージェントコードを変更せずに、AIシステムに人間の承認チェックポイントを追加できるようにします。このプラットフォームは、AIエージェントが機密性の高いツールや業務とやり取りする際に、人間の監視と制御に対する重要なニーズに対応するように設計されました。
Preloopの主な機能
Preloopは、包括的なAIガバナンスプラットフォームであり、組み込みの人間による承認機能を備えたMCP（モデルコンテキストプロトコル）プロキシとして機能します。機密性の高いアクションに対する承認ゲートを実装し、リスクの高い操作を傍受し、人間の決定を収集し、詳細な監査ログを維持することにより、AIエージェントによる安全なツール使用を可能にします。また、このプラットフォームはMLモデルのデプロイメントプロセスを自動化し、企業が実験から本番環境への移行をより効率的に行うのに役立ちます。
ヒューマンインザループ承認システム: 機密性の高いAIアクションに対する承認ゲートを実装し、重要な操作が実行される前に人間の監視を可能にします
監査証跡ロギング: 透明性とコンプライアンスのために、すべてのAIの決定とアクションの包括的なログを保持します
MLモデルのデプロイメント自動化: MLトレーニングスクリプトを、組み込みの可観測性と自動スケーリング機能を備えた本番サービスに自動的に変換します
MCPプロキシ統合: コード変更を必要とせずに、Claude Code、Cursor、WindsurfなどのMCPクライアントとシームレスに統合します
Preloopのユースケース
MLモデルの本番環境へのデプロイ: データサイエンスチームが実験モデルを迅速に本番環境にデプロイできるようにし、デプロイ時間を数週間から数時間に短縮します
AI安全ガバナンス: 機密性の高い操作でAIエージェントを使用する組織に、監視および制御メカニズムを提供します
自動化されたワークフロー管理: AIエージェントがルーチンタスクを処理できるようにすると同時に、重要な決定に対する人間の承認を保証します
メリット
実装に必要なインフラストラクチャの変更はありません
MLモデルのデプロイ時間を大幅に短縮
人間の監視を通じてセキュリティと安全性を維持
デメリット
APIキーの統合が必要
特定のMCPクライアントの互換性に限定
Preloopの使い方
Preloopにサインアップ: 無料トライアルまたはデモのリクエストプロセスを通じて、Preloop APIキーを取得することから始めます
MCPクライアントを構成: 次のコマンドを使用して、MCPクライアント（Claude Code、Cursor、Windsurfなど）をPreloopにポイントします：claude mcp add --transport http preloop https://preloop.ai/mcp/v1 --header \"Authorization: Bearer YOUR_PRELOOP_API_KEY\"
ツールを接続: 承認ゲートを追加する既存のツールを接続します。これには、デプロイメント、データベース操作、支払い、GitHub / GitLab / Jiraなどが含まれます。
承認ワークフローを設定: どの操作に人間の承認が必要か、誰が承認する必要があるかを構成します（例：機能リクエストをプロダクトマネージャーにルーティング）
アクティビティを監視: Preloopダッシュボードを使用して、エージェントのアクティビティを監視し、承認リクエストを確認し、すべての決定の監査証跡を維持します
アクションを確認して承認: エージェントが機密性の高い操作を呼び出すと、Preloopはリクエストを傍受し、構成された通知チャネルを介して人間の承認のためにルーティングします
ポリシーを管理: プロキシを介してルーティングできるデータと承認が必要なデータに関するポリシーとデプロイメント要件を確認および更新します
Preloopのよくある質問
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