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Lnar は、AI エージェントが社内外のツール・API・業務システムを安全に呼び出すための MCP インフラです。MCP(Model Context Protocol)とは、AI アプリ(ChatGPT や Claude など)が外部のツールやデータに接続するための共通規格です。開発者は既存のコードや業務機能を MCP サーバーとして公開でき、管理者はその利用状況を可視化・管理できます。特定の AI に依存しない、中立的な接続レイヤーを目指しています。
MCP(Model Context Protocol)は、AI アプリが外部のツールやデータに接続するための共通規格です。機能を MCP サーバーとして公開すると、対応する各 AI クライアントから同じツールを呼び出せます。いわば「AI 向けの共通コネクタ規格」です。
Lnar は次の課題を解決します。
  1. 社内 API や業務コードを AI から安全に使えるようにする
  2. MCP サーバーの運用負担を削減する
  3. どの AI がどの MCP に接続しているかを把握する
  4. 未承認 MCP やシャドウ AI 利用を可視化する
  5. 権限管理・承認・監査ログ・SSO を、企業利用に耐える形で整備する
AI エージェントや MCP を業務で使いたい企業や開発チーム、そして DX 推進・情報システム・研究開発(R&D)の各部門に向けたサービスです。たとえば次のような方々を想定しています。
  • 社内 API を AI から活用したい企業
  • Claude Code・Cursor・ChatGPT・Codex を業務で使うチーム
  • インフラ管理に手間をかけたくない開発者
  • 社内の AI 利用を把握・統制したい経営層・管理部門(CIO・CDO・CISO など)
  • R&D・製造・金融・専門サービスなど、データや権限の管理が重要な領域
Lnar では主に次の 2 つができます。
  1. Lnar: GitHub のコードから MCP サーバーをデプロイし、実行環境・公開 URL・再デプロイ・ログを管理します。自社のツールを AI から呼べる形にします。
  2. Lnar: MCP サーバーを一覧化し、接続先・リスク・利用状況・最終アクセス・ステータスを可視化します。承認フロー・監査ログ・RBAC・SSO で管理します。