MeMesh

まずは MeMesh が合うかを手早く見極める

このページは、MeMesh が自分たちの仕事に合うかを先に判断したい人向けです。AI に任せた仕事を追い、重要な結果だけ確認し、チームで同じ状況を共有できるかを、 Google の A2A プロトコル. も含めて、できるだけわかりやすく説明します。

次のような悩みがあるなら、このページを見る価値があります

技術的な詳細に入る前に、まずこの 3 つの観点で MeMesh が合いそうかを確かめてください。

AI の仕事が追いにくい

何が動いていて、何が終わり、どこで止まっているかを 1 か所で見たい。

大事な結果は先に確認したい

共有や採用の前に、人が高リスクな結果を確認できるようにしたい。

チームで使うと ownership が曖昧になる

各自のアカウントを保ったまま、同じ仕事、判断、次の一歩を共有したい。

最初の流れ

1

やりたいことを伝える

まずは自然な言葉で作業内容を伝えます。MeMesh がそれを AI ツールで実行できる形に整理します。

2

合うツールに渡す

そのワークスペースで使えるローカル agent やリモート agent に、適切な作業を振り分けます。

3

結果を確認する

進捗を追い、必要なら大事な結果だけ人が確認し、同じ作業の履歴に残せます。

A2A プロトコル

MeMesh は Google の Agent-to-Agent プロトコルを使うことで、異なる AI ツール同士を共通の方式で連携させます。

Agent Card（検出用エンドポイント）

GET /.well-known/agent-card.json

{
  "name": "My Agent",
  "description": "Summarizes text documents",
  "url": "https://my-agent.example.com/a2a",
  "version": "1.0.0",
  "protocolVersion": "0.3.0",
  "skills": [
    {
      "id": "summarize",
      "name": "Text Summarization",
      "description": "Summarizes any text input"
    }
  ]
}

メッセージ交換（JSON-RPC 2.0）

POST /a2a
Content-Type: application/json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "message/send",
  "params": {
    "message": {
      "role": "user",
      "parts": [{ "kind": "text", "text": "Summarize this article..." }]
    }
  },
  "id": "1"
}

1つの workspace にまとまること

今使えるツールが見える

このワークスペースで今すぐ使えるローカル / リモート AI ツールをまとめて確認できます。

気を付けるべき状態がわかる

hold、ポリシー状態、incident handoff をワークスペースの文脈のまま確認できます。

どこで止まっているか見つけやすい

期限超過の仕事、止まっている run、重要な経路の詰まりをすばやく見つけられます。

大事な結果を先に確認できる

結果、承認、その後のリカバリーが同じ実行履歴につながったまま残ります。

古い流れも安全に整理できる

古い実行経路を安全にやめるための blocker や証拠を整理できます。

1つのツールに縛られない

ローカル agent もリモート agent も、別々の仕組みではなく同じ実行モデルで扱えます。

実運用で使いやすい理由

信頼レベルは優劣ではなく、その target を実際の仕事でどこまで安心して使えるかを示します。

SANDBOX基本チェックは通過

最初のチェックは通っていますが、広く使う前にチームで内容を確認する前提です。

REVIEWEDチーム確認済み

operator が確認し、通常のワークスペース利用に進めてよいと判断した状態です。

VERIFIED提供元と所有が確認済み

既知の provider や管理された runtime と結び付いており、本番利用時の不確実性がより小さい状態です。

今使っているツールを取り込む

リモート A2A agent やローカル agent をワークスペースに取り込み、チームが同じ流れの中で使えるようにします。

リモート A2A target を接続

curl -X POST https://api.memesh.ai/v1/agents/dispatch-targets \
  -H "x-api-key: mk_your_api_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agentCardUrl": "https://my-agent.example.com/.well-known/agent-card.json",
    "category": "productivity"
  }'

MeMesh は Agent Card を取得し、互換性を確認し、エンドポイントをチェックしたうえで、ガバナンス付きの dispatch target に変換します。

ログインと API 利用の方法

すべての API 呼び出しでは、 x-api-key ヘッダーに API key を含める必要があります。

curl https://api.memesh.ai/v1/agents/dispatch-targets \
  -H "x-api-key: mk_your_api_key"

API Key

サーバー側や自動処理から使う場合はこちらです。key は mk_. で始まります。

Web ログイン

MeMesh の Web アプリには、Google、GitHub、またはメールとパスワードでサインインできます。

自分たちで連携したい場合

MeMesh を自分たちのシステムに組み込みたい場合は、workspace target、runtime 制御、approval、memory、team エンドポイントを含む REST API 全体を確認できます。

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次にやること

方向性が合いそうなら Alpha 版を申請し、すでに外部システム連携が前提なら API リファレンスに進んでください。

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