reyn.yaml

プロジェクトレベルの設定。git にチェックインします。個人設定のオーバーライドは reyn.local.yaml（gitignored）または ~/.reyn/config.yaml に記述します。

最小限の例

model: standard
models:
  light:    openai/gemini-2.5-flash-lite
  standard: openai/gpt-4o
  strong:   anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022

トップレベルキー

キー	型	説明
model	文字列	デフォルトのモデルクラス。models を通じて解決されます。--model でオーバーライド。
models	マップ	クラス名 → LiteLLM モデル文字列 または dict（以下参照）。
output_language	文字列	デフォルトの出力言語コード（例: en、ja）。--output-language でオーバーライド。
safety	マップ	ランタイムの停止条件: ループ検出上限、タイムアウト、上限超過時ポリシー。以下参照。
cost	マップ	バジェット上限とレート制限（エージェントごと、日次、月次）。以下参照。
plan	マップ	プランモードのステップバジェットとリトライ設定。以下参照。
web	マップ	web_fetch と MCP レジストリ呼び出しの SSL 設定。以下参照。
eval	マップ	reyn eval のトレース exporter バックエンド。以下参照。
sandbox	マップ	sandboxed_exec のバックエンド選択と非対応プラットフォームポリシー。以下参照。
action_retrieval	マップ	FP-0034 ユニバーサルカタログの可視化 + 検索設定。以下参照。
embedding	マップ	RAG 埋め込みモデルクラスとバッチ設定（ADR-0033）。以下参照。
chat	マップ	チャットセッションの Head/Body/Tail 圧縮設定。以下参照。
voice	マップ	チャット TUI の音声入力（Whisper）設定。以下参照。
events	マップ	チャットセッションイベントファイルの監査ログローテーションポリシー。以下参照。
skill_search	マップ	BM25 Skill 事前フィルター設定（FP-0024 Component A）。以下参照。
skill_resume	マップ	再起動時の曖昧なステップに対するレジューム ポリシー。以下参照。
self_improvement	マップ	skill_improver の適用ゲートとバージョン上限（FP-0006）。以下参照。
mcp	マップ	MCP サーバー定義と search_threshold。以下参照。
python	マップ	Python preprocessor の追加許可モジュール。以下参照。
agent	マップ	P6 イベント監査証跡と送信 HTTP ヘッダー用のエージェント識別子。以下参照。
auth	マップ	reyn auth login 用の OAuth プロバイダー設定。以下参照。
cron	マップ	スケジュール付きスキル実行 (FP-0009 Component B)。以下参照。
permissions	マップ	デフォルトの Permission ポリシー。以下参照。
state_dir	パス	Reyn がイベント、承認、Memory を書き込む場所。デフォルト .reyn/。
prompt_cache_enabled	bool	システムプロンプトに Anthropic プロンプトキャッシュマーカーを付与。デフォルト true。
project_context_path	文字列	すべての Phase システムプロンプトに注入する Markdown ファイル。デフォルト REYN.md。
api_base	文字列	LiteLLM プロキシベース URL。通常は reyn.local.yaml（gitignored）に設定。

models ブロック

models: の各エントリはクラス名を LiteLLM モデル文字列 または per-class LLM パラメータを宣言する dict にマップします。

str 形式 — リテラル（後方互換）

str 値に / が含まれる 場合、LiteLLM モデル文字列として直接使用されます：

models:
  light:    openai/gemini-2.5-flash-lite
  standard: openai/gpt-4o
  strong:   anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022

str 形式を使用している既存の reyn.yaml はすべて変更なしで動作します。

str 形式 — クラス参照省略形（新規）

str 値に / が含まれない 場合、{extends: <name>} の省略形として扱われます。 名前はフラット namespace（ユーザーエントリ + built-in カタログ）で解決されます：

models:
  standard: claude-sonnet-thinking     # 等価: standard: {extends: claude-sonnet-thinking}

不明な省略形（ユーザーエントリにも built-in にも存在しない名前）は起動エラーになります。

dict 形式 — plain kwargs

models:
  standard: openai/gemini-2.5-flash-lite   # str 形式も dict エントリと併用可能

  strong:
    model: anthropic/claude-3-7-sonnet      # 必須
    temperature: 0.0
    max_completion_tokens: 16000             # max_tokens より推奨 — 下記注意
    extra_body:
      thinking:
        type: enabled
        budget_tokens: 8000

フィールド	必須	説明
model	はい	LiteLLM モデル文字列。
temperature	いいえ	litellm に渡すサンプリング温度。
max_completion_tokens	いいえ	推奨 最大出力トークン数（OpenAI o1+ およびほとんどのプロバイダーで強制）。
max_tokens	いいえ	レガシーのソフトヒント — 多くのプロバイダーが無視する。max_completion_tokens を推奨。
top_p	いいえ	litellm に渡す top-p サンプリング。
extra_body	いいえ	プロバイダー固有のペイロード（例：推論モデルの thinking）。
extends	いいえ	名前付きクラスから継承し、オーバーライドを deep merge（下記参照）。
（その他のフィールド）	いいえ	litellm にそのまま渡されます（パススルーポリシー）。

コスト制限: max_tokens ではなく max_completion_tokens を使用してください。max_tokens は多くのプロバイダーが無視するレガシーのソフトヒントです。max_completion_tokens は API レベルで強制されます（OpenAI o1+ および Anthropic モデル）。

フィールドポリシー: model のみ必須です。他のフィールドはすべてバリデーションなしで litellm.acompletion に直接渡されます（未知のフィールドも silent に転送されます — future-proof）。タイポは reyn エラーではなく silent な litellm 失敗を引き起こします。

Skill / Phase 側オーバーライド: サポートしていません。Operator config（reyn.yaml）が LLM パラメータの唯一の source of truth です。Skill 作者はクラス名のみを指定します（例：model_class: strong）。

マージ順: Reyn が管理する設定（timeout、num_retries、プロキシルーティング）は operator 宣言の kwargs より常に優先されます。

dict 形式 — extends フィールド（新規）

extends を使用して別のクラスから継承し、特定のフィールドをオーバーライドできます。 参照される名前はフラット namespace（ユーザーエントリ + built-in カタログ）で解決されます。

models:
  # claude-sonnet-thinking built-in を継承し、budget_tokens を 8000 → 4000 に変更。
  # extra_body.thinking.type: enabled は base から引き継がれます（deep merge）。
  reasoning-light:
    extends: claude-sonnet-thinking
    extra_body:
      thinking:
        budget_tokens: 4000

  # マルチレベル: reasoning-heavy は上で定義した reasoning-light を extends。
  reasoning-heavy:
    extends: reasoning-light
    extra_body:
      thinking:
        budget_tokens: 16000
    max_completion_tokens: 32000

Deep merge: ネストした dict は再帰的にマージされます。extra_body.thinking の下に指定したキーのみがオーバーライドされ、兄弟キー（例：type: enabled）は base から引き継がれます。スカラーとリストは置換されます（マージされません）。

マルチレベルチェーン: 任意の深さが許可されます。Reyn は起動時にチェーン全体を解決します。

サイクル検出: 循環する extends 参照（例：A extends B, B extends A）は起動時に検出され、設定エラーが発生します。

不明な参照: namespace（ユーザーエントリまたは built-in カタログ）に存在しない名前の参照は起動エラーになります。

Built-in カタログ

Reyn には、namespace にプリロードされた一般的なモデルクラスの built-in カタログが付属しています。 reyn.yaml に宣言せずに名前で参照できます：

クラス名	プロバイダー / モデル	備考
claude-sonnet	anthropic/claude-3-7-sonnet
claude-sonnet-thinking	anthropic/claude-3-7-sonnet + thinking 有効	budget_tokens=8000
claude-haiku	anthropic/claude-3-5-haiku
gpt-4o-mini	openai/gpt-4o-mini
gpt-4o	openai/gpt-4o
gemini-flash-lite	openai/gemini-2.5-flash-lite
gemini-3.1-flash-preview	openai/gemini-3.1-flash-preview
gemini-2.0-flash	openai/gemini-2.0-flash	thinking_budget=0 で thinking 無効化

ユーザー宣言エントリは同名の built-in を上書きします。built-in カタログは便利な出発点であり、reyn.yaml が常に source of truth です。

詳細は Reference: built-in models を参照してください。

safety ブロック

停止条件の統合ネームスペース。各値は対応する CLI フラグで呼び出しごとにオーバーライドできます。（旧 limits: キーは FP-0004/0005 で削除されました。safety: が唯一の信頼できる情報源です。）

safety:
  loop:
    max_phase_visits: 25         # ランごとの Phase あたりの上限; 0 = 無制限 (--max-phase-visits)
    max_act_turns_per_phase: 10  # Phase 訪問内の LLM ↔ op ラリー数; 0 = 無制限
    max_router_calls_per_turn: 3 # ユーザーターンごとのチャットルーター呼び出し数
    max_agent_hops: 3            # 最大委譲深度
  timeout:
    llm_call_seconds: 60         # 呼び出しごとの HTTP タイムアウト (--llm-timeout)
    llm_max_retries: 3           # 呼び出しごとの一時的エラーのリトライ数 (--llm-max-retries)
    phase_seconds: 0             # Phase ごとのウォールクロックバジェット; 0 = 無制限 (--phase-budget)
    chain_seconds: 60            # デリゲート返答待機時間
  on_limit:
    mode: interactive            # interactive | unattended | auto_extend
    auto_extend_times: 1         # （auto_extend モード）自動延長回数
    ask_timeout_seconds: 0       # （interactive モード）ユーザープロンプトのタイムアウト; 0 = 無制限待機

safety.loop フィールド

パス	型	デフォルト	CLI フラグ	説明
safety.loop.max_phase_visits	int	25	--max-phase-visits	ランごとの任意の単一 Phase への再訪問上限。0 = 無制限。
safety.loop.max_act_turns_per_phase	int	10	—	1 回の Phase 訪問内で許可される LLM ↔ op ラリー数。0 = 無制限。
safety.loop.max_router_calls_per_turn	int	3	—	ユーザーターンごとのチャットルーター呼び出し数。0 = 無制限。
safety.loop.max_agent_hops	int	3	—	最大委譲深度（ユーザー → A → B → C = 3 ホップ）。

safety.timeout フィールド

パス	型	デフォルト	CLI フラグ	説明
safety.timeout.llm_call_seconds	float（秒）	60	--llm-timeout	LiteLLM に渡される呼び出しごとの HTTP タイムアウト。
safety.timeout.llm_max_retries	int	3	--llm-max-retries	LLM 呼び出しごとの一時的エラーのリトライ数（LiteLLM 指数バックオフ）。
safety.timeout.phase_seconds	float（秒）	0	--phase-budget	Phase ごとのウォールクロックバジェット。リトライ/ターンの境界でのソフトチェック。呼び出し途中はキャンセルしない。0 = 無制限。
safety.timeout.chain_seconds	float（秒）	60	—	マルチエージェントチェーンがデリゲート返答を待機する時間。上限超過後にランタイムが上流エラーを生成。0 = 無効。

safety.on_limit フィールド

パス	型	デフォルト	説明
safety.on_limit.mode	文字列	interactive	ループ/タイムアウト上限発動時の動作。interactive（デフォルト） — ask_user でユーザーに延長許可を確認。ヘッドレス（bus=None / 非 TTY）は自動的に abort へ短絡。unattended — 即時中止（CI / cron / スクリプト実行向けのオプトイン）。auto_extend — auto_extend_times 回自動延長後に中止。
safety.on_limit.auto_extend_times	int	1	abort フォールスルーまでの自動延長回数。mode: auto_extend 時のみ使用。
safety.on_limit.ask_timeout_seconds	float（秒）	0	interactive モードでユーザー返答を待機する時間。0（デフォルト） = 無制限待機、正の値 = ウィンドウ経過で partial data として abort。

plan ブロック

プランのステップ実行バジェットとリトライ動作を制御します。

plan:
  step_max_iterations: 5   # ステップあたりの最大 RouterLoop ターン数（デフォルト: 5）
  retry_limit: 3           # ステップ失敗時の最大自動リトライ数（デフォルト: 3）

キー	型	デフォルト	説明
step_max_iterations	integer	5	1 つのプランステップが失敗として記録される前に消費できる最大 RouterLoop イテレーション数。
retry_limit	integer	3	一時的エラーによるステップあたりの最大自動リトライ数。上限到達後はユーザーにバジェット延長を求めます。トークン制限と同様のコスト保護上限として機能します。

web ブロック

web_fetch と MCP パッケージレジストリの SSL 設定（FP-0022）。

web:
  fetch:
    verify_ssl: true     # true | false | 省略（デフォルト: 環境変数チェーン）
    ca_bundle: /path/to/ca-bundle.pem   # 省略可; カスタム CA バンドル

優先度チェーン（高い順）:

優先度	条件	有効な SSL 設定
1	web.fetch.ca_bundle 設定あり	カスタム CA バンドルファイル（verify=<path>）
2	web.fetch.verify_ssl: false	SSL 検証を無効化（verify=False）— 管理された環境のみ
3	web.fetch.verify_ssl: true	SSL 検証を強制（verify=True）
4	両方省略	フォールスルー: SSL_VERIFY 環境変数 → litellm.ssl_verify → SSL_CERT_FILE → True

verify_ssl と ca_bundle は MCP レジストリの HTTP 呼び出し（パッケージインストール）にも適用されます。

eval ブロック

トレース exporter バックエンド。設定すると、すべての Skill 実行の P6 イベントトレースを指定バックエンドに送出します（FP-0007）。

eval:
  exporters:
    - type: file
      path: .reyn/traces/        # exporter 未設定時のデフォルト
    - type: langfuse
      public_key: ${LANGFUSE_PUBLIC_KEY}
      secret_key: ${LANGFUSE_SECRET_KEY}
      host: https://cloud.langfuse.com   # 省略可; デフォルトはクラウドエンドポイント
    - type: otlp
      endpoint: http://localhost:4317
    - type: ietf_audit
      path: .reyn/audit/         # IETF Agent Audit Trail ドラフト形式

type	説明
file	path 以下の JSON-lines ファイル。exporters が空のときのデフォルトバックエンド。
langfuse	Langfuse インスタンスにトレースを送信。public_key / secret_key は ${VAR} 環境変数補間をサポート。
otlp	OpenTelemetry Protocol。endpoint は OTLP gRPC または HTTP レシーバー。
ietf_audit	IETF Agent Audit Trail ドラフト形式で path に書き込み。

すべての exporter は fire-and-forget です: エクスポートの失敗はログに記録されますが、Skill 実行を中止しません。

sandbox ブロック

sandboxed_exec op のバックエンド選択と非対応プラットフォームポリシー（FP-0017）。

sandbox:
  backend: auto          # auto | seatbelt | landlock | noop
  on_unsupported: warn   # warn | error | ignore

キー	型	デフォルト	説明
backend	文字列	auto	強制バックエンド。auto は OS が選択: macOS < 26 → seatbelt（sandbox-exec SBPL）、Linux ≥ 5.13 かつ sandbox-linux extra インストール済み → landlock（+ オプションの seccomp-BPF）、その他 → noop（監査のみ、強制なし）。明示的な値で特定バックエンドを強制できます。
on_unsupported	文字列	warn	要求バックエンドがこのプラットフォームで利用不可の場合のポリシー。warn は WARNING をログに記録して noop にフォールバック。error は RuntimeError を発生（強制が必須な本番環境のフェイルファスト）。ignore はサイレントにフォールバック。

リファレンス: control-ir — sandboxed_exec で op スキーマとバックエンド選択の詳細を参照してください。

action_retrieval ブロック

FP-0034 ユニバーサルカタログの可視化 + 検索設定。 チャット Router に ユニバーサル wrapper (list_actions / describe_action / invoke_action) を提供し、 全 skill / agent / MCP / file / memory / RAG カテゴリで統一の browse / describe / invoke を実現する。 PR-3b-iv 以降デフォルト ON — 既存の tools= shape を保持したい operator は universal_wrappers_enabled: false でオプトアウト可能。

action_retrieval:
  universal_wrappers_enabled: true    # PR-3b-iv 以降デフォルト; false でオプトアウト
  embedding_class: null               # search_actions 用の embedding.classes 名
  hot_list_n: 10                      # Phase 2 — top-N freq+recency 投影
  mode: default                       # default | minimal | performance (§D24)

Phase 6 cleanup (2026-05-16): hide_legacy_tools flag は完全削除。 wrapper-only path が production 既定 (= 4 universal wrappers + hot list aliases、 legacy per-kind tool は tools= に出ない)。 dogfood batch 26 N=5 で validated (= 32/35 = 91.4% verified、 Brier 0.177、 hallucination 0/35)。 legacy handler は wrapper の backing implementation として registry 残存 (= invoke_action が universal_dispatch.py 経由で dispatch)。

action_retrieval フィールド

フィールド	型	デフォルト	説明
universal_wrappers_enabled	bool	true	true (PR-3b-iv 以降デフォルト) の時、 Router の tools= は 4 universal wrappers (list_actions / search_actions / describe_action / invoke_action) + hot list direct aliases のみ。 legacy per-kind tool (invoke_skill / call_mcp_tool 等) は LLM に surface されず、 wrapper の backing handler として registry に残存。 search_actions は embedding_class で別途ゲート (FP-0034 §D14)。 false 設定で wrapper surface 自体を無効化 (= catalog routing なし、 legacy のみ — fixture-stability test 用)。
embedding_class	string | null	null	action-retrieval の semantic 検索 (FP-0034 §D13) に使用する embedding.classes のエントリ名。 null または空の場合、 wrapper が有効でも search_actions は tools= から除外される。 設定すると cold-start session で eager embedding build を発動し Turn-1 hallucination を回避。
hot_list_n	int	10	top-N freq+recency direct alias のホットリスト投影サイズ (FP-0034 §D2 / §D24)。 0 以上必須。 0 で完全オプトアウト (= §D24 minimal モード)。
mode	string	"default"	§D24 の運用モードラベル: "minimal" (キャッシュ安定性最大、 ホットリストなし) / "default" (バランス) / "performance" (大規模ホットリスト)。 自由文字列で、 呼び出し側がセマンティクスを上乗せ。

クイックスタート — オプトアウト

# reyn.yaml — FP-0034 以前の tools= shape を保持
action_retrieval:
  universal_wrappers_enabled: false

再起動後、 チャット Router の tools= 末尾に 3 wrapper が含まれる (有効時 — デフォルト)。 LLM は以下を呼び出し可能:

• list_actions(category=["skill"]) → qualified name 形式 (例: skill__index_docs) で利用可能 skill を列挙
• describe_action(action_name="skill__index_docs") → input schema を取得
• invoke_action(action_name="skill__index_docs", args={...}) → 既存 handler 経由で実行

リソースカテゴリ (mcp.server, rag.corpus, memory.entry, …) も canonical default semantic で invoke_action をサポート (FP-0034 §D19)。

不明な action 名は文字列類似度でランクされた suggestions を含む構造化エラー応答を返し、 LLM は 1 turn で復帰可能 (FP-0034 §D12)。

互換性ノート

PR-3b-iv 以降デフォルト true。 テストスイートはフリップに対し構造的に絶縁されている (= LLMReplay テストは新 accessor を実装しない FakeRouterHost を使用 → getattr フォールバックで False → 録画済 fixture は引き続き有効)。 フリップは production runtime の tools= shape のみに影響。 operator は universal_wrappers_enabled: false でオプトアウトし FP-0034 以前のバイト単位互換のチャット挙動を保持できる。

後続 FP-0034 フェーズ (§D9 カテゴリのみ表示への system prompt リファクタリング、 embedding-driven hot list と search_actions 有効化、 冗長 tool の削減) は別リリースでランディング。 各 dogfood 検証で確認するまでオプトイン継続。

ツールレジストリ / dispatch の背景は docs/concepts/architecture.md を参照。

agent ブロック

監査証跡と HTTP ヘッダー伝播のためのランタイムエージェント識別子（FP-0016 Component E）。

agent:
  id: "reyn/acme/code-review-agent"  # デフォルト: reyn/<hostname>

agent フィールド

フィールド	型	デフォルト	説明
agent.id	文字列	reyn/<hostname>	この Reyn インスタンスの安定識別子。すべての P6 イベントペイロードに agent_id としてスタンプされ、MCP / A2A / 外部 HTTP リクエストの送信時に X-Reyn-Agent-Id ヘッダーとして付与される（SOC2 / ISO27001 / METI v1.1 監査パターン）。推奨フォーマット: reyn/<org>/<role>（operator 定義）。空文字列を指定した場合はデフォルトにフォールバックし、空の agent_id がイベントやヘッダーに漏れるのを防ぐ。

デフォルト reyn/<hostname> により、フレッシュインストールでも operator の設定なしに使用可能な識別子が付与されます。マルチエージェントフリートや安定したロール単位の識別子が必要なエンタープライズデプロイでは reyn.yaml でオーバーライドしてください。

コンセプト: マルチエージェント — Agent ID 伝播 でクロスエージェントトレースと A2A ヘッダー転送の詳細を参照してください。

auth ブロック

reyn auth login 用の OAuth プロバイダー設定（FP-0016 Component C）。auth.providers 以下の各名前付きエントリが RFC 8628 Device Authorization Grant プロバイダーを定義します。デフォルトは空であり、operator が認証対象のプロバイダーを宣言します。

auth:
  providers:
    github:
      client_id: "${secret:github_oauth_client_id}"
      device_authorization_url: "https://github.com/login/device/code"
      token_url: "https://github.com/login/oauth/access_token"
      scopes: [repo, user]
      # client_secret 省略可 — PKCE のみ / public client の場合は省略
      client_secret: "${secret:github_oauth_client_secret}"
    google:
      client_id: "...apps.googleusercontent.com"
      device_authorization_url: "https://oauth2.googleapis.com/device/code"
      token_url: "https://oauth2.googleapis.com/token"
      scopes: [openid, email]
      client_secret: "${secret:google_oauth_client_secret}"
      # audience: Auth0 等の一部プロバイダーで必要

auth.providers.<name> フィールド

フィールド	必須	説明
client_id	はい	プロバイダーが発行した OAuth クライアント識別子。
device_authorization_url	はい	device_code、user_code、verification_uri を返すエンドポイント（RFC 8628 §3.1）。
token_url	はい	ユーザーが認可を完了した後に access / refresh トークンを発行するエンドポイント（RFC 8628 §3.4）。
scopes	はい（リスト）	リクエストする OAuth スコープ。プロバイダーがスコープを必要としない場合は [] を渡す。
client_secret	いいえ	コンフィデンシャルクライアント用。PKCE のみ / public client では省略可（RFC 6749 §2.3.1 にて installed app での省略を許可）。
audience	いいえ	一部プロバイダー（Auth0 等）で必要な API audience 識別子。GitHub や Google 等では省略する。

${secret:<key>} の値はコンフィグロード時に ~/.reyn/secrets.env から解決されます（ADR-0030）。保存には reyn secret set <key> を使用します。

関連情報:

• Reference: reyn auth — reyn auth login/list/revoke コマンド
• コンセプト: シークレット管理 — OAuth ライフサイクルと認証情報スコープ
• コンセプト: マルチエージェント — エージェント識別子伝播

cron: ブロック (FP-0009 Component B)

定期的なスキル実行をスケジュールします。スケジューラーは reyn web の一部（= FastAPI lifespan で起動）として、または reyn cron run 経由のフォアグラウンドプロセスとして実行されます。

cron:
  jobs:
    - name: index_events_hourly
      skill: index_events
      schedule: "0 */6 * * *"   # 6時間ごと
      input: {}
      enabled: true

    - name: weekly_ops_report
      skill: ops_report
      schedule: "0 9 * * MON"   # 月曜 09:00
      input:
        since_days: 7
      enabled: true

フィールド

• name (必須) — ジョブ識別子。スケジュール内で一意である必要があります
• skill (必須) — 呼び出す stdlib またはプロジェクトスキルの名前
• schedule (必須) — 5 フィールドの cron 式 （分 / 時 / 日 / 月 / 曜日）
• input (省略可、デフォルト {}) — スキルに渡す入力アーティファクト
• enabled (省略可、デフォルト true) — false にすると設定にエントリを保持したままスケジューリングをスキップします

関連情報

• docs/reference/cli/cron.md — reyn cron run/list/status
• docs/concepts/operational-intelligence.md — index_events / ops_report のユースケース

permissions ブロック

プロジェクト全体のケイパビリティデフォルト。skill.md の Skill ごとの Permission がこれらをオーバーライドします。

permissions:
  shell: deny           # deny | ask | allow
  file:
    read:  [".reyn/", "src/stdlib/"]
    write: [".reyn/state/", "reyn/local/"]
  python:
    safe:    allow      # safe モードの python ステップのデフォルト
    unsafe:  deny       # unsafe モードには --allow-unsafe-python も必要
    allowed_modules:
      - math
      - statistics
      - json
      - re
  mcp_install: ask      # deny | ask | allow （デフォルト: ask）

permissions.mcp_install

reyn mcp install または mcp_install Control IR op 経由で MCP サーバーを設定に追加できるかを制御します。3 つの値：

値	動作
ask（デフォルト）	サーバーごとの初回インストール時にインタラクティブプロンプト。承認は mcp_install:<server_id> キーで .reyn/approvals.yaml に永続化されます。
allow	プロンプトなしでインストール。プライベートレジストリと組み合わせて「承認済みサーバーのみ」ポリシーを実現する際に有用。
deny	すべてのインストール試行を拒否。サーバーリストを一元管理するチーム設定のプロジェクトスコープ reyn.yaml に適切。

この設定は標準のスコープ層マージに参加します。プロジェクトスコープの reyn.yaml で deny を設定し、個々の開発者が reyn.local.yaml で mcp_install: ask にオーバーライドすることができます。

エンタープライズパターン — プライベートレジストリへのインストールを制限：

# reyn.yaml（プロジェクトスコープ — git にコミット）
mcp:
  registries:
    - https://mcp-registry.internal.acme.com/    # プライベートレジストリを先頭に
    - https://registry.modelcontextprotocol.io/   # パブリックフォールバック
permissions:
  mcp_install: allow    # チームはインストール可能だが、上記レジストリのサーバーのみ事実上限定

スコープ層との詳細な連動とエンタープライズユースケースは コンセプト: パーミッションモデル を参照してください。

完全な Permission 文法は reference/config/permissions.md に記載されています。

${VAR} interpolation

reyn.yaml（または reyn.local.yaml / ~/.reyn/config.yaml）の任意のセクションの任意の文字列フィールドで、${VAR} 構文を使って環境変数を参照できます。変数は起動時、~/.reyn/secrets.env を環境変数にロードした後に os.environ から解決されます（詳細は コンセプト: シークレット管理 参照）。

# reyn.yaml — ${VAR} はすべての文字列フィールドで使用可能
models:
  default-sonnet:
    model: claude-sonnet-4-5
    api_key: ${ANTHROPIC_API_KEY}          # LLM API キー — secrets.env またはシェルから解決
    extra_body:
      headers:
        Authorization: ${LITELLM_PROXY_TOKEN}

litellm:
  api_base: ${LITELLM_API_BASE}            # LiteLLM プロキシ URL

mcp:
  servers:
    github:
      type: stdio
      command: npx
      args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
      env:
        GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: ${GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN}
    internal_tools:
      type: http
      url: https://tools.example.internal/mcp
      headers:
        Authorization: "Bearer ${INTERNAL_TOOLS_TOKEN}"

解決ルール：

• ${VAR} — 環境変数の値に展開されます。未定義の場合は警告を出して "" に展開されます（ハードエラーにはなりません）。
• $$ — リテラルの $ 記号（エスケープ）。
• すべての YAML セクションのすべての文字列フィールドをネストした dict やリストも含めて再帰的にスキャンします。
• シェルの環境変数は ~/.reyn/secrets.env の値より優先されます。

~/.reyn/secrets.env を管理するには reyn secret set / reyn secret list / reyn secret clear を使用します（Reference: reyn secret 参照）。

API キー

API キーとトークンは環境変数から来なければなりません。reyn.yaml にリテラル値を書かないでください。推奨パターン：

1. 一度だけ値を保存: reyn secret set ANTHROPIC_API_KEY
2. reyn.yaml で参照: api_key: ${ANTHROPIC_API_KEY}

reyn.yaml や reyn.local.yaml にトークン値をインラインで貼り付けないでください。これらは git にコミットされ、リポジトリへのアクセス権を持つすべての人が読めます。

プロキシ / api_base

モデルをローカルの LiteLLM プロキシ経由でルーティングする場合は、URL を reyn.yaml ではなく reyn.local.yaml（gitignored）に書きます。環境変数の参照も使えます：

# reyn.local.yaml
api_base: ${LITELLM_API_BASE}    # または直接書く: http://localhost:4000

解決順序

各設定について、Reyn は（優先度が低い方から）マージします:

1. ~/.reyn/config.yaml（ユーザーグローバル）
2. reyn.yaml（プロジェクト）
3. reyn.local.yaml（プロジェクト、gitignored）
4. CLI フラグ

cost ブロック

バジェット上限とレートリミット。すべてのフィールドは省略可能です。フィールドを省略（または hard_limit を null に設定）すると無制限になります。

cost:
  # エージェントごとの上限（メモリ内、再起動または /budget reset でリセット）
  per_agent_tokens:
    hard_limit: 50000    # この数のトークンを超えると 1 エージェントが拒否される
    warn_ratio: 0.8      # hard_limit の 80% で警告（デフォルト: 0.8）
  per_agent_cost_usd:
    hard_limit: 2.00     # 1 エージェントが $2.00 消費した後に拒否

  # モデルごとのレートリミット（1 分あたりの呼び出し数）
  rate_limit_per_minute:
    openai/gpt-4o: 60
  rate_limit_warn_ratio: 0.8   # レートリミットの 80% で警告

  # 日次/月次クォータ（プロセス再起動をまたいで永続 — 午前 0 時 / 月初に自動リセット）
  # .reyn/state/budget_ledger.jsonl に保存。
  daily_tokens:
    hard_limit: 100000   # 今日 100k トークンを超えると拒否
    warn_ratio: 0.8
  daily_cost_usd:
    hard_limit: 5.00     # 今日 $5.00 を超えると拒否
  monthly_tokens:
    hard_limit: 1000000  # 今月 1M トークンを超えると拒否
  monthly_cost_usd:
    hard_limit: 50.00    # 今月 $50.00 を超えると拒否

フィールド	スコープ	永続	リセット
per_agent_tokens	エージェントごと	メモリ内	/budget reset または再起動
per_agent_cost_usd	エージェントごと	メモリ内	/budget reset または再起動
rate_limit_per_minute	モデルごと	メモリ内（60 秒ウィンドウ）	自動（スライディングウィンドウ）
daily_tokens	プロセスグローバル	台帳ファイル	午前 0 時（現地時間）
daily_cost_usd	プロセスグローバル	台帳ファイル	午前 0 時（現地時間）
monthly_tokens	プロセスグローバル	台帳ファイル	月初（現地時間）
monthly_cost_usd	プロセスグローバル	台帳ファイル	月初（現地時間）

注意: チェーンごとの Skill スポーン・トークン上限（skill_calls_per_chain、skill_tokens_per_chain）とルーター呼び出し上限（max_router_calls_per_turn）は FP-0004/0005 で safety.loop に移動しました。上記の safety ブロック を参照してください。

上限の動作: ハード上限を超えると、LLM の呼び出しが行われる前に拒否されます。現在の使用状況を見るには /budget、メモリ内カウンターをクリアするには /budget reset を使用します（日次/月次は reset の影響を受けません。永続台帳に基づいています）。

台帳の場所: .reyn/state/budget_ledger.jsonl — LLM 呼び出しごとに 1 レコード、fsync 付きの追記専用。このファイルは自動的にローテーションされません。月あたり数 MB 程度で成長し、必要に応じて手動でアーカイブできます。

MCP サーバー

reyn が Model Context Protocol 経由で呼び出せる外部ツールサーバーです。mcp.servers: の各エントリは短い名前でキー付けされます（Skill が permissions.mcp で宣言し、mcp ops で発行するのと同じ名前）。

サーバーを追加する推奨方法は reyn mcp install <server_id>（Reference: reyn mcp 参照）です。エントリを自動的に書き込み、~/.reyn/secrets.env 経由で認証情報を処理します。手動設定も完全にサポートされています。

mcp:
  servers:
    # stdio: ローカルプロセス、stdin/stdout 越しに JSON-RPC（大多数の公式サーバー）
    filesystem:
      type: stdio
      command: npx
      args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."]
      env:
        FS_LOG_LEVEL: "info"

    # ~/.reyn/secrets.env からの認証情報を持つ stdio サーバー
    github:
      type: stdio
      command: npx
      args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
      env:
        GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: ${GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN}

    # http: ホスト型サーバー、Streamable HTTP 越しの JSON-RPC
    internal_tools:
      type: http
      url: https://tools.example.internal/mcp
      headers:
        Authorization: "Bearer ${INTERNAL_TOOLS_TOKEN}"

フィールド	型	必須の対象	説明
type	string	すべて	stdio | http | sse
command	string	stdio	起動する実行ファイル。
args	list[string]	stdio（任意）	command に渡す引数ベクター。
env	map[string,string]	stdio（任意）	起動プロセスへの追加環境変数。値は ${VAR} 展開に対応。
url	string	http, sse	エンドポイント URL。
headers	map[string,string]	http, sse（任意）	静的リクエストヘッダー。値は ${VAR} 展開に対応。
call_timeout_seconds	float	すべて（任意）	MCP SDK の read_timeout_seconds に渡される per-call リクエストタイムアウト。 未設定の場合は SDK デフォルトが適用される（= Reyn 側で override しない、 transport-specific の SDK timeout が支配）。 特定 server が遅いと分かっている場合、 あるいは速い + fail-fast したい場合に設定する。 timeout (= type: http の HTTP transport connect timeout) とは独立。

サーバーは設定ソースをまたいでマージされます: ~/.reyn/config.yaml ⊕ reyn.yaml ⊕ reyn.local.yaml。マージは mcp.servers キーの shallow union です。マシンごとの reyn.local.yaml が残りを再宣言せずに単一サーバーを追加・上書きできます。

MCP ランタイムはオプション依存です。公式の mcp Python SDK を取り込むには pip install -e ".[mcp]" でインストールします。

mcp.search_threshold

すべての接続済みサーバーにわたる MCP ツールの総数がこの閾値に達すると、build_tools() が全 MCP ツールスキーマのインライン展開から Anthropic の tool_search_tool（遅延ロードモード）に切り替わります。デフォルト 30。0 で無効化。

mcp:
  search_threshold: 30   # デフォルト; スキーマを常にインライン化するには 0 に設定
  servers:
    ...

コンセプト: MCP でプロトコル概要、How-to: MCP サーバーを使う でエンドツーエンドのクイックスタートを参照してください。

embedding ブロック

RAG 埋め込みモデルクラスとバッチ設定（ADR-0033）。組み込みデフォルトが OpenAI パスをカバーしているため、OPENAI_API_KEY を設定した新規インストールでは reyn.yaml の変更は不要です。

embedding:
  default_class: standard         # クラス未指定時に使用するクラス
  batch_size: 100                 # 埋め込み API 呼び出しごとのテキスト数（1–2048）
  max_concurrent_batches: 1       # 並列バッチ呼び出し数（1–10）
  max_retries: 3                  # 一時的エラーのリトライ数（0–10）
  retry_backoff: exponential      # exponential | linear
  tokenizer: cl100k_base          # チャンクサイズ推定用 tiktoken エンコーディング
  cost_warn_threshold: 10000      # 推定チャンク数がこれを超えると ask_user ゲートが起動
  classes:
    light:
      model: openai/text-embedding-3-small
    standard:
      model: openai/text-embedding-3-small
    strong:
      model: openai/text-embedding-3-large
    # 非デフォルト API エンドポイントを使用するカスタムクラス
    private:
      model: openai/text-embedding-3-small
      api_base: ${EMBEDDING_API_BASE}

embedding フィールド

フィールド	型	デフォルト	説明
default_class	文字列	standard	埋め込み op でクラス未指定時に使用するクラス。classes のキーである必要があります。
batch_size	int	100	埋め込み API 呼び出しごとのテキスト数。有効範囲: 1–2048。
max_concurrent_batches	int	1	並列バッチ呼び出し数。有効範囲: 1–10。1 より大きい値は受け入れますが、並列パスが有効になるまで警告ログが出ます。
max_retries	int	3	バッチ呼び出しごとの一時的エラーリトライ数。有効範囲: 0–10。
retry_backoff	文字列	exponential	バックオフ戦略: exponential または linear。
tokenizer	文字列	cl100k_base	チャンクサイズ推定に使用する tiktoken エンコーディング。
cost_warn_threshold	int	10000	インデックス作成前に ask_user ゲートが起動する推定チャンク数の閾値。

embedding.classes エントリ

embedding.classes の各キーはクラス名です。組み込みデフォルト（light、standard、strong）があらかじめ読み込まれ、ユーザーエントリで上書きや追加ができます。

フィールド	必須	説明
model	はい	LiteLLM モデル文字列（例: openai/text-embedding-3-small）。
api_base	いいえ	エンドポイント URL のオーバーライド。${VAR} interpolation に対応。
extra_body	いいえ	API にそのまま渡すプロバイダー固有のペイロード。
extends	いいえ	同じ classes dict の別クラスから継承して特定フィールドをオーバーライド。

組み込みクラス（classes: が空または省略時に有効）:

クラス	モデル
light	openai/text-embedding-3-small
standard	openai/text-embedding-3-small
strong	openai/text-embedding-3-large

chat ブロック

チャットセッションの圧縮設定 — 最近のターンを失わずにコンテキストを簡潔に保つ Head/Body/Tail トークンバジェット。

chat:
  compaction:
    trigger_total_tokens: 30000   # カバーされない中間部がこれを超えると圧縮
    head_size: 12                  # 最初の N ユーザー/エージェントターンを生のまま保持
    tail_size: 12                  # 最後の N ユーザー/エージェントターンを生のまま保持
    body_token_cap: 1500           # 全 body サマリーセクションの合計トークン上限
    min_compact_batch: 5           # N ターン未満の圧縮はスキップ
    section_token_caps:
      topic_arc: 200
      decisions: 400
      pending: 400
      session_user_facts: 200
      artifacts_referenced: 300

chat.compaction フィールド

フィールド	型	デフォルト	説明
trigger_total_tokens	int	30000	会話のカバーされない中間部がこのトークン数を超えると圧縮を実行。
head_size	int	12	生のまま保持する最初のユーザー/エージェントターン数（要約対象外）。
tail_size	int	12	生のまま保持する最新のユーザー/エージェントターン数。
body_token_cap	int	1500	全 body サマリーセクション合計のトークンバジェット。
min_compact_batch	int	5	吸収するターン数がこれ未満の場合は圧縮をスキップ（小さな圧縮を回避）。

chat.compaction.section_token_caps フィールド

フィールド	デフォルト	説明
topic_arc	200	トピックアークサマリーセクションのトークン上限。
decisions	400	決定事項セクションのトークン上限。
pending	400	保留項目セクションのトークン上限。
session_user_facts	200	圧縮をまたいで引き継ぐユーザーファクトのトークン上限。
artifacts_referenced	300	アーティファクト参照一覧のトークン上限。

events ブロック

チャットセッションイベントファイルの監査ログローテーションポリシー（PR20）。Skill 実行イベントはラン 1 つにつき 1 ファイルを使用し、この設定の影響を受けません。

events:
  max_bytes: 10485760       # 10 MB でローテーション（デフォルト）
  max_age_seconds: 86400    # 1 日後にローテーション（デフォルト）
  cleanup_period_days: null # null = 自動削除なし（デフォルト）

フィールド	型	デフォルト	説明
max_bytes	int	10485760（10 MB）	アクティブイベントファイルがこのサイズを超えるとローテーション。0 = サイズベースのローテーションなし。
max_age_seconds	int	86400（1 日）	アクティブイベントファイルがこの秒数を経過するとローテーション。0 = 経過時間ベースのローテーションなし。
cleanup_period_days	int | null	null	クローズされたイベントファイルを reyn events purge が削除できるまでの保持期間（日）。null で自動削除を無効化。0 は拒否されます — 無効化するには null を使用。

max_bytes と max_age_seconds の両方を 0 に設定するとローテーションを完全に無効化します。

voice ブロック

チャット TUI の音声入力（Whisper）設定（Ctrl+R で録音）。オプション機能 — pip install 'reyn[voice]'（sounddevice + faster-whisper）が必要です。ブロックは遅延ロードされるため、[voice] extra がない場合は録音キーが自動的に無効化されます。

voice:
  enabled: true           # deps がインストールされていても Ctrl+R を無効化するには false
  model: small            # tiny | base | small | medium | large-v3
  language: ja            # ISO 639-1 コード; "" または null = 自動検出
  device: cpu             # cpu | cuda
  compute_type: int8      # int8 | float16 | float32
  sample_rate: 16000      # Whisper は 16 kHz モノラルを期待
  cpu_threads: 4          # 0 = OpenMP デフォルト
  num_workers: 1          # 並列転写ストリーム数
  max_duration_s: 300.0   # これ（秒）を超える録音は自動キャンセル

フィールド	型	デフォルト	説明
enabled	bool	true	deps がインストールされていても Ctrl+R を完全に無効化するには false。
model	文字列	small	Whisper モデルサイズ: tiny / base / small / medium / large-v3。
language	文字列 | null	ja	ISO 639-1 言語コード。"" または null で自動検出（短いクリップでは信頼性が低い）。
device	文字列	cpu	推論デバイス: cpu または cuda。auto は一部の Mac 環境で誤ったデバイスを選択するため非対応。
compute_type	文字列	int8	量子化精度: int8 / float16 / float32。
sample_rate	int	16000	サンプルレート（Hz）。Whisper は 16 kHz モノラルを期待 — 変更しないでください。
cpu_threads	int	4	faster-whisper の CPU スレッド数。0 = OpenMP デフォルト。Apple Silicon での OpenMP/Python スレッドデッドロックを避けるため 4 に固定しています。
num_workers	int	1	並列転写ストリーム数。1 でメモリとスレッド使用量を低く保ちます。
max_duration_s	float	300.0	この秒数を超える録音を自動キャンセル。放置録音によるメモリ増大を防ぎます。

skill_search ブロック

BM25 Skill 事前フィルター設定（FP-0024 Component A）。カタログが threshold を超える Skill 数になると、ルーターは tools= を構築する前に上位 top_k の BM25 キーワードマッチに利用可能 Skill の列挙を絞り込みます。BM25 が 0 件を返した場合は全列挙にフォールバック — Skill が見えなくなることはありません。

skill_search:
  threshold: 20    # BM25 が有効化されるカタログサイズ; 0 = 常にフィルター
  top_k: 5         # BM25 が返す Skill 数
  backend: bm25    # bm25（デフォルト）; embedding / hybrid は将来のフェーズ向けに予約

フィールド	型	デフォルト	説明
threshold	int	20	BM25 事前フィルタリングが有効化されるカタログサイズ。0 で常にフィルタリング; 大きな数値で実質的に無効化。
top_k	int	5	BM25 が返す最良マッチ Skill 数。最小値 1。
backend	文字列	bm25	検索バックエンド。bm25 が唯一のアクティブバックエンド。embedding と hybrid は将来のフェーズ向けに予約。

skill_resume ブロック

ステップ途中で中断された Skill 実行のレジューム ポリシー。曖昧なステップ とは step_started WAL イベントに対応する step_completed / step_failed がないもので、op が外部で確定している可能性があります。

skill_resume:
  default: retry            # retry | skip | discard_skill | prompt
  per_skill:
    my_idempotent_skill: retry
    my_side_effect_skill: discard_skill

ポリシー	説明
retry（デフォルト）	曖昧なステップを再実行。読み取り専用 op や冪等性が信頼できる Skill に安全。リスク: 副作用の重複。
skip	空/デフォルト完了を合成して続行。リスク: 下流でのデータ欠損。
discard_skill	Skill 実行全体を中止し、チェックポイントを破棄して発生元チェーンに失敗を通知。
prompt	レガシー/no-op。設定互換性のために保持。自動レジューム ランタイムでは retry として扱われます（インタラクティブプロンプトは表示されません）。

フィールド	型	デフォルト	説明
default	文字列	retry	全 Skill のデフォルトレジューム ポリシー。
per_skill	マップ	{}	Skill ごとのポリシーオーバーライド。キーは Skill 名、値は上記ポリシーのいずれか。

self_improvement ブロック

skill_improver の動作設定（FP-0006）。Skill 改善提案をソースに適用する方法を制御します。

self_improvement:
  on_propose: ask_user   # ask_user | auto | disabled
  max_versions: 10       # 保持する v<N>.md スナップショットの上限; 0 = 制限なし

フィールド	型	デフォルト	説明
on_propose	文字列	ask_user	改善を適用しようとする際の動作。ask_user — intervention RequestBus 経由でユーザーに確認（安全なデフォルト）。auto — プロンプトをスキップして直接適用（CI / 無人実行向け）。disabled — skill_improvement_dry_run イベントをログに記録し変更を適用しない。
max_versions	int	10	.reyn/skill-versions/<name>/ に保持する v<N>.md スナップショットの上限。上限を超えると最古バージョンが削除されます（current バージョンは削除されません）。0 でプルーニングを無効化。

python ブロック

Python preprocessor 設定。セーフモードでインポートできるモジュールの組み込み許可リストを拡張します。

python:
  allowed_modules:
    - math
    - statistics
    - json
    - re

フィールド	型	デフォルト	説明
allowed_modules	list[string]	[]	セーフモード Python preprocessor ステップが組み込み stdlib 許可リストに加えてインポートできる追加モジュール名。内部で I/O を行うライブラリ（例: pandas、requests）はセーフモードのサンドボックスを無効化します — 慎重に管理してください。

unsafe Python ステップ（preprocessor フロントマターの mode: unsafe）はこのリストで制限されず、ランタイムで --allow-unsafe-python も必要です。完全な Permission 文法は Reference: permissions を参照してください。

関連情報

• reference/config/permissions.md — 完全な Permission 文法
• reference/config/state-dir.md — .reyn/ レイアウト
• コンセプト: シークレット管理 — ~/.reyn/secrets.env と ${VAR} interpolation
• Reference: reyn secret — CLI によるシークレット管理
• Reference: reyn mcp — MCP サーバー管理 CLI