ToolRosetta：自動化されたツール標準化によるオープンソースリポジトリと大規模言語モデルエージェントの連携

ToolRosetta: Bridging Open-Source Repositories and Large Language Model Agents through Automated Tool Standardization

March 10, 2026

著者: Shimin Di, Xujie Yuan, Hanghui Guo, Chaoqian Ouyang, Zhangze Chen, Ling Yue, Libin Zheng, Jia Zhu, Shaowu Pan, Jian Yin, Min-Ling Zhang, Yong Rui

cs.AI

要旨

既存コードの再利用と呼び出しは、依然としてコストが高く信頼性に欠ける。その理由は、実用的なツールの大半が異種混在のコードリポジトリに埋め込まれており、標準化された実行可能なインターフェースを備えていないためである。大規模言語モデルやModel Context Protocolに基づくツール呼び出しフレームワークは自然言語によるタスク実行を可能にするが、現在のアプローチはツールの手動選定と標準化に大きく依存しており、スケーラビリティが根本的に制限されている。本論文では、オープンソースのコードリポジトリとAPIをMCP互換ツールに自動変換し、LLMによる確実な呼び出しを可能にする統一フレームワーク「ToolRosetta」を提案する。ToolRosettaは、ユーザータスクが与えられると、ツールチェーンの自律的計画、関連コードベースの特定、それらを実行可能なMCPサービスへの変換を実行し、人的介入を最小限に抑えたエンドツーエンドのタスク完了を実現する。さらに、任意コード実行に内在するリスクを軽減するため、セキュリティ検査層を組み込んでいる。様々な科学分野における大規模な実験により、ToolRosettaが多数のオープンソースツールを自動標準化し、コードの再現とデプロイに必要な人的労力を削減できることを実証した。特に、専門的なオープンソースツールをシームレスに活用することにより、ToolRosettaを搭載したエージェントは、商用LLMや既存のエージェントシステムと比較して、タスク完了性能を一貫して向上させることが確認された。

English

Reusing and invoking existing code remains costly and unreliable, as most practical tools are embedded in heterogeneous code repositories and lack standardized, executable interfaces. Although large language models (LLMs) and Model Context Protocol (MCP)-based tool invocation frameworks enable natural language task execution, current approaches rely heavily on manual tool curation and standardization, which fundamentally limits scalability. In this paper, we propose ToolRosetta, a unified framework that automatically translates open-source code repositories and APIs into MCP-compatible tools that can be reliably invoked by LLMs. Given a user task, ToolRosetta autonomously plans toolchains, identifies relevant codebases, and converts them into executable MCP services, enabling end-to-end task completion with minimal human intervention. In addition, ToolRosetta incorporates a security inspection layer to mitigate risks inherent in executing arbitrary code. Extensive experiments across diverse scientific domains demonstrate that ToolRosetta can automatically standardize a large number of open-source tools and reduce the human effort required for code reproduction and deployment. Notably, by seamlessly leveraging specialized open-source tools, ToolRosetta-powered agents consistently improve task completion performance compared to commercial LLMs and existing agent systems.