ConnectR

すべてのAIコーディングエージェントのための、ひとつの共有ブレイン。

ConnectRはローカルMCPサーバーで、Claude Code、Codex、Cursor、Kiro、Gemini CLI、Antigravityに、ひとつの場所での調整機能を提供します。ひとつのタスクボード、ひとつのメモリ、そしてアドバイザリ的なファイルクレーム——これにより、複数のエージェントが同じリポジトリで同時に作業しても、作業の重複や互いの上書きが発生しません。

Claude Code ─┐                       ┌─ shared ticket board
   Codex ────┤──▶ connectr MCP server ─┼─ shared facts/decisions memory
  Cursor ────┤      (one JSON store)   └─ advisory file claims
Kiro/Gemini ─┘        Antigravity ──┘

なぜ必要か

同じリポジトリで2つのコーディングエージェントを実行すると衝突します。両方が同じファイルを編集し、両方が同じタスクをやり直し、どちらも相手が学んだことを知りません。ConnectRはこれを共有プロセスではなく共有状態で修正します——すべてのエージェントが、すでに話せるMCPツールを通じて同じ小さなストアに接続します。

プロトコル（connectr initによって各ツールの指示ファイルに注入されます）：

1. 開始前に確認 — board_view + recallで進行中の作業と過去の決定を確認

2. ビルド前にクレーム — ticket_claimが成功するまでコードは書かない。ライブの所有者が重複クレームをブロック

3. 重要なことを記憶 — 事実、決定、教訓（失敗→根本原因→修正）をrememberで保存し、recallで検索可能。類似重複は拒否され、すべてのwhoamiが最新の教訓を表示するため、別のエージェントがすでに支払った過ちを繰り返さない

4. 編集を通知 — claim_filesで他のライブエージェントに自分のパスを警告

5. 証拠を持ってクローズ — テスト出力/コミットSHAをticket_updateで記録し、ticket_close + 解決状態でクローズ

Related MCP server: mcp-coordinator

インストールと使用方法

npm install -g connectr-mcp

まったく新しいプロジェクトを始めますか？ ConnectRにオーケストラを組み立てさせましょう：

connectr new my-app --plan brief.md   # folder + PLAN.md + suggested tools, one brain

newはあなたの計画を読み取り、インストール済みのものを検出し、このプロジェクトに必要なツールを提案します——領域ごとにCLIをディスパッチ（バックエンド→claude-code、スクリプト→codex、ドキュメント→gemini）し、インストール済みのIDE（Cursor/Kiro/Antigravity）はMCP経由で参加者として参加します。確認または上書き（--tools claude-code,codex）すると、それらのみを配線し、計画をディスパッチされた各エージェントのプロンプトに保存し、チケット#1をシードします：「PLAN.mdをチケットに分解」 — 実行するとボードが自動的に埋まります。

複数のエージェントが作業する既存プロジェクトでは：

connectr init          # wires project-scope configs: .mcp.json (Claude Code),
                       # .cursor/mcp.json, .kiro/settings/mcp.json,
                       # CLAUDE.md / AGENTS.md / GEMINI.md protocol blocks,
                       # Cursor rules + Kiro steering docs
connectr init --global # also wires Codex (~/.codex/config.toml),
                       # Gemini CLI (~/.gemini/settings.json),
                       # Antigravity (~/.gemini/antigravity-ide/mcp_config.json)
connectr doctor        # verify wiring
connectr plan "add JWT auth, tests for it, and update the docs"   # describe an outcome
connectr plan "..." --run                                # ...and dispatch what it plans
connectr task add "fix the auth flow"                    # auto-routed to the best tool
connectr task add "migrate db" --tool codex --model gpt-5-codex   # manual tool + model
connectr run           # dispatch open tasks to their routed tools, in parallel
connectr routes        # learned routing: how past outcomes reshape where tasks go
connectr dash          # live TUI host: a add task · r dispatch · l tail run log · q quit
connectr ui            # the same host as a local web dashboard (http://127.0.0.1:4270)

connectr uiはlocalhostにバインドされたゼロ依存のダッシュボードを提供します：チケットボードをカンバン列として、ライブエージェント、レッスンバッジ付きの共有メモリ、ファイルクレーム、実行ログの末尾——SSEでライブ更新されます。タスクを追加（同じ@tool:model構文）し、ブラウザからオープンチケットをディスパッチします。ディスパッチは常に計画と許可モードを最初に表示し、確認を求めます。

connectr planが正面玄関です：成果を説明すると、ConnectRはそれをプランナーチケットとしてボードに置き、ディスパッチします。それをクレームしたエージェントは、あなたのリポジトリ、ボード、共有メモリを読み、実際のチケットを作成します——ルーティングがうまくいくようにタイトルを付け、別のエージェントがビルドするであろうチケットの契約を公開します。手でチケットを書く必要はありません。Webダッシュボードでは同じことがPlan itボタン（Enter）です。Add as one task（shift+Enter）は、すでに正確に何が欲しいかわかっている場合の脱出ハッチです。

ダッシュボードで、aは入力欄を開きます——titleは自動ルーティング、title @codex:gpt-5-codexはツールとモデルを手動で割り当てます。rはディスパッチ計画と許可モードを表示し、rをもう一度押すと確認します。エージェントはデタッチで起動するため、ダッシュを終了しても作業を続けます。

アカウントとサブスクリプション

接続するものは何もありません。 ConnectRにはアカウント、APIキー、OAuth、ログイン画面がありません。作業をディスパッチするには、すでにインストールされているCLIを子プロセスとして実行するだけです——その子プロセスは、ホームディレクトリ内の自分の場所から自分の資格情報を読み取ります：

つまりセットアップは：ツールをインストールし、通常の方法で一度サインインするだけです。ConnectRは資格情報を決して見たり、保存したり、送信したりしません——資格情報に対して行うのは、ファイルが存在することを確認して、ツールが準備できていることを伝えることだけです。

これが、すでに支払っているものに追加コストがかからない理由でもあります：作業はCLIを通じて実行されるため、トークンごとのAPI料金ではなく、既存のClaude Pro/Max、ChatGPT Plus、またはGoogleサブスクリプションに請求されます。

ディスパッチ前に準備状況を確認：

connectr doctor

tools:
  [x] claude-code   dispatch     installed · signed in
  [x] codex         dispatch     installed · signed in
  [ ] gemini        dispatch     signed out - run: gemini
  [x] cursor        participant  joins the brain over MCP

資格情報ファイルを宣言しないツールは、推測する代わりに「サインイン確認不可」と報告します——ツールが資格情報をOSキーチェーンに保持している場合、ConnectRは検証できない状態を主張する代わりにその旨を伝えます。

別のコーディングツールを追加

ConnectRのツールはコードではなくデータです。以下の3つは組み込みで提供されます。それ以外に実行するものはすべて、.connectr/config.jsonのtoolsの下にあるJSONオブジェクトです——フォークもPRも再ビルドも不要：

{
  "tools": [
    {
      "id": "opencode",
      "kind": "dispatch",
      "bin": "opencode",
      "args": ["opencode", "run", "{mode}", "{prompt}"],
      "modelArgs": ["--model", "{model}"],
      "modes": { "safe": [], "auto": [], "yolo": ["--yolo"] },
      "prompt": "arg"
    }
  ]
}

participantエントリにはid、kind、homeDir（インストールされていることを示すフォルダ）のみが必要です——共有ブレインに配線され、オーケストラに表示されます。

エントリに組み込みのidを与えると置き換えられます。これにより、リリースを待たずにConnectRがすでに知っているツールのフラグを変更できます。

実際の作業で信頼する前に、新しいツールを検証：

connectr task add "cli/script: hello world" --tool opencode
connectr run --dry-run          # confirm it routes
connectr run                    # then read .connectr/runs/*.log

すべての実行ログの最初の行は、ConnectRが起動した正確なコマンドです。間違ったフラグは一目でわかります。ここではclaude-code、codex、geminiのみが実際のインストールに対して検証されています——見つけたプリセット（上記を含む）は、自分のマシンで確認するための出発点として扱ってください。

ディスパッチ許可モード

ディスパッチされたエージェントはプロジェクトごとのプロファイルで実行されます（デフォルトはauto——明示しない限りyoloは絶対に使いません）：

connectr init --mode safe|auto|yolo    # saved to .connectr/config.json

safe/autoでは、ツール自身の設定が許可しないアクションはプロンプトを表示せずに失敗します——非対話型エージェントはプロンプトに応答できません。autoエージェントに作業を検証させたい場合は、各ツールの設定でプロジェクト固有のコマンド（テストランナーなど）を許可リストに追加してください。

コーディングツールを再起動して、新しいMCP設定を反映させます。その後、任意のエージェントに指示します：

「connectrを使って：whoami、ボードを確認、チケットをクレームして開始。」

10のMCPツール

ルーティングは結果学習され、モデルレベルまで行われます。クローズされたすべてのチケットは、どのツール——そしてどのモデル（エージェントが報告するため）——がどのカテゴリの作業を完了、失敗、または失ったかを記録します。カテゴリで3つ以上の結果がある場合、静的ルールよりも優れたターゲットがそれを引き継ぎます。それは別のツールまたは同じツールの別のモデルである可能性があります：

◆ docs|readme|research|…
    rule says gemini · outcomes: gemini:gemini-2.5-pro 3w/0l · gemini:gemini-2.5-flash 1w/1l
    pick: gemini:gemini-2.5-pro  << LEARNED override

2つのガードが誠実さを保ちます：オーバーライドには3つ以上の結果が必要で、ルール自身のツールが実際に試行されている必要があります——そうでなければ「試行されていない」は「最初に実行した人より劣る」と読まれ、ルーターが硬直化します。connectr routesは証拠付きのテーブル全体を表示します。あなたのボード履歴が、あなたのプロジェクトで何が何に最適かを決定します。 | ticket_create / ticket_claim / ticket_update / ticket_close | 作業調整。ビルド前クレーム | | board_view | すべてを一目で | | claim_files / release_files | アドバイザリロック、2時間後に自動期限切れ |

チケットクローズには解決状態が必要です——completed、duplicate、wontfix、またはalready_done——これにより「出荷済み」と「不要だった」が区別可能になります。

仕組み

• ストア: <project>/.connectr/store.json — 人間が読めるJSON、デフォルトでgitignore。

• 並行性: プロセス間ロックファイル（O_EXCL、10秒後にスティール）+ アトミックな一時ファイルリネーム書き込み。クラッシュに耐え、期限切れのクレームは自動的に掃除されます。

• アイデンティティ: CONNECTR_AGENT環境変数、なければMCPクライアント名、なければanon-<pid>。

• トランスポート: stdio — リストされたすべてのツールがネイティブにサポートする唯一のトランスポート。デーモンもデプロイも不要。

検証済みマトリックス

Windows上の実際のインストールに対して検証された設定ターゲット：

initは外科的で冪等です：自身のマーカーで囲まれたブロックと自身のconnectrエントリのみを追加/更新します——他のサーバーのエントリやシークレットには決して触れません。

開発

npm install
npm test        # vitest suite incl. two-process race test
npm run smoke   # drives two real MCP client sessions over stdio:
                # cross-process memory recall + live-ticket conflict refusal
npm run build && node dist/cli/index.js init --dry-run

ライセンス

MIT