ConnectR

Один общий мозг для всех ваших ИИ-агентов кодирования.

ConnectR — это локальный MCP-сервер, который даёт Claude Code, Codex, Cursor, Kiro, Gemini CLI и Antigravity единое место для координации: одна доска задач, одна память и предупредительные заявки на файлы — чтобы несколько агентов могли работать над одним репозиторием одновременно, не дублируя работу и не перезаписывая друг друга.

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

Зачем

Запустите двух агентов кодирования в одном репозитории — и они столкнутся: оба редактируют одни и те же файлы, оба переделывают одну и ту же задачу, и ни один не знает, что узнал другой. ConnectR решает это с помощью общего состояния вместо общего процесса — каждый агент подключается к одному и тому же крошечному хранилищу через уже знакомые ему MCP-инструменты.

Протокол (внедряется в файл инструкций каждого инструмента командой connectr init):

1. Проверь перед началом — board_view + recall для открытых задач и предыдущих решений

2. Заяви перед сборкой — никакого кода, пока ticket_claim не завершится успешно; живые владельцы блокируют повторные заявки

3. Запоминай важное — факты, решения и уроки (ошибка → корневая причина → исправление) через remember, доступные для поиска через recall; почти дубликаты отклоняются, а каждый whoami показывает новейшие уроки, чтобы ни один агент не повторил ошибку, за которую другой уже заплатил

4. Объявляй свои правки — claim_files предупреждает других живых агентов о ваших путях

5. Закрывай с доказательствами — вывод тестов / SHA коммитов через ticket_update, затем ticket_close + резолюция

Related MCP server: mcp-coordinator

Установка и использование

npm install -g connectr-mcp

Начинаете совершенно новый проект? Позвольте ConnectR собрать оркестр:

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

new читает ваш план, определяет, что установлено, и предлагает, какие инструменты нужны этому проекту — CLI для диспетчеризации, сопоставленные по областям (бэкенд→claude-code, скрипты→codex, документация→gemini), и установленные IDE (Cursor/Kiro/Antigravity), присоединяющиеся как участники через MCP. Подтвердите или переопределите (--tools claude-code,codex), и он подключит только их, сохранит план в промпт каждого диспетчеризованного агента и создаст тикет №1: «Разбейте PLAN.md на тикеты» — запустите его, и доска заполнится сама.

В существующем проекте, над которым работают несколько агентов:

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 запускает панель управления без зависимостей, привязанную к localhost: доска тикетов в виде колонок канбана, живые агенты, общая память со значками уроков, заявки на файлы и хвосты журналов запуска — обновляется в реальном времени через SSE. Добавляйте задачи (тот же синтаксис @tool:model) и диспетчеризуйте открытые тикеты из браузера; диспетчеризация всегда сначала показывает план и режим разрешений и просит подтверждения.

connectr plan — это входная дверь: вы описываете результат, и ConnectR размещает его на доске как тикет планировщика и диспетчеризует его. Агент, который его заявляет, читает ваш репозиторий, доску и общую память, затем создаёт настоящие тикеты — с заголовками, которые хорошо маршрутизируются, с опубликованными контрактами для тикета, который другой будет строить. Вы никогда не пишете тикет вручную. В веб-панели то же самое — кнопка Plan it (Enter); Add as one task (shift+Enter) — запасной вариант, когда вы уже точно знаете, чего хотите.

В панели a открывает поле ввода — title автоматически маршрутизирует, title @codex:gpt-5-codex назначает инструмент и модель вручную. r показывает план диспетчеризации и режим разрешений; повторное нажатие r подтверждает. Агенты запускаются отсоединённо, поэтому продолжают работать после выхода из панели.

Учётные записи и подписки

Подключать нечего. У ConnectR нет учётных записей, API-ключей, OAuth или экрана входа. Он диспетчеризует работу, запуская уже установленный вами CLI как дочерний процесс — этот дочерний процесс читает свои собственные учётные данные из своего собственного места в вашем домашнем каталоге:

Итак, настройка такова: установите инструмент, войдите в него один раз обычным способом — готово. ConnectR никогда не видит, не хранит и не передаёт учётные данные — единственное, что он с ними делает, это проверяет, что файл существует, чтобы сообщить вам, что инструмент готов.

Именно поэтому это ничего не стоит сверх того, что вы уже платите: поскольку работа выполняется через CLI, она списывается с вашей существующей подписки Claude Pro/Max, ChatGPT Plus или Google, а не по тарифам за токены API.

Проверьте готовность перед диспетчеризацией:

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

Инструмент, не объявляющий файл учётных данных, сообщает «вход не проверяем» вместо предположений — если инструмент хранит учётные данные в связке ключей ОС, ConnectR говорит об этом, а не заявляет состояние, которое не может проверить.

Добавление другого инструмента кодирования

Инструменты ConnectR — это данные, а не код. Три ниже встроены; всё остальное, что вы запускаете, — это JSON-объект в .connectr/config.json в разделе tools — без форка, без PR, без пересборки:

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

Записи participant нужны только id, kind и homeDir (папка, наличие которой означает, что он установлен) — он подключается к общему мозгу и появляется в оркестре.

Присвоение записи id встроенного инструмента заменяет его — так вы меняете флаги для инструмента, который ConnectR уже знает, не дожидаясь релиза.

Проверьте новый инструмент, прежде чем доверять ему реальную работу:

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

Первая строка каждого журнала запуска — это точная команда, которую запустил ConnectR, так что неправильный флаг виден с одного взгляда. Только claude-code, codex и gemini проверены на реальных установках здесь — относитесь к любому найденному пресету (включая приведённый выше) как к отправной точке для проверки на своей машине.

Режимы разрешений при диспетчеризации

Диспетчеризованные агенты работают под профилем на проект (по умолчанию auto — никогда не yolo, если вы сами не скажете):

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

В режимах safe/auto действия, которые собственные настройки инструмента не разрешают, просто завершаются ошибкой, а не запрашивают подтверждение — неинтерактивные агенты не могут отвечать на запросы. Разрешите специфичные для проекта команды (тестовые раннеры и т.д.) в настройках каждого инструмента, если хотите, чтобы агенты auto проверяли свою работу.

Перезапустите ваши инструменты кодирования, чтобы они подхватили новую конфигурацию MCP. Затем просто скажите любому агенту:

"Используй connectr: whoami, проверь доску, заяви тикет и начинай."

10 MCP-инструментов

Маршрутизация обучается на результатах, вплоть до модели. Каждый закрытый тикет записывает, какой инструмент — и какая модель, поскольку агенты сообщают о себе, — завершил, провалил или потерял какую категорию работы. При 3+ результатах в категории цель, превосходящая статическое правило, берёт её на себя, и это может быть другой инструмент или другая модель того же инструмента:

◆ 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

Два предохранителя обеспечивают честность: для переопределения нужно 3+ результата, и нужно, чтобы инструмент самого правила действительно был испробован — иначе «никогда не пробовали» читалось бы как «хуже, чем тот, кто запустился первым», и маршрутизатор окаменел бы. connectr routes показывает всю таблицу с её доказательствами. История вашей доски решает, что лучше всего в чём, в ваших проектах. | ticket_create / ticket_claim / ticket_update / ticket_close | координация работы; заявка перед сборкой | | board_view | всё с одного взгляда | | claim_files / release_files | предупредительные блокировки, автоматическое истечение через 2 часа |

Закрытие тикета требует резолюции — completed, duplicate, wontfix или already_done — чтобы «отгружено» оставалось отличимым от «оказалось ненужным».

Как это работает

• Хранилище: <project>/.connectr/store.json — человекочитаемый JSON, по умолчанию в .gitignore.

• Параллелизм: межпроцессный файл блокировки (O_EXCL, захват устаревших после 10 секунд) + атомарные записи через временный файл с переименованием. Переживает сбои; истёкшие заявки автоматически вычищаются.

• Идентичность: переменная окружения CONNECTR_AGENT, иначе имя MCP-клиента, иначе anon-<pid>.

• Транспорт: stdio — единственный транспорт, который каждый перечисленный инструмент поддерживает нативно. Никакого демона, ничего разворачивать.

Проверенная матрица

Цели конфигурации проверены на реальных установках Windows:

init точен и идемпотентен: он добавляет/обновляет только свои собственные блоки, обёрнутые маркерами, и свою собственную запись connectr — никогда не трогает записи других серверов или секреты.

Разработка

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

Лицензия

MIT