Coding Tools MCP

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あらゆるAIチャットやエージェントに、コードベースを安全に操作するための確かな手段を提供します。

Coding Tools MCP は、Model Context Protocol 上で提供される モデルに依存しないコーディングランタイム です。ファイルの読み取りと検索、構造化された複数ファイルパッチ、コマンド実行、対話セッション、gitを備え、あらゆるMCPクライアントから操作できる単一のサーバーです。Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Cline、または自作のエージェントはすべて、同じ20の実戦テスト済みツールを利用でき、1つのワークスペースに制限され、権限モードによってゲートされます。

なぜ使われるのか

• チャットアプリをコーディングエージェントに変えます。 Claude Desktop — または任意のMCPチャットクライアント — は、既存のサブスクリプションで実際のリポジトリへのアクセスを得られます。追加の製品は不要です。

• 安全性は後付けではなく、製品そのものです。 サーバーごとに1つのワークスペースルート。絶対パス、.. によるトラバーサル、シンボリックリンクによる外部参照は拒否されます。権限モードは、ネットワークアクセス、シェル展開、インラインスクリプト、破壊的なコマンドを制御します。Linuxでは、Landlock がカーネルレベルのファイルシステム隔離を追加します。

• モデルにもベンダーにも中立です。 固定され、正確に注釈付けされたカタログ。プロファイル切り替えも注釈のごまかしもありません。モデルやクライアントは自由に交換できます。ランタイムとその動作は変わりません。

• コンテキストウィンドウ向けに設計されています。 結果は要約・ページ分割・上限付きで設計されています。決定的なドッグフードワークロードにおいて、タスク完了率を変えずに、シリアライズされたツール結果のバイト数はリリース間で37%削減されました。

クイックスタート

既存のツールチェーンでそのまま実行できます（サーバーはPyPIのPython ≥ 3.11です。npmパッケージは uv または pipx 経由で起動する薄いランチャーです）。

uvx coding-tools-mcp --stdio --workspace /path/to/repo   # Python toolchain
npx coding-tools-mcp --stdio --workspace /path/to/repo   # Node toolchain

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Cline に接続します。JSONはどこでも同じです（Nodeを好む場合は uvx を npx に置き換えてください）。

{
  "mcpServers": {
    "coding-tools": {
      "command": "uvx",
      "args": ["coding-tools-mcp", "--stdio", "--workspace", "/path/to/repo"]
    }
  }
}

次にクライアントにこう依頼します: 「テストスイートを実行して、最初の失敗を修正して」

HTTPがお好みなら? --stdio を外すと、サーバーは http://127.0.0.1:8765/mcp でStreamable HTTPを話します（MCP 2025-11-25、2025-06-18 互換）。ワンライナーインストーラー、クライアント別のチュートリアル、トラブルシューティングは docs/quickstart.md と docs/mcp-client-config.md にあります。

試してみるべき7つのこと

1. Claude Desktopをコーディングエージェントにする。 上記の設定だけで十分です。すでに支払っているチャットウィンドウが、実際のリポジトリの読み取り、パッチ適用、テスト、コミットレビューを行えるようになります。

2. どこからでも自分のマシンでコードを書く。

CODING_TOOLS_MCP_AUTH_MODE=bearer ./scripts/tunnel.sh cloudflared /path/to/repo

ループバックバインド + 認証付きHTTPSトンネル（cloudflared、ngrok、またはMicrosoft Dev Tunnel）。スマートフォンのclaude.aiを https://<tunnel-host>/mcp に向ければ、自宅のワークステーションをどこからでも操作できます。BearerトークンとOAuth 2.1 + PKCE（RFC 7591動的登録対応）が組み込まれています。→ docs/remote-mcp.md

3. 使い捨てサンドボックス内で、エージェントに信用できないコードを自由に扱わせる。

docker build -t coding-tools-mcp-sandbox:local .
docker run --rm --init -it -p 8765:8765 -v "$PWD:/workspace" coding-tools-mcp-sandbox:local

ツールチェーンとキャッシュがあらかじめ設定されたコンテナ化サーバー。怪しいPRに向けても安全で、あとは破棄するだけです。→ docs/docker.md

4. 1回のMCP呼び出しでクラウドサンドボックスを起動する。 同梱の Cloudflare Workerコントロールプレーン は start_coding_tools_sandbox をMCPツールとして公開します。1回の呼び出しでGitHub Actionsランナーが起動し、Dockerサンドボックスをブートして、認証済みCloudflare Tunnelの背後に公開します。エフェメラルコンピュートで、自前のサーバーは不要です。

5. GUIから操作する。

python -m pip install "coding-tools-mcp[desktop]"
coding-tools-mcp-desktop

ワークスペースごとのプロファイル、サーバーとトンネルの開始/停止、クリップボードヘルパーによる認証情報の設定、ライブヘルスチェック。英語と中国語（簡体字）。

6. 対話セッションを生きたまま維持する。 exec_command は実PTYの下でREPLやデバッガを起動します。write_stdin はターンをまたいで入力を送り、read_output は長い出力をページ分割し、kill_session はクリーンアップします。長時間実行プロセスは第一級市民であり、デッドラインウォッチドッグとバッファ上限が備わっています。

7. 自作エージェントに本番品質の手を持たせる。 Anthropic SDKなどでエージェントループを構築していますか？ ファイルツールやexecツールを手作りせず、このサーバーとMCPで通信して、安全性の境界全体をそのまま引き継ぎましょう。→ docs/embedding.md

ツールカタログ

安定した、正確に注釈付けされた1つのセットです。権限モードはコマンドの ポリシー を変更するだけで、モデルが見るツールは決して変わりません。apply_patch は唯一のファイル変更プリミティブです。ステージング、ベースラインチェック、複数ファイルにわたる原子性、ロールバックを備えています。

ルートの AGENTS.md/CLAUDE.md ファイルは、initializeコンテキストに自動的に読み込まれます。ツールの content は簡潔なエージェント向けテキストであり、structuredContent は完全な機械可読な結果を運びます。スキーマと結果エンベロープ: docs/tools-and-schemas.md · docs/runtime-contract-v0.2.md。

安全境界

再帰的なリスト取得と検索では、.git、node_modules、ビルド出力、virtualenv、キャッシュを除外します。コマンドはワークスペースに制限されたcwd、浄化された環境、タイムアウト、出力上限付きで実行されます。Landlockを持つLinuxホストでは、カーネルによるファイルシステム隔離が適用されます。他のプラットフォームでは明示的な警告が表示されます。これは依然として完全なOSサンドボックスではないため、本当に信頼できない作業にはDockerイメージまたはVMを使用してください。詳細: SECURITY.md · docs/security-boundary.md · docs/permission-modes.md

テレメトリ

サーバーは、修正の優先順位付けに役立てるために、匿名の使用テレメトリ（ツールごとの成功/レイテンシカウンタとバージョン/プラットフォームのディメンション。パス、引数、コマンド、ファイル内容は決して送信しません）を送信します。CODING_TOOLS_MCP_TELEMETRY=off または DO_NOT_TRACK=1 で無効にできます。CIでは自動的にオフになります。CODING_TOOLS_MCP_TELEMETRY=debug は、送信する代わりにすべてのイベントをstderrに出力します。完全なイベントリストと保証は docs/telemetry.md にあります。

エビデンス、ドッグフード、SWE-bench

すべてのリリースは、タグトリガーのパイプラインを通じて出荷されます。準拠スイート、実ワークロードベンチマーク、SWE-benchハーネスは、PyPIとnpmに公開するのと同じコミットから実行されます。どちらもtrusted publishingを介し、npmはprovenance付きです。ドッグフード効率メトリクスは再現可能（make dogfood-smoke）で、reports/ の下にチェックインされています。このリポジトリは、モデル生成によるSWE-benchリーダーボード結果を主張するものではありません。何が測定され、何が測定されないかの正確な内容は docs/swe-bench.md を参照してください。詳細: COMPLIANCE.md · BENCHMARK.md · docs/dogfood.md

ドキュメント

開発

python -m pip install -e ".[dev]"
make ci        # lint, typecheck, tests, protocol/integration suites, gates

完全なゲートマトリクスは docs/ci-and-tests.md にあります。

ライセンス

このプロジェクトは Apache License 2.0 の下でライセンスされています。

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プロジェクト: Coding Tools MCP
著者: Coding Tools MCP Contributors
ソース: https://github.com/xyTom/coding-tools-mcp

引用メタデータは CITATION.cff で入手できます。