Coding Tools MCP

Coding Tools MCP は Rust + Tauri 2 デスクトップアプリです。プロジェクトディレクトリを選択してサービスを起動すると、AI Agent は MCP 経由でファイルを読み取り、コードを修正し、コマンドやテストを実行し、Git の状態を確認しながら、重要な進捗をプロジェクト内の履歴セッションとして保存できます。それは「AI が開発進捗を記憶する IDE ワークスペースを開く」イメージに近いもので、従来の開発ツールのように先に Task を作成する必要はなく、履歴セッションが新しい会話でのコンテキスト復元を担います。

1 つのデスクトップアプリで、ワークスペース、MCP サービス、接続情報、セッション復元プロンプトを一元管理します。

30 秒で使い方を理解する

下载安装桌面端
  → 添加项目目录
  → 启动 MCP 和公网隧道
  → 复制“公网 MCP 地址”
  → ChatGPT 开启开发人员模式
  → 新建 MCP 插件并粘贴地址
  → 完成授权，在新对话中开始开发

初めて使うときに覚えることは 2 つだけです。デスクトップアプリがプロジェクトを MCP ワークスペースに変え、ChatGPT は公網の /mcp アドレス経由で接続します。

• 完全なインストールとデスクトップアプリ起動手順

• ChatGPT プラグイン設定を直接見る

5 分で使い始める

1. デスクトップクライアントをインストール

Releases を開き、対応するインストーラをダウンロードします:

macOS のインストーラは現在のところ署名されていません。初回起動時にシステムがブロックした場合は、「システム設定 → プライバシーとセキュリティ」で「開く」ことを許可してください。

2. プロジェクトワークスペースを追加

1. 左側の「ワークスペースを追加」をクリックします。

2. プロジェクトのルートディレクトリを選択します。

3. ワークスペース名、MCP ポート、認証方式を設定します。

4. 保存後、ワークスペースは左側のリストに永続的に残ります。

3. 公網トンネルの設定

AI クライアントがローカルにない場合は、ローカルの MCP を HTTPS アドレスとして公開する必要があります:

• 「ソフトウェア管理」で frpc / cloudflared をインストールするか、存在を確認します。

• 「FRP 設定」でサーバー、ポート、トークンを保存するか、ワークスペースで Cloudflare を選択します。

• 各ワークスペースに独立したサブドメインを記入します。アプリが FRP プロセスと複数のプロキシパスを一元管理します。

FRP サーバー設定は一元的に保存されます。各ワークスペースでは設定を選んで自分のサブドメインを入力するだけです。

まだ使える FRPS サーバーがない場合は、FRPS サーバーのインストールチュートリアル（微信公式アカウント） を参考にできます。インストール後、サーバーのアドレス、ポート、トークンをクライアントの「FRP 設定」に入力するだけです。

4. MCP を起動

ワークスペースに入り、MCP の「起動」をクリックします。クライアントには以下が表示されます:

• ローカル MCP アドレス。例: http://127.0.0.1:28766/mcp。

• 公網の HTTPS MCP アドレス。

• ChatGPT 接続に必要な認証情報。

• リアルタイムログとヘルスチェック結果。

起動後、ローカルと公網のエンドポイント、OAuth メタデータ、MCP の保護対象リソースを直接チェックできます:

ヘルスチェックは、接続と認証メタデータが利用可能かどうかを項目ごとに表示します。

接続トラブルが起きた場合も、デスクトップアプリから離れずに直近の MCP リクエストログを確認できます:

ログを確認すれば、ツールリスト、履歴の初期化、チェックポイント呼び出しが実際にサーバーへ届いたかを素早く確認できます。

5. AI クライアントに接続

MCP をサポートするクライアントは、画面の公網 MCP URL を使用します。OAuth を使用する場合、クライアントはサーバーメタデータを通じて認可フローに入ります。認可コード、Client ID、Client Secret はいずれもデスクトップアプリで一元的に生成・管理できます。現在のバージョンは事前設定済みの OAuth クライアントを使用するため、ChatGPT プラグインを作成する際は「静的/手動 OAuth 資格情報」を選択し、CIMD を選択する必要はありません。

初めて接続するときは、まず履歴の初期化を呼び出して、その後ワークスペースを確認することをお勧めします:

history_session_bootstrap
server_info
get_default_cwd
git_status
check_exec_environment

こうすることで、Agent はチャットのコンテキストから現在のプロジェクトや作業ディレクトリ、実行能力を推測する必要がなくなります。

ChatGPT に接続する 2 つの方法

MCP Connector

設定前に次を確認してください:

1. ワークスペースの MCP サービスと公網トンネルがどちらも実行中である。

2. 「ヘルスチェック」の公網 MCP チェックが成功している。OAuth を使う場合は、OAuth 保護リソースと認可メタデータのチェックも成功している。

3. デスクトップアプリの「GPT 設定」カードから「公網 MCP アドレス」をコピーする。OAuth を使う場合は、OAuth Client ID・OAuth Client Secret・認可コードも準備する。

ChatGPT は公網の HTTPS /mcp アドレスを必須とし、http://127.0.0.1:28766/mcp のようなローカルアドレスは使用できません。ChatGPT のメニュー名はバージョンや言語設定によって多少変わることがあります。

1. ChatGPT の開発者モードを有効化

「ChatGPT 設定」を開き、「アカウントセキュリティとログイン」に入り、「開発者モード」を有効にします。このスイッチで未検証の MCP コネクタを追加できるようになります。

開発者モードは強力な権限を持つため、自分で部署した信頼できる MCP サービスにのみ接続してください。

2. MCP プラグインを作成

ChatGPT の左側で「プラグイン」に入り、右上の + をクリックして新規プラグインを作成し、MCP（ベータ版）を選択して次のように記入します:

OAuth を使う場合は、「詳細 OAuth 設定」を展開し、静的/手動の OAuth 資格情報を選択して、デスクトップアプリが提供する Client ID と Client Secret を入力します。CIMOM は選択する必要はありません。保存または接続後、ChatGPT が認可ページを開くので、デスクトップアプリの「GPT 設定」カードにある認可コードを入力して初期認可を完了します。

Client Secret ・認可コード・Bearer Token はいずれも機密情報です。会話や Issue、公開スクリーンショットに貼り付けないでください。デスクトップアプリが Bearer を使用する場合や認証を無効にしている場合は、画面に出てい対応の認証方式を ChatGPT で選択してください。

3. 接続を検証

プラグインが有効な新しい会話を作成し、次の内容を送信します:

请使用 Coding Tools MCP 调用 server_info、get_default_cwd 和 git_status，
告诉我当前连接的工作区、默认目录和 Git 状态。

現在のプロジェクト情報が返ってこれれば、「デスクトップアプリ → 公網トンネル → OAuth → ChatGPT → MCP ツール」の一連のパイプラインがつながったことになります。最初の本格開発時には、history_session_bootstrap を呼び出してプロジェクト履歴を初期化または復元します。

ChatGPT に古いツールリストが表示され続ける場合は、プラグインをいったん外して再接続するか、お金の会話を作成してからもう一度検証してください。

よくある質問

GPT Actions

1. ワークスペースの Actions サービスを起動します。

2. Actions サイト内の OpenAPI URL をコピーします。

3. GPT エディターの「Actions」ページでその URL をインポートoします。

4. デスクトップアプリの設定に応じて、None・API Key・OAuth のいずれかを選択します。

MCP と Actions は同じワークスペースで同時に起動できますし、それぞれ別のポートとサブドメインを使って起動することもできます。

なぜこれが必要か

• 実開発にそのまま使える: ファイル、コマンド、Git、テスト、長時間実行するプロセスがすべて同じ Workspace に存在します。

• セッションを超えた継続開発: 新しい会話ではまず有界な現在状態を取得し、過去のコンテキストが必要なときはキーワードで検索して原のアーカイブを直接読むため、プロジェクト背景や現在の進捗を AI に説明し直す必要がありません。

• 進捗を追跡可能: 各タスク終了時点で構造化されたチェックポイントを保存でき、意思決定、変更、テスト結果、次のステップをすべてプロジェクト内に残せます。

• 複数ワークスペース管理: 1 つのデスクトップクライアントで複数のプロジェクトを保存し、それぞれの MCP・Actions・公網アドレスをすべて管理できます。

• ChatGPT 接続がシンプル: Streamable HTTP、OAuth、Bearer Token、OpenAPI、FRP、Cloudflare トンネルを装備しています。

• デフォルトのツール面はシンプル: 安定したコアツールがデフォルトで利用でき、高度な Harness 機能は必要に応じて有効にします。

プロジェクトに会話を記憶させる

普通のチャット履歴は過去のやり取りを振り返るには便利ですが、長期的な開発の引き続きには向いていません。Coding Tools MCP はセッション進捗をプロジェクトの docs/history-session/ に書き込みます。コンテキストはチャットウィンドウではなくプロジェクトに付随して残ります。

完全なプロンプトを新しい会話にコピーすれば、履歴を初期化または復元できます。その後のタスク完了ごとにチェックポイントを保存します。

互いに連携する 5 つの履歴ツールが提供されます:

典型的な利用の流れ:

对话 1：分析项目 → 修改代码 → 运行测试 → 保存检查点
                                      ↓
对话 2：读取有界当前状态 → 搜索并精读需要的旧档案 → 从上次进度继续 → 保存新检查点

履歴アーカイブは可読な Markdown 形式なので、プロジェクト一緒にバックアップや Git 管理に含められ、開発者が直接レビューし修正したりも簡単です。memory/state.json は有界な現在状態の投影（スナップショット）であり、memory/manifest.json は位置・ハッシュ・キーワードだけを保存し、本文を複製しません。Markdown こそが長期的で損失上信の事実土台です。初回入力と各ラウンドの入力は ChatGPT が initial_user_input・raw_user_input というツール引数として渡す必要があり、受け取られていないリジェクト側のチャットテキストはサーバー側で読むことはできません。チェックポイントは冪等な追記を行うため、同じ turn_id の内容が違う場合は revision と supersedes の記録が残り、ok=true が返りセッション目標が一致してはじめて保存成功と見なされます。

履歴の永続化は AI が MCP ツールを呼び出して実現するもので、デスクトップアプリがバックグラウンドでチャットを録声しているわけではありません。クライアントがツール呼び出しを開始しない場合、サーバーが新しい会話やタスクの進捗を決して知ることはありません。

Agent にできること

デフォルトの core プロファイルは、安定した組み合わせ可能な開発ツール一式を提供します:

典型的な開発フロー:

打开 Workspace
  → 理解项目和 Git 状态
  → 搜索并读取代码
  → 事务化应用 Patch
  → 运行命令和测试
  → 检查 diff 并提交

は高度なプロファイルには、プロジェクト状態や操作ログといった Harness 機能も残されていますが、普通のファイル編集やコマンド実行に先立って作成する Task は要求されていません。

権限と復旧モデル

プロジェクトは Workspace-first 権限モデルを採用しています:

• Workspace 内の通常ファイルは、読み取り・作成・変更・削除・実行ができます。

• Workspace 外は完全読み取り専用相当: read_file、list_dir、list_files、search_text、view_image。

• Workspace 外の writable、削除、実行はブロックされます。

• .git と .github は、通常のファイルツール・Patch・インタプリタの指名では変更不可です。

• Patch は1つの操作の中で事前検証と失敗復旧を行い、長期的な復旧は Git に統一し、Workspace Snapshot の全体化 は作成しません。

Windows の子プロ知識に関する policy_only の実行境界そのままです。が、戻り値の sandbox_enforced:false は実際の状態です。 が実は完全な静的コマンドポリシーを OS のサンドボックスとして入れ替えることはできません。

ローカル開発

必要環境: Node.js 20+・Rust stable、および 使用マシンごとの Tauri 2 prerequisites.

npm install
npm run desktop

主な検証コマンド:

npm run check
npm run build
cd src-tauri && cargo test
cd src-tauri && cargo clippy --all-targets -- -D warnings

Windows では dev-desktop.cmd をダブルクリックでも構いません。デスクトップアプリの検証を npm run dev だけで行わないでください。それは Vite だけが作動し、Tauri 本体は起動しません。

プロジェクト構成

謝辞

Linux.do コミュニティのプロジェクト娯（宣伝・フィードバック）支援に感謝します。

License

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