Coding Tools MCP

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あらゆるAIチャットやエージェントに、あなたのコードベースを安全に操作できる確かな手を提供します。

Coding Tools MCP は、Model Context Protocol 上で提供されるモデル中立なコーディングランタイムです。ファイルの読み書きと検索、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 を扱え、任意の 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、Codex、Cursor、Cline、VS Code、Windsurf、Gemini CLI、あるいは自作のエージェントまで、すべて同じ18個の実戦済みツールを利用できます。1つのワークスペースに閉じ込められ、権限モードによって制御されます。

使われる理由

• チャットアプリをコーディングエージェントに変える。 Claude Desktop（または任意のMCPチャットクライアント）が、すでに契約しているプランで実際のリポジトリにアクセスできます。追加の製品は不要です。

• 安全性は製品であって、後付けではない。 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脱出は拒否されます。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封じ込めを追加します。

• モデルに中立で、ベンダーにも中立。 固定され、正確に注釈されたカタログ。プロフィール切り替えも注釈のトリックもありません。モデルやクライアントを自由に交換しても、ランタイムとその振る舞いは変わりません。

• コンテキストウィンドウのために設計されています。 結果は設計上、要約・ページング・上限付きで扱われます。決定的なドッグフードワークロードでは、タスク完了率を変化させずに、リリースを重ねるごとにシリアル化されるツール結果のバイトが37％削減されました。

Related MCP server: chatgpt-codex-tools-mcp

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 で配布される Python ≥ 3.11。npm パッケージは uv または pipx を介して起動する軽量ランチャーです）。

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、Codex、Cursor、VS Code、Windsurf、Gemini CLI、または Cline に接続します。JSON はどこでも同じです（Node を選ぶ場合には uvx 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"]
    }
  }
}

そしてクライアントに頼んでください：「テストスイートを実行して、最初の失敗を修正してください。」

HTTP が良ければ、--stdio を省略すると、サーバーは http://127.0.0.1:8765/mcp でStreamable HTTPを伝わります。のプロトコル世代はどちらのトランスポートでも利用でき、MCP 2026-07-28 は完全対応（ただし tools を唯一の広告機能で公開）、ハンドシェーク世代 2025-11-25 は 2025-06-18 との互換性付きで提供します。どちらにもセッションはありません。1行のインストーラや、クライアント別の設定手順、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。

試す価値のある7つのこと

1. Claude Desktop を自分専用のコーディングエージェントにする。 上の設定だけで完了です。すでに支払っているチャットウインドウが、実際のリポジトリを読み、修正し、テストし、コミットレビューできるようになります。

2. 自分のマシンを、どこからでもコーディング。.

CODING_TOOLS_MCP_AUTH_MODE=bearer ./integrations/tunnels/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）。スマホの claude.ai を https://<tunnel-host>/mcp に指定すれば、どこからでも自宅のワークステーションを操作できます。ChatGPTやGrokも、コネクタ設定から同じ方法で接続できます。Bearer トークンと OAuth 2.1 + PKCE（RFC 7591 の動的登録付き）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の中で、エージェントを未検証コードに放つ。

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

事前設定済みのツールチェーンとキャッシュを持つコンテナ化されたサーバー。いかがわしいPRを対象にしても安全で、処理後は破棄できます。 → docs/docker.md

4. 1回のMCPコールでクラウドサンドボックスを起動する。 バンドルされた Cloudflare Worker制御プレーン は、start_coding_tools_sandbox をMCPツールとして公開します。1コールでGeIT GitHub Actionsランナーがディスパッチされ、Dockerサンドボックスを起動して、認証済みCloudflare Tunnel の背後に公開します。ephemeral なコンピュート、自分のサーバは不要です。

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設定、ライブヘルスチェック。英語と简体中文対応。

6. 対話的に起動したコマンドを維持します。 exec_command で実際の PTY の下でREPL やデバッガを開始。 write_stdin がターンをまたいで入力。 read_output が長い出力をページ送りし、 kill_command で後始末します。長時間実行プロセスは一級市民であり、期限を監視するウォッチドッグとバッファ上限付きです。

7. 自分のエージェントに本格的な "手" を持たせる。 Anthropic SDK などでエージェントループを作っていますか？ファイルやコマンドのツールを手作りするのはやめて、MCP でこのサーバーと通信し、守られ境界全体をそのまま受け継ぎましょう。 → docs/embedding.md

ツールカタログ

安定して正確にアノテーションされた一つのセット。権限モードが変えるのはメタデータの中 `` policy だけであり、モデルが見るツールは変わりません。apply_patch は唯一のファイル書き換え操作であり、stage され、base チェックされ、ファイルをまたいでアトミックに実行でき、ロールバックも可能です。

ルートの AGENTS.md/CLAUDE.md は自動的に読み込まれ、initialize の instructions に含まれます。ハンドなしで server/discover を使って、ハンドシェークをしないクライアントに返すこともできます。ツールの content は簡潔なエージェント向けテキスト、structuredContent には完全な機械可読結果が入ります。スキーマと結果の形式は、 docs/tools-and-schemas.md · docs/runtime-contract-v0.3.md をご覧ください。

セーフティバウンダリー

再帰的な一覧表示と検索は、.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バインドされたカレントディレクトリ、環境変数を削られた環境、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強制のファイルシステム コンテナがあり、他のプラットフォームでは明示的な警告が出ます。これは完全な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イメージか VM を使ってください。詳細は 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状況テレメトリを送信します（ツールごとの成功/遅延カウンター、バージョン/プラットフォーム情報。パス、引数、コマンド、ファイル内容は送信しません）。無効化するには CODING_TOOLS_MCP_TELEMETRY=off または DO_NOT_TRACK=1 を設定してください。CI では常に無効です。CODING_TOOLS_MCP_TELEMETRY=debug で、送信する代わりにイベントを stderr に出力します。全イベントと保証は docs/telemetry.md にあります。

エビデンス、ドッグフード、SWE-bench

リリースはすべてタグ トリガーのパイプラインに通ります。その中で、コンプライアンススイート、実負荷ベンチマーク、SWE-bnech ハーネスが、PyPI と npm に公開のと同じコメントから実行します。 両者とも Trusted Publishing を使用し、npm は provenance 付きです。ドッグフードの効率指標は再現可能で（make dogfood-smoke）、reports/ に保存されています。このリポジトリは、モデルが生成したSWE-bench リーダーボード結果であるとは主張しません — 何を測定し、何を測定しないかは docs/swe-bench.md を参照してください。詳細は COMPLIANCE.md · BENCHMARK.md · docs/dogfood.md をご覧ください。

ドキュメント

開発

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

ゲートの全体は 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 の下で提供されます。

このプロジェクトのコード、ドキュメント、重要な実装の詳細、または派生物を利用する場合、著作権表示、ライセンス表示、NOTICE ファイルを保持し、オリジナルのプロジェクトを明確に表示してください。

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。