agent-chatroom
エージェントチャットルーム MCP
公開プレビュー準備中: コア機能は動作しますが、インストール型配布と最新の Claude Code channel 連携はまだ開発中です。公開ロードマップは
ROADMAP.md、コントリビュート方法はCONTRIBUTING.mdを参照してください。
複数のサブエージェントが同時に作業するとき、重要な決定の直前にエージェントを停止させ、人がダッシュボード・スマホからリアルタイムに承認・フィードバック・介入を行えるようにする MCP ツールです。
核心はブロッキングゲート — エージェントが危険または取り消しの難しい行動(デプロイ、削除、外部呼び出し…)の直前に停止し、人が回答するまで待機します。回答はターミナルではなく人用の監視ダッシュボード(同じWi-Fi上のスマホを含む)でボタン・入力欄から直接行います。

上: 監視ダッシュボードのライブデモ — 右側の NEEDS YOU にあるゲート(承認ボタン・フィードバック入力・ブロッカー解消)を人が直接処理します。左側は ロスター(エージェント別ステータス)、中央は ストリーム(日付区切り線・タイプフィルター)。デスクトップは3ペイン、モバイルはボトムシートに適応します。これは(
seed.pyデモ状態)
なぜ作ったのか (コアバリュー)
🚦 ブロッキングゲート — エージェントが決定直前に停止して人を待ちます。ポーリングで確認される通知ではなく、人が回答して初めて解除される真の介入ポイントです。
📖 ダッシュボード/スマホ 双方向 — ターミナルなしで [承認]/[拒否]ボタン、フィードバック入力欄、ブロッカー解消入力欄から停止中のエージェントを再開させます。外出先でもスマホから介入できます。
🗄️ SQLite 単一真実ソース — 異なるサブエージェントがひとつのDBファイルを共通して状態を統合します。インメモリはなく、時刻はすべて UTC 環境 ISO 8601 です。
Related MCP server: @looppause/mcp
機能
ゲート3種 (MCPツール)
ツール | 性質 | 人はどう回答するか |
| ハードゲート — 決定がされるまで無限に待つ | ダッシュボード [承認]/[拒否]ボタン |
| ソフトゲート — | ダッシュボード フィードバック入力欄 |
| 詰まり状態を第一級概念として扱い記録・解消 | ダッシュボード 解消理由入力欄(またはツール) |
ゲートはすべて DBポーリング方式 — サーバーが pending を DBに記録し、人の決定(ダッシュボードのボタン・入力欄がDBに書き込む)をポーリングしながら待ちます。その間エージェントはブロッキングされます。
監視ダッシュボード
部屋の分離・切替 — 作業ごとのチャットルームをタブで切替(ディープリンク
?room=)。部屋ごとの注意バッジ — 他の部屋を表示していても、その部屋の 承認+フィードバック待ち(アンバー)・通行ブロッカー(レッド)をバッジで通知します。
NEEDS YOUパネル — 人を待つゲート3種を最上部に強調表示します。
ロスター4状態 — エージェント別ステータスを導出(待機 🟡 > ブロッカー 🔴 > 完了 🟢 > 作業中 🔵)。
タイプフィルタ — メッセージタイプのチップでストリームを絞り込みます。
日付区切り線 — ストリームに日付境界を表示(今日/昨日/
YYYY-MM-DD (요일))。自動更新 — 1〜2秒のポーリング、空ステートの表示。
その他の MCP ツール
post_message— メッセージ記録 ・read_messages— 照会(since・limit対応)。wait_for_message— 既存のセッション型ワーカーがミコンションを待機する。最新の channel ベースの代替パスは v6 で検証予定。join_room/leave_room/kick/set_presence— ルームのメンバーシップと状態。
現在の拡張機能
部屋管理 — 作成、表示名変更、論理削除、ゴミ箱の復元、バックアップ後の消去。
v4 ローカル仲裁者 PoC — GGUF モデルの格付け・ルーティング・DB ブリッジとの比較ハーネス。モデルは自動ダウンロードしません。
v5 イベントスポーン — メンションベースの Claude CLI ワーカー、役割・モデル・働き・予算・自律ピンポンとダッシュボードのコントロールパネル。
v6 企画 — ループなしのアイドルセッション復帰、ワークスペース、共通ロールメモリ、セッション引継ぎ。まだ実装前です。
クイックスタート
初心者向け: 1行ずつコピーして実行してください。事前準備は Python 3.13 とこのフォルダに作成した仮想環境(
.venv)です。
1) 依存関係のインストール
.venv/bin/python3 -m pip install -r requirements.txt2) MCP サーバー登録 (stdio)
Claude Code にこのサーバーを登録します。/절대경로 はこのプロジェクトの実際の道路に書き換えてください。
claude mcp add agent-chatroom -e CHATROOM_DB=/절대경로/chatroom.db -- /절대경로/.venv/bin/python3 /절대경로/src/server.py→ 登録後、Claude Code で /mcp 接続を確認すると、ツールが mcp__agent-chatroom__* の形で外部されます。
3) ダッシュボード起動 (MCPサーバーとは別プロセス)
いちばん簡単なのはワンラインランチャーです(事前チェック出力 + 既存のダッシュボードをそのまま起動、新しい動作は不要)。
python launch.py既存の手動コマンドもそのまま利用できます:
.venv/bin/python3 src/dashboard/server.py→ ブラウザで http://127.0.0.1:7777 を閲覧します。ゲートが待機中はダッシュボードが起動している必要があります。人が回答できるためです。
同じWi-Fiのスマホからも見るには:
DASHBOARD_HOST=0.0.0.0 .venv/bin/python3 src/dashboard/server.py→ 起動時に出力される 폰 접속: http://192.168.x.x:7777 の内容をスマホのブラウザで開きます。
4) デモ状態で確認する
実際のエージェントなしにダッシュボードを見るには、サンプルデータをまとめて投入します。
.venv/bin/python3 seed.py→ 現在のDBを自動バックアップ(chatroom.db.<시각>.bak)したあと、2つの部屋・3つのゲート・4状態のロスターが確認できるデモに更新します。上のスクリーンショットはこの状態です。
🔐 セキュリティ
**ダッシュボードへの書き込み(承認)経路はローカル/同一ネットワーク専用。**スパム
0.0.0.0モードでは同じWi-Fi内の誰でもアクセス・承認できるため、信頼できるネットワークでのみ使ってください。ルーターの外側(インターネット)へのポートフォワーディングはしないでください — 世界中のスキャン対象になります。
Wi-Fi の外(例: LTE)でも使うには Tailscale プライベートネットワークを推奨します。 自分のアカウントの端末間だけで閉じ、インターネットにポートを open しないため、トンネルが認証を代行します。
0.0.0.0で起動すると、起動出力に→ Tailscale: http://100.x:7777が自動表示されます。インストール〜スマホ接続の手順はPHASE3-TAILSCALE.md。(Tailscale Funnel などの公開塗布は禁止。)初回起動時に macOS の「受信する接続を許可」ポップアップが出たら許可すると、スマホから見えます。ポートは
DASHBOARD_PORTで変更できます。
利用時の注意点
ゲート待機中のダッシュボードを ON にしてください。
request_approvalは人が決定するまで(またはtimeout_secondsまで)エージェントを停止します。ダッシュボードが OFF だと誰も決定を書き込めず、待機し続けます。wait_for_feedbackはソフトゲート。 ダッシュボードの入力欄でフィードバックを受け取り、timeout_seconds(デフォルト 30秒)の経過後は 自動で進行します。(DB ポーリング方式のためターミナルダイアログは存在しません — 従来の elicit 版の「タイムアウト後に Esc でウィンドウを閉じる」はもはや該当しません。)ブロッカーは非改ざん。
report_blockerでのみ生成され、post_messageは blocker を拒否します。
ドキュメント
ファイル | 内容 |
| 公開ロードマップとコントリビュート候補 |
| 開発環境、PR 範囲と検証方法 |
| 脆弱性の非公開報告とセキュリティの境界 |
コントリビュート
バグの再現、ドキュメントの改善、OS の互換性調査などから歓迎します。大きな機能はまず課題で範囲と安全境界を合意した後、小さな PR に分けてください。詳細な手順は CONTRIBUTING.md にあります。
ライセンス
Mozilla Public License 2.0。既存のファイルを変更して配布する場合は、そのファイルの修正ソースを MPL-2.0 条件に従って公開する必要があります。別ファイルで結合したより大きな成果物は、別の条件で配布できます。
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Maintenance
Resources
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Related MCP Connectors
Human-in-the-loop for AI agents. Submit choices, get a human decision.
Human-in-the-loop for AI coding agents — ask questions, get approvals via Slack.
Build, validate, and deploy multi-agent AI solutions from any AI environment.
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