Roo-Code Agents & MCP Setup について
Roo-Code Agents & MCP Setup はオープンソース AI エージェント Roo Code と MCP を組み合わせるフレームワークで、複雑なプロジェクトに対して、特定領域の文脈を使って編集能力を強化します。
主な機能
- 01複数のエージェントモード(SPARC Agents)を設定
- 02カスタム MCP サーバーを接続して領域専門知識を追加
- 03複数の LLM プロバイダー API に対応
- 04コード評価のためのフィードバックループを統合
- 05完全なエージェント設定管理
活用シーン
- 01自律的なコード生成とデバッグ
- 02特定領域のコンテキストを追加
- 03複数の LLM プロバイダーを活用
- 04生成されたコードの品質を改善
MCP 対応
このセットアップは Roo Code をカスタム MCP サーバー(mcp-code など)に接続し、エージェントに領域特有の知識とツールを提供して、より適切なコーディング判断を実現します。
詳細
Roo-Code エージェント & MCP セットアップ
クレジット
このセットアップを作成し SEC でワークショップを開催してくれた Pablof7z に感謝します。
はじめに
Roo Code は、最小限の人的入力でコード作成、デバッグ、ソフトウェアシステムの進化に対応するオープンソースの自律型 AI エージェントです。Cursor のようなものですが、制約がありません。非常にカスタマイズ可能で、ここでは OVER 9000! にします。
以下のセットアップは、roocode(github)の複雑なプロジェクト向けエージェント機能を強化し、MCP で増強してドメイン特有のコンテキストを提供するものです。
前提条件
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まだ roo-code をインストールしていない場合は、公式ドキュメントに従うか、VS Code がある場合は拡張機能からダウンロードしてください。
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このリポジトリをクローンしてください。
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mcp-codeリポジトリをお好みの場所にクローンし、その指示に従ってビルドしてください。これは Nostr 用に構築した MCP サーバーです。 -
github から
cursor-toolsをインストールしてください(必須ではありません)。これは生成されたコードを評価するため gemini を使用したフィードバックループ用です。 -
LLM プロバイダーから API キーを取得してください。OpenRouter や PPQ.ai(ライトニング対応)は最新の LLM の多くを使用できるものです。
ファイル情報
.roomodes: SPARC で設定したすべての異なるモード(エージェント)の情報が含まれています。.cursorrules:cursor-toolsのルールが含まれています。
手順
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テストプロジェクトディレクトリを作成し、settings ディレクトリからすべてのファイル(ドットファイルを含む)をテストプロジェクトディレクトリにコピーしてください。
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roocode がインストールされた状態で VS Code を起動してください。
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設定に移動して API キーとエンドポイントを設定してください。
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roocode の設定を終了してチャットセクションを見ると、SPARC エージェントが表示されます:
- MCP サーバーアイコンをクリックして
Edit Project MCPを選択し、以下を追加してmcp-codeMCP サーバーに接続してください:
{
"mcpServers": {
"mcp-code": {
"command": "<FULL/PATH/TO/mcp-code>",
"args": [
"mcp"
],
"alwaysAllow": [
"find_snippets",
"find_user",
"list_usernames",
"fetch_snippet_by_id",
"publish-new-code-snippet",
"wallet_balance",
"deposit",
"zap",
"create_pubkey"
],
"disabled": false
}
}
}
使用方法
セットアップをテストする準備ができました。比較テストを実行します。
これらの設定ファイルがなく MCP サーバーセットアップなしの vanilla-test-roo プロジェクトディレクトリで roocode を実行している VS Code の別インスタンスを開いてください。
両方のプロジェクトで同じシンプルなアプリのプロンプトを入力し、違いがあるか確認してください。Nostr 用アプリのアイデアを選択してください。このセットアップは Nostr ドメイン専門知識用に設定されているためです。
プロンプト例: make a cli app to post GM fiatjaf
ライセンス: GPL-2.0
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。