flight505-mcp_dincoder

Driven Intent Negotiation — Contract-Oriented Deterministic Executable Runtime

GitHub の Spec Kit メソドロジーを実装した MCP — 仕様を実行可能な成果物へと変換します

目次

• DinCoder とは？
• インストール
• クイックスタート
• MCP プロンプト（AI ワークフローのオーケストレーション）
• 完全なワークフロー
• 利用可能なツール
• 使用例
• 仕様駆動開発を選ぶ理由
• ロードマップ
• 貢献

🎯 DinCoder とは？

GitHub の仕様駆動開発（SDD）メソドロジーを実装した、公式の Model Context Protocol サーバーです

DinCoder は、GitHub Spec Kit の力を Model Context Protocol を通じて、あらゆる AI コーディングエージェントに提供します。従来の「プロンプトを入力してコードを一気に出力する」ワークフローを、仕様がコードに奉仕するのではなく、コードが仕様に奉仕する体系的な仕様駆動プロセスへと変革します。

v0.4.0 の新機能（統合とディスカバリーのアップデート）

🎯 MCP プロンプト — AI ワークフローのオーケストレーション ✨

• 複雑なタスクを AI エージェントが進められるよう導く、7 つのワークフロープロンプト
• 自動検出：AI エージェントがプロンプトをプログラムから検出して使用します
• ガイダンスを内蔵：各プロンプトには、包括的なワークフロー手順が含まれています
• あらゆる環境で動作：Claude Code、VS Code Copilot、OpenAI Codex、Cursor
• 自然言語対応：希望する内容を説明するだけで、AI が適切なプロンプトを自動的に使用します

利用可能なプロンプト：

• start_project - 仕様駆動の新しいプロジェクトを初期化します
• create_spec - 機能仕様を作成します
• generate_plan - 実装計画を生成します
• create_tasks - 実行可能なタスクに分割します
• review_progress - 進捗レポートを生成します
• validate_spec - 仕様の品質をチェックします
• next_tasks - 実行可能なタスクを表示します

注： これらは、ユーザーが入力するスラッシュコマンドではありません。目標を説明すると AI エージェントが自動的に使用する、ワークフローテンプレートです！

🧬 Constitution ツール — プロジェクトの DNA を定義

• 新しいコマンド： constitution_create
• プロジェクト全体に適用する原則、制約、設定を指定します
• AI が生成するすべてのコードの一貫性を保ちます

❓ 明確化事項の追跡 — Q&A を体系的に管理

• 新しいコマンド： clarify_add、clarify_resolve、clarify_list
• 一意の ID（CLARIFY-001、CLARIFY-002 など）を付けて曖昧さを追跡します
• 根拠と監査証跡を残しながら、不確実な点を解消します

📦 インストール

🎯 選択のクイックガイド：

• Claude Code をお使いですか？ → プラグインをインストールしてください（簡単で、スラッシュコマンドとエージェントが含まれます）
• VS Code／Codex／Cursor をお使いですか？ → MCP サーバーのみをインストールしてください（プラグインはサポートされていません）

⚠️ 両方をインストールしないでください！ プラグインは MCP サーバーを自動的にインストールするため、両方をインストールすると競合する可能性があります。

前提条件

• Node.js >= 20.0.0
• npm または pnpm
• ワークスペースを自動的にバインドできる、MCP 互換のコーディングアシスタント（Cursor、Claude Code、Codex など）

Smithery 経由でインストール

Smithery 経由で DinCoder を自動的にインストールするには：

npx -y @smithery/cli install @flight505/mcp_dincoder

Claude Code／VS Code ユーザー向け

claude mcp add dincoder -- npx -y mcp-dincoder@latest

Cursor

Cursor の MCP 設定で MCP サーバーを設定します。プロジェクトを選択すると、Cursor がワークスペースのパスを自動的に挿入します。

その他の MCP クライアント

グローバルにインストールします：

npm install -g mcp-dincoder@latest

推奨クライアント： DinCoder は、生成された仕様、計画、タスクが作業中のリポジトリに保存されるよう、MCP クライアントがアクティブなプロジェクトディレクトリを自動的にバインドすることを想定しています。Cursor、Claude Code、Codex はすべてのリクエストでこれを行います。Claude Desktop のチャット UI では行われないため、コマンドはデフォルトでサーバー自体のインストールディレクトリを使用します。各呼び出しで workspacePath を手動で指定する場合にのみ、Claude Desktop を使用してください。

📁 ファイルの作成場所

重要： DinCoder は、すべてのファイルを現在の作業ディレクトリ（AI エージェントを実行した場所）に作成します。

your-project/
├── specs/                    # Created automatically
│   ├── 001-feature-name/    # Feature directory (auto-numbered)
│   │   ├── constitution.md  # Project principles (optional, recommended first step)
│   │   ├── spec.md          # Requirements & user stories
│   │   ├── plan.md          # Technical implementation plan
│   │   ├── tasks.md         # Executable task list
│   │   ├── research.md      # Technical decisions & research
│   │   ├── clarifications.json  # Q&A tracking
│   │   └── contracts/       # API contracts, data models
│   └── 002-next-feature/
└── .dincoder/               # Backward compatibility (legacy)

ヒント： MCP クライアントをプロジェクトのルートから起動すると、すべてのツールが正しいリポジトリに書き込みます。

🚀 クイックスタート

Spec Kit ワークフロー

3 つの強力なコマンドで、アイデアを本番環境に対応したコードに変換します：

1️⃣ /specify — アイデアを仕様に変換する

/specify Build a team productivity platform with Kanban boards and real-time collaboration

実行内容：

• 機能番号を自動採番します（001、002、003...）
• 意味のある名前でブランチを作成します
• テンプレートに基づいて仕様を生成します
• ユーザーストーリーを含む、構造化された要件を作成します
• 不確実性を明示するマーカー [NEEDS CLARIFICATION] を付けます

出力： ユーザーが必要とするものとその理由に焦点を当てた包括的な PRD を作成します。実装方法には決して踏み込みません。

2️⃣ /plan — 仕様を技術的な判断に落とし込む

/plan Use Next.js with Prisma and PostgreSQL, WebSockets for real-time updates

実行内容：

• 機能仕様を分析します
• 憲章への準拠（アーキテクチャの原則）を確認します
• 要件を技術アーキテクチャに変換します
• データモデル、API コントラクト、テストシナリオを生成します
• 技術選定の根拠を記録します

出力： すべての判断を要件まで追跡できる、完全な実装計画を作成します。

3️⃣ /tasks — 実行可能なタスクリストを生成する

/tasks

実行内容：

• 計画とコントラクトを分析します
• 仕様を細分化されたタスクに変換します
• 並列実行可能な作業に [P] を付けます
• 依存関係に基づいてタスクを並べます
• テストファーストの実装順序を作成します

出力： 計画的な実装にすぐ利用できる、番号付きのタスクリストを作成します。

実例：チャットシステムの構築

1. Write PRD in document (2-3 hours)
2. Create design documents (2-3 hours)
3. Set up project structure (30 minutes)
4. Write technical specs (3-4 hours)
5. Create test plans (2 hours)

# Step 1: Create specification (5 minutes)
/specify Real-time chat with message history, user presence, and typing indicators

# Automatically creates:
# - Branch "003-real-time-chat"
# - specs/003-real-time-chat/spec.md with:
#   • User stories and personas
#   • Acceptance criteria
#   • [NEEDS CLARIFICATION] markers for ambiguities

# Step 2: Generate implementation plan (5 minutes)
/plan WebSocket for real-time, PostgreSQL for history, Redis for presence

# Generates:
# - plan.md with phased implementation
# - data-model.md (Message, User, Channel schemas)
# - contracts/websocket-events.json
# - contracts/rest-api.yaml
# - research.md with library comparisons

# Step 3: Create task list (5 minutes)
/tasks

# Produces executable tasks:
# 1. [P] Create WebSocket contract tests
# 2. [P] Create REST API contract tests
# 3. Set up PostgreSQL schema
# 4. Implement message persistence
# 5. Add Redis presence tracking
# ... (numbered, ordered, parallelizable)

🎯 MCP プロンプト（AI ワークフローのオーケストレーション）

v0.4.0 の新機能： DinCoder には、AI エージェント向けにガイド付きワークフローを提供する 7 つの MCP プロンプトが含まれています。これらは、入力するスラッシュコマンドではありません。AI エージェント（Claude、Copilot など）が自動的に検出して使用するワークフローテンプレートです。

MCP プロンプトの仕組み

MCP プロンプトはユーザーには見えませんが、AI エージェントにとって強力な機能です：

1. AI による検出： DinCoder に接続すると、AI エージェントは MCP プロトコル経由で利用可能なプロンプトを自動的に検出します
2. AI による呼び出し： AI エージェントは、タスクに関係する場合にプロンプトをプログラムから呼び出します
3. ワークフローのガイド： 各プロンプトには、複数ステップのワークフローに関する包括的な手順が含まれています
4. ツールのオーケストレーション： プロンプトは、適切な順序で複数の DinCoder ツールを呼び出すよう AI をガイドします

これらのプロンプトを直接「実行」する必要はありません。 自然な言葉でやりたいことを説明するだけで、AI エージェントが適切なプロンプトワークフローを自動的に使用します！

利用可能なワークフロープロンプト

例：プロンプトが AI のワークフローを導く方法

あなたが言うこと：「新しいタスク管理プロジェクトを始めましょう」

AI の思考： これは start_project プロンプトに該当します。このワークフローに従いましょう……

AI が行うこと：

1. projectName="task-manager" を指定して specify_start ツールを呼び出します
2. 作成された .dincoder/ の構成を説明します
3. 何を作りたいか尋ねます
4. 要件を指定して specify_describe を呼び出します
5. spec_validate で仕様を検証します
6. 次のステップを提案します

あなたには見えないこと： プロンプトの呼び出し自体です。AI が自然にワークフローに従っているように見えます！

1. Call `specify_start` with projectName and agent type
2. Explain .dincoder/ directory structure to user
3. Explain spec-driven workflow: Specify → Plan → Execute
4. Ask what they want to build
5. Guide through specification creation

1. Check if .dincoder/ exists (run specify_start if not)
2. Gather requirements by asking:
   - What problem does this solve?
   - Who are the users?
   - What are success criteria?
   - What's out of scope?
3. Call `specify_describe` with complete specification
4. Call `spec_validate` to check quality
5. Address validation issues with `spec_refine`
6. Confirm spec is complete

1. Verify spec exists (guide user to create if missing)
2. Run `spec_validate` if not already validated
3. Call `plan_create` with technical constraints
4. Call `artifacts_analyze` to verify spec-plan alignment
5. Present plan structure to user
6. Ask if ready for task generation

1. Verify plan exists (guide to create if missing)
2. Call `tasks_generate` with granular scope
3. Call `tasks_visualize` to show dependency graph
4. Call `tasks_stats` to show effort estimates
5. Call `tasks_filter` with preset:"next" for actionable items
6. Guide user to start first task

1. Call `tasks_stats` with charts and blockers
2. Call `tasks_filter` preset:"next" for actionable items
3. Call `tasks_search` for in-progress tasks
4. Summarize in structured format:
   - Overall completion %
   - Recent accomplishments
   - Current work
   - Next actions (unblocked)
   - Blockers
   - Recommendations
5. Include visual progress charts

1. Call `spec_validate` with all checks enabled
2. Check for:
   - Completeness (all required sections)
   - Acceptance criteria (testable when/then)
   - Clarifications (no unresolved markers)
   - Implementation leakage (no HOW in WHAT)
3. Call `clarify_list` for pending questions
4. If validation fails:
   - List specific issues
   - Call `spec_refine` to fix
   - Re-validate
5. If passes: suggest `plan_create` next

1. Call `tasks_filter` with preset:"next" and priority sorting
2. For each task display:
   - Task ID and description
   - Metadata (phase, type, priority, effort)
   - Why it's actionable
3. Recommend which task to start based on:
   - Priority level
   - Dependencies completed
   - Effort estimate
4. Offer task details on request

MCP プロンプトは、すべての MCP 互換クライアントで動作します。

主な違い：MCP プロンプトとスラッシュコマンド

重要な違い：

• MCP プロンプト（DinCoder のワークフロー）：AI エージェントがプログラムから使用します。入力する必要はありません。
• スラッシュコマンド（標準機能）：Claude Code でユーザーが入力する /help や /clear などのコマンドです
• カスタムコマンド（.claude/commands/）：作成するプロジェクト固有のスラッシュコマンドです

実際の使用方法： 自然な言葉で実現したいことを説明すると（「新しいプロジェクトを始めましょう」など）、AI エージェントが適切な MCP プロンプトのワークフローを自動的に使用します！

🔌 Claude Code プラグイン（Claude Code におすすめ）

v0.5.0 の新機能： Claude Code を最高の環境で利用するには、スラッシュコマンド、特化型エージェント、MCP サーバーの自動インストールが含まれる DinCoder プラグインをインストールしてください。

⚠️ 重要： プラグインには MCP サーバーが含まれています。両方をインストールする必要はありません！インストール方法はどちらか一方を選んでください。

• プラグイン（Claude Code のみ）→ スラッシュコマンド + エージェント + MCP サーバー（オールインワン）
• MCP サーバーのみ（VS Code、Codex など）→ ツールのみ（手動でのセットアップが必要）

前提条件

プラグインをインストールする前に、以下を確認してください。

• ✅ Claude Code バージョン 2.0.13 以降
• ✅ Node.js >= 18
• ✅ npm がインストール済み

インストール

ステップ 1：DinCoder マーケットプレイスを追加

# In Claude Code
/plugin marketplace add flight505/dincoder-plugin

ステップ 2：プラグインをインストール

/plugin install dincoder

ステップ 3：Claude Code を再起動

• Cmd+Q（Mac）または Alt+F4（Windows）を押して終了し、再度開きます
• または Cmd/Ctrl+Shift+P → 「Developer: Reload Window」を選択します

インストールの確認

再起動後、以下を確認してください。

• スラッシュコマンドが表示される：/spec、/plan、/tasks、/progress、/validate、/next
• エージェントが表示される：@spec-writer、@plan-architect、@task-manager
• MCP サーバーが「Settings → Extensions → MCP Servers」でアクティブになっている

含まれる機能

✨ スラッシュコマンド - ツール名を覚えずにすばやくアクセスできます

• /spec - 仕様を作成または改善します
• /plan - 実装計画を生成します
• /tasks - 実行可能なタスクに分割します
• /progress - 進捗レポートを表示します
• /validate - 仕様の品質を確認します
• /next - 次に実行できるタスクを表示します

🤖 特化型エージェント - 各フェーズで専門的なサポートを提供します

• @spec-writer - 検証済みの仕様作成を専門とします
• @plan-architect - 技術計画の設計を専門とします
• @task-manager - タスクと進捗の管理を専門とします

🔧 MCP サーバーの自動設定 - npm から mcp-dincoder@latest を自動的にインストールして設定します

• インストール時に npx -y mcp-dincoder@latest を実行します
• バグ修正と機能のために、常に最新バージョンを取得します
• MCP サーバーを手動で設定する必要はありません！

📝 組み込みドキュメント - CLAUDE.md が方法論ガイドとともに自動的に読み込まれます

プラグインと MCP サーバーのみの比較

インストール方法を選択してください：

• Claude Code ユーザー： プラグイン（推奨）を使用してください。スラッシュコマンド、エージェント、MCP サーバーを 1 つのパッケージで利用できます
• VS Code/Codex ユーザー： MCP サーバーのみを使用してください（これらのプラットフォームではプラグインはサポートされていません）

⚠️ 二重インストールを避けてください： プラグインを使用している場合、MCP 設定で MCP サーバーを手動で設定しないでください。プラグインが自動的に処理するため、両方を設定すると競合が発生することがあります。

プラグインリポジトリ： flight505/dincoder-plugin

🔌 VS Code + GitHub Copilot との連携

v0.6.0 の新機能： MCP を介した GitHub Copilot との連携により、VS Code を全面的にサポートします。

クイックセットアップ

1. テンプレートファイルをプロジェクトにコピーします：

   cp -r templates/vscode/.vscode your-project/
   cp -r templates/vscode/.github your-project/
   

2. VS Code でプロジェクトを開きます：

   cd your-project
   code .
   

3. ウィンドウを再読み込みします：

   • Cmd+Shift+P（Mac）または Ctrl+Shift+P（Windows/Linux）を押します
   • Developer: Reload Window を実行します

4. セットアップを確認します：

   • Copilot Chat を開きます
   • ツールアイコンをクリックします
   • ツール一覧に「dincoder」が表示されることを確認します

Copilot で DinCoder を使用する

Copilot Chat で、MCP プロンプトを使用するか、ツールを直接指定します：

/mcp.dincoder.start_project my-app
/mcp.dincoder.create_spec "Build a task management API"
#dincoder.tasks_stats

含まれるもの

✨ テンプレートファイル：

• .vscode/mcp.json - MCP サーバーの設定
• .vscode/settings.json - VS Code の MCP 設定
• .github/copilot-instructions.md - GitHub Copilot 用のコンテキスト

📖 詳細ガイド： docs/integration/vscode.md

🎯 すぐに使えるテンプレート： templates/vscode/

🔌 OpenAI Codex との連携

v0.6.0 の新機能： MCP を介した OpenAI Codex（CLI および IDE 拡張機能）を全面的にサポートします。

クイックセットアップ（CLI - 推奨）

# Add DinCoder MCP server
codex mcp add dincoder -- npx -y mcp-dincoder@latest

# Verify
codex mcp list

クイックセットアップ（手動設定）

1. グローバル設定をコピーします：

   cp templates/codex/config.toml ~/.codex/config.toml
   

2. ワークスペースの指示ファイルをコピーします：

   cp templates/codex/.codex your-project/
   

3. Codex を再起動します：

   # CLI: Restart terminal
   # IDE: Reload window
   

Codex で DinCoder を使用する

CLI コマンド：

codex "use /mcp.dincoder.start_project my-app"
codex "use /mcp.dincoder.create_spec 'Build a REST API'"

IDE 拡張機能：

@dincoder.specify_start
@dincoder.tasks_filter preset="next"

含まれるもの

✨ テンプレートファイル：

• config.toml - Codex MCP サーバーの設定（~/.codex/config.toml 用）
• .codex/instructions.md - ワークスペース固有の指示

📖 詳細ガイド： docs/integration/codex.md

🎯 すぐに使えるテンプレート： templates/codex/

🚦 ワークフロー完全ガイド

このガイドでは、あらゆる AI エージェント（Claude、Copilot、Gemini、Cursor）で DinCoder を使用する方法を、最初から最後まで説明します。

アイデアから実装まで：手順

0️⃣ プロジェクトの憲章を定義する（任意ですが推奨、2～3 分）

// In your AI agent's chat:
"Use constitution_create to define principles for 'task-manager' with these details:

Principles:
- Prefer functional programming over OOP
- Write tests before implementation (TDD)
- Keep bundle size under 500KB

Constraints:
- Node.js >= 20.0.0 required
- Maximum 3 external dependencies for core functionality

Preferences:
- Libraries: React Query over Redux, Zod for validation
- Patterns: Repository pattern for data access"

// What happens:
// ✓ Creates specs/001-task-manager/ directory
// ✓ Generates constitution.md with structured principles
// ✓ All future specs/plans will respect these constraints

これを使う理由： 憲章によって、プロジェクト全体の一貫性が保たれます。AI エージェントは、仕様や計画を生成する際にこれらの原則を参照します。

1️⃣ 新しいプロジェクトを開始する（1 分）

"Use specify_start to initialize a new project called 'task-manager' with claude agent"

// What happens:
// ✓ Creates specs/001-task-manager/ directory
// ✓ Generates spec.md template
// ✓ Creates contracts/ folder
// ✓ Initializes research.md

2️⃣ 実現したいことを説明する（2～5 分）

"Use specify_describe with this description:
Build a task management system where users can:
- Create tasks with titles, descriptions, and due dates
- Organize tasks into projects
- Mark tasks as complete
- Filter by status and project
- Get daily summary emails"

// What happens:
// ✓ Updates spec.md with user stories
// ✓ Adds acceptance criteria
// ✓ Marks uncertainties with [NEEDS CLARIFICATION]
// ✓ Separates WHAT from HOW

ヒント： 実装方法ではなく、ユーザーのニーズを具体的に説明しましょう。ユーザーが何を求めているか、そしてなぜそれを必要としているかに焦点を当てます。

3️⃣ 確認事項を記録する（任意）

// If you notice ambiguities while writing specs:
"Use clarify_add with this question:
'Should task due dates support time zones or just dates?'
with context 'Task scheduling requirements'"

// Later, when you have an answer:
"Use clarify_resolve for CLARIFY-001 with resolution:
'Use UTC timestamps with user timezone preference.'"

// Check all clarifications:
"Use clarify_list to see all pending clarifications"

4️⃣ 技術計画を生成する（2～5 分）

"Use plan_create with these constraints:
- Next.js 14 with App Router
- PostgreSQL with Prisma ORM
- tRPC for type-safe APIs
- Tailwind CSS for styling"

// What happens:
// ✓ Creates plan.md with phased approach
// ✓ Generates data-model.md (Task, Project, User schemas)
// ✓ Updates research.md with architecture decisions
// ✓ Enforces constitutional compliance

5️⃣ 実装タスクを作成する（2～5 分）

"Use tasks_generate with scope 'MVP - core task management'"

// What happens:
// ✓ Creates tasks.md with numbered, ordered tasks
// ✓ Marks parallelizable tasks with [P]
// ✓ Orders by dependency (contracts → tests → implementation)

6️⃣ 体系的に実装する

// Start with first task
"Let's implement T001 - Create Prisma schema for Task model"

// After completing a task
"Use tasks_tick with taskId 'T001'"

// See what's next
"Use artifacts_read with artifactType 'tasks'"

🎯 ベストプラクティス

1. 小さく始める：MVP の範囲から始め、機能を段階的に追加します
2. 順序に従う：仕様化 → 計画 → タスク → 実装
3. 仕様をレビューする：生成された spec.md を必ず読み、改善します
4. 進捗を追跡する：tasks_tick を一貫して使用します
5. 決定事項を文書化する：アーキテクチャの選択には research_append を使用します

🛠 利用可能なツール

🎯 仕様駆動開発のコアツール

DinCoder は、次の MCP ツールを通じて Spec Kit のワークフロー全体を実装します。

フェーズ 1：SPECIFY — 継続的に更新される仕様を作成する

フェーズ 2：PLAN — 仕様をアーキテクチャに対応付ける

フェーズ 3：TASKS — 実行可能な作業項目を生成する

フェーズ 4：IMPLEMENT — 検証しながら構築する

📚 使用例

TypeScript クライアントで接続する

import { Client } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js';
import { StreamableHTTPClientTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/transport/streamable-http.js';

const transport = new StreamableHTTPClientTransport({
  url: new URL('http://localhost:3000/mcp'),
});

const client = new Client({
  name: 'my-client',
  version: '1.0.0',
});

await client.connect(transport);

// Use tools
const result = await client.callTool('specify_describe', {
  description: 'A task management API',
});

完全な例については、examples/ を参照してください。

• local-client.ts - ローカルサーバーに接続
• spec-workflow.md - 仕様駆動ワークフロー全体

💡 なぜ仕様駆動開発なのか？

要約： 仕様は、一貫性があり保守しやすいコードを生成する、実行可能な契約です。仕様を変更して、実装を再生成します。もう「ノリでコーディング」する必要はありません。

何十年もの間、コードが最優先でした。仕様は足場として作られ、使われた後に破棄されていました。仕様駆動開発は、この力関係を逆転させます。

• 仕様がコードを生成：PRDはガイドではなく、実装を生み出すソースです
• 実行可能な仕様：意図と実装の隔たりをなくす、正確で完全な仕様です
• 表現としてのコード：コードは、特定の言語やフレームワークで表現された仕様になります
• 生きたドキュメント：コードを手作業で更新するのではなく、仕様を進化させてソフトウェアを保守します

AIが複雑な仕様を理解し、体系的に実装できるため、この変革が可能になります。しかし、構造のないAIによるコード生成は混乱を招きます。DinCoderは、GitHubで実証されたSpec Kitの手法を通じて、その構造を提供します。

今、これが重要な理由

次の3つの潮流が重なり、SDDが不可欠になっています。

1. AIの成熟：LLMは自然言語の仕様を、信頼性高く動作するコードに変換できます
2. 複雑性の増大：現代のシステムは数十ものサービスを統合しており、手作業での整合性維持は不可能になっています
3. 変化の速度：要件は急速に変化し、方向転換は例外ではなく想定内のものです

従来の開発では、変更は混乱を招くものとして扱われます。SDDは変更を体系的な再生成へと変えます。要件を変更し、影響を受ける計画を更新して、実装を再生成します。

詳しい理念はこちらをご覧ください： なぜ仕様駆動開発なのか？

🗺 ロードマップ

DinCoderは積極的に進化しています！現在はv0.4.0で、36件中28件のストーリーが完了しています（78%）。

現在のフェーズ： フェーズ3 - 高度なタスク管理（進行中）

今後の機能：

• 高度なタスク管理（フィルタリング、検索、統計）
• 複数の機能を備えたプロジェクトのサポート
• コラボレーション機能の強化
• 外部連携（Jira、Linear、GitHub Issues）

機能への投票やロードマップの全容はこちら： docs/ROADMAP.md

🤝 コントリビューション

コミュニティからのコントリビューションを歓迎します！次のような形でご参加いただけます。

• 機能のアイデアやリクエスト - 新しいSpec Kitツールについて、皆さんのアイデアをお寄せください
• バグ報告 - 問題の特定と修正にご協力ください
• テンプレートの改善 - Spec Kitのテンプレートをより良くしてください
• ツールの強化 - MCP サーバーの機能を拡張してください
• ドキュメントの更新 - ガイドやサンプルを改善してください

始め方：

1. アイデアについて話し合うために、issueを作成してください
2. リポジトリをフォークし、機能ブランチを作成してください
3. 開発する場合は、git clone、npm install、npm run build、npm testを実行してください
4. 改善内容を添えてプルリクエストを送信してください

大小を問わず、すべてのコントリビューションに感謝します！

📄 ライセンス

MITライセンスです。詳細はLICENSEファイルをご覧ください。

📚 参考資料

• Model Context Protocol仕様
• Spec Kitドキュメント
• MCP TypeScript SDK

🙏 謝辞

• AnthropicによるModel Context Protocol
• 仕様駆動開発の手法を提供するSpec Kit