Deputy

Name: Deputy
Author: alimohammadiamirhossein

ローカル

github.com開発ツール23 日前に更新

リポジトリ公式サイト

Deputy について

Deputyはコーディングエージェント向けのClaude Codeプラグイン兼MCPサーバーです。DeepSeek V4.1 Flashを低コストの補助モデルとして使い、コードの作成はClaudeが担いながら、レビューや調査などを行います。

主な機能

01コード変更のバグをレビュー
02複数の視点から意見を取得
03コード位置やテストを調査
04明確なコーディング作業を委任
05トークンと費用の見積もりを追跡

活用シーン

01複雑な変更を完了前に確認
02大規模コードベースから関数を探す
03実装計画への意見を得る
04明確な定型作業を委任

MCP 対応

DeputyはMCPサーバーを通じてreview、consult、investigate、delegate、statsツールを提供します。Claude Codeに導入でき、他のMCPクライアントではstdioで設定できます。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定

{
  "mcpServers": {
    "alimohammadiamirhossein-deputy": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "deputy-cc"
      ],
      "env": {
        "DEPUTY_PROVIDER": "<DEPUTY_PROVIDER>",
        "DEEPINFRA_API_KEY": "<DEEPINFRA_API_KEY>",
        "XAI_API_KEY": "<XAI_API_KEY>",
        "DEPUTY_MODE": "<DEPUTY_MODE>",
        "DEPUTY_THINKING": "<DEPUTY_THINKING>",
        "DEPUTY_MODEL": "<DEPUTY_MODEL>",
        "DEPUTY_BASE_URL": "<DEPUTY_BASE_URL>",
        "DEPUTY_WORKSPACE": "<DEPUTY_WORKSPACE>",
        "DEPUTY_API_KEY": "<DEPUTY_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

起動コマンドuvx deputy-cc

設定が必要な環境変数

DEPUTY_PROVIDERdeepinfra (DeepSeek V4.1 Flash) or xai (Grok, default model grok-4.3).

DEEPINFRA_API_KEYシークレットDeepInfra API key (deepinfra.com, Dashboard > API Keys), for the default provider. Only sent to api.deepinfra.com.

XAI_API_KEYシークレットxAI API key (console.x.ai), when DEPUTY_PROVIDER is xai. Only sent to api.x.ai.

DEPUTY_MODEaccuracy: Claude writes all code; Deputy reviews and consults. lean: fewest Claude tokens, little accuracy loss. balanced: Deputy takes mechanical work. partner: Deputy does all low-level work and gives ideas. savings: Deputy takes most coding.

DEPUTY_THINKINGHow hard the helper model thinks.

DEPUTY_MODELModel id served by the endpoint.

DEPUTY_BASE_URLAny OpenAI-compatible endpoint (https, or http on localhost for a local model).

DEPUTY_WORKSPACEProject folder Deputy may read and edit. Defaults to the client's project folder.

DEPUTY_API_KEYシークレットAPI key for a non-DeepInfra endpoint. Takes precedence over DEEPINFRA_API_KEY.

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ

pypideputy-cc0.3.1stdio

ツール

掲載時のツール一覧 · 2 日前に更新

パラメーター	型	必須
lenses	any	いいえ
context	string	いいえ
my_view	string	いいえ
question	string	はい
thinking	any	いいえ
project_dir	string	いいえ

詳細

Deputy

安価なモデルを保安官代理に。保安官はClaudeのままです。

DeputyはClaude Codeプラグイン兼MCPサーバーです。安価なモデルであるDeepSeek V4.1 Flashが、Claudeのコードにバグがないかレビューし、1回1セント未満でセカンドオピニオンを提供します。コードを書くのは引き続きClaudeです。

Claude Code内でDeputyが未コミットの変更をレビューする様子。2つの安価なレビュアーが1セントの10分の1のコストでオフバイワンのバグを指摘し、Claudeが再現テストで確認してから修正する

_{ベンチマークケースの再生です。Deputyの指摘、所要時間とコスト、再現テスト、テスト実行はすべて実際のものです。}

claude plugin marketplace add alimohammadiamirhossein/deputy
claude plugin install deputy@deputy

Claude Code内では、同じ操作を /plugin marketplace add alimohammadiamirhossein/deputy で行えます。 uvと DeepInfra APIキーが必要です。

コスト（実測）

実行	時間	コスト
`review`：2人のレビュアーが、仕込まれたオフバイワンのバグを含む変更をチェック（2人とも検出）	27 s	$0.0011
`consult`：2つの視点からのセカンドオピニオン	68 s	$0.0018
`investigate`：プロジェクトの関数とそのテストを一覧表示	18 s	$0.0004
`delegate`：バグを修正し、テストを3件追加して、pytestが成功するまで実行	46 s	$0.0006

思考レベルをhighに設定し、小規模なデモプロジェクトで測定しました。実際のプロジェクトでも、consultと reviewは$0.01未満に収まる見込みです。結果にはすべて、実際のトークン数とコストが表示されます。

ベンチマーク：Deputyあり／なしのOpus

Claudeには見えない非公開テストを含む4つの小規模なPythonタスク（bench/）を、2026年10月にClaude Opus 5.5で各1回実行しました。

設定	合格した非公開テスト	平均コスト（Claude + Deputy）	中央値の時間
Opusのみ	4/4	$0.18	30 s
Opus + `/deputy:review`	4/4	$0.31（$0.30 + $0.013）	3.7 min
Opus + `/deputy:delegate`	4/4	$0.19（$0.19 + $0.0015）	76 s

この結果から分かること、分からないこと：

**ここでは精度の向上を測定できません。**タスクが簡単すぎるため、Opusは単独でもすべての非公開テストに合格しました。
**レビューにかかるClaudeのコストは、Deputyのコストより高くなります。**Deputyの負担分は約1セントですが、Claudeは指摘の確認にさらにコストをかけるため、レビュー対象のタスクはコストが68%増え、時間も長くかかりました。レビュアーが73kトークンを使って考えたため、レビューに24分かかったケースもありました。
**指摘によってコードは変わりました。**4つのタスクのうち3つで、Claudeは仕様を超えてコードを堅牢化しました。NaNのタイムスタンプによって永久にブロックされるレートリミッターを修正し、不足していたテストも追加しました。仕様に反する指摘は1件却下しました。
**この規模のタスクでは、委任してもコストは節約できませんでした。**Claude自身がコードを読むことと確認することにかかったコストは、コードを書くコストとほぼ同じでした。
**サンプル数は少数です。**各設定で1回ずつ実行しました。全結果の表： bench/results/2026-10-24-opus。

`review` はバグを検出できますか？誤検出はどのくらいありますか？

Claude を使わず、Deputy の review 単体で、バグを仕込んだ 6 件の変更と問題のない 8 件の変更をレビューしました。仕込んだバグにはそれぞれ、同じ変更を正しく行った問題のない対照例があります。各ケースを 5 回実行しました（bench/review_cases）。

差分	レビュー数	検出数	major または critical と判定	平均コスト	平均時間
仕込んだバグ	30	30/30 件を検出	30/30	$0.0022	55 秒
問題なし	39	23/39	7/39	$0.0067	4 分

仕込んだバグはすべて、 2 人のレビュアーが毎回 major または critical の深刻度で検出しました。
問題のないコードでも指摘は出るため、 Claude は一つひとつ確認する必要があります。ほとんどは minor（61 件中 50 件）ですが、問題のないコードのレビューの 18％に major の指摘が含まれていました。
そうした指摘の多くは妥当です。 たとえば、失敗しないテスト、テストでカバーされていないエントリーポイント、または変更で想定されていた範囲より広いキャッシュキーなどです（major の指摘 7 件中 5 件）。
ベンチマークでは、誤検出の原因をすでに 1 つ修正しています。 初回実行では、レビュアーが「(untracked)」と表示された新しいファイルを変更対象から漏れていると判断していました。現在、Deputy はそれらを git diff と同じように表示します。この指摘は 6 件から 0 件に、major の指摘を含む問題のないコードのレビューは 11/39 件から 7/39 件に減りました（この減少の一部は、実行ごとのばらつきによるものです）。
問題のないコードで、レビュアー間の一致は確かな根拠になりません。 問題のない差分の 26％で、両方のレビュアーが同じ箇所を指摘しました。そのため、2 人のレビュアーが報告したというだけで、その指摘が正しいとは限りません。
問題のない差分に対する指摘はすべて、結果に記載されています：最新の実行、初回の実行。

できること

Claude（たとえば Opus 5.5）が引き続き主導し、コードを記述します。Deputy は、プロジェクト内でより安価なモデルをヘルパーとして実行する 4 つのツールを追加します：

ツール	機能
`review`	独立したレビュアーが Claude の変更を調べてバグを探し、タスク完了と判断する前に報告します
`consult`	Claude が計画を決める前に、2～4 つの異なる視点から一度にセカンドオピニオンを得ます
`investigate`	大量のコードを読み、`file:line` 形式の手がかりを返します
`delegate`	コーディングタスクを安価なモデルに委任します（デフォルトではオフ。依頼時、または節約モードでオンになります）
`stats`	Deputy が節約したトークン数と金額のおおよその値を表示します：このセッション、今日、今週、累計

Claude は Deputy の発言をすべて未検証のヒントとして扱い、各指摘をコードと照らし合わせて確認し、裏付けが取れたものだけを採用します。

節約額を確認する

各結果の末尾には、実際の investigate 実行例のような 1 行の推定値が表示されます：

Savings (rough): this work would cost about $0.0082 on Claude Opus 5.5; Deputy did it for $0.0001. Saved about $0.0074 and 2.0k Claude Opus 5.5 tokens.

合計を確認するには、Claude に stats と尋ねるか、deputy stats を実行してください。レビューとセカンドオピニオンは追加のチェックとして別途表示されるため、節約額が水増しされることはありません。この推定値は、主担当のモデルが同程度のトークン数を使うと仮定しているため、桁の目安として扱ってください。保存されるのは数値だけで、コードやプロンプトは保存されません。DEPUTY_LEAD_MODEL（opus、sonnet、haiku、fable、custom）で主担当のモデルを設定します。

Deputy を使う場面、使わない場面

次の用途に適しています：

見落としたバグの損失が数セントを超えるような、単純ではない変更。ロジック、エッジケース、複数ファイルにまたがるリファクタリングなどです。
Claude が設計を決める前に、Claude のトークンを使わずにセカンドオピニオンを得たい場合。
「この設定はどこで読み込まれているか？」など、大規模なコードベースを広範囲に調べる場合。
lean、balanced、partner、または savings モードで行う、仕様の明確な定型作業（ボイラープレート、名前変更、テストのひな形作成）。大きな作業で Claude のトークンを節約したい場合に適しています。小さなタスクでは、ベンチマークで節約できませんでした。

次の場合は使用しないでください：

誤字修正や一行だけの変更など、簡単な編集。レビューには数分かかり、ほとんど効果がありません。
第三者と共有できないコード。Deputy はコードを DeepInfra、または DEPUTY_BASE_URL で指定したエンドポイントに送信します（ローカルモデルも使用できます）。
最終回答。調査結果はより能力の低いモデルによるもので、誤検出も含まれるため、Claude が一つひとつ検証します。
savings モードでのアーキテクチャやセキュリティに関わる重要な判断。こうした判断は Claude に任せてください。

クイックスタート

1. DeepInfra API キーを取得する（DeepInfra は米国内で DeepSeek のモデルをホストしています）

GitHub、Google、またはメールアドレスを使って deepinfra.com に登録します。
Dashboard → Billing でカードを登録し、クレジットを $5～10 追加してから、その金額と同額の spending limit を設定します。
API Keys でキーを作成し（sk-di- で始まります）、コピーします。キーは他人に見られないようにしてください。

プランやモデルの購入、専用 GPU は必要ありません。従量課金のクレジットで十分です。

2. uv とプラグインをインストールします

claude plugin marketplace add alimohammadiamirhossein/deputy
claude plugin install deputy@deputy

Claude Code が DeepInfra キーの入力を求め、システムの安全なストレージに保存します。

3. Claude Code を再起動して試す

/deputy:review
/deputy:consult I plan to cache sessions in Redis. What am I missing?
/deputy:investigate how does a request reach the database?

または、普段どおりに作業してください。Claude は単純ではないタスクで、自動的に相談やレビューを行います。

Cursor と Codex

1つのコマンドで、Deputy をエディターの MCP 設定に追加し（既存ファイルのバックアップも作成します）、プレイブックを Cursor のルールまたは Codex のスキルとしてインストールできます。

uvx --from git+https://github.com/alimohammadiamirhossein/deputy deputy setup cursor --project .
uvx --from git+https://github.com/alimohammadiamirhossein/deputy deputy setup codex

先に環境変数へ DEEPINFRA_API_KEY を設定してから、エディターを再起動してください。ファイルに書き込まずに変更内容を確認するには、--dry-run を追加します。すぐに使えるファイルは integrations/ にあります。

DeepSeek の代わりに Grok を使う（実験的で、まだテストされていません）： Grok のサポートは xAI のドキュメントに基づいていますが、実際の xAI キーを使った動作確認はまだ行われていません。試した場合は、たとえ「動いた」の一言だけでも、動作したこと、しなかったことをお知らせください。代わりに --provider xai を追加し、XAI_API_KEY（console.x.ai から取得）を設定します。すると Deputy は grok-4.3 を使用します。DEPUTY_MODEL を grok-build-0.1（xAI のコーディングモデル）または grok-4.7（最も高性能なモデル）に設定することもできます。Grok のトークンあたりの料金は DeepSeek V4.1 Flash の約10倍です。

uvx --from git+https://github.com/alimohammadiamirhossein/deputy deputy setup cursor --project . --provider xai

その他の MCP クライアント（Cline、Windsurf、Claude Desktop）

Deputy は PyPI で deputy-cc として公開されています。次のコマンドを実行する stdio MCP サーバーを追加してください。

uvx deputy-cc serve

環境変数に DEEPINFRA_API_KEY を設定してください。設定を確認するには uvx deputy-cc doctor を実行します。

推奨モデル：DeepSeek V4.1 Flash、thinking `high`

デフォルトでは、DeepInfra 上の deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 を使用し、thinking は high に設定されています。この用途で見つかった選択肢の中では、価格と品質のバランスが最も優れています。

低価格： 入力トークン100万個あたり$0.098、出力トークン100万個あたり$0.294（2026年10月時点）で、DeepSeek の公式 API より安価です。
高性能： コンテキストは約100万トークンで、ツール呼び出しも安定しています。
thinking が実際に有効： DeepInfra では明示的に指定しない限り thinking がオフになっています。Deputy は常に high を指定し、推論トークンを測定して有効になっていることを確認しました。
プライバシー： DeepInfra によると、データを学習に使用することはありません。コードが DeepSeek のサーバーに送信されることもありません。

モード

モード	コードを書く担当	選ぶ場面
accuracy（デフォルト）	常にClaude	最高の結果を求める場合
lean	小規模で難しい変更はClaude、より大規模で仕様が明確な作業はDeputyがコードを読み取って担当	精度をほとんど損なわず、Claudeのトークン消費をできるだけ抑えたい場合
balanced	Claudeが担当し、定型コードはDeputyが担当	リスクを避けながら、ある程度コストを抑えたい場合
partner	Deputyが低レベルの作業をすべて担当し、Claudeがすべての差分を確認	Deputyに実作業とアイデアの提案を任せ、Claudeに検証してもらいたい場合
savings	Deputyが担当し、Claudeが検証	トークン消費を最大限に抑えたい場合

プラグインの設定（/plugin）またはDEPUTY_MODEで変更できます。

詳細情報

SKILL.md：Claudeが従う手順書（相談 → 判断 → 実装 → レビュー → 各指摘の確認）。プラグインなしでも利用できます。
docs/REFERENCE.md：すべての設定、コスト、安全性、利用規約、設計の背景にある調査、トラブルシューティング、ロードマップを記載しています。
CHANGELOG.md：各リリースでの変更内容を記載しています。

DeputyはAnthropicのルールを遵守します。Claude Codeには変更を加えず、DeputyがClaudeのログイン情報に触れることもありません。独自のDeepInfraキーを使用する通常のMCP ツールです。

プロジェクトを支援する

Deputyがバグを見つけた場合は、⭐を付けて、Claude Codeを使っている人に共有してください。Issueやプルリクエストも歓迎します。初めての方におすすめのIssueから始めるのもおすすめです。

_{キーワード：Claude Codeプラグイン、MCP サーバー、Model Context Protocol、AIコードレビュー、セカンドオピニオン、DeepSeek V4.1 Flash、DeepInfra、サブエージェント、Opus、エージェント型コーディング、Claude Codeのコスト削減。}

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Deputy

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主な機能

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設定

ツール

詳細

Deputy

安価なモデルを保安官代理に。保安官はClaudeのままです。

コスト（実測）

ベンチマーク：Deputyあり／なしのOpus

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Deputy を使う場面、使わない場面

クイックスタート

Cursor と Codex

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推奨モデル：DeepSeek V4.1 Flash、thinking high

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推奨モデル：DeepSeek V4.1 Flash、thinking `high`