agenttrio について
agenttrioは、ローカルのOllamaバックエンドで、計画、コーディング、読み取り専用レビューからなる上限付きワークフローを実行します。ワークスペースの状態や設定済みチェックを確認し、ホスト側の検証ゲート通過後にのみタスクを検証済みとする運用者向けです。
主な機能
- 01計画、コーディング、読み取り専用レビューの実行
- 02ターン、サイクル、ツール、コンテキストの予算制限
- 03検証にチェック通過とレビュアー承認を要求
- 04ワークスペース状態と設定済みチェックの報告
- 05設定済みチェックの個別実行または一括実行
活用シーン
- 01ワークスペースとOllamaの状態確認
- 02検証付きの上限付きコーディングタスクの実行
- 03設定済みプロジェクトチェックの実行
- 04タスクが検証ゲートを通過したかの確認
MCP 対応
stdio MCPサーバーは`flow_status`、`flow_run`、`flow_check`の3つのツールを公開し、ワークスペース状態の報告、ゲート付きタスクの実行、設定済みチェックの実行を行います。
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。
ツール
3掲載時のツール一覧 · 1 週間前に更新
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詳細
agenttrio
agenttrio は、ローカルの Ollama バックエンドを使用して、プランナー、コーダー、独立した読み取り専用レビュー担当者の 3 つの役割で構成される、実行範囲を限定したエージェントワークフローを実行します。ワークスペースの状態を報告し、ホスト側で適用される検証ゲートを通して 1 つのタスクを 3 つの役割で実行し、ワークスペースに設定されたチェックを実行します。1 つのバイナリで、コマンドラインインターフェイスと stdio MCP サーバーを提供し、ツールはちょうど 3 つです。
作業の範囲はオペレーター設定で制限されます。役割ごとのモデルターン数、コーダー → 検証 → レビュー担当者のサイクル数、ツール呼び出しの総数、コンテキストサイズにはそれぞれ明示的な上限があります。また、以下のゲートを通過した場合に限り、実行は verified になります。モデルがそう述べただけでは、決して verified にはなりません。
設定
agenttrio は、オペレーターが確認した TOML ファイルを読み込みます。--config <file> を指定すると、そのファイルの読み込みが明示的に許可されます。ワークスペース内の config.toml や .flow.toml が自動で読み込まれることは決してありません。自動で読み込まれる場所は $XDG_CONFIG_HOME/flow/config.toml のみです。
workspace_dir = "/absolute/path/to/workspace"
[ollama]
base_url = "http://127.0.0.1:11434"
model = "qwen2.5-coder:7b"
timeout = 120
[models]
planner = "qwen2.5-coder:7b"
coder = "qwen2.5-coder:7b"
reviewer = "qwen2.5-coder:7b"
[agent]
max_iterations = 6
max_cycles = 2
max_tool_calls = 64
max_context_chars = 100000
[checks.test]
cmd = ["npm", "test"]
timeout = 60000
required = true
kind = "test"
filetypes = ["ts"]
重要な注意事項:
- チェックの
timeout値はミリ秒です。Ollama のtimeoutは秒単位です。 --workspaceは設定ファイル内のワークスペースを上書きし、--modelはすべての役割のモデルを上書きします。- ループバック以外の Ollama エンドポイントは、設定で
ollama.allow_remote = trueが指定されていない限り拒否されます。 - デフォルトのモードは読み取り専用です。
runとcheckには--trustedが必要です。これにより、プロジェクトの編集と、明示的に設定された名前付きチェックが許可されます。 - 解決可能な設定がない場合、すべてのコマンドは、不足している設定を示すエラーを出して失敗します。何かが自動で補われることはありません。
- Ollama 自体は外部の依存先です。実行が機能することを期待する前に、
ollama serveを実行し、ツールに対応したモデル(例:ollama pull qwen2.5-coder:7b)をダウンロードしてください。
インストール
npx @reneturcios/agenttrio status --config /path/to/operator.toml
または、コンテナイメージを実行します。
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/agenttrio
コンテナはデフォルトで MCP サーバーを起動します(以下を参照)。CLI として使用するには、CLI 引数を渡してください。その方法で使用する場合は、設定ファイルとワークスペースをコンテナにマウントしてください。
CLI
agenttrio status --config operator.toml
agenttrio run "Fix the failing parser test" --config operator.toml --trusted
agenttrio check --config operator.toml --trusted
agenttrio check test --config operator.toml --trusted
agenttrio --version
レポートは JSON 形式で出力されます。終了コードは、文書化されている規則に従います。成功時は 0、実行時の失敗(検証不可能な実行設定を含む)時は 1、使用方法のエラー時は 2 です。設定を読み込む前に引数が検証されるため、形式が正しくない呼び出しは必ず使用方法のエラーになります。
検証ゲート
run が verified: true と報告されるのは、以下のすべてを満たした場合のみです。
- プランナーとコーダーが、それぞれの上限内で処理を完了する。
- 必須の名前付きチェックが少なくとも 1 つ実行され、必須チェックがすべて成功する。
- 独立した読み取り専用レビュー担当者が、構造化された承認(
"approved": trueを含む JSON オブジェクト)を返す。
ゲートに失敗した場合、max_cycles までサイクル(コーダー → チェック → レビュー担当者)が繰り返されます。最終レポートでは verified: false と、失敗した条件を示す note が出力されます。
MCP サーバー
1 つのバイナリで両方のインターフェイスを提供します。mcp サブコマンドは、stdio MCP サーバーを起動します(改行区切りの JSON-RPC)。
npx -y @reneturcios/agenttrio mcp --config /path/to/operator.toml --trusted
MCP クライアントの設定:
{
"mcpServers": {
"agenttrio": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@reneturcios/agenttrio", "mcp", "--config", "/path/to/operator.toml", "--trusted"]
}
}
}
返信には、JSON テキストブロックとしてのレポートと structuredContent が含まれます。失敗は isError の結果として返されます。サーバーは意図的に逐次処理を行います。
ツール
ツール一覧は、意図的に以下の 3 つのみに限定されています。
| ツール | 入力 | 返される内容 |
|---|---|---|
flow_status | {} | 状態レポート:ワークスペース、Ollama への接続状況と利用可能なモデル、役割ごとのモデル、エージェントの上限、設定済みのチェック。 |
flow_run | {"task": "..."} | 実行レポート:プランナー/コーダーの出力、チェック結果、レビュー担当者の判定、使用したサイクル数、verified ゲートの判定。 |
flow_check | {} または {"name": "configured-name"} | チェックレポート:実行したチェックの全結果と、すべて成功したかどうか。設定済みのチェックをすべて実行するには、name を省略します。 |
開発
npm install
npm run build # tsc -> dist/
npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network (fake executor/fetch/runner only)
npm run dev # run the CLI from source via tsx
ライセンス
MIT — LICENSE を参照してください。
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。