rerunplan について
rerunplanは、失敗したチェックを再実行、修正、調査のどれにするか判断するローカルツールです。チェック名、エラーシグネチャ、過去の実行履歴から分類し、根拠とともに推奨事項を返します。
主な機能
- 01インフラ障害、一時的失敗、実際の障害を分類
- 02チェック履歴とエラーシグネチャで判定
- 03推奨事項と根拠を提示
- 04一般的な成功・失敗ステータスを正規化
- 05ネットワークや設定なしでローカル実行
活用シーン
- 01失敗したチェックを再実行するか修正するか判断
- 02断続的なテスト失敗のトリアージ
- 03追加調査が必要な障害の特定
MCP 対応
失敗したチェック、任意のエラーシグネチャ、過去の実行履歴を受け取り、分類と推奨事項を返す`plan_rerun`ツールをMCPクライアントに提供します。
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
1掲載時のツール一覧 · 1 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| check | string | はい | 失敗したチェックの名前 |
| past_runs | array | はい | 過去の実行記録。他のチェックの実行記録は無視されます |
| error_signature | string | いいえ | 現在の失敗のエラーシグネチャ(任意) |
詳細
rerunplan
チェックに失敗しました。再実行しますか、それとも修正しますか?rerunplan は、失敗したチェックの名前、エラーシグネチャ、同じチェックの過去の実行結果という証拠から失敗を分類し、分類結果、推奨事項、判断の根拠となった証拠の行を提示します。
infra_flake→ 再実行 — エラーシグネチャが既知のインフラストラクチャパターン(タイムアウト、接続リセット、DNS、レート制限、ランナーの消失、ゲートウェイエラー)と一致し、毎回そのように失敗しているわけではありませんflaky→ 再実行 — チェックは以前に成功しており、かつ同じエラーシグネチャで失敗したこともあります。失敗したりしなかったりしますreal_failure→ 修正 — 使用可能な過去の実行結果のすべてでチェックが失敗しています(現在のシグネチャが指定されている場合は、そのシグネチャで失敗しています)。インフラストラクチャが原因に見えるシグネチャでも、毎回失敗するなら実際の失敗ですinsufficient_evidence→ 調査 — 使用可能な履歴がないか、履歴が混在していて、どのルールにも該当しません
ルールは固定された順序で実行され、それぞれが証拠を追加します。
ステータスは正規化されます(success/pass/passed、
failure/fail/failed/error)。ほかのチェックの実行結果は
無視されます。完全にローカルで処理し、ネットワークも設定も不要です。
CLI
npx @reneturcios/rerunplan plan --check unit-tests --signature "Error: boom" --past past-runs.json
npx @reneturcios/rerunplan --version
past-runs.json は、次のようなオブジェクトを含む JSON 配列です。
{"check": "unit-tests", "status": "failure", "error_signature": "Error: boom"}
(各実行で check と error_signature は省略可能です)。
終了コード:成功時は 0、実行時エラー時は 1(読み取り不能または無効な past-runs ファイルを含む)、使用方法のエラー時は 2 です。
MCP サーバー
npx -y @reneturcios/rerunplan mcp
MCP クライアントの設定:
{
"mcpServers": {
"rerunplan": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@reneturcios/rerunplan", "mcp"]
}
}
}
ツール
plan_rerun— チェックの過去の実行履歴から失敗を分類し、再実行、修正、調査のいずれかを推奨します。check(文字列、必須) — 失敗したチェックの名前error_signature(文字列、省略可能) — 現在の失敗のエラーシグネチャpast_runs(配列、必須) —{check?, status, error_signature?}オブジェクト形式の過去の実行結果
Docker
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/rerunplan
docker run --rm -v "$PWD:/w" ghcr.io/cloudcorprecords/rerunplan plan --check unit-tests --past /w/past-runs.json
開発
npm install
npm run build # tsc -> dist/
npm test # tsx --test test/*.test.ts (pure local, no network)
npm run dev # run the CLI from source
ライセンス
MIT — Copyright (c) 2026 Rene Turcios
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。