mcpField
O
orbit

orbit

ローカル
github.com/constellation-worksAI・エージェント17今日更新

orbit について

Orbitは、コーディングエージェント向けのローカルファーストなランタイムで、タスク管理と制御されたデリバリーを行います。隔離されたワークツリー、並列実行用ロック、承認ゲート、監査記録を備え、クラウドやプロバイダーのAPIキーに依存しません。

主な機能

  1. 01永続タスクキューと監査記録
  2. 02隔離ワークツリーとファイルロック
  3. 03計画・実行・レビューのゲート付きフロー
  4. 04デリバリーワークフローとプルリクエスト対応
  5. 05エージェントの並列オーケストレーション
  6. 06ダッシュボード、プラグイン、エージェントスキル

活用シーン

  1. 01受け入れ条件付きタスクへの要件整理
  2. 02複数のコーディングタスクの並列実行
  3. 03マージ前のエージェント変更のレビュー
  4. 04タスクのプロンプト、実行、レビューの追跡

MCP 対応

OrbitはMCPに接続でき、MCPツールを提供します。各ツールには対応するコマンドライン版があり、複数マシン間のフェデレーションMCPも説明されています。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"constellation-works-orbit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@orbit-tools/cli"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @orbit-tools/cli

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
npm@orbit-tools/cli0.19.0

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Orbit

エージェントが書き、Orbit が届けます。

リリース npm ライセンス:MIT ドキュメント

Orbit のエージェントが Orbit 自体に取り組む様子を映した、実際の Orbit ダッシュボードのアニメーションツアー:承認待ちの提案タスク、2 台のホストで一度に実行される 16 件のタスク(100 個のファイルがロックされ、作業が重複する場合は順番待ちになります)、ホストの負荷が高い間は新たな開始を一時停止する、実行中 12 件・許可済み 19 件の自動ドレイン、自動並行処理による各タスク許可時の CPU とメモリの予測、隔離された worktree から実装、コミット、検証、レビューゲート、プッシュを経てオープンなプルリクエストに至る Codex のプルリクエストパイプライン実行(24 分 15 秒で 21 ステップ)、ホストの時計に基づくルーチンと、キューへのタスク追加を続ける 22 件の自動タスク定義、30 日間で 3,277 件のタスクを完了し直前の 30 日間より 167%増加したことやモデルごとの実装時間を示す分析、そして 6,002 件のタスクを対象にエージェントが苦戦するパスを順位付けするコードベースビュー。

Orbit は、ローカルファーストのコーディングエージェント向けランタイムです。認証済みのエージェント CLI をそのまま使いながら、永続的なタスクキュー、サンドボックス化された worktree、並列実行のためのファイルロック、ゲート付きのデリバリーパイプライン、監査ログを追加できます。

理由: エージェントの高速化により、計画、レビュー、追跡可能性が失われやすくなっています。Orbit は、すべての変更の背後にあるプロンプト、計画、レビューを保持し、すべてのワークフローのコミットにタスク ID を付与します。

  • 単一バイナリで、クラウド不要。 状態は ~/.orbit と .orbit/ に保存されます。Orbit はテレメトリーを送信しません。
  • 使い慣れたエージェントを利用。 すでに認証済みのプロバイダー CLI を使用でき、Orbit に API キーを渡す必要はありません。
  • MIT ライセンス。 有料プランやホスト型サービスはありません。

仕組み

You:    The fsProfile lookup is undocumented. Get that fixed.
Agent:  Files a proposed task with acceptance criteria. Approve it and ship?
You:    Yes.
Agent:  Queues it, then runs plan → execute → review in a locked, isolated worktree.
        Opens a pull request. Review and merge it, then approve the task to close it.

承認なしに何かが開始されることはありません。--complete を許可しない限り、PR の実行はレビューのために停止します。タスクの記録にはプロンプト、計画、実行トレース、レビューが保持されます。大規模な仕様では、エージェントにオーケストレーションを依頼してください。同梱の orbit-orchestrate スキルが作業を分割し、承認後にキューへ追加して並列実行し、失敗を診断します(デリバリーワークフロー)。

クイックスタート

必要なもの: macOS または Linux(x64 または arm64。Windows では WSL2 を使用)、Node 18 以降、認証済みのエージェント CLI、プルリクエスト用の認証済み gh。

npm install -g @orbit-tools/cli
orbit init    # machine name, task-ID prefix, agent skills, and Linux sandbox setup

リポジトリでエージェントを開き、**「このリポジトリに Orbit をセットアップして」と依頼します。同梱の orbit-setup スキルが Orbit を登録して MCP に接続し、orbit doctor を実行して、PR の対象ブランチなどの選択を促します。エージェントの新しいセッションを開始してから、「hello を含む hello.txt ファイルを追加して、Orbit のタスクとして登録して」**と依頼します。プロンプトが表示されたらタスクを承認して出荷し、PR を確認してマージしてから、タスクを承認して完了します。orbit web serve で状況を確認できます。

プラグインを使いたい場合は、Claude Code、Codex、または Cursor 用の Orbit をインストールしてください。すべての MCP ツールには対応する CLI があります。エージェントなしで同じ手順を実行するには、ターミナルから最初のタスクを実行するをご覧ください。

リポジトリを手動でセットアップする
cd <repo> && orbit workspace init --mcp    # add --ship-mode local to skip PRs
orbit doctor
orbit web serve

最初の出荷の前に、MCP クライアントファイルを含む、workspace init によって一覧表示されたチェックアウトファイルを確認してコミットしてください。ローカルでのデリバリーでは、追跡対象の変更、マージの競合、受信する変更と重複する未追跡のパスがある場合、処理は拒否されます。

orbit doctor は、デフォルト、システム、複雑さに応じてルーティングされる各クルーで CLI が存在するかを確認し、MCP クライアントが登録されていない場合に警告します。プロバイダーへのサインインや MCP の接続状態は確認しません。すべてのエグゼキューター定義を確認するには、orbit doctor providers を使用してください。Linux サンドボックスの準備状況とディストリビューションの対応範囲をご覧ください。

内容実行コマンド
タスクまたは実行を確認するorbit task show <ID> · orbit run show <RUN_ID>
ダッシュボードを開くorbit web serve(リモートの場合:orbit web connect <host>)
デスクトップウィンドウでダッシュボードを開くdesktop/ でアプリをビルドする
デフォルトのクルー(プロバイダーとモデル)を選ぶorbit config set workflow.default_crew <crew>
複雑さに応じてタスクをクルーにルーティングするorbit config set --global workflow.hard_complexity_crews '["opus"]' (詳細)
アップグレードするnpm install -g @orbit-tools/cli@latest(新機能の確認には orbit update --check を実行)

機能

  • 計画とガバナンス:永続的なタスク、監査記録、摩擦、ローカル検索。
  • 安全な並列実行:サンドボックス、ロック、ゲート付きパイプライン、8 種類のエージェント CLI。
  • 無人実行:上限付きのドレイン、任意の完了処理、定期レビュー、複数マシン。
  • 監視と拡張:ダッシュボード、プラグイン、同梱のエージェントスキル。

クルーと複雑さに応じたルーティング

クルーでは、プロバイダー、モデル、処理レベルを指定します。複雑さのプールでは、明示的なクルーが指定されていないタスクに使用するクルーを選択します。クルーの定義、init によって初期設定されるプール、複雑さに応じたルーティング、重み付け、オーバーライドをご覧ください。

MCP と権限

エージェントの接続では、オペレーターとエージェント専用の権限について説明しています。フェデレーション MCPを使うと、複数のマシンを接続できます。

状態の保存場所

スコープのルールでは、マシンとワークスペースの状態について説明しています。バックアップ、復旧、アップグレードについては、運用手順書をご覧ください。

詳細を見る

貢献

誤字の修正から新しいエグゼキューターの追加まで、プルリクエストを歓迎します。小さな修正は直接プルリクエストを作成できます。大きな変更は、まずイシューを作成してください。CONTRIBUTING.md をご覧ください。

ライセンス

MIT

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。