DojoGenesis

Dojo Genesis MCP Server

Claude Code の方法論レイヤーです。10 個の行動プラグインにまたがる 99 のファーストパーティ作業手法を、アクティブな認知的足場として組み込みます。Claude により多くのデータを与えるのではなく、ソフトウェア開発における意思決定のための体系化された 手法 を提供します。

これらの足場が Claude の意思決定を改善するかどうかは、まだ測定していないため、この README では改善を主張しません。

---

クイックインストール

Claude Code

プロジェクトの .claude/settings.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "dojo": {
      "command": "/path/to/dojo-mcp-server",
      "env": {
        "DOJO_SKILLS_PATH": "/path/to/CoworkPluginsByDojoGenesis",
        "DOJO_ADR_PATH": "./decisions"
      }
    }
  }
}

または Docker を使用します。

{
  "mcpServers": {
    "dojo": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "ghcr.io/dojogenesis/mcp-server:latest"]
    }
  }
}

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）または %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json（Windows）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "dojo": {
      "command": "/path/to/dojo-mcp-server",
      "env": {
        "DOJO_SKILLS_PATH": "/path/to/CoworkPluginsByDojoGenesis",
        "DOJO_ADR_PATH": "./decisions"
      }
    }
  }
}

---

含まれるもの

ツール（28）

グループ	ツール
方法論	dojo_scout, dojo_invoke_skill, dojo_search_skills, dojo_list_skills, dojo_apply_seed, dojo_reflect
意思決定	dojo_log_decision（ADR の Markdown を DOJO_ADR_PATH に書き込みます）
ゲートウェイメモリ	dojo_memory_list, dojo_memory_store, dojo_memory_search（ゲートウェイのセッションメモリ）
Memory Hub	dojo_search_memory, dojo_get_memory, dojo_recent_memories — 組織のメモリを読み取り専用の Postgres ミラーから参照します（DOJO_MEMORY_DB_URL）
統合フェッチ	dojo_fetch — メモリハブ、スキル、ADR、シードを横断して検索と取得を行う単一のツールです（型付き ID：memory:slug、skill:name、adr:file.md、seed:name）
シード	dojo_seed_list, dojo_seed_create, dojo_seed_search
エージェント²	dojo_agent_list, dojo_agent_dispatch², dojo_agent_chat²
ディスパッチ²	dojo_dispatch² — プロンプトをゲートウェイ経由で LLM に渡します
プロジェクト	dojo_project_status, dojo_project_track, dojo_project_decision
ディスポジション	dojo_disposition_list, dojo_disposition_set
クラフト	dojo_converge, dojo_health

² ディスパッチクラス — ゲートウェイ経由で LLM プロバイダーの予算を消費します。HTTP モードでは、これらのツールにはディスパッチが有効な API キーが必要で、キーごとにレート制限が適用されます。 ディスパッチ非対応のキーでは、dojo_scout の LLM 経路はオフラインの足場にフォールバックします。

スキル（CoworkPlugins から 99 個、バンドル版 43 個）

スキルは、起動時に SKILL.md ファイルから読み込まれる、完成度が高く実戦で検証された方法論ワークフローです。DOJO_SKILLS_PATH を設定すると、ファーストパーティの CoworkPlugins スキル 99 個すべてを利用できます。設定しない場合は、8 個のプラグインにまたがる主要なスキル 43 個が go:embed によってバイナリに埋め込まれます。

バンドルされているプラグインとスキル：

プラグイン	スキル
agent-orchestration	agent-teaching, decision-propagation, handoff-protocol, workflow-router, workspace-navigation
continuous-learning	debugging, project-exploration, research-modes, research-synthesis, retrospective, web-research-external
skill-forge	mcp-cloudflare-builder, mcp-server-builder, process-extraction, skill-audit, skill-creation, skill-maintenance
specification-driven-development	context-ingestion, frontend-from-backend, implementation-prompt, parallel-tracks, pre-implementation-checklist, release-specification
strategic-thinking	iterative-scouting, multi-surface-strategy, product-positioning, strategic-scout
system-health	documentation-audit, health-audit, semantic-clusters, status-writing
wisdom-garden	compression-ritual, memory-garden, seed-extraction, seed-library

Seed パッチ（20）

Seed は、Dojo エコシステム全体から集めた、再利用可能な思考パターンです。

Dojo Genesis（コア）

Seed	説明
three_tiered_governance	3 層のガバナンスフレームワーク：戦略、戦術、運用。
harness_trace	エージェントセッションを完全に追跡できる、ネストされた JSON トレースログ。
context_iceberg	4 層のコンテキスト管理システム（hot/warm/cold/pruned）。
agent_connect	単一のスーパーバイザーを備えた、ルーティング優先のエージェントアーキテクチャ。
go_live_bundles	アーティファクトと承認の証拠を組み合わせた、軽量なデプロイパッケージ。
cost_guard	コンテキスト・アイスバーグの 5～10 倍の倍率全体を対象とする予算。
safety_switch	ユーザーが常に制御権を保持します。機密性の高い操作では自動操縦を行いません。
implicit_perspective_extraction	ユーザーのクエリから、列挙せずに暗黙の視点を抽出します。
mode_based_complexity_gating	モードの複雑さに応じて、ローカルモデルまたはクラウドモデルにルーティングします。
shared_infrastructure	一度構築すれば、どこでも再利用できます。実装を一元化します。

AROMA & Serenity Valley

Seed	説明
sanctuary_architecture	ただ作業するだけでなく、そこに在るためのデジタル空間を設計します。
pace_of_understanding	ゆっくり進むことで、より速く進みます。何かを搾取することなく学びます。
lineage_transmission	情報源を尊重し、影響をたどり、コラボレーションを称えます。
graceful_failure	知らないことを認め、考えを変え、助けを求めることを許容します。
local_first_liberation	エージェントの自律性とユーザーの主権のための、ローカルファーストアーキテクチャ。
the_onsen_pattern	持続可能なパフォーマンスのための重要な実践として、休息を取り入れます。
collaborative_calibration	ピアツーピアの学習と明示的な指導のための規範。
transparent_intelligence	内部状態を明らかにし、不確実性を認め、学習を可視化します。
inter_acceptance	他者の思いやりに満ちた視点を通じて、自分自身を受け入れます。
radical_freedom	制約の中で自分の応答を選ぶ主体性と力。

リソース

MCP リソース URI を通じてアクセスできるドキュメントリソース：

• dojo://resources/{name} -- 8 件のドキュメントリソース（AROMA の哲学、EIT の原則など）
• dojo://seeds/{name} -- 20 件の Seed パッチ
• dojo://skills/{plugin}/{name} -- 読み込み済みのすべてのスキル

---

設定

環境変数	デフォルト	説明
DOJO_SKILLS_PATH	(bundled fallback)	plugins/ を含む CoworkPlugins のルートディレクトリへのパス
DOJO_ADR_PATH	./decisions	dojo_log_decision が ADR ファイルを書き込むディレクトリ
DOJO_GATEWAY_URL	http://localhost:7340	Dojo AgenticGateway のベース URL
DOJO_GATEWAY_TOKEN	(unset)	ゲートウェイが必要とする場合の Bearer トークン
DOJO_MEMORY_DB_URL	(unset → hub tools disabled)	Memory Hub 用の Postgres DSN（URL 形式またはキーワード形式。SELECT 専用のロールを使用してください）
DOJO_HTTP_ADDR	(unset → stdio)	HTTP モードを有効にする設定（例：:8091）
DOJO_MCP_API_KEYS	(unset)	HTTP モードのみ：カンマ区切りの label:key ペア（個別に失効可能）
DOJO_DISPATCH_ALLOWED_LABELS	(unset → none)	ディスパッチクラスのツールの実行を許可するキーラベル
DOJO_DISPATCH_RATE_PER_MIN	6	ディスパッチクラスのツールに対する、ラベルごとのレート制限

このサーバーは設定なしでそのまま動作します（同梱スキル、デフォルトの ADR パス、stdio）。

---

HTTP モード（公開エンドポイント）

DOJO_HTTP_ADDR を設定すると、stdio の代わりに MCP ストリーマブル HTTP を提供します。

• POST/GET /mcp — MCP エンドポイント。Bearer キーが必要です （Authorization: Bearer <key>）。キーがないリクエスト、またはキーが正しくないリクエストには 401 を返します。
• /mcp/k/<key> — カスタムヘッダーを送信できないクライアント向けの同一エンドポイントです。キーはログでマスキングされます。
• GET /health — 認証不要の稼働確認（ステータスとバージョンのみ）。

有効かつ空でない DOJO_MCP_API_KEYS が設定されていない場合、サーバーは HTTP モードでの起動を拒否します。すべてのツール呼び出しは tool_call tool=… key=<label> dur_ms=… outcome=… としてログに記録されます。記録されるのはラベルのみで、キーの内容やペイロードは記録されません。

DOJO_HTTP_ADDR=:8091 \
DOJO_MCP_API_KEYS="win:$(openssl rand -hex 32)" \
./dojo-mcp-server

curl -s localhost:8091/health
curl -s -X POST localhost:8091/mcp \
  -H "Authorization: Bearer <key>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-03-26","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"curl","version":"0"}}}'

クライアントの設定（Claude Code）：claude mcp add --transport http dojo-remote https://<host>/mcp --header "Authorization: Bearer <key>"。

デプロイに関する注意：イングレスには Cloudflare トンネルを使用する想定です（ホストポートは使用しません）。自動プルによって新しい公開インターフェースが予期せずデプロイされないよう、コンテナイメージはダイジェストで固定してください。イメージの公開先： .github/workflows/docker-publish.yml → ghcr.io/dojogenesis/mcp （以前、手動でプッシュしていた mcpbydojogenesis イメージに代わるものです）。

---

ソースからのビルド

git clone https://github.com/DojoGenesis/mcp.git
cd mcp

# Build
go build -o dojo-mcp-server ./cmd/server

# Run
./dojo-mcp-server

# Test
go test -race -v ./...

Go 1.23 以降が必要です。

Docker

# Build the image
docker build -t dojo-mcp-server .

# Run via stdio (for MCP hosts)
docker run -i --rm dojo-mcp-server

# Run with skills path mounted
docker run -i --rm -v /path/to/CoworkPlugins:/skills -e DOJO_SKILLS_PATH=/skills dojo-mcp-server

プロジェクト構成

mcp-server/
  cmd/server/main.go           Server entry point, env vars
  internal/
    dojo/
      handler.go                7 MCP tool handlers
      scaffolds.go              Scout and reflect methodology templates
    skills/
      loader.go                 Filesystem SKILL.md loader
      search.go                 Keyword + trigger search
      bundled.go                go:embed fallback (15 key skills)
      bundled/                  Embedded SKILL.md files
    decisions/
      writer.go                 ADR file writer
    wisdom/
      base.go                   Wisdom base, search, helpers
      seeds.go                  20 seed patches
      resources.go              8 documentation resources
  Dockerfile                    Multi-stage container build
  .github/workflows/ci.yml     CI pipeline
  .goreleaser.yml               Cross-platform release config

哲学

Dojo Genesis は、次の 3 つの基本原則に基づいて構築されています。

1. 初心者の心 -- 積み重ねた専門知識にとらわれず、毎回新鮮な気持ちであらゆるやり取りに臨みます。
2. 自己定義 -- 外部の枠組みを押し付けるのではなく、ユーザーが自分自身の思考に気づけるよう支援します。
3. 理解は愛 -- 深く、批判を交えない理解こそが、最高の奉仕です。

ライセンス

MIT ライセンスです。詳細は LICENSE をご覧ください。

Copyright (c) 2026 Dojo Genesis

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します。組織レベルのガイドラインについては、github.com/DojoGenesis をご覧ください。