cli-bridge-mcp

cli-bridge

会話中の AI アシスタントが、マシンにインストールされているほかの AI CLI（Claude Code、Codex、 Gemini、Mistral、opencode、Ollama、Apple fm など）に問い合わせられる、 Model Context Protocol サーバーです。各レーンは公式 CLI を サブプロセスとして起動します。API キーは不要で、トークンを抽出することもなく、デフォルトでは読み取り専用です。

依存関係：Python 標準ライブラリと mcp（1.x または 2.x）。デーモンは不要です。

機能

ask_gemini(task="find the bug across ./src", cwd="path/to/repo")     # one lane (1M-token context)
ask_apple(task="what's wrong in this UI?", images=["shot.png"])      # vision, on-device, $0
ask_all(task="…")                                                    # every free lane in parallel + disagreement score
ask_cascade(task="…")                                                # cheapest→strongest, skips cooled-down lanes
ask_best(task="…", mode="deep")                                      # router picks; rate_lane teaches it
ask_build(lane="opencode", task="add retry with backoff")            # build in a throwaway worktree → diff
review_diff(base="origin/main", focus="security")                    # multi-model review, severity-ranked
debate(task="which migration strategy?", vote="borda")               # N blind answers, peer-ranked
workflow(preset="converge", task="is this migration safe?")          # author → blind arbiter → cross-family peers
git_text(kind="commit")                                              # Conventional Commit from the staged diff

すべての ask_<lane> はスレッド ID を返します。この ID を再利用すれば（別のレーンでも使用可能）、 /compact の後も維持される複数モデルでの会話ができます。conversations ではスレッドの一覧表示や再生ができます。

ツール

固定ツール 15 個と、インストール済み CLI ごとの ask_<lane> が用意されています。

• 問い合わせ：ask_<lane>、ask_all、ask_cascade、ask_best、conversations、list_models
• 構築：ask_build（mode=isolated → 差分、mode=direct → ゾーンで保護された書き込み。mode=direct で async=true にすると、job から操作できます）
• レビュー：review_diff（focus=code|security）、debate（vote=judge|borda）、workflow（プリセット：refine_plan、map_review、research_verify、fanout_compare、converge、premortem、test_plan、challenge）、git_text（kind=commit|pr）
• 運用：job（action=status|result|cancel|list|tail|steer）、rate_lane、set_lane_cost、doctor、setup

CLI_BRIDGE_TOOLS=all を設定すると、batch_run（実行記録付きのファンアウト）と reset_lane_state が追加されます。CLI_BRIDGE_TOOLS=default,batch_run はデフォルトのツールに batch_run を追加します。カンマ区切りのリストのみを指定した場合は、そのリストのツールだけが有効になります。 使用状況とレーンの健全性は MCP リソース（cli-bridge://usage-summary、cli-bridge://lane-stats）で確認できます。 完全なリファレンスは docs/TOOLS.md を参照してください。

人間向けの CLI もあります。cli-bridge doctor|ask|ask-all|ask-best|build|review-diff|security-review|test-plan|premortem|stats|usage|jobs|set-cost（適切な場合は --json を指定）。cli-bridge build <lane> "<task>" はワークツリーの差分を出力し、--apply を指定すると、ステージされていない変更として適用します。

安全なコードの作成

• isolated（デフォルト）：委任先は使い捨ての git ワークツリーを編集し、差分を返します。作業ツリーには変更を加えません。
• direct：実ファイルに書き込みますが、宣言した zone の内側に限られます。ゾーンごとのロックと、ターン終了後のゾーン違反チェックにより保護され、元に戻す操作もゾーン単位です。async=true にすると、実行可能な完了条件（Definition-of-Done、dod_cmd）を使って、job action=tail|steer から操作できます。

CLI_BRIDGE_VERIFY_PLAN_READONLY=1 を設定すると、読み取り専用の委任先がファイルを書き込んだ場合に警告します（変更は元に戻しません）。再入の深さには上限があります（CLI_BRIDGE_MAX_DEPTH、デフォルトは 1）。委任先は呼び出し元の cwd、それがなければ CLI_BRIDGE_DEFAULT_CWD、さらにそれもなければホストの MCP ワークスペースルートで実行されます。

インストール

前提条件：Python 3.12 以降、uv、および少なくとも 1 つの AI CLI がインストール済みで、ログインしていること。

uvx --from cli-bridge-mcp cli-bridge doctor        # what cli-bridge can see (--deep probes each lane)

ホストに接続します。

• Claude Code：claude mcp add cli-bridge -- uvx cli-bridge-mcp（またはプラグインを使用：claude plugin marketplace add JoaoBerne/cli-bridge-mcp && claude plugin install cli-bridge@cli-bridge-mcp）。
• その他の MCP ホスト（Codex、Cursor、VS Code、Zed、Claude Desktop など）：

  { "mcpServers": { "cli-bridge": { "command": "uvx", "args": ["cli-bridge-mcp"] } } }
  

  ホストごとの設定ファイルのパスは docs/HOSTS.md を参照してください。環境変数を含む完全な例は examples/mcp.example.json にあります。GUI ホストは最小限の PATH でサーバーを起動します。 cli-bridge は一般的なインストール先も検索しますが、CLI_BRIDGE_<LANE>_BIN=/full/path でレーンのバイナリを指定することもできます。

ホストを再起動し、レーンへの問い合わせを依頼してください（「gemini に ./src を読み込ませてバグを見つけて」など）。 cli-bridge-mcp はサーバーのエントリーポイントで、cli-bridge は人間向けの CLI です。

設定

設定はすべて環境変数（MCP サーバーのエントリーで設定）または ~/.config/cli-bridge/config.json で指定します（環境変数が優先されます）。 重要な設定項目は次のとおりです。

CLI_BRIDGE_PROFILE=balanced            # saver = free-only fan-out · balanced = paid when asked · max = best
CLI_BRIDGE_<LANE>_COST=free|limited|paid
CLI_BRIDGE_<LANE>_ENABLED=false        # hide a lane
CLI_BRIDGE_<LANE>_MODEL=<model-id>
CLI_BRIDGE_<LANE>_DAILY_LIMIT=<runs/day>          # enforced at spawn
CLI_BRIDGE_<LANE>_CREDITS_PER_1K=<credits>        # makes CLI_BRIDGE_DAILY_CREDIT_CAP enforceable
CLI_BRIDGE_<LANE>_MIN_INTERVAL_S=2     # anti-burst pacing for a rate-limited free tier
CLI_BRIDGE_TERSE=off|lite|full|ultra
CLI_BRIDGE_GUARD=off|warn|strict       # injection guard on delegate output
CLI_BRIDGE_CACHE_TTL_S=0               # >0 enables the response cache
CLI_BRIDGE_TRACE_FOOTER=off            # hide the JSON trace footer in reports
CLI_BRIDGE_TOOLS=all                   # tool surface (see above)

doctor --deep（または doctor(deep=true)）は、すべての無料レーン、その CLI バージョン、モデル一覧を実際に確認し、前回の詳細なプローブからの変更を報告します。毎週実行すれば、委譲に失敗する前に、フラグ名の変更や新しいモデルを把握できます。

set_lane_cost（または cli-bridge set-cost）は、レーンのコストとしてユーザーが負担する金額を記録し、設定ファイルに保存します。コスト階層はデフォルト値として提供されるもので、アカウントから読み取ることはありません（docs/COSTS.md）。支出モデルの詳細は docs/BUDGET.md をご覧ください。

レーン

組み込み：Claude Code、Codex（gpt）、Gemini（および Antigravity agy）、Mistral（Vibe）、opencode、Ollama（ローカル、$0）、Apple Foundation Models（fm、デバイス上で動作、$0）、Qwen Code、Copilot、Cursor、Grok、Apple PCC（APPLE_FM_SERVE_URL を設定するまで非表示。自分で Terminal から起動する fm serve と通信します。examples/apple-fm-serve.lane.json をご覧ください）。

images=[…] はビジョン対応レーン（apple、ollama、opencode、gpt、gemini）で機能しますが、画像が実際に読み取られるかどうかは、レーンの背後で動作するモデルによって異なります。

その他の CLI は、CLI_BRIDGE_LANES_FILE を使って数行の JSON で設定できます。examples/local-runtime.lane.json（LM Studio、MLX、llama.cpp。ランタイムの一覧は examples/local-first-host.md）、examples/community-lanes.json（Aider、Goose、Plandex、Amp、Crush、Amazon Q、Droid）、および curl または同梱の cli-bridge-openai ブリッジを使った OpenAI 互換エンドポイント（examples/openai-compatible.lane.json）に対応しています。

既知の制限事項

• トークンやキーの抽出は行いませんが、ベンダー CLI の非対話型利用が正式に認められていない場合もあります。
• 非同期ジョブはプロセス内で実行されます：サーバーが再起動すると、実行中のジョブは interrupted になります。batch_run / workflow は各タスクを記録し、resume_id を使って再開します。
• インジェクションガードはヒューリスティックです。 委譲先の出力はデータとして扱ってください。
• トークン数／クレジット数は推定値です（文字数/4 × CREDITS_PER_1K）。
• 実験的なレーン（qwen、copilot、grok、コミュニティ、images=）：doctor --deep はお使いの環境で各 CLI の --help を確認します。

開発

uv venv && uv pip install -e . pytest pytest-asyncio ruff
pytest -q            # no real CLI or network needed
ruff check src/ tests/

評価ハーネス（決定論的なスコアラー。パッケージ外）：benchmarks/。 履歴：CHANGELOG.md。構成とルール：AGENTS.md、docs/ARCHITECTURE.md。

ライセンス

Apache 2.0