agent-link

agent-link-mcp

英語 | 韓国語

AI エージェント同士が双方向に連携するための MCP サーバーです。Claude Code、Codex、Gemini、Aider など、あらゆる AI コーディングエージェントの CLI を起動し、やり取りできます。

使用する場面

バージョン 0.5.2 では、Claude の JSON レスポンスの解析が修正され、返信の間も元のタスク／コンテキストと作業ディレクトリが維持されるようになり、キャンセルが実行中のプロセスに連動するようになりました。reply は、記録された会話を使って新しい CLI 呼び出しを開始します。プロバイダー側のセッションを再開するものではありません。同じセッションへの同時返信は拒否されます。kill_agent は終了を待機し、必要に応じて 5 秒後に強制終了します。サーバーのシャットダウン時には、実行中の子プロセスもキャンセルされます。セッションはメモリ上に保持されるため、サーバーを再起動すると失われます。

• バグで行き詰まっていますか？ — エージェントが 2 回試して失敗したら、別のエージェントに新たな視点を求めましょう。
• セカンドオピニオンが必要ですか？ — 別の AI モデルにコードレビューやアーキテクチャに関する助言を依頼できます。
• モデルごとの強みを活用 — 計画には Claude、実行には Codex、調査には Gemini を使いましょう。
• 並行作業 — 複数のエージェントを起動して、独立したサブタスクに同時に取り組ませましょう。
• ラバーダックデバッグ — あるエージェントに問題を別のエージェントへ説明させ、解決策を受け取りましょう。

使用例

行き詰まったときに助けを求める

メインのエージェントが同じ問題で何度も失敗していますか？別のエージェントに尋ねてみましょう。

# Claude Code is stuck on a TypeScript error it can't resolve.
# It spawns Codex for a second opinion:

spawn_agent("codex", "This TypeScript error keeps appearing. How do I fix it?", {
  error: "Type 'string' is not assignable to type 'number'",
  files: ["src/utils.ts"]
})

エージェント間のコードレビュー

別のモデルにエージェントのコード変更をレビューしてもらいましょう。

spawn_agent("claude", "Review these changes for bugs and edge cases", {
  files: ["src/api.ts", "src/handler.ts"],
  intent: "Code review before merge"
})

マルチエージェントパイプライン

エージェントが異なる段階を担当するパイプラインを構築しましょう。

# Agent 1: Research
spawn_agent("gemini", "Find the best approach for WebSocket reconnection")

# Agent 2: Implementation (using Agent 1's advice)
spawn_agent("codex", "Implement WebSocket reconnection with exponential backoff", {
  files: ["src/ws-client.ts"]
})

# Agent 3: Review
spawn_agent("claude", "Review this implementation for production readiness", {
  files: ["src/ws-client.ts"]
})

双方向の連携

エージェントから質問を返すこともできます。ホストが回答すると、作業が続行されます。

Host: spawn_agent("codex", "Add caching to the API layer")
Codex: [QUESTION] Should I use Redis or in-memory cache?
Host: reply("codex-a1b2c3", "Use Redis, we have it in our docker-compose")
Codex: [RESULT] Added Redis caching with 5-minute TTL...

目的

AI コーディングエージェントは、ときどき行き詰まります。あなたが待つのではなく、別のエージェントに助けを求めることができます。agent-link-mcp を使うと、MCP 互換のエージェントから他のエージェントの CLI を協力者として起動し、質問をやり取りして結果を受け取れます。これらはすべて、標準の MCP ツールを通じて行われます。

• ホスト側だけにインストール — この MCP サーバーが必要なのはホストエージェントだけです。起動されるエージェントは CLI の子プロセスにすぎません。
• 双方向 — ホストは起動したエージェントに質問でき、起動したエージェントからも質問を返せます。
• あらゆるエージェントに対応 — プロンプトを受け取り、テキストを返す CLI なら利用できます。Claude、Codex、Gemini、Aider 用のプロファイルが組み込まれています。
• マルチエージェント — 複数のエージェントを同時に起動して、並行して連携できます。

前提条件

MCP ホストの npx 環境を含め、Node.js 20 以降が必要です。エージェントの CLI には、個別の追加要件がある場合があります。

agent-link-mcp は、他の AI エージェントを CLI の子プロセスとして起動します。連携するエージェントの CLI をインストールし、認証しておく必要があります。

エージェント	インストール	認証
Claude Code	npm install -g @anthropic-ai/claude-code	claude login
Codex	npm install -g @openai/codex	codex login
Gemini CLI	npm install -g @google/gemini-cli	gemini を実行し、サインインのプロンプトに従います
Aider	pip install aider-chat	OPENAI_API_KEY または ANTHROPIC_API_KEY を設定します

利用する予定のものだけインストールすれば十分です。agent-link-mcp は、インストール済みの CLI を自動検出します。

インストール

# Claude Code
claude mcp add agent-link npx agent-link-mcp

# Codex
codex mcp add agent-link npx agent-link-mcp

# Any MCP client
npx agent-link-mcp

注： MCP サーバーをインストールする必要があるのは、作業中のエージェントだけです。他のエージェントは子プロセスとして起動されるため、agent-link-mcp は必要ありません。

ツール

spawn_agent

エージェントを起動し、タスクを送信します。

{
  "agent": "codex",
  "task": "Refactor this function for better performance",
  "context": {
    "files": ["src/utils.ts"],
    "error": "TypeError: Cannot read property 'x' of undefined",
    "intent": "Performance improvement"
  },
  "model": "o3",
  "timeoutMs": 7200000
}

パラメーター	型	デフォルト	説明
agent	string	必須	エージェント名（"claude"、"codex"、"gemini"、"aider"）
task	string	必須	タスクの説明
context	object	—	任意の { files, error, intent, diff }。diff: true を指定すると git diff の出力が含まれます。ステージ済みのものだけを対象にする場合は diff: "staged" を指定します。
cwd	string	cwd	エージェントプロセスの作業ディレクトリ
model	string	—	使用するモデル（例："o3"、"gpt-5.4"、"claude-sonnet-4"、"gemini-2.5-pro"）。--model フラグで渡されます。
thinking	string	—	思考／推論の深さ。サポートされる値は、選択した CLI とモデルによって異なります。Claude：--effort、Codex：-c model_reasoning_effort、Aider：--reasoning-effort。
retry	boolean	false	失敗時に自動で再試行します（最大3回）。
escalate	boolean	false	再試行時に思考レベルを自動的に引き上げます。retry: true が必要です。
timeoutMs	number	3600000	タイムアウト時間（ミリ秒）。デフォルト：1時間。

次のいずれかを返します。

• { status: "done", agentId: "codex-a1b2c3", result: "..." } — タスクが完了しました
• { status: "waiting_for_reply", agentId: "codex-a1b2c3", question: "..." } — エージェントから確認が必要です
• { error: "...", agentId: "codex-a1b2c3" } — エラーが発生しました

spawn_agents

複数のエージェントを並行して実行します。すべての結果をまとめて返します。

{
  "agents": [
    { "agent": "codex", "task": "Review for bugs", "context": { "diff": true } },
    { "agent": "claude", "task": "Review for security", "context": { "diff": true } }
  ],
  "cwd": "/path/to/project"
}

{ summary: { total, succeeded, failed, waiting }, results: [...] } を返します。

reply

起動したエージェントからの質問に回答し、会話を続けます。

{
  "agentId": "codex-a1b2c3",
  "message": "Yes, you can remove the side effects"
}

kill_agent

実行中のエージェントセッションを中止します。

{
  "agentId": "codex-a1b2c3"
}

list_agents

利用可能なエージェント CLI を一覧表示します。

{
  "agents": [
    { "name": "claude", "command": "claude", "source": "auto", "available": true },
    { "name": "codex", "command": "codex", "source": "auto", "available": true },
    { "name": "gemini", "command": "gemini", "source": "auto", "available": false }
  ]
}

get_status

アクティブなエージェントセッションを取得します。

{
  "sessions": [
    { "agentId": "codex-a1b2c3", "agent": "codex", "status": "waiting_for_reply", "startedAt": "..." }
  ]
}

仕組み

You (using Claude Code)
  ↓
"Ask Codex to help with this refactoring"
  ↓
Claude Code → spawn_agent("codex", task, context)
  ↓
agent-link-mcp server → spawns `codex` CLI as subprocess
  ↓
Codex processes the task...
  ↓
Codex: "[QUESTION] Should I remove the side effects?"
  ↓
agent-link-mcp → parses response → returns to Claude Code
  ↓
Claude Code → reply("codex-a1b2c3", "Yes, remove them")
  ↓
agent-link-mcp → re-invokes Codex with accumulated context
  ↓
Codex: "[RESULT] Refactoring complete. Here's what I changed..."
  ↓
Claude Code receives the result and continues working

設定

outputFormat: "json" を使用するカスタムプロファイルは、文字列の result フィールドを含む単一の結果オブジェクトを出力する必要があります（Claude の印刷モード形式）。is_error: true またはエラーの subtype は失敗として扱われ、メタデータは会話に含まれません。

自動検出

agent-link-mcp は、インストール済みのエージェント CLI を自動的に検出します。

エージェント	CLI コマンド
Claude Code	claude
Codex	codex
Gemini	gemini
Aider	aider

カスタムエージェント

設定ファイル ~/.agent-link/config.json でカスタムエージェントを追加します。

{
  "agents": {
    "codex": {
      "command": "/usr/local/bin/codex",
      "args": ["--full-auto"],
      "promptFlag": null,
      "outputFormat": "text"
    },
    "my-local-llm": {
      "command": "ollama",
      "args": ["run", "codellama"],
      "promptFlag": null,
      "outputFormat": "text"
    }
  }
}

AGENT_LINK_CONFIG 環境変数で設定ファイルのパスを上書きできます。

モデルの選択

model パラメーターを使って、起動するエージェントが使用するモデルを指定できます。

# Use a specific model for Codex
spawn_agent("codex", "Debug this issue", { model: "o3" })

# Use a specific model for Claude
spawn_agent("claude", "Review this code", { model: "claude-sonnet-4" })

モデル名は、エージェント CLI の --model フラグで渡されます。省略した場合、エージェントはデフォルトのモデルを使用します。

思考／推論の深さ

thinking パラメーターを使って、エージェントの推論の深さを制御できます。

# High reasoning for complex debugging
spawn_agent("codex", "Debug this race condition", { thinking: "high" })

# Max effort for Claude
spawn_agent("claude", "Architect a new auth system", { thinking: "max" })

エージェント	フラグ	値
Claude	--effort	low、medium、high、max
Codex	-c model_reasoning_effort	モデルにより異なります。例：low、medium、high、xhigh
Aider	--reasoning-effort	low、medium、high

省略した場合、エージェントはデフォルトの推論レベルを使用します。

タイムアウト

デフォルトのタイムアウトは1時間（3,600,000ms）です。呼び出しごとに上書きできます。

# 2 hour timeout for complex tasks
spawn_agent("codex", "Refactor the entire auth system", { timeoutMs: 7200000 })

会話プロトコル

起動したエージェントには、次の形式で応答するよう指示されます。

• [QUESTION] ... — ホストエージェントからの確認が必要です
• [RESULT] ... — タスクが完了しました

エージェントがこの形式に従わない場合、出力全体が結果として扱われます。

開発

ローカルで npm ci、npm run build、npm test を実行します。テストではオフラインの Node.js フィクスチャを使用し、モデルプロバイダーには接続しません。CI は手動（workflow_dispatch）で実行し、利用可能なセルフホストランナーが必要です。プッシュやプルリクエストによって GitHub ホストのジョブが開始されることはありません。

ライセンス

MIT