mcpField
A
agent-mailbox — Mailbox and Wake System for AI Agent Teams

agent-mailbox — Mailbox and Wake System for AI Agent Teams

ローカル
github.com/polaris-smartAI・エージェント43 週間前に更新

agent-mailbox — Mailbox and Wake System for AI Agent Teams について

agent-mailboxは、既存のAIエージェントセッション間でタスクを調整するローカルワークベンチです。プロジェクト単位のMCPメールボックス、明示的なタスク受諾、文書バージョンの固定、提出結果の人手確認に対応します。

主な機能

  1. 01プロジェクト単位のエージェントメールボックス
  2. 02明示的なタスク受諾
  3. 03文書バージョンの固定
  4. 04確認可能な結果提出
  5. 05ローカルプロジェクトワークベンチ

活用シーン

  1. 01エージェント間で実装作業を引き継ぐ
  2. 02承認済みプロジェクト文書に基づく作業割り当て
  3. 03エージェントの変更報告を確認する
  4. 04結果確認後に追加作業を依頼する

MCP 対応

各エージェントセッションはstdio MCP連携でプロジェクトメールボックスに接続し、メッセージ交換、タスク受諾、固定済みリソースの参照、結果提出を行えます。能動的な起動には別途ホストフックが必要です。

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": {
"polaris-smart-agent-mailbox": {
"command": "uvx",
"args": [
"agent-mailbox"
]
}
}
}
起動コマンドuvx agent-mailbox

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
pypiagent-mailbox0.7.6

ツール

14

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

パラメーター型必須説明
kindstringいいえ
ownerstringいいえ
agent_idstringはい
descriptionstringいいえ

詳細

agent-mailbox

既存のAIエージェントに共有プロジェクトを。最終決定権はあなたに。

DeepSeek Harness、Workbuddy、Doubao、ZCode、Claude Code、Codexを横断して作業していますか?agent-mailboxを使えば、各エージェントからのメッセージ、タスク、承認済みドキュメント、提出結果を、1つのローカルワークベンチに集約できます。使い慣れたエージェントツールで作業を続けながら、誰が作業を受け入れたのか、何がまだあなたのレビュー待ちなのかを明確に記録できます。

割り当て → 受け入れ → 承認済みバージョンから作業 → 提出 → 人によるレビュー。

中国語 · ダウンロードとプラットフォームの対象範囲 · ローカル Web · クイックスタート

紹介動画を見る

60秒の縦型紹介動画を見る(中国語のナレーションと字幕、合成デモデータ)

会話間でコンテキストを引き継ぐ手間をなくす

あるエージェントに変更の実装を依頼し、別のエージェントを呼んでレビューしてもらうとします。要件は変わり、会話履歴はあちこちに散らばり、「完了」が「メッセージを読んだ」から「作業がレビューに合格した」まで、何を意味するのか分からなくなることがあります。

agent-mailboxは、こうした引き継ぎのために各プロジェクトの作業場所を用意します。

  • プロジェクトのメールボックス: MCP経由で既存のエージェントセッションを接続します。接続範囲は1人のメンバーと1つのプロジェクトです。
  • 明示的なタスク受け入れ: メッセージを読んでも、タスクを受け入れたことにはなりません。
  • 承認済みドキュメントのバージョン: タスクを受け入れるとリソースマニフェストが記録され、エージェントはその正確なバージョンIDを読み取ります。
  • レビュー可能な結果: 提出後、タスクはあなたの判断待ちになります。受け入れるか、追加作業を依頼するかを決められます。

どのエージェントが参加できますか?

v0.8.0以降、agent-mailboxはプロジェクトのメールボックスMCPを通じて、既存のエージェントアプリ/CLIセッション間のコラボレーションに対応しています。以降のバージョンでもこの機能は維持されており、対応エージェントは2つに限定されていません。 DeepSeek Harness、Workbuddy、Doubao、ZCode、Claude Code、Codex、Hermesなどのホストは、MCP連携を通じて参加できます。

レイヤー対応状況と検証
プロジェクトのメールボックスでのコラボレーションプロジェクトのstdio MCPを読み込むエージェントセッションは、メールのやり取り、タスクの明示的な受け入れ、ピン留めされたリソースの読み取り、結果の提出ができます。ワークベンチからエージェントを起動する必要はありません。
接続設定WorkbuddyではJSON形式の設定をエクスポートできます。それ以外のホストでは、対応するMCP設定または汎用のMCP設定を使用します。ホストに設定を読み込んで登録した後、接続を確認してください。
0.8.1で再確認した全ワークフロー今回はClaude CodeとCodexの2つの実際のローカルホストを使用しました。今回、その他のホストは個別に再確認していませんが、既存のプロジェクトメールボックス連携が削除または撤回されたわけではありません。

オプション:ワークベンチからCLIを起動できます。 これは既存のセッションを通じたコラボレーションとは別の機能です。組み込みの実行アダプターはClaude Code CLIとCodex CLIです。このアダプター一覧は、プロジェクトのメールボックスが対応するエージェントの一覧ではありません。

ホストはプロジェクトのstdio MCP設定に対応し、それを読み込む必要があります。登録しただけでは接続は確立されません。また、能動的なウェイクアップには別途ホストフックが必要です。agent-mailboxは、エージェントの背後で使用するモデルを指定しません。

ワークベンチを見る

以下のスクリーンショットは、プライベートプロジェクトや内部設定を含まない、0.8.1 ローカル Web UI の合成デモプロジェクトを示しています。

プロジェクトの引き継ぎデスク:作業、納品物、次のアクション

プロジェクトのタスク:明示的な受け入れと人によるレビュー

プロジェクトメンバー · 项目成员

動画では、リリース済みの 0.8.1 インターフェースを拡大した抜粋を使用しています。製品のワークフローを説明するものであり、エージェントのライブ実行を記録したものでも、0.8.2 プラットフォームの受け入れを示す証拠でもありません。

正しいパッケージを選ぶ

0.8.2 では、プラットフォームとチップごとに個別のビルドを提供しています。macOS Apple Silicon は確立された App の配布形態であり、Intel、Windows、Linux は追加のプレビュー対象プラットフォームです。

プラットフォームインターフェース現在の検証範囲
macOS Apple Silicon / arm64ワークベンチを埋め込んだネイティブ App、およびローカル Webネイティブの回帰テストと、抽出したパッケージの HTTP/MCP チェックを実施済み。公開前にアップグレードと埋め込み UI をローカルで確認済みです。
macOS Intel / x86_64個別にビルドされたネイティブ App、およびローカル Webプレビュー:実機の Intel ランナー上でビルドと起動を確認済みです。ユーザーによる完全なインストールと GUI の受け入れ確認は確立されていません。
Windows x64パッケージ化されたローカルサービスとブラウザーワークベンチプレビュー:ネイティブの回帰テスト、ロック、PowerShell フック、HTTP/MCP の起動を確認済みです。macOS の埋め込み App シェルではありません。CodeGraph はオプションですが、サポート対象外です。
Linux x64パッケージ化されたローカルサービスとブラウザーワークベンチプレビュー:ネイティブの回帰テストと HTTP/MCP の起動を確認済みです。macOS の埋め込み App シェルではありません。

これらのチェックは、すべてのオプションのマネージド CLI 統合で機能が同等であることを示すものではありません。ご利用のオペレーティングシステムとアーキテクチャに合ったアーカイブを選んでください。プレビューパッケージは、対象プラットフォームで GUI、元のリリースからのアップグレード、実際のエージェントによる受け入れ確認を完了していません。0.8.2 の対象範囲をご覧ください。

macOS App
  1. 0.8.2 リリースページから、お使いのチップに合った macOS アーカイブと SHA256SUMS をダウンロードします。アーカイブの SHA-256 を公開されているリストと照合してください。
  2. App を置き換える前に、古い Agent Mailbox インスタンスを終了します。ZIP を展開し、Agent Mailbox.app を Applications に移動してから開きます。
  3. プロジェクトを作成し、エージェントを登録して、メンバーとして追加します。
  4. エージェントごとに個別のプロジェクトメールボックス MCP 設定をエクスポートし、それぞれのホストに読み込みます。接続を確認するため、project_context を呼び出してメールボックスを確認するよう依頼します。
  5. 小さな共有ドキュメントを承認し、メールボックスのタスクを割り当てます。担当者に明示的に受け入れ、ピン留めされたバージョンを読み、結果を提出するよう依頼します。ワークベンチで納品物をレビューします。

この App には Python ランタイムが含まれています。この方法では、別途 Python をインストールする必要はありません。既存セッションのメールボックスでは、エージェントホスト独自のログインと実行環境を使用します。オプションのマネージド実行には、別途ランタイム要件があります。

この macOS パッケージは Developer ID 署名も公証もされていません。配布範囲とアップグレード手順については、インストールガイドをご覧ください。アップグレード時は既存のデータディレクトリを維持してください。ディレクトリを変更すると、別のワークベンチが開きます。

npm ランチャー

Node.js 22.13+ を使用している場合は、公式のスコープ付きパッケージを使用してください。

npx @polaris-smart/[email protected] --version
npx @polaris-smart/[email protected]

初回起動時に、対応する GitHub Release バンドルをダウンロードし、固定された SHA-256 を検証して、同梱の Python ランタイムとともにプログラムをキャッシュします。GitHub からのダウンロードが可能である必要があります。上記のプラットフォームとプレビューの制限も引き続き適用されます。バージョンを切り替える前に古いインスタンスを終了してください。カスタムデータディレクトリを使用している場合は、既存の --home を引き続き指定してください。

完全なスコープ付き名称を使用してください。スコープなしの agent-mailbox npm パッケージは無関係です。別の dsh-agent-mailbox 統合も、このワークベンチランチャーではありません。公開されている npm パッケージを参照してください。

実装からレビューへの引き継ぎ

たとえば、Claude Code が変更を実装し、Codex がレビューする場合は、次のようになります。

  1. 実装を割り当てます。 承認済みの要件をプロジェクトに添付し、Claude Code にメールボックスタスクを割り当てます。
  2. Claude Code が受け入れ、固定されたバージョンを読み込みます。 認可された独自の環境で作業し、変更内容と実施したチェックを記載したレポートを提出します。
  3. 別のレビューを割り当てます。 Codex に実装タスク ID、レビュー基準、関連するチェックアウトまたはコミットへのアクセス権を渡します。Codex は project_delivery(target_task_id=...) で成果物を読み取り、レビューを提出できます。
  4. 結果を判断します。 結果を承認または却下します。追加の作業が必要な場合、別のフォローアップ操作によって関連付けられたタスクが作成されますが、そのタスクは改めて明示的に受け入れる必要があります。

メールボックスの成果物はエージェントのレポートです。コード変更が自動的に取り込まれたり、テストの合格が証明されたりするわけではありません。別のエージェントによるレビューは、ユーザーが手配するタスクであり、自動承認の段階ではありません。

通知は別の接続です

MCP ツールを読み込んでも、アイドル状態の会話が自動的に起動するわけではありません。エージェントにメールボックスを確認するよう依頼するか、ホスト固有の起動フックを設定してください。エージェントが使用している間は、ワークベンチを起動したままにしてください。

ワークベンチは、通知待ちとホストへの配信成功を区別し、通知の制限を適用して、不確実な配信を手動確認できるようにします。通知が成功しても、エージェントがタスクを受け入れた、または完了したことにはなりません。

ローカル Web

Web インターフェースは自分のマシン上で実行されます。ホスト型のクラウドサービスではありません。上記の検証済みリリース範囲からプラットフォームを選んでください。Python のインストールに成功しただけでは、そのプラットフォームですべてのオプションの統合が動作するとは限りません。

Python 3.10+ がインストールされた macOS または Linux では、次のようにします。

python3 -m venv ~/.venvs/agent-mailbox
. ~/.venvs/agent-mailbox/bin/activate
python -m pip install 'agent-mailbox==0.8.2'
agent-mailbox --version
AGENT_MAILBOX_BROWSER=1 agent-mailbox --home ~/.agent-mailbox

環境フラグを指定すると、ブラウザーウィンドウが開きます。ターミナルを起動したままにし、ローカルアクセス URL を非公開にしてください。以降の起動でも同じ --home を使用してください。すでに別のデータディレクトリを使用している場合は、そのパスを引き続き使用してください。

Python パッケージは PyPI で配布されています。ネイティブアプリのダウンロードと Python パッケージは、同じリリースの別々の成果物です。

オプションのマネージド CLI 実行

コーディングタスクをワークベンチから起動する場合、マネージド CLI の経路は既存のセッションへの接続とは別です。まず、そのランタイムを準備してください。この経路では Python/ソースからのインストールに Node.js 22.13+ が必要です。マネージド実行ガイドに従ってください。

対象となるローカル編集タスクは、別の Git worktree で実行され、レビュー用のパッチが取得されます。そのパッチを元のチェックアウトに適用するのは、別途人間が行う操作です。worktree はオペレーティングシステムのサンドボックスではなく、ワークベンチが自動的にコミットまたはプッシュすることもありません。

管理下に留まるもの

  • 承認: 提出しただけでは最終承認になりません。人間によるレビューが引き続き明示的に行われます。
  • 権限: メンバーの説明上の担当範囲によって、プロジェクトオーナーや管理者の権限が付与されることはありません。
  • データ: プロジェクトの記録はローカルに保存されます。エージェントホストは、読み取った資料を設定済みのサービスに送信する場合があります。ローカルに保存されていても、すべての処理がオフラインで行われるとは限りません。セキュリティをご覧ください。
  • 接続: 既存セッションのメールボックス経路は、ローカルデバイスに登録済みのメンバー向けです。検出されただけでは、MCP 接続が確立されている証明にはなりません。他のホストでは、個別に確認する必要があります。
  • 復旧: ワークベンチのホームと外部プロジェクトファイルをバックアップしてください。データベースのバックアップには、すべてのリポジトリ、ワークツリー、ホストのログイン情報が含まれるわけではありません。プログラムの置き換えと復元は、引き続き手動で行います。アップグレード済みのデータベースを古い実行ファイルで開かないでください。先に互換性のあるバックアップを復元してください。

0.8.1 の候補版は、2 つの実際のローカルエージェントホストを使用して、明示的な承認、固定されたリソースの読み取り、配信、および承認から提出までの間にサービスを再起動するテストで検証されました。この限定的なテストによって、マシン間のサポートや、あらゆる中断時点からの復旧が確認されたわけではありません。0.8.1 の範囲と検証をご覧ください。

ドキュメントとフィードバック

クイックスタート · インストールとアップグレード · 0.8.2 リリースの範囲 · セキュリティ · 変更履歴

引き継ぎに失敗した場合は、アプリのバージョン、オペレーティングシステム、エージェントホスト、および失敗した手順を添えて、イシューを作成してください。ログやスクリーンショットから、認証情報、非公開のプロジェクト内容、内部のエージェント設定を削除してください。

Apache-2.0。著作権およびサードパーティの帰属表示:NOTICE。

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。