replen

@replen/mcp

よりスマートな AI 開発ワークフロー。 replen を提供する MCP サーバーです。replen は、コードベースに対して 「もっと良い方法はありませんか？」 と問いかける AI です。Claude Code／Codex／あらゆる MCP ホスト内で利用できます。

AI コーディングツールがプロンプトを待っている間も、replen は毎朝、エコシステムと照らし合わせてコードを読み込みます。この MCP を使うと、エージェントはチャットから離れずに、その結果を活用できます。

• 「今週リリースされたツールのうち、プロジェクトに合うものはありますか？」
• 「github.com/owner/repo は、今開いているコードベースに統合する価値がありますか？」
• 「スターを付けたものすべてのハンドオフ PR を作成して」

提供する機能

replen は15 個のツールを提供します。その背後では、Brainstem がマッチングを行い、Watchtower が監視し、Atlas が記憶するという 3 つの要素が連携します。ツールは Brainstem、Atlas、オンボーディングに分かれています。

Brainstem（独自のサブスクリプションのトークンを使った、セッション内のマッチングループ）

ツール	返される内容
replen_match	cwd リポジトリの候補一覧：リポジトリのメタデータ、コサイン類似度スコア、whyShortlisted の行。Watchtower が見つけたすべての項目を、Brainstem がこのコードベースの機能と照らし合わせてスコアリングします
replen_record_triage	候補ごとのエージェントの判定（採用／移植／チェリーピック／クリーンルーム実装／アップグレード／スキップ／保留）を、スコア、作業量、理由とともに記録します
replen_state	候補に対するユーザーのアクション（スター／非表示／ハンドオフ／提示済み）を記録します
replen_capture_insight	トリアージから得たポートフォリオのインサイトを保存します。共有可能な学びや、より明確になった境界などが対象です

Atlas（ナレッジグラフとメモリ）

ツール	返される内容
replen_leaps	Atlas から得られる、プロジェクト間／隣接領域／ユーザー間の、直感では気付きにくいつながりを via パス付きで返します
replen_recall	ポートフォリオ全体のメモリを検索します。クエリに対する過去の判定、根拠に基づくレポート、機能、メモが対象です
replen_cart	保存済み、または組み込みのAtlas Cartの行をセッション内で取得します（Blind spots、Triage board、Keystones、Brought in、Stale deferrals、By domain、保存済みのカート）
replen_queue	Brief から引き継がれた、認識からアクションにつなげるキューを操作します。項目の一覧表示／追加／完了／破棄ができます
replen_handoff	マッチしたプロジェクトのリポジトリにハンドオフ PR を作成します

オンボーディング（プロジェクトの基礎情報の把握）

ツール	返される内容
replen_onboard_state	ポートフォリオ全体にわたるリポジトリごとの基礎情報の状態を返します。/replen-onboard を実行する前の簡易チェックに使えます
replen_set_capabilities	プロジェクトの基礎情報に基づく機能とレポートを記録します（エージェントがローカルで読み取り、生ファイルがアップロードされることはありません）
replen_set_tags	プロジェクトの優先順位付きドメインタグクラウドを記録します
replen_set_versions	プロジェクトの固定された直接依存関係とランタイムのバージョンを記録します
replen_set_product	関連するリポジトリを 1 つの製品としてまとめます

さらに、ツール一覧を表示する replen_help もあります。

中核となるツールは replen_match です。cwd リポジトリの候補一覧（メタデータ、コサイン類似度、whyShortlisted）を返します。こちら側でLLM を呼び出すことはありません。そのため、ホストエージェントは実際に開いているコードベースをコンテキストに含めて適合性を判断し、各呼び出しを replen_record_triage で記録します。Atlas は現在、グラフ／探索ビューとカートの 2 つで構成されています。カートは、意思決定グラフを閲覧・絞り込みできるビューで、replen_cart がセッション内で読み取ります。

インストール（1 行）

replen の /settings ページでトークンを取得し、→「Connect Claude Code」を選択してから、次を実行します。

npx -y @replen/mcp setup --token=ing_xxxxxxxx --base=https://app.replen.dev

これにより、MCP エントリーが ~/.claude.json に書き込まれます（元のファイルのバックアップも作成されます）。完全に冪等なので、トークンを更新する際はいつでも再実行できます。

新しいサーバーを読み込むには、Claude Code を再起動してください。

内部で行われる処理

• Claude Code の設定に mcpServers.replen を追加します
• command: "replen-mcp" — ホストを起動するたびに npx で解決されます。起動を少し速くしたい場合は、npm i -g @replen/mcp を実行してください
• env：DIGEST_BASE_URL と DIGEST_TOKEN
• 既存の MCP サーバー（firebase、neon など）は変更せず、そのまま保持します
• 設定と同じ場所に .bak を保存するため、ワンステップで復元できます

設定を手動で編集する場合は、次のブロックを追加してください。

{
  "mcpServers": {
    "replen": {
      "command": "replen-mcp",
      "env": {
        "DIGEST_BASE_URL": "https://app.replen.dev",
        "DIGEST_TOKEN": "ing_xxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

その他のコマンド

replen-mcp --version     # print version
replen-mcp --help        # show available subcommands
replen-mcp               # run as stdio MCP server (your host spawns this; you usually don't run it directly)

セッション例

You: anything new today for my project X?
Agent: [calls replen_match({repo: "you/my-project-x"})]
       2 candidates for this repo, top one is roboflow/supervision - 38k★ - MIT -
       cosine 0.71 · whyShortlisted: fills your "object tracking" capability.
       Want me to triage them against your current codebase?

You: yes
Agent: [reads the candidate README + greps your src/ for related code]
       supervision drops in for your hand-rolled annotation utilities and
       deletes your ByteTrack reimplementation. Strong fit.
       [calls replen_record_triage({repo: "roboflow/supervision", verdict: "adopt", ...})]
       Recorded. Want a handoff PR?

You: yes
Agent: [calls replen_state({repo: "roboflow/supervision", status: "handed_off", ...})]
       [calls replen_handoff({matchId: 96})]
       PR opened: github.com/you/my-project-x/pull/142

費用

• 読み取り専用ツール（replen_match / replen_cart / replen_recall / `replen_leaps）は無料です。JSON の受け渡しのみを行います。
• トリアージ（候補ごとの判定と説明）は、セッション内で Claude のサブスクリプションを通じて支払われる、エージェント自身の推論です。Replen は LLM API キーを保存せず、候補ごとのモデル呼び出しも行いません。サーバー側で行うモデル処理は、Replen 独自のアカウントによる低コストの埋め込み処理とカタログ分類のみです。
• **replen_handoff**は GitHub への書き込みを 1 回行います。こちら側で LLM は使用しません。

ウェブダッシュボードと比べて、Replen 側で追加の費用はかかりません。MCP サーバーはapp.replen.devと同じ API にクエリを送信します。

ライセンス

Apache-2.0。LICENSEを参照してください。寛容なオープンソースライセンスです。明示的な特許許諾のもと、あらゆる目的で自由に使用、変更、再配布できます。「Replen」およびその他の名称が付いたサービスは、引き続き商標です（Apache §6）。