squad-mcp は何をしますか?
MCPサーバー + Claude Codeプラグイン:PRDで分解されたタスク、永続的な学習、重み付けルーブリックスコアカード、PR投稿を備えたマルチエージェントアドバイザリースクワッド。
概要
ggemba/squad-mcpは、複数のAIエージェントが協調して複雑なプロジェクトを管理・実行するためのMCPサーバーとClaude Codeプラグインです。PRD(製品要求文書)からタスクを分解し、各エージェントが専門的なアドバイスを提供します。
機能
- マルチエージェントアドバイザリースクワッド: 複数のAIエージェントが役割を持ち、連携してタスクを実行します。
- PRDベースのタスク分解: PRDに基づいてタスクを自動分解し、優先順位を設定します。
- 永続的な学習: 過去の実行から得られた知見を保存し、将来のタスクに活用します。
- 重み付けルーブリックスコアカード: タスクの品質や進捗をルーブリックで評価し、スコアを可視化します。
- PR投稿: 成果物を自動的にPull Requestとしてリポジトリに投稿します。
セットアップ
-
MCPサーバーを起動します。
npx @ggemba/squad-mcp -
Claude Codeでプラグインとして利用するには、
.claude/settings.jsonに設定を追加します。{ "plugins": [ { "name": "squad-mcp", "url": "http://localhost:3000" } ] }
使用法
Claude Codeのチャットインターフェースで、以下のコマンドを実行します。
/squad init <PRD>: PRDを基にスクワッドを初期化します。/squad task <タスクID>: 特定のタスクについてアドバイスを取得します。/squad score: 現在のスコアカードを表示します。/squad pr: 変更をPull Requestとして投稿します。
設定
環境変数または設定ファイルで以下のオプションを指定できます。
SQUAD_MCP_PORT: MCPサーバーのポート番号(デフォルト: 3000)SQUAD_MCP_LEARNINGS_PATH: 学習データの保存パスSQUAD_MCP_REPO_PATH: PR投稿先のリポジトリパス
例
# スクワッドを初期化
/squad init "製品要求文書: ユーザー認証機能を追加"
# タスクのアドバイスを取得
/squad task 1
# スコアを確認
/squad score
ライセンス
MIT