agentrq/agentrq

AgentRQ: Human-in-loop realtime conversational task manager for AI Agents. Self-hosted! Control your own agents from wherever you want Mobile, Web, Desktop. Designed to work well with your own Claude subscriptions and any harness with ACP support.

解決する課題

AgentRQは、人間とAIのコラボレーションのための共有ワークスペースを提供し、AIエージェントと作業する際のタスク管理の断片化という問題を解決します。チャットログだけに頼るのではなく、人間がエージェントにタスクを委任し、ビジュアルインターフェースを通じてリアルタイムで進捗を追跡できるようにします。

仕組み

このプラットフォームは、Model Context Protocol (MCP) を使用して、AIモデル (Claudeなど) をタスク管理システムに接続します。ワークスペースとタスクを管理するGoベースのバックエンド、可視化のためのVue.jsフロントエンド、そしてリモートマシンにインストールしてエージェントがユーザー環境で直接コードを実行したりツールチェーンにアクセスしたりできるようにするデーモン (agentrqd) で構成されています。

対象ユーザー

ソフトウェア開発やタスク自動化にAIエージェントを使用しており、エージェントのワークフローを構造的に管理、スケジュール、監視したい開発者やチーム向けに設計されています。

ハイライト

  • ビジュアルタスクボード: AIエージェントによって作成または更新されたすべてのタスクのカンバンまたはリストビュー。
  • タスクスケジューリングとイベント: 定期的なリズムでタスクを生成したり、名前付き信号 (イベント) に基づいて新しいタスクをトリガーしたりする機能。
  • ワークフロー: リリースプロセスを定義するためにイベントとワークスペースを配置するビジュアルグラフ。
  • リモートマシン実行: 登録されたマシンにより、エージェントが特定のレポジトリ内で実行され、人間がライブターミナルアクセスを行えるようになります。
  • スキル: エージェントに標準化された指示とチームのベストプラクティスを提供するインポート可能なプレイブック (SKILL.md)。
  • ワークスペースフォーク: ワークスペースをフォークして、結果をマージする前に複数のエージェントを異なるタスクで並行して実行する機能。
  • デバイス内AI: 自動タイトル生成およびWhisperベースの音声テキスト変換のためのブラウザキャッシュモデル。

関連

  • プロジェクト
    agentconnect-md/agentconnect

    AgentConnect は、チームが Slack、Discord、Telegram、Google Chat、GitHub、GitLab、Linear などのツール内で多数の AI エージェント（Claude Code、OpenAI Codex、Grok Build など）を実行できる、オープンソースでセルフホスト型のプラットフォームです。エージェントは相互に呼び出し、メモリを保持し、Jev によってルーティングされ、webhook やスケジュールに基づいて動作します。システムは、デーモン（エージェントを実行）、オプションのリレー、設定・認証・可観測性のためのコントロールプレーン UI で構成されます。Docker-Compose によるローカル利用と Kubernetes 用の Helm チャートで提供され、すべて Apache-2.0 ライセンスです。

  • プロジェクト
    SalesforceAIResearch/MCP-Universe

    Model Context Protocol (MCP) を使用して AI エージェントを構築および評価するためのエコシステム。実世界のベンチマークとトークンコスト削減ツールを備えています。

  • プロジェクト
    zereight/gitlab-mcp

    GitLab MCP サーバーは、軽量で一度インストールするだけで、GitLab の API を 275 個の MCP 互換ツール（イシュー、マージリクエスト、パイプライン、Wiki、リリースなど）として AI エージェントに公開するバイナリです。PAT または OAuth 認証、複数のトランスポート（stdio、SSE、ストリーミング可能な HTTP）、きめ細かい権限モードをサポートし、ローカル、Docker、またはカスタム GitLab インスタンスで実行できます。Claude、Codex、Cursor、VS Code、Copilot などの MCP クライアント向けに設計されており、LLM 駆動のワークフローがカスタムコードを書かずに GitLab リソースを管理できます。

  • プロジェクト
    Get-Concord-AI/concord-mcp

    Concord MCPは、オープンソースでローカルファーストの調整レイヤーであり、複数のAIコーディングアシスタント（Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Grok Build、Goose、GitHub Copilot CLIなど）が共通の作業状態を共有できるようにします。SQLiteをバックエンドに持つ小さなMCPサーバー、ツールセット（`start_work`、`inspect_work`、`update_work`、`transfer_work`、`finish_work`）、およびCLI（`concord status`、`dashboard`、`check`など）を提供し、エージェントがファイルを主張し、編集前に重複を検出し、プロンプト/返信を交換し、タスクを引き継ぎ、レビューパケットを生成できるようにします。セットアップは単一の `npm install -g @concord-ai/concord-mcp && concord setup` です。プロジェクトはMITライセンスで、オプションの匿名テレメトリーを送信します。

  • プロジェクト
    IvanMurzak/Unity-MCP

    Unity-MCP は、LLM エージェント（Claude、Codex など）を Unity エディターとコンパイル済みゲームに接続する Unity パッケージです。AI が呼び出せる 70 以上の組み込み「ツール」（アセット管理、シーン操作、スクリプティング、テスト、プロファイリングなど）を提供し、自然言語での作成、デバッグ、ランタイム AI 動作を可能にします。UnityPackage、OpenUPM、または `unity-mcp-cli` でインストールします。エージェントを設定し、スキルセットを自動生成し、「半径 2 の円で 3 つのキューブを作成」などのコマンドを発行します。アニメーション、Cinemachine、ナビゲーションなどのオプションのスキルパックで拡張可能です。MIT ライセンス。