infragate/capa

One capabilities.yaml wires skills, tools, rules, sub-agents, MCP servers, and plugins into Cursor, Claude Code, Codex, Windsurf, GitHub Copilot, and 30+ other AI coding agents

TL;DR

CAPA は、パッケージマネージャー風のツールで、AI コーディングエージェントのすべての機能（スキル、ツール、ルール、サブエージェント、MCP サーバー、プラグインなど）を単一の capabilities.yaml ファイルで宣言し、数十のエージェント（Cursor、Claude Code、Codex、Gemini-CLI、GitHub Copilot など）向けの適切な設定を自動的に書き出します。また、ローカル MCP ゲートウェイ を実行して、すべてのエージェントが同じエンドポイントに接続し、アップストリームサーバーをプロキシし、ツールを遅延ロードし、サブエージェントを分離します。

機能（平易な言葉で）

ステップ	実行するコマンド	何が起こるか
初期化	`capa init`	コードの隣に `capabilities.yaml` を作成し、プロジェクトをローカル CAPA サーバー（デフォルト `http://localhost:5912`）に登録します。
機能の宣言	`capa add …`（例: `capa add vercel-labs/agent-skills@web-researcher`）	スキル、ツール、ルール、MCP サーバー、またはプラグインを YAML ファイルに追加します。skills.sh や Claude Marketplace などのレジストリから取得することもできます。
インストール	`capa install`（または CI では `capa install --yes`）	正確な SHA を解決し、必要なファイルを各エージェントのネイティブレイアウト（`.cursor/`、`.claude/`、`AGENTS.md` など）に書き込み、ロックファイル（`capabilities.lock`）を作成し、エージェントが使用するプロジェクトごとの MCP エンドポイントを起動します。
リポジトリを汚さずにエージェントを実行	`capa wrap cursor`（または `capa wrap claude`、`capa wrap codex` など）	CAPA は `~/.capa/workspaces/` の下にシャドウワークスペースを構築し、プロジェクトをシンボリックリンクし（プロバイダー固有のフォルダーを除外）、宣言された機能をそこにインストールし、選択したエージェントを起動します。実際のリポジトリはクリーンなままです。
ターミナルから操作	`capa sh brave search --query "…"`	ローカル MCP ゲートウェイを介して登録済みツールを直接呼び出します。`capa sh` は利用可能なツールも一覧表示します。
視覚的に編集	`capa open`	ローカルの React ベースの Web UI を開き、機能の CRUD、レジストリの閲覧、ライブアクティビティトレースの表示、OAuth 資格情報の設定ができます。

CAPA の背後にある主要なアイデア

単一の真実の源 – すべての機能は、バージョン管理された 1 つの YAML ファイルにあり、正確なバージョン（SHA）を固定するロックファイルもあります。散在する CLAUDE.md、.cursor/rules/ などはもう不要です。
MCP ゲートウェイ – すべてのエージェントが接続するローカルプロキシ（localhost:5912）。実際のアップストリーム MCP サーバーに呼び出しを転送し、必要なときだけツールをロードし、サブエージェントが使用できるツールをフィルタリングできます。
一度書けば、ファンアウト – capa install を実行すると、CAPA は宣言的設定を、サポートされている各エージェント（起動時 35 以上のプロバイダー）が必要とするネイティブファイル形式に変換します。これにより、チームメンバー間でリポジトリの同期が保たれます。
シャドウワークスペース – capa wrap を使用すると、リポジトリの分離されたコピーでエージェントを起動でき、プロバイダー固有の隠しフォルダーがソースツリーを汚染するのを防ぎます。
可観測性 – 組み込み UI は、すべての MCP 呼び出し、ツール実行、エージェントスパンのライブフィードを表示し、エージェントが何をしているかをデバッグまたは監査するのに役立ちます。

誰が使うべきか？

複数のコーディングエージェント（例: Claude Code、Cursor、Gemini-CLI の組み合わせ）に依存する AI 支援開発ツールを構築するチームで、再現可能でバージョン管理されたセットアップを求める場合。
正確なツールバージョンを固定し、すべての CI ランナーが同じエージェント設定を取得することを保証する必要がある DevOps / MLOps エンジニア。
多数の設定ファイルを手動で編集せずに新しいエージェントスキルを試したい個人開発者。

クイックスタートチェックリスト（コピー＆ペースト）

# 1️⃣ CLI をインストール（macOS / Linux）
curl -LsSf https://capa.sh/install.sh | sh
# Windows – 簡潔にするため PowerShell バージョンは省略

# 2️⃣ プロジェクトを初期化
cd my-project
capa init

# 3️⃣ スキル / ツールを追加（例）
capa add vercel-labs/agent-skills@web-researcher
capa add --server --id brave --cmd npx --arg @brave/brave-search-mcp

# 4️⃣ すべてのエージェントにインストール
capa install   # 初回はインタラクティブ
# または CI で
capa install --yes

# 5️⃣ リポジトリに触れずにエージェントを実行
capa wrap cursor   # シャドウワークスペースで Cursor GUI を開く

# 6️⃣ ビジュアルエディターを開く（オプション）
capa open   # ブラウザで http://localhost:5912 を起動

制限 / 未解決の問題（README 時点）

GitHub Copilot は .github/ / .vscode/ ディレクトリを共有するため、まだラップできません。
Windows では、シャドウワークスペースの作成にシンボリックリンク用の開発者モードまたは昇格された権限が必要になる場合があります。
サポートされているエージェントのリストは増え続けています。ニッチなエージェントに依存している場合は、プロバイダープラグインが存在するか確認してください。

詳細情報

公式ドキュメントと入門ガイド: https://capa.sh/getting-started/introduction/
スキーマリファレンスと内部: リポジトリ内の docs/README.md。
リリースノートとバイナリ: GitHub リリースページ（README のバッジ）。

結論

CAPA は、散在する手動セットアップを宣言的でバージョン管理されたワークフローに変えることで、AI コーディングエージェント環境を再現可能で管理しやすくすることを目指しており、ローカル MCP ゲートウェイと可視性のための便利な UI も提供します。