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.

해결하는 문제

AgentRQ는 인간과 AI 협업을 위한 공유 작업 공간을 제공하여 AI 에이전트와 작업할 때 발생하는 파편화된 작업 관리 문제를 해결합니다. 채팅 로그에만 의존하는 대신, 인간이 에이전트에게 작업을 위임하고 시각적 인터페이스를 통해 실시간으로 진행 상황을 추적할 수 있게 합니다.

작동 방식

이 플랫폼은 Model Context Protocol (MCP)을 사용하여 AI 모델(Claude 등)을 작업 관리 시스템에 연결합니다. 작업 공간과 작업을 관리하는 Go 기반 백엔드, 시각화를 위한 Vue.js 프론트엔드, 그리고 원격 머신에 설치하여 에이전트가 사용자 환경에서 직접 코드를 실행하고 툴체인에 액세스할 수 있도록 하는 데몬(agentrqd)으로 구성됩니다.

대상 사용자

소프트웨어 개발 및 작업 자동화에 AI 에이전트를 사용하며, 에이전트 워크플로우를 구조적으로 관리, 예약 및 모니터링하려는 개발자와 팀을 위해 설계되었습니다.

주요 기능

  • 시각적 작업 보드: AI 에이전트가 생성하거나 업데이트한 모든 작업의 칸반 또는 목록 보기.
  • 작업 예약 및 이벤트: 주기적인 일정에 따라 작업을 생성하거나 명명된 신호(이벤트)를 기반으로 새 작업을 트리거하는 기능.
  • 워크플로우: 릴리스 프로세스를 정의하기 위해 이벤트와 작업 공간을 배치하는 시각적 그래프.
  • 원격 머신 실행: 등록된 머신을 통해 에이전트가 특정 리포지토리에서 실행되며, 운영자가 실시간 터미널 액세스를 할 수 있습니다.
  • 스킬: 에이전트에게 표준화된 지침과 팀의 모범 사례를 제공하는 가져오기 가능한 플레이북(SKILL.md).
  • 작업 공간 포크: 작업 공간을 포크하여 결과를 병합하기 전에 여러 에이전트를 서로 다른 작업에서 병렬로 실행하는 기능.
  • 온디바이스 AI: 자동 제목 생성 및 Whisper 기반 음성-텍스트 변환을 위한 브라우저 캐시 모델.

관련

  • 프로젝트
    agentconnect-md/agentconnect

    AgentConnect는 팀이 Slack, Discord, Telegram, Google Chat, GitHub, GitLab, Linear 등의 도구 내에서 많은 AI 에이전트(Claude Code, OpenAI Codex, Grok Build 등)를 실행할 수 있는 오픈소스, 셀프 호스팅 플랫폼입니다. 에이전트는 서로 호출하고, 메모리를 유지하며, Jev에 의해 라우팅되고, 웹훅이나 일정에 따라 작동할 수 있습니다. 시스템은 데몬(에이전트 실행), 선택적 릴레이, 구성/인증/관찰 가능성을 위한 컨트롤 플레인 UI로 구성됩니다. Docker-Compose를 통한 로컬 사용과 Kubernetes용 Helm 차트로 제공되며, 모두 Apache-2.0 라이선스입니다.

  • 프로젝트
    SalesforceAIResearch/MCP-Universe

    Model Context Protocol (MCP)를 사용하여 AI 에이전트를 구축하고 평가하기 위한 생태계로, 실제 벤치마크와 토큰 비용 절감 도구를 제공합니다.

  • 프로젝트
    zereight/gitlab-mcp

    GitLab MCP 서버는 가볍고 한 번 설치하면 되는 바이너리로, GitLab의 API를 275개의 MCP 호환 도구(이슈, 병합 요청, 파이프라인, 위키, 릴리스 등)로 AI 에이전트에 노출합니다. PAT 또는 OAuth 인증, 여러 전송 방식(stdio, SSE, 스트리밍 가능한 HTTP), 세분화된 권한 모드를 지원하며 로컬, Docker 또는 사용자 지정 GitLab 인스턴스에서 실행할 수 있습니다. Claude, Codex, Cursor, VS Code, Copilot 및 기타 MCP 클라이언트를 위해 설계되어 LLM 기반 워크플로가 사용자 지정 코드를 작성하지 않고도 GitLab 리소스를 관리할 수 있습니다.

  • 프로젝트
    Get-Concord-AI/concord-mcp

    Concord MCP는 여러 AI 코딩 어시스턴트(Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Grok Build, Goose, GitHub Copilot CLI 등)가 공통 작업 상태를 공유할 수 있도록 하는 오픈 소스, 로컬 우선 조정 계층입니다. SQLite로 백업되는 작은 MCP 서버, 도구 세트(`start_work`, `inspect_work`, `update_work`, `transfer_work`, `finish_work`) 및 CLI(`concord status`, `dashboard`, `check` 등)를 제공하여 에이전트가 파일을 주장하고, 편집 전에 중복을 감지하고, 프롬프트/응답을 교환하고, 작업을 인계하고, 검토 패킷을 생성할 수 있도록 합니다. 설정은 단일 `npm install -g @concord-ai/concord-mcp && concord setup` 입니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스이며 선택적 익명 텔레메트리를 보냅니다.

  • 프로젝트
    IvanMurzak/Unity-MCP

    Unity-MCP는 LLM 에이전트(Claude, Codex 등)를 Unity 에디터 및 컴파일된 게임에 연결하는 Unity 패키지입니다. AI가 호출할 수 있는 70개 이상의 내장 "도구"(에셋 관리, 씬 조작, 스크립팅, 테스트, 프로파일링 등)를 제공하여 자연어 생성, 디버깅 및 런타임 AI 동작을 가능하게 합니다. UnityPackage, OpenUPM 또는 `unity-mcp-cli`를 통해 설치합니다. 에이전트를 구성하고, 스킬 세트를 자동 생성하고, "반지름 2인 원 안에 큐브 3개 만들기"와 같은 명령을 실행합니다. 애니메이션, Cinemachine, 내비게이션 등을 위한 선택적 스킬 팩으로 확장 가능합니다. MIT 라이선스.