by nishimoto265
Agent Collaboration MCP Server — orchestrate AI agents via tmux sessions for parallel task delegation, real-time monitor
Enables AI agents to manage teams of other AI agents through tmux sessions, allowing complex task delegation and parallel work coordination.
Agent Collaboration MCP Server is a community-built MCP server published by nishimoto265 that provides AI assistants with tools and capabilities via the Model Context Protocol. Agent Collaboration MCP Server — orchestrate AI agents via tmux sessions for parallel task delegation, real-time monitor It is categorized under developer tools.
You can install Agent Collaboration MCP Server in your AI client of choice. Use the install panel on this page to get one-click setup for Cursor, Claude Desktop, VS Code, and other MCP-compatible clients. This server runs locally on your machine via the stdio transport.
MIT
Agent Collaboration MCP Server is released under the MIT license. This is a permissive open-source license, meaning you can freely use, modify, and distribute the software.
Add new capabilities to Claude beyond text generation
Example
Access external data sources, execute code, interact with tools and services
Transform Claude from chatbot to action-taking agent
Provide Claude with access to relevant context and data
Example
Load project documentation, access knowledge bases, query databases
Get more accurate, context-aware responses
Automate multi-step workflows combining AI and external tools
Example
Research → Summarize → Create document → Send notification
Complete complex tasks end-to-end without manual steps
Share your MCP server with the developer community
Agent Collaboration MCP Server is among the better-indexed MCP projects we tried; the explainx.ai summary tracks the official description.
Agent Collaboration MCP Server has been reliable for tool-calling workflows; the MCP profile page is a good permalink for internal docs.
Agent Collaboration MCP Server is a well-scoped MCP server in the explainx.ai directory — install snippets and categories matched our Claude Code setup.
Agent Collaboration MCP Server is a well-scoped MCP server in the explainx.ai directory — install snippets and categories matched our Claude Code setup.
We evaluated Agent Collaboration MCP Server against two servers with overlapping tools; this profile had the clearer scope statement.
Agent Collaboration MCP Server has been reliable for tool-calling workflows; the MCP profile page is a good permalink for internal docs.
We wired Agent Collaboration MCP Server into a staging workspace; the listing’s GitHub and npm pointers saved time versus hunting across READMEs.
We evaluated Agent Collaboration MCP Server against two servers with overlapping tools; this profile had the clearer scope statement.
According to our notes, Agent Collaboration MCP Server benefits from clear Model Context Protocol framing — fewer ambiguous “AI plugin” claims.
Agent Collaboration MCP Server is among the better-indexed MCP projects we tried; the explainx.ai summary tracks the official description.
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複数のAIエージェントが協調して作業できるようにする完全自己完結型MCPサーバーです。このツールをClaude Codeなどのエージェントに使わせることで、エージェントが他のエージェントを起動・制御し、チームとして複雑なタスクを実行できます。
⚠️ 自動認証機能について
新しいエージェントの認証を自動化したい場合は、Playwright MCPが必要です。Playwright MCPがインストールされていない場合、認証は手動で行う必要があります。詳細は自動認証代行機能をご覧ください。
このMCPサーバーの主な用途は、エージェントが他のエージェントを管理することです。例えば:
エージェントが使用できる6つのツール:
start_agent - エージェントの起動start_agent(target="multiagent:0.2", agentType="claude")
start_agent(target="multiagent:0.3", agentType="gemini")
指定したtmuxターゲットでAIエージェントを起動します。
get_agent_status - ステータス確認get_agent_status() // 全エージェントの状態を確認
get_agent_status(target="multiagent:0.2") // 特定ペインの詳細状態を確認
get_agent_status(target="multiagent:*") // セッション内全ペインの状態確認
| ステータス | アイコン | 説明 |
|---|---|---|
running_claude | ✅ | Claude Codeが実行中で入力待機状態 |
running_gemini | 💎 | Geminiが実行中で入力待機状態 |
auth_claude | 🔐 | Claude Codeが認証プロセス中 |
auth_gemini | 🔑 | Geminiが認証プロセス中 |
executing_claude | ⚡ | Claude実行中(ESC to interrupt表示) |
stopped | ⚫ | エージェントが停止中またはシェル状態 |
send_message - メッセージ送信send_message(target="multiagent:0.2", message="こんにちは")
send_message(target="multiagent:0.3", message="C-c", sendEnter=false) // Ctrl+C送信
指定したペインにメッセージや制御文字を送信します。高度なメッセージ送信機能付き。
capture_screen - 画面キャプチャcapture_screen(target="multiagent:0.2") // 全履歴キャプチャ
capture_screen(target="multiagent:0.3", lines=50) // 最後の50行
ペインの画面内容を取得します。
parallel_implement - 並列実装parallel_implement(prompt="ユーザー認証機能を実装してください")
parallel_implement(prompt="リファクタリングを実行", workerCount=5, complexity="complex")
複数のワーカーエージェントが同じタスクを並列で実装し、ボスエージェントが最良の成果物を選択・統合します。
重要: この機能はGitリポジトリ内で実行する必要があります。各ワーカーは独自のGit worktreeで作業を行います。
get_parallel_status - 並列実装状態確認get_parallel_status() // 全セッションの一覧を取得
get_parallel_status(sessionId="parallel_20240105_123456") // 特定セッションの詳細
並列実装セッションの進捗状況を確認します。各ワーカーの作業状況、完了率、エラー情報などを取得できます。
npm経由(推奨):
npm install -g agent-collaboration-mcp@latest
GitHubから直接:
git clone https://github.com/nishimoto265/Agent_Collaboration_MCP.git
cd Agent_Collaboration_MCP
npm install
簡単な方法(CLIを使用):
claude mcp add agent-collaboration npx agent-collaboration-mcp@latest
自動認証機能を使用する場合は、Playwright MCPも追加:
claude mcp add playwright npx @playwright/mcp@latest
または、JSON設定を使用:
.mcp.jsonを作成:{
"mcpServers": {
"agent-collaboration": {
"command": "npx",
"args": ["agent-collaboration-mcp"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"agent-collaboration": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/Agent_Collaboration_MCP/index.js"]
}
}
}
# デフォルトセッション(multiagent)を作成
tmux new-session -d -s multiagent
# 複数プロジェクトの場合
tmux new-session -d -s project1
tmux new-session -d -s project2
// 1. エージェントを起動
start_agent(target="multiagent:0.2", agentType="claude")
start_agent(target="multiagent:0.3", agentType="claude")
// 2. ステータス確認
get_agent_status()
// 3. タスクを指示
send_message(target="multiagent:0.2", message="READMEを確認してください")
send_message(target="multiagent:0.3", message="テストを実行してください")
// 4. 結果を確認
capture_screen(target="multiagent:0.3")
// プロジェクト1での作業
start_agent(target="project1:0.0", agentType="claude")
send_message(target="project1:0.0", message="バックエンドAPIを実装してください")
// プロジェクト2での並行作業
start_agent(target="project2:0.0", agentType="gemini")
send_message(target="project2:0.0", message="UIデザインを作成してください")
新しいエージェントの認証を自動化したい場合は、Playwright MCPを併用することで、既存の認証済みエージェントが新しいエージェントの認証を自動で代行できます。
// Playwright MCPがインストールされている場合の動作
start_agent(target="multiagent:0.5", agentType="claude")
// 認証が必要な場合、以下が自動実行されます:
// 1. 既存の認証済みエージェントを検出
// 2. 新エージェントの認証URLを抽出
// 3. Playwright MCPを使用してブラウザで自動認証
// 4. 認証コードを自動的に新エージェントに送信
// Boss エージェント(タスク管理)
start_agent(target="multiagent:0.0", agentType="claude")
// Worker エージェント群
start_agent(target="multiagent:0.1", agentType="claude") // コード開発担当
start_agent(target="multiagent:0.2", agentType="gemini") // 画像生成担当
start_agent(target="multiagent:0.3", agentType="claude") // テスト担当
// Bossからタスク分割指示
send_message(target="multiagent:0.0", message="プロジェクトの進捗確認と各チームへのタスク分割をお願いします")
// 各Workerの状態監視
get_agent_status()
// プロセスを停止
send_message(target="multiagent:0.2", message="C-c", sendEnter=false)
// 画面をクリア
send_message(target="multiagent:0.2", message="C-l", sendEnter=false)
tmux new-session -d -s multiagentmultiagent:*で全ペインを対象に0, 1, 2...のシンプルな指定# multiagentセッションを作成
tmux new-session -d -s multiagent
get_agent_status()で状態を確認capture_screen()でエラーメッセージを確認get_agent_status()で確認Agent Collaboration MCPはscripts/agent_tools/内のスクリプトを使用します。独自のエージェント起動方法やメッセージ送信方法がある場合は、これらのスクリプトをカスタマイズしてください:
agent_manager.sh: エージェント起動コマンドの定義pane_controller.sh: メッセージ送信方法の定義このプロジェクトへの貢献を歓迎します。バグ報告や機能提案をお願いします。
MIT License
Prerequisites
Time Estimate
15-60 minutes depending on server complexity
Steps
Troubleshooting
✓ Do
✗ Don't
💡 Pro Tips
Architecture
Model Context Protocol standardizes how AI hosts (Claude, Cursor) communicate with external tools and data sources through server implementations.
Protocols
Compatibility
✓ Use when
Use when you need Claude to access external data, execute actions, or integrate with tools. Best for extending AI capabilities beyond conversation.
✗ Avoid when
Avoid when native integrations exist (use official APIs directly), for real-time critical systems, or when security/compliance requires zero external dependencies.