Revolver Orchestrator MCP

🚀 Claudeコード用AI計画システム

GoogleのGemini CLIを計画バックエンドとして統合し、Claude Codeで実装する包括的なAI計画システムです。自動的な計画実行ワークフロー、永続的なコンテキスト管理、およびシームレスなMCP統合を特徴としています。

✨ 主な機能

• 🤖 Gemini 2.5 Pro統合：Googleの最新のGemini CLIを使用した高度な計画機能
• 🔄 コンテキスト管理：計画と実行セッション間での永続的なコンテキスト管理
• 🔁 計画実行ワークフロー：自動的に計画を生成し、それに従って段階的に実装
• 🛠️ Claude Code統合：モデルコンテキストプロトコル（MCP）を介したシームレスな統合
• 📊 進捗監視：計画と実行の進捗をリアルタイムで監視
• 🎯 環境ベースの設定：ハードコードされたデフォルト値はなく、.envファイルで完全に設定可能
• 🧩 プロンプトベースのライブラリ自動解決：自然言語でスタックを説明するか、構造化されたライブラリ仕様を渡すことができます。

🚀 クイックスタート

前提条件

• Node.js 18以上
• Go 1.19以上（Gemini CLI用）
• Claude Codeがインストールされていること
• Google AI Studioから取得したGemini APIキー

📦 インストール

1. システムをクローンしてセットアップする：

   git clone <repository-url>
   cd revolver-orchestrator-mcp/
   ./scripts/setup-gemini-cli.sh
   

2. 環境ファイルを作成して設定する： cp .env.example .env .envファイルにGemini APIキー - GEMINI_API_KEYを追加します。

3. 依存関係をインストールしてビルドする：

   ./scripts/install-dependencies.sh
   

4. Claude統合をセットアップする：

   ./scripts/setup-claude-integration.sh
   

   このスクリプトは以下のことを行います：

   • Claudeのインストールを検出する（コマンドまたはエイリアス）
   • claude mcp add-jsonを使用してGemini計画MCPサーバーを登録する
   • 必要に応じて直接の設定ファイル方法にフォールバックする
   • 適切な依存関係でMCPサーバーをビルドする

5. システムをテストする：

   ./scripts/test-system.sh
   

💻 使用例

基本的な使用法

計画実行ワークフロー（推奨）

自動的な計画と実装にこのパターンを使用します：

以下の要件を持つReactのTODOアプリケーションを構築します：
- TODOの追加、編集、削除
- TODOを完了としてマークする
- ローカルストレージの永続化
- クリーンでモダンなUI

ワークフロー：
1. このタスクのためのプロジェクトコンテキストを作成する
2. Geminiを使用して詳細な実装計画を生成する
3. 計画を段階的に実行する

このワークフローに自動的に従ってください。

手動の段階的なプロセス

1. プロジェクトコンテキストを作成する：

   ReactフロントエンドとNode.jsバックエンドを持つリアルタイムチャットアプリケーションのためのプロジェクトコンテキストを作成する
   

2. 詳細な計画を生成する：

   Gemini MCPを使用して、チャットアプリケーションコンテキストの包括的な実装計画を生成する
   

3. 計画を実行する：

   必要なすべてのファイルとコンポーネントを作成しながら、計画を段階的に実装する
   

経験則

一般的に、ツール呼び出しをアクティブにするには、プロンプトに「Plan with Gemini」を含めてください。

簡単な例

# 自動計画付きのシンプルなWebアプリ
ローカルストレージを持つReactのTODOアプリを構築する。まずプロジェクトコンテキストを作成し、Geminiで計画を生成し、その後実装する。

# 計画付きのAPI開発
JWT認証を持つタスク管理用のREST APIを作成する。Gemini MCPを使用してアーキテクチャを計画し、その後段階的に実装する。

# フルスタックアプリケーション
ReactフロントエンドとNode.jsバックエンドを持つリアルタイムチャットアプリを構築する。まずGeminiで計画を立て、その後実装を実行する。

高度な使用法

アーキテクチャ

┌─────────────────────┐    ┌─────────────────────┐
│    Claude Code      │    │   Gemini CLI        │
│   (Execution)       │────│   (Planning)        │
└─────────────────────┘    └─────────────────────┘
         │                           │
         └─────────┬─────────────────┘
                   │
   ┌─────────────────────────────────────┐
   │        MCP Integration              │
   │  - Context Management              │
   │  - Feedback Processing             │
   │  - Session Coordination            │
   └─────────────────────────────────────┘

設定

環境設定

すべての設定は.envファイルを介して行われます（ハードコードされたデフォルト値はありません）：

# Gemini Configuration
GEMINI_API_KEY=you_gemini_api_key_here
GEMINI_MODEL=gemini-2.5-pro
GEMINI_TEMPERATURE=0.3
GEMINI_MAX_TOKENS=4000
GEMINI_CLI_PATH=gemini

# Context7 MCP URL
CONTEXT7_URL=https://mcp.context7.com/mcp

# System Configuration
LOG_LEVEL=info
CONTEXT_STORAGE_PATH=./contexts

利用可能なモデル

注：Geminiモデルの使用はGemini CLIでは無料ですが制限があります。通常、日常の計画タスクには十分です。

• gemini-2.5-pro - 最新かつ最も機能が豊富なモデル（推奨）
• gemini-2.5-flash - 汎用的でバランスの良いパフォーマンス
• gemini-2.5-flash-lite - 2.5ファミリーの中で最も軽量なモデル

設定に関する注意事項

• GEMINI_API_KEYは必須です - Google AI Studioから取得してください。
• GEMINI_MODELは計画に使用するモデルを決定します。
• GEMINI_TEMPERATUREは応答の創造性を制御します（0.1 - 0.9）。
• 最新のGemini CLIではGEMINI_TEMPERATUREとGEMINI_MAX_TOKENSを直接使用しない場合があります。
• システムはすべての設定に環境変数に依存しています。

ツールとユーティリティ

コンテキスト監視

# 特定のコンテキストを表示する
node tools/context-viewer.js <context-id>

# すべてのコンテキストを監視する
./tools/monitor-contexts.sh

システムテスト

# Gemini CLIの接続をテストする
./scripts/test-system.sh

# MCPサーバーをテストする
cd gemini-cli-mcp-server && npm test

プロジェクト構造

ai-planning-system/
├── gemini-cli-mcp-server/     # Gemini CLI MCP wrapper
│   ├── src/
│   │   ├── services/          # Planning services  
│   │   ├── gemini-cli-wrapper.ts  # Gemini CLI integration
│   │   └── index.ts          # MCP server entry point
│   ├── tsconfig.json         # TypeScript configuration
│   └── package.json
├── shared-context/            # Context management
│   ├── types.ts              # TypeScript definitions
│   └── context-store.ts      # Context storage
├── contexts/                 # Stored project contexts
├── examples/                 # Usage examples and workflows
│   └── plan-then-execute-workflow.md
├── tools/                    # Utility tools
├── scripts/                  # Setup and utility scripts
│   ├── setup-gemini-cli.sh   # Gemini CLI installation
│   ├── setup-claude-integration.sh  # Claude Code setup
│   ├── install-dependencies.sh  # Dependency installation
│   └── test-system.sh        # System testing
├── .env                      # Environment configuration
├── CLAUDE.md                 # Claude Code integration guide
└── README.md

APIリファレンス

MCPツール

create_project_context

プロジェクトの新しい計画コンテキストを作成します。 パラメーター:

• projectName: プロジェクトの名前
• requirements: プロジェクトの要件と仕様
• constraints: 制約条件または制限事項

generate_plan_with_gemini

Gemini CLIを使用して詳細な実装計画を生成します。 パラメーター:

• contextId (文字列): プロジェクトコンテキストID（オプション）
• projectName (文字列): contextIdが提供されていない場合に必須
• requirements (文字列): contextIdが提供されていない場合に必須
• constraints (文字列, オプション)
• libraries (配列, オプション): Context7からドキュメントを取得するための構造化されたライブラリ仕様
  • name (文字列): 正規のパッケージまたはリポジトリ名、例: react, next.js, supabase/supabase, tanstack/query
  • topic (文字列, オプション): 焦点を絞ったトピック、例: routing, auth, storage
  • tokens (数値, オプション): ドキュメントの概算トークン予算
• librariesPrompt (文字列, オプション): 希望するスタックの自然言語による説明; 提供され、librariesが省略された場合、システムは自動的にライブラリを解決します。

librariesまたはlibrariesPromptの少なくとも一方を提供する必要があります。両方が提供された場合、librariesが優先されます。

test_gemini_connection

Gemini CLIへの接続をテストします。

test_context7_connection

Context7 MCPへの接続をテストし、利用可能なツールをリストします。

render_plan_checklist

保存された計画をターミナルで使いやすいチェックリストとしてレンダリングします。 パラメーター:

• contextId (必須)
• planIndex (オプション、デフォルトは最新のもの)

出力例:

概要: Astro、Tailwind、MDXを使用したパーソナルサイト

依存関係:
  - astro@^5.0.0 — コアフレームワーク
  - tailwindcss@^4.0.0 — CSSユーティリティフレームワーク

ファイル構造:
  - src
  - src/components
  - src/sections
  - src/layouts
  - src/pages
  - src/content
  - src/styles
  - src/utils

実装手順:
  setup:
  - [ ] step-1 Astroプロジェクトを初期化する
    - package.jsonを作成する
    - astro.config.mjsを作成する

例

Webアプリケーション開発

// コンテキストの作成と計画
const context = await createProjectContext(
  "E-commerce Platform",
  "React frontend, Node.js API, PostgreSQL database, user authentication, product catalog, shopping cart"
);

const plan = await generatePlanWithGemini(context.id);
// 計画には、アーキテクチャ、実装手順、ファイル構造、依存関係が含まれます。

API開発

const apiContext = await createProjectContext(
  "Task Management API",
  "RESTful API with authentication, CRUD operations, real-time updates via WebSocket"
);

const apiPlan = await generatePlanWithGemini(apiContext.id);
// 詳細なAPI設計（エンドポイント、モデル、ミドルウェア、テスト戦略）

プロンプトベースのライブラリ解決

構造化された入力例:

{
  "projectName": "Next.js + Supabase SaaS",
  "requirements": "Subscription app with auth, RLS, and Stripe integration",
  "constraints": "Server Components, App Router",
  "libraries": [
    { "name": "next.js", "topic": "routing" },
    { "name": "supabase/supabase", "topic": "auth" },
    { "name": "tanstack/query" }
  ]
}

プロンプトベースの例:

{
  "projectName": "Realtime notes",
  "requirements": "Next.js app with realtime notes, auth, optimistic UI",
  "librariesPrompt": "Use Next.js (App Router), Supabase for auth and storage, and TanStack Query for data fetching"
}

トラブルシューティング

一般的な問題

1. Gemini CLIが見つからない場合：

   # GoのバイナリパスをPATHに追加する
   export PATH=$PATH:$(go env GOPATH)/bin
   # またはGemini CLIを再インストールする
   go install github.com/google-gemini/gemini-cli/cmd/gemini@latest
   

2. APIキーの問題：

   # 正しい最新のCLI構文でテストする
   GEMINI_API_KEY="your-key" gemini --model gemini-2.5-pro --prompt "Say hello"
   

3. MCPサーバーのビルドエラー：

   cd gemini-cli-mcp-server
   npm install
   npm run build
   

4. セットアップ後にMCPサーバーが表示されない場合：

   # MCPサーバーはClaudeを再起動する必要があります
   # 1. すべてのClaudeセッションを閉じる
   # 2. 数秒待つ
   # 3. 新しいClaudeセッションを開始する
   # 4. MCPサーバーの状態を確認する
   claude mcp list
   

5. Claude統合の問題：

   # セットアップスクリプトを再実行する
   ./scripts/setup-claude-integration.sh
   # セットアップ後にClaudeを再起動する
   # MCP接続をテストする
   claude --message "Test the Gemini planning MCP connection"
   

6. 環境変数の問題：

   # .envファイルが存在し、正しい値が設定されていることを確認する
   cat .env
   # システムをエンドツーエンドでテストする
   ./scripts/test-system.sh
   

パフォーマンスのヒント

1. より高速な応答を得るには：

   • .envファイルでgemini-1.5-flashモデルを使用します。
   • より焦点のある要件を提供します。
   • 大きなプロジェクトを小さなコンテキストに分割します。

2. より良い計画品質を得るには：

   • gemini-2.5-proモデルを使用します（推奨）。
   • 詳細な要件と制約を提供します。
   • 特定の技術の好みを含めます。

デバッグコマンド

# Gemini CLIを直接テストする
GEMINI_API_KEY="your-key" gemini --model gemini-2.5-pro --prompt "Test message"

# MCPサーバーのログを確認する
cd gemini-cli-mcp-server && node build/index.js

# すべての環境変数が設定されていることを確認する
env | grep GEMINI

コントリビュートについて

1. リポジトリをフォークする
2. 機能ブランチを作成する
3. 変更を加える
4. テストを追加する
5. プルリクエストを送信する

📄 ライセンス

MITライセンス - 詳細はLICENSEファイルを参照してください。

追加リソース

• CLAUDE.md - Claude Code統合の詳細ガイド
• examples/plan-then-execute-workflow.md - 包括的なワークフローの例
• scripts/setup-claude-integration.sh - 自動化されたセットアップスクリプト

サポート

問題や質問については、以下の手順を行ってください：

1. 上記のトラブルシューティングセクションを確認する
2. examples/plan-then-execute-workflow.mdの例を確認する
3. システムの健全性をテストする: ./scripts/test-system.sh
4. MCPサーバーの状態を確認する: claude mcp list
5. MCP統合をテストする: claude --message "Test the Gemini planning MCP connection"
6. 環境変数を確認する: env | grep GEMINI
7. 詳細なエラー情報とログを添えて問題を開く

ヘルプを得る方法

• セットアップの問題：./scripts/setup-claude-integration.shを再度実行します。
• 計画の問題：Gemini CLIが動作することを確認します: GEMINI_API_KEY="your-key" gemini --model gemini-2.5-pro --prompt "Hello"
• MCPの問題：~/.config/claude/mcp_settings.jsonが存在し、正しいパスが設定されていることを確認します。
• ビルドの問題：cd gemini-cli-mcp-server && npm install && npm run buildを実行します。

このプロジェクトはAI開発コミュニティのために愛情を込めて作られました。