Agent Never Give Up MCP

🚀 Agent Never Give Up MCP

このMCPサーバーは、AIコーディングエージェントの「脱出ガイド」として機能します。

人間の助けなしでエージェントが自立的に立ち往生状態から脱出できるよう、構造化された思考プロトコルを提供します。

下の図は、エージェントがこのサーバーを呼び出すタイミングと、それに対して受け取るものを示しています。

graph TD
    %% 1. The Normal Loop
    UserLoop["<b>User Query & Agent Loop</b><br/>(Claude Code / Windsurf / Cursor)<br/>Agent executing tasks..."]

    %% 2. The Problem (Triggers)
    subgraph Triggers ["Agent Gets Stuck (Trigger State)"]
        direction TB
        S1["Circular Reasoning"]
        S2["Bug Fix Fails"]
        S3["Missing Info"]
        S4["Analysis Paralysis"]
        S5["Unclear 'Done' State"]
    end

    %% Flow: Loop -> Stuck
    UserLoop -.->|"⚠️ Detects Issue<br/>(Inner Loop Stall)"| Triggers

    %% 3. The Solution (MCP Call)
    subgraph MCP ["Agent Never Give Up MCP"]
        direction TB
        T1(logic-is-too-complex)
        T2(bug-fix-always-failed)
        T3(missing-requirements)
        T4(analysis-too-long)
        T5(unclear-acceptance-criteria)
    end

    %% Mapping Triggers to Tools
    S1 -->|Call| T1
    S2 -->|Call| T2
    S3 -->|Call| T3
    S4 -->|Call| T4
    S5 -->|Call| T5

    %% 4. The Response
    MCP -->|Returns| R1["<b>Metacognitive Protocol</b><br/>Structured markdown to:<br/>1. Re-anchor goal<br/>2. Summarize failures<br/>3. Propose NEW strategy"]

    %% 5. The Outcome
    R1 --> Result["<b>Autonomous Recovery</b><br/>Agent unblocks itself &<br/>resumes execution<br/>(No Human Hand-off)"]

    %% Cycle back to loop
    Result -.->|"Resumes Loop"| UserLoop

    %% Styling
    classDef loop fill:#e1f5fe,stroke:#01579b,stroke-width:2px;
    classDef trigger fill:#ffebee,stroke:#b71c1c,stroke-width:2px;
    classDef tool fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px;
    classDef response fill:#e8f5e9,stroke:#1b5e20,stroke-width:2px;
    
    class UserLoop loop;
    class S1,S2,S3,S4,S5 trigger;
    class T1,T2,T3,T4,T5 tool;
    class R1,Result response;

✨ 主な機能

• /mcpエンドポイントにあるリモートMCPサーバー（ストリーミング可能なHTTP仕様に準拠）
• 二段階のシナリオ構成：
  • コアシナリオ（直接MCPツールとして自動登録）：
    • logic-is-too-complex – 循環論法や過度に複雑なロジックの場合
    • bug-fix-always-failed – バグ修正が繰り返し失敗する場合
    • missing-requirements – 要件が不明確または欠落している場合
    • lost-main-objective – 現在のアクションが元の目標と切り離されている場合
    • scope-creep-during-task – タスク中に変更が元のタスク範囲を超える場合
    • long-goal-partially-done – 多段階タスクで残りの作業が忘れられる場合
    • strategy-not-working – 同じアプローチが繰り返し失敗する場合
  • 拡張シナリオ（list_scenariosで発見、get_promptでアクセス）：
    • analysis-too-long – 分析時間が過度に長い場合
    • unclear-acceptance-criteria – 受け入れ基準が未定義の場合
    • wrong-level-of-detail – 誤った抽象化レベルで作業している場合
    • constraints-cant-all-be-met – 要件や制約が矛盾している場合
    • blocked-by-environment-limits – 環境的な制限による障害（ロジック問題ではない）の場合
• 発見ツール：
  • list_scenarios – すべてのシナリオとその階層（コア/拡張）をリストする
  • get_prompt – 任意のシナリオ（コアまたは拡張）にアクセスする
• デュアルモードサポート：各ツールはstaticモードとsamplingモードをサポート
• マークダウンファイルによるコミュニティ貢献型プロンプト
• 公開かつ認証不要（v0）
• Cloudflare Workersへのデプロイ

📦 インストール

agent-never-give-upはクラウドホスト型のMCPサーバーであるため、ローカルインストールは必要ありません。好みのAIツールにサーバー設定を追加するだけです。

Cursorへのインストール

1. Cursor Settings > MCPを開きます。
2. + Add new global MCP serverをクリックします。
3. 以下の設定を使用するか（または~/.cursor/mcp.jsonファイルを直接編集します）：

{
  "mcpServers": {
    "agent-never-give-up": {
      "type": "http",
      "url": "https://agent-never-give-up-mcp.askman.dev/mcp",
      "note": "A 'Swiss Army knife' toolset to help agents recover from getting stuck"
    }
  }
}

Claude Desktopへのインストール

Claude Desktop用にサーバーを設定するには、以下の場所にある設定ファイルを編集します。

• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

mcpServersオブジェクトに以下のエントリを追加します。

{
  "mcpServers": {
    "agent-never-give-up": {
      "type": "http",
      "url": "https://agent-never-give-up-mcp.askman.dev/mcp"
    }
  }
}

Clineへのインストール

1. Clineを開き、MCP Serversアイコン（☰）をクリックします。
2. Remote Serversタブを選択するか（利用可能な場合）、またはConfigure MCP Serversをクリックします。
3. cline_mcp_settings.jsonファイルを編集して以下を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "agent-never-give-up": {
      "type": "http",
      "url": "https://agent-never-give-up-mcp.askman.dev/mcp",
      "note": "A comprehensive suite of tools designed to keep agents persistent and unstuck"
    }
  }
}

Windsurfへのインストール

1. Windsurfを開きます。
2. File > Settings > Configure MCP Serversに移動するか（または~/.codeium/windsurf/mcp_config.jsonを編集します）。
3. サーバー設定を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "agent-never-give-up": {
      "type": "http",
      "url": "https://agent-never-give-up-mcp.askman.dev/mcp"
    }
  }
}

🔧 開発

このプロジェクトに貢献するか、ローカルインスタンスを実行するには：

# Install dependencies
npm install

ローカルサーバーはhttp://localhost:8787/mcpで利用できます。

📚 詳細ドキュメント

プロンプトの貢献

プロンプトはprompts/ディレクトリ内で二段階に整理されています。

prompts/
├── core/                           # Core scenarios (auto-registered as tools)
│   ├── logic-is-too-complex/
│   │   └── tool.md
│   ├── bug-fix-always-failed/
│   │   └── tool.md
│   └── missing-requirements/
│       └── tool.md
└── extended/                       # Extended scenarios (via list_scenarios + get_prompt)
    ├── analysis-too-long/
    │   └── tool.md
    └── unclear-acceptance-criteria/
        └── tool.md

プロンプトファイルの形式

各tool.mdファイルは、YAMLフロントマターと単一のプロトコル本文を持つシンプルなマークダウン形式に従います。

---
name: scenario_name
title: "Scenario Title"
description: "When / why the agent should call this tool, from the agent's perspective"
---

When you notice [the trigger condition], follow this exact protocol step by step.

## 1. First step title

1. Action item one.
2. Action item two.
3. Action item three.

Keep it concrete.

## 2. Second step title

...

## 3. Third step title

...

重要な原則：

• descriptionはツールを使用するタイミング（トリガー条件）を説明します。
• 本文は番号付きのセクションを持つ単一のプロトコルです。
• 各セクションには2〜6つの具体的な手順があります。
• ドメイン固有の詳細ではなく、考え方に焦点を当てます。
• システムプロンプト/ユーザープロンプトテンプレートセクションはなく、1つの実行可能なプロトコルのみです。

効果的なプロンプトの作成に関する詳細なガイダンスはprompts/AGENTS.mdを参照してください。

新しいシナリオの追加

シナリオはprompts/ツリーから自動的に検出され、src/prompts/generated-scenarios.tsとsrc/types/generated-scenarios.tsに生成されたファイルに反映されます。TypeScriptファイルを手動で編集する必要はありません。プロンプトを追加して再生成するだけです。

コアシナリオ（ツールとして自動登録）：

1. 新しいディレクトリを作成します：prompts/core/{scenario_name}/（/^[a-z0-9]+(-[a-z0-9]+)*$/に一致する必要があります）。
2. 上記の形式に従ってtool.mdファイルを追加します。
3. npm run generate:scenariosを実行して、型と検出データを再生成します。

拡張シナリオ（get_promptでアクセス可能）：

1. 新しいディレクトリを作成します：prompts/extended/{scenario_name}/（上記と同じ命名規則）。
2. 上記の形式に従ってtool.mdファイルを追加します。
3. npm run generate:scenariosを実行して、型と検出データを再生成します。

🚀 デプロイ

# Deploy to Cloudflare Workers
npm run deploy

デプロイ後、MCPエンドポイントは次のようになります。 https://agent-never-give-up-mcp.<account>.workers.dev/mcp

📄 ライセンス

MIT