MCP Orchestro

🚀 🎭 Orchestro

あなたのAI開発の指揮者 - プロダクトビジョンから実際のコードへ

Orchestroは、プロダクトマネージャー、開発者、AIをつなぐインテリジェントなオーケストレーションシステムです。このシステムを使えば、プロダクトのアイデアを現実にすることができます。タスクの分解、依存関係の追跡、パターン学習、リアルタイムの進捗可視化など、開発の全ライフサイクルを指揮します。

🚀 クイックスタート

オプション1: MCPレジストリから ⭐ (推奨)

Orchestroは現在、公式MCPレジストリに登録されています！

# NPXを使ってインストール (グローバルインストールは不要)
npx @khaoss85/orchestro@latest

または、Claude Codeの設定に追加することもできます:

{
  "mcpServers": {
    "orchestro": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@khaoss85/orchestro@latest"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "your-supabase-connection-string"
      }
    }
  }
}

オプション2: ワンコマンドインストール ⚡

npx @orchestro/init

以上で完了です！ インストーラーが以下の作業を自動的に行います:

• ✅ Orchestroをダウンロードしてセットアップ
• ✅ Supabaseにデータベースのマイグレーションを適用
• ✅ Claude Codeを自動的に設定
• ✅ Supabaseの接続を設定
• ✅ ダッシュボードを起動
• ✅ すべてが正常に動作することを確認

インタラクティブなプロンプト:

🎭 Orchestro Setup Wizard

? Supabase connection string: ████████
? Project name: My Project
? Install location: ~/orchestro

⚙️  Setting up...
✓ Orchestro installed
✓ Claude Code configured
✓ Database ready

🎉 Done! Restart Claude Code and ask:
   "Show me orchestro tools"

オプション2: 手動インストール (5分)

1. 前提条件

# Node.js 18+
node --version

# Supabaseアカウント (無料プランで十分)
# https://supabase.comでサインアップ

2. Supabaseでのデータベースセットアップ

Supabaseプロジェクトを作成:

1. https://supabase.comにアクセスして新しいプロジェクトを作成
2. データベースがプロビジョニングされるのを待つ (~2分)
3. Settings → Databaseに移動し、Connection String (Transaction mode)をコピー

データベーススキーマを適用:

# まずこのリポジトリをクローン
git clone https://github.com/khaoss85/mcp-orchestro.git
cd mcp-orchestro

# 依存関係をインストール
npm install

# Supabaseの接続文字列を設定
export DATABASE_URL="your-supabase-connection-string"

# すべてのマイグレーションを適用してスキーマを作成
npm run migrate

データベースセットアップを確認:

# マイグレートスクリプトが作成されたすべてのテーブルを表示します:
# 以下のように表示されるはずです:
# ✅ Running migration: code_entities
# ✅ Running migration: add_tasks_metadata
# ✅ Running migration: fix_status_transition_trigger
# ✅ Running migration: event_queue
# ✅ Running migration: auto_update_user_story_status
# ✅ Running migration: add_task_metadata_fields
# ✅ Running migration: add_pattern_frequency_tracking

# または、Supabaseダッシュボードを介して手動で確認します:
# Database → Tablesに移動し、すべてのテーブルが作成されていることを確認

資格情報を取得:

# Supabaseダッシュボードから:

# 1. DATABASE_URL (マイグレーションとMCPサーバー用)
#    Settings → Database → Connection String → Transaction mode
#    例: postgresql://postgres:[password]@db.[project].supabase.co:5432/postgres

# 2. SUPABASE_URL (API呼び出し用)
#    Settings → API → Project URL
#    例: https://[project].supabase.co

# 3. SUPABASE_SERVICE_KEY (管理者操作用 - 秘密にしてください！)
#    Settings → API → service_role key
#    例: eyJhbG...

3. クイックセットアップスクリプト

# インタラクティブなセットアップを実行
npm run setup

# または手動で設定:
cat > .env << EOF
DATABASE_URL=your-supabase-connection-string
SUPABASE_URL=your-supabase-url
SUPABASE_SERVICE_KEY=your-service-key
EOF

4. Claude Codeを設定

# 自動設定 (推奨)
npm run configure-claude

# または手動で編集:
open ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

# 追加:
{
  "mcpServers": {
    "orchestro": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/orchestro/dist/server.js"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "your-connection-string"
      }
    }
  }
}

5. ダッシュボードを起動

npm run dashboard
# 🌐 http://localhost:3000が開きます

6. インストールを確認

# Claude Codeを再起動してから、以下のように尋ねます:
"Show me all orchestro tools"

# 60個のツールが表示されるはずです！ 🎭

オプション3: 既存のプロジェクトに追加

既にClaude Codeプロジェクトがある場合は、Orchestroを追加できます:

# プロジェクトディレクトリで
npx @orchestro/add

# またはClaude Codeの設定を介して:
claude mcp add orchestro

既存のプロジェクトのセットアップについては、Integration Guide を参照してください。

オプション4: Claude Codeプラグイン 🎁 (最も簡単！)

新機能！ 1つのコマンドでOrchestroをClaude Codeプラグインとしてインストールできます:

# Claude Codeターミナルで
/plugin marketplace add khaoss85/mcp-orchestro

# Orchestro Suiteをインストール
/plugin install orchestro-suite@orchestro-marketplace

# 指示に従ってClaude Codeを再起動

得られるもの:

• ✅ Orchestro MCP Server - npx @khaoss85/orchestro@latestを使って60個のツールを利用できます (グローバルインストールは不要)
• ✅ 5つのガーディアンエージェント - データベース、API、アーキテクチャ、テストメンテナンス、本番環境対応
• ✅ 自動設定 - MCPサーバーとエージェントがすぐに使えます
• ✅ 完全なドキュメント - セットアップガイド付き

前提条件:

• Supabaseアカウント (セットアップについてはオプション2を参照)
• 環境変数を設定:

  export SUPABASE_URL="https://your-project.supabase.co"
  export SUPABASE_SERVICE_KEY="your-service-key"
  export ANTHROPIC_API_KEY="your-key"
  

インストールを確認:

# エージェントを確認
/agents
# 以下のように表示されるはずです: database-guardian, api-guardian, architecture-guardian,
#              test-maintainer, production-ready-code-reviewer

# MCPツールをテスト
mcp__orchestro__get_project_info
mcp__orchestro__list_tasks

プラグインに含まれるもの:

• MCPサーバーの設定 (.mcp.json)
• 5つの専用ガーディアンエージェント
• 使い方の例付きの完全なREADME
• トラブルシューティングガイド

詳細なプラグインドキュメントについては、plugins/orchestro-suite/README.md を参照してください。

✨ 主な機能

👔 プロダクトマネージャーとオーナー向け

• ユーザーストーリーの分解 - ユーザーストーリーを書くと、AIが自動的に技術的なタスクを作成します
• 視覚的な進捗ボード - リアルタイムで更新されるカンバンビュー
• 技術的な知識は不要 - コードを書かずに開発を管理できます
• 完全な透明性 - 何がいつ、なぜ構築されているのかを正確に把握できます
• リスク認識 - 英語で説明された自動フラグ付きのリスク

👨‍💻 開発者向け

• インテリジェントなタスク分析 - AIがコードベースを分析し、実装を提案します
• 依存関係の追跡 - 視覚的なグラフで依存関係を表示します
• パターン学習 - システムが成功と失敗から学習します
• 競合防止 - 同じファイルに触れるタスクを検出します
• コンテキストの保持 - セッション間でコンテキストを失うことがありません

🤖 Claude Code向け

• 60個のMCPツール - オーケストレートされた開発のための完全なツールキット
• 構造化されたワークフロー - 準備 → 分析 → 実装 → 学習
• 充実したプロンプト - コンテキストを考慮した実装ガイダンス
• 知識ベース - テンプレート、パターン、学習内容が永続的に保存されます

📊 全員向け

• リアルタイムダッシュボード - Socket.ioを介したライブ更新
• 完全な履歴 - すべての決定と変更のタイムライン
• ロールバック機能 - 安全にミスを元に戻せます
• すべてをエクスポート - 利害関係者向けのMarkdownレポート

🎯 なぜOrchestroなのか？

問題点:

• プロダクトマネージャーが開発の進捗を追跡できない
• 開発者がコンテキストの切り替えと依存関係に苦労する
• Claude Codeセッション間で知識が失われる
• 構築されているものについての単一の信頼できる情報源がない

解決策: Orchestroは開発の全ライフサイクルをオーケストレートします:

• 👔 PM向け: ビジュアルなカンバンボード、ユーザーストーリーの分解、進捗追跡
• 👨‍💻 開発者向け: AIによるタスク分析、依存関係グラフ、パターン学習
• 🤖 Claude Code向け: 構造化されたワークフロー、充実したコンテキスト、知識の保持
• 📊 全員向け: リアルタイムダッシュボード、透明な進捗、完全な監査証跡

Trello × Jira × AIを想像してください - ただし、AI支援開発に特化して設計されています。

🎭 利用シナリオ

📱 プロダクトマネージャー向け

シナリオ: 利害関係者からの新機能要求

1. ダッシュボードにユーザーストーリーを書く:
   "User should be able to export report as PDF"

2. "Decompose with AI"をクリック
   → Orchestroが依存関係を持つ5つの技術的なタスクを作成

3. カンバンボードを監視:
   → Claudeが実装する際のリアルタイムの進捗を確認
   → 自動的にフラグ付けされたリスク (例: "PDF library size impact")
   → タスクにマウスをホバーして技術的な詳細を確認

4. レビューと承認:
   → 英語で説明されたコードの差分を確認
   → 必要に応じてロールバック
   → 利害関係者レポート用のタイムラインをエクスポート

💻 開発者向け

シナリオ: 複雑な機能の実装

1. カンバンボードからタスクを選択

2. Claudeに尋ねる:
   "Prepare task [task-id] for execution"
   → Orchestroがコードベースを分析
   → 変更するファイル、依存関係、リスクを表示

3. 充実したコンテキストを取得:
   → 過去の類似実装
   → 関連するパターン (成功率付き！)
   → リスク軽減策

4. 自信を持って実装:
   → 他のタスクが同じファイルに触れる場合に競合検出が警告
   → パターン学習が最適なアプローチを提案
   → ロールバックの安全性のための完全な履歴

🤝 チーム向け

シナリオ: 異なる機能部門間のコラボレーション

PM writes story → AI decomposes → Dev implements → All see progress

• PM: Non-technical Kanban view
• Dev: Technical dependency graph
• Claude: Enriched implementation context
• Everyone: Real-time updates, complete transparency

🛠️ すべての60個のMCPツール ✅ 本番環境でテスト済み

📋 プロジェクト管理 (3つのツール)

• get_project_info - プロジェクトのメタデータとステータス
• get_project_configuration - 完全なプロジェクト構成
• initialize_project_configuration - デフォルトのツールとガーディアンを設定

📝 タスク管理 (7つのツール)

• create_task - 担当者、優先度、タグ、カテゴリーを指定してタスクを作成
• list_tasks - ステータス/カテゴリー/タグでフィルタリング
• update_task - 検証付きで任意のフィールドを変更
• delete_task - 依存関係をチェックして安全に削除
• get_task_context - 依存関係を含む完全なコンテキスト (非推奨、prepare_task_for_executionを使用)
• get_execution_order - 依存関係によるトポロジカルソート
• safe_delete_tasks_by_status - 安全チェック付きの一括削除

⚙️ タスク実行と分析 (3つのツール)

• prepare_task_for_execution - コードベース分析のプロンプトを生成
• save_task_analysis - 分析結果を保存
• get_execution_prompt - 充実した実装コンテキスト

📖 ユーザーストーリー (4つのツール)

• decompose_story - AIによるユーザーストーリー → タスクの分解 (自動分析デフォルト: autoAnalyze=true)
• get_user_stories - すべてのユーザーストーリーをリスト表示
• get_tasks_by_user_story - すべての子タスクを取得
• get_user_story_health - ユーザーストーリーの完了ステータスを監視

🔗 依存関係と競合 (4つのツール)

• save_dependencies - タスクのリソース依存関係を記録
• get_task_dependency_graph - 依存関係グラフを可視化
• get_resource_usage - リソースを使用しているタスクを検索
• get_task_conflicts - 競合するリソースの使用を検出

📚 知識とテンプレート (5つのツール)

• list_templates - 利用可能なプロンプト/コードテンプレート
• list_patterns - コーディングパターンライブラリ
• list_learnings - 過去の経験記録
• render_template - 変数を使用してテンプレートから生成
• get_relevant_knowledge - コンテキストに応じた提案

🧠 フィードバックと学習 (7つのツール)

• add_feedback - 成功/失敗/改善のフィードバックを記録
• get_similar_learnings - 関連する経験を検索
• get_top_patterns - 最も頻繁に使用されるパターン
• get_trending_patterns - 最近人気のあるパターン
• get_pattern_stats - 詳細なパターンメトリクス
• detect_failure_patterns - 危険なアプローチを自動検出
• check_pattern_risk - パターンを使用する前のリスク評価

⚙️ プロジェクト構成 (14つのツール)

技術スタック:

• add_tech_stack - フレームワーク/ライブラリを追加
• update_tech_stack - バージョン/構成を更新
• remove_tech_stack - 技術を削除

サブエージェント (ガーディアン):

• add_sub_agent - ガーディアンエージェントを登録
• update_sub_agent - エージェントの構成を変更
• sync_claude_code_agents - .claude/agents/から同期
• read_claude_code_agents - エージェントファイルを読み取る
• suggest_agents_for_task - AIによるエージェントの推奨
• update_agent_prompt_templates - プロンプトテンプレートを更新

MCPツール管理:

• add_mcp_tool - MCPツールを登録
• update_mcp_tool - ツールの構成を更新
• suggest_tools_for_task - AIによるツールの推奨

ガイドラインとパターン:

• add_guideline - コーディングガイドラインを追加
• add_code_pattern - 再利用可能なパターンを追加

📊 タスク履歴とイベント (13つのツール)

• get_task_history - 完全なイベントタイムライン
• get_status_history - ステータス遷移ログ
• get_decisions - 決定記録
• get_guardian_interventions - ガーディアンの活動ログ
• get_code_changes - コード変更履歴
• record_decision - 理由付きで決定を記録
• record_code_change - コード変更を記録
• record_guardian_intervention - ガーディアンのアクションを記録
• record_status_transition - ステータス変更を記録
• get_iteration_count - タスクの反復回数をカウント
• get_task_snapshot - タイムスタンプでのタスクの状態
• rollback_task - 前の状態に戻す
• get_task_stats - 集計統計情報

📊 ダッシュボードの機能

カンバンボード - 全員向け

PMビュー:

• ユーザーストーリーをドラッグアンドドロップ
• 一目で進捗を把握
• 英語で説明されたリスクインジケーター
• 利害関係者向けのレポートをエクスポート

開発者ビュー:

• 技術的なタスクの詳細
• 依存関係インジケーター
• コードの複雑度バッジ
• ファイルへの直接リンク

タスク詳細ページ - 深い洞察

タブ: 概要 (PMにやさしい)

• ユーザーストーリーの説明
• 技術的な要件
• 担当者と優先度
• 依存関係の説明

タブ: 履歴 (監査証跡)

• 完全なイベントタイムライン
• 理由付きの決定記録
• コードの変更 (差分付き)
• ロールバック機能

タブ: 依存関係 (開発者に焦点を当てた)

• 視覚的な依存関係グラフ
• リソースの影響分析
• リスク評価
• 競合検出

🏗️ アーキテクチャ

┌─────────────────────────────────────────┐
│         PRODUCT MANAGER                 │
│  • Writes user stories                  │
│  • Monitors Kanban board                │
│  • Reviews progress                     │
└─────────────────────────────────────────┘
              ↓ (Dashboard)
┌─────────────────────────────────────────┐
│      ORCHESTRO DASHBOARD (Next.js)      │
│  • Kanban board with real-time updates │
│  • Dependency graphs                    │
│  • Progress visualization               │
└─────────────────────────────────────────┘
              ↓ ↑ (Socket.io)
┌─────────────────────────────────────────┐
│         SUPABASE (Data Layer)           │
│  • Tasks, dependencies, resources       │
│  • Event queue & real-time sync         │
│  • Knowledge base & pattern tracking    │
└─────────────────────────────────────────┘
              ↓ ↑ (PostgreSQL)
┌─────────────────────────────────────────┐
│    ORCHESTRO MCP SERVER (Conductor)     │
│  • 27 tools for task orchestration      │
│  • Pattern learning & risk detection    │
│  • AI story decomposition               │
└─────────────────────────────────────────┘
              ↓ ↑ (MCP Protocol)
┌─────────────────────────────────────────┐
│      CLAUDE CODE (Developer + AI)       │
│  • Analyzes codebase                    │
│  • Implements features                  │
│  • Records decisions                    │
└─────────────────────────────────────────┘

💡 実世界の例

ストーリー: 電子商取引のチェックアウトフロー

PMがダッシュボードに書く:

"Customer should complete purchase with
credit card payment and email confirmation"

Orchestroが分解する (AIによる):

1. ✅ Design checkout database schema (2h) - No dependencies
2. ✅ Implement payment service integration (4h) - Depends on: #1
3. ✅ Create checkout API endpoints (3h) - Depends on: #2
4. ✅ Build checkout UI components (4h) - Depends on: #3
5. ✅ Add email notification service (2h) - Depends on: #3
6. ✅ Implement order confirmation flow (3h) - Depends on: #4, #5

合計: 18時間、6つのタスク、依存関係が自動的にマッピングされます

開発者のフロー (autoAnalyze=trueの場合):

// 1. ストーリーを分解 (自動的にタスクを分析)
decompose_story("Customer checkout with payment")
// → 6つのタスクを作成
// → 依存関係のないタスクの分析プロンプトを自動生成
// → 使用可能な分析プロンプトを返す

// 2. Claudeが分析プロンプトをレビュー
// プロンプトには: チェックするファイル、見つけるパターン、特定するリスクが含まれます

// 3. Claudeがプロンプトを使用してコードベースを分析
// 見つける: 既存の支払いテーブル、類似のスキーマ
// リスク: なし (新しいテーブル)

// 4. 分析結果を保存
save_task_analysis({
  taskId: "task-1-id",
  filesToCreate: ["migrations/002_checkout.sql"],
  dependencies: [{type: "file", name: "001_orders.sql", action: "uses"}],
  risks: []
})

// 5. 充実したコンテキストを取得
get_execution_prompt("task-1-id")
// → 関連するコード、パターン、ガイドラインを返す

// 6. 実装！
// Claudeがマイグレーションを書き、テストを実行

// 7. 学習を記録
add_feedback({
  pattern: "e-commerce checkout schema",
  type: "success",
  feedback: "Stripe integration smooth"
})

重要な改善点: ステップ1で自動的に分析が準備されるようになり、手動のワークフローステップが減少しました！

PMが見る:

• ✅ Task 1 → Done (real-time update)
• 🟡 Task 2 → In Progress (Claude working)
• ⏳ Tasks 3-6 → Blocked (waiting for dependencies)
• 📊 Progress: 17% (1/6 tasks done)

🧪 実際のパターン学習

自動的な失敗検出 (時間を節約！)

// Scenario: Regex parsing keeps failing

// Attempt 1
add_feedback({
  pattern: "regex pattern matching",
  type: "failure",
  feedback: "Unescaped metacharacters broke parser"
})

// Attempt 2
add_feedback({
  pattern: "regex pattern matching",
  type: "failure",
  feedback: "Special chars not sanitized"
})

// Attempt 3
add_feedback({
  pattern: "regex pattern matching",
  type: "success",
  feedback: "Finally worked after sanitizing"
})

// Now Orchestro knows...
detect_failure_patterns()
// 🚨 Returns:
// {
//   pattern: "regex pattern matching",
//   failure_rate: 66.67%,
//   risk_level: "medium",
//   recommendation: "⚡ Review sanitization first!"
// }

// Next time, before using regex:
check_pattern_risk("regex pattern matching")
// ⚠️ Warning: "67% failure rate (2/3).
//    Common issue: Unescaped metacharacters.
//    Mitigation: Use sanitization helper first."

結果: 将来の正規表現タスクがより速く、エラーが少なく完了します！

🎨 技術スタック

バックエンド (MCPサーバー)

• TypeScript 5.0
• @modelcontextprotocol/sdk
• Supabase (PostgreSQL)
• Socket.ioによるリアルタイム通信

フロントエンド (ダッシュボード)

• Next.js 14 (App Router)
• React 18 + TypeScript
• TailwindCSS + shadcn/ui
• React Flow (グラフ)
• react-markdown (レンダリング)

データベース (Supabase/PostgreSQL)

• コア: projects, tasks, task_dependencies
• 知識: learnings, patterns, templates, pattern_frequency
• リソース: resource_nodes, resource_edges, code_entities, code_dependencies
• システム: event_queue, file_history, codebase_analysis
• 技術: JSONBメタデータ、GINインデックス、行レベルのセキュリティ (RLS)

AI統合

• Claude Code (MCPプロトコル)
• AIによるタスク分解
• パターン認識
• リスク評価

📈 パフォーマンスとスケーラビリティ

• ⚡ クエリ速度: GINインデックスを使用すると10ms未満
• 🔄 リアルタイム: 1秒のポーリング間隔
• 🗄️ ストレージ: 処理されたイベントの自動クリーンアップ (24時間)
• 📊 スケーラビリティ: 100以上のタスクでテスト済み
• 🚀 分析: 非ブロッキング (Claudeに委譲)
• 👥 ユーザー: 複数のPM、複数の開発者に対応

🔐 セキュリティとコンプライアンス

• ✅ 環境変数 - ハードコードされたシークレットはありません
• ✅ Supabase RLS - 行レベルのセキュリティポリシー
• ✅ 完全な監査証跡 - すべての決定が記録されます
• ✅ イベント処理 - 重複アクションを防止
• ✅ ローカルファースト - すべてのデータがあなたのSupabaseインスタンスに保存されます
• ✅ GDPR対応 - エクスポートと削除機能

📚 ドキュメント

はじめに

• QUICK_START.md - 5分で始めるガイド
• PM_GUIDE.md - プロダクトマネージャー向け (近日公開)
• DEV_GUIDE.md - 開発者向け (近日公開)
• EXAMPLES.md - 実世界の使用例

詳細情報

• WORKFLOW.md - 完全なワークフローの説明
• ARCHITECTURE.md - 技術的なアーキテクチャ
• API.md - MCPツールのリファレンス

🗺️ ロードマップ

✅ フェーズ1: コアオーケストレーション (完了)

• [x] 60個のMCPツールが完全に機能し、テスト済み
• [x] カンバン付きのリアルタイムダッシュボード
• [x] 依存関係を含むAIによるストーリー分解
• [x] パターン学習と失敗検出
• [x] 依存関係の追跡と競合検出
• [x] タスクのメタデータ (担当者、優先度、タグ、カテゴリー)
• [x] タスク履歴を含む完全な監査証跡
• [x] プロジェクト構成管理
• [x] Claude Codeエージェントの同期
• [x] AIによるエージェントとツールの提案

🚧 フェーズ2: プロダクトマネージャーの強化 (現在進行中)

• [ ] 非技術的なPMダッシュボードビュー
• [ ] 一般的な機能のストーリーテンプレート
• [ ] 進捗レポートとエクスポート
• [ ] 利害関係者への通知
• [ ] 英語で説明されたリスクの説明

🔮 フェーズ3: チームインテリジェンス

• [ ] 複数チームのワークスペース
• [ ] プロジェクト間のパターン共有
• [ ] 速度の追跡と推定
• [ ] 専門知識に基づく自動割り当て
• [ ] Slack/Teams統合

🚀 フェーズ4: 高度なAI

• [ ] LangGraphの自動オーケストレーション
• [ ] 予測的なリスク検出
• [ ] 自動競合解決
• [ ] コードレビューの自動化
• [ ] ドキュメントの自動生成

🤝 コントリビューション

プロダクトマネージャー、開発者、AI愛好家の皆さんからのコントリビューションを歓迎します！

プロダクトマネージャー向け:

• 📝 ユーザーストーリーのテンプレートを共有
• 💡 PMにやさしい機能を提案
• 📊 UXの問題を報告

開発者向け:

• 🔧 バグ修正を提出
• ✨ 新しいMCPツールを追加
• 📈 パターン検出を改善

コントリビュートする方法:

1. リポジトリをフォーク
2. 機能ブランチを作成 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 変更をコミット (git commit -m 'Add amazing feature')
4. ブランチにプッシュ (git push origin feature/amazing-feature)
5. プルリクエストを開く

📝 変更履歴

v2.1.0 (2025-10-10) - 現在 🎉

• ✅ MCPレジストリに公開 - 現在、公式MCPレジストリに登録されています
• ✅ NPMパッケージ - npmに@khaoss85/orchestroとして公開
• ✅ 60個のMCPツール - 27個から60個の本番環境で使用可能なツールに拡張
• ✅ 自動タスク分析 - decompose_storyが自動的に分析プロンプトを準備するようになりました (デフォルト: autoAnalyze=true)
• ✅ プロジェクト構成システム - 完全な技術スタック、エージェント、ツールの管理
• ✅ Claude Codeエージェントの同期 - .claude/agents/ディレクトリとの自動同期
• ✅ AIエージェント/ツールの提案 - タスクに対するスマートな推奨
• ✅ タスク履歴とイベント - 13個の履歴ツールを含む完全な監査証跡
• ✅ ユーザーストーリーの健全性 - 完了とステータスの整合性を監視
• ✅ バグ修正 - get_project_configurationのSQLエラーを解決
• ✅ 完全なテストカバレッジ - すべての60個のツールがテストされ、検証されました (96.7%成功)

v2.0.0 (2025-10-03)

• ✅ Orchestroにリブランド - "Your AI Development Conductor"
• ✅ パターン分析ツール - 失敗検出のための5つの新しいMCPツール
• ✅ パターン頻度 - データベーストリガーによる自動追跡
• ✅ リスク評価 - detect_failure_patternsとcheck_pattern_risk
• ✅ タスクのメタデータ - 担当者、優先度、タグのフィールド
• ✅ PMに焦点を当てたドキュメント - プロダクトオーナー向けに更新

v1.5.0 (2025-10-02)

• ✅ 新しいワークフロー: MCPがオーケストレートし、Claude Codeが分析
• ✅ 3つの実行ツール: prepare, save_analysis, get_execution_prompt
• ✅ tasks.metadata JSONB列
• ✅ イベントキューの更新 (8つのイベントタイプ)
• ✅ ガーディアンの検証に合格

v1.0.0

• 初期のMCP実装
• 基本的なタスク管理
• AIによるストーリー分解
• 知識ベースの統合

🌟 成功事例

"PMとして、やっと開発者がリアルタイムで何を構築しているのかを理解できるようになりました。Orchestroは、プロダクトのビジョンと技術的な実装のギャップを埋めてくれます。" — あなたの証言をここに

"パターン学習により、何時間もの時間を節約できました。システムが危険なアプローチを警告してくれたおかげで、無駄な時間を使わずに済みました。" — あなたの証言をここに

📞 サポートとコミュニティ

• 📧 問題報告: GitHub Issues
• 💬 ディスカッション: GitHub Discussions
• 📖 ドキュメント: リポジトリ内に包括的なガイドがあります
• 🌐 ダッシュボード: http://localhost:3000
• 🐦 Twitter: @orchestro_ai (近日公開)

📜 ライセンス

MITライセンス - 詳細については、LICENSEファイルを参照してください。

🙏 謝辞

• Claude Code - MCPプラットフォームとAI開発
• Supabase - データベースとリアルタイムインフラストラクチャ
• Next.js - ダッシュボードのためのReactフレームワーク
• React Flow - 美しい依存関係グラフ
• shadcn/ui - 素敵なUIコンポーネント