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agent-config：複数の AI ツールに skills とガバナンスルールを統一、セルフホストの読み取り専用 MCP エンドポイントにも対応

agent-config は、一式の skills とガバナンスルールで複数の AI ツールの設定を統一し、読み取り専用 MCP エンドポイントをセルフホストしたい開発者に最適です。使用前には Node ≥ 18 が必要で、init はグローバルディレクトリのみに書き込み、Worker 側は読み取り専用のガバナンスコンテンツを提供する点に注意してください。

公式ソース · event4u-app/agent-config

インストール

npx @event4u/agent-config init

agent-config は、skills・rules・commands・guidelines・personas の一式を npm で配布し、対応する AI ツールのネイティブ設定に投影します。Agent Skills オープン標準に準拠し、同じガバナンスコンテンツを自分の Cloudflare Worker から MCP エンドポイントとして外部に提供することもできます。agent runtime ではありません。agent ループ、LLM ディスパッチ、ツールオーケストレーションはホストツール側に残ります。解決するのはきわめて具体的な問題——一式の skills とガバナンスルールを、ツールごとに設定し直さずに済ませることです。

誰に向いているか

  • 複数の AI ツールを行き来しながら、skills とガバナンスルールの一貫性を保ちたい開発者・チーム向け：コンテンツレイヤーは Claude Code、Augment、Cursor、Cline、Windsurf、Gemini CLI、Copilot などのホストツールのネイティブ設定に投影でき、一度の管理で複数ツールで共有できます。
  • セルフホストの MCP エンドポイントが必要な個人・チーム向け：ガバナンスコンテンツは自分の Cloudflare Worker から提供され、Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Zed、Continue、ホストされたエージェントなど任意の MCP クライアントが HTTP 経由でアクセスします。クライアントごとに同じ内容を重複管理する必要はありません。
  • agent runtime として使うのには向いていません。agent ループを実行せず、LLM ディスパッチやツールオーケストレーションも引き受けません。タスクの実行やモデルの振り分けを代行するサービスを探しているなら、その能力はホストツール側にあります。
  • ローカルサービスをすぐ使えると期待する人には向いていません。内蔵の local stdio server はローカル checkout が必要で、インストール即利用ではありません。
  • 実行要件：Node ≥ 18。それ以外のシステム要件はエビデンスに示されておらず、未確認です。

3 分で最初の試行を完了する

メインの経路は 1 本だけです。公式の canonical インストールコマンドに、グローバルディレクトリの確認を一度加えるだけです。

  1. 前提：Node ≥ 18 がインストール済みであること。
  2. ターミナルで公式の canonical コマンドを実行します：npx @event4u/agent-config init。
  3. 実行前に副作用を確認しておきます。init が書き込むのはグローバルディレクトリのみ——~/.event4u/agent-config/、~/.claude/、~/.cursor/ など。プロジェクトファイルは書き込まず、project scope はメンテナー限定です。これはローカルの状態書き込みであってリモートへの送信ではありません。取り消しやロールバックの方法はエビデンスに示されていないため、影響が読めない場合はこれらのディレクトリを先にバックアップしてから実行してください。
  4. 成功の合図：コマンド終了後、上記のグローバルディレクトリに書き込まれた内容が現れ、対応ツールのネイティブ設定に投影された skills、rules、commands、guidelines、personas を確認できます。先に範囲を確かめたいときは、これらのグローバルディレクトリ内のファイルを直接見てください。

サーバー側の方法は補足にすぎません。自分の Cloudflare Worker をデプロイすれば、ガバナンスコンテンツを MCP エンドポイントとしてクライアントに提供できます。能力自体はエビデンスで確認できますが、デプロイコマンドや設定の断片は示されておらず、具体的な手順は未確認です。これはリモート側の設定作業であり、クイックスタートの必須工程とは考えないでください。最初に触るときは、読み取り専用の小さなツール（memory_lookup、list_* など）を優先的に呼び出すことをおすすめします。読み取り専用とは書き込み操作を行わないという意味にすぎず、他のリスクがないことを意味せず、ネットワークに接続しない・ローカルデータを読まないと推測する根拠にもなりません。

使用例

ケース 1：Claude Code と Cursor で同じスキルとルールを共有する。 2 つのツールで設定を別々に管理すると、ずれが生じがちです。Node ≥ 18 を満たすマシンで npx @event4u/agent-config init を実行し、コンテンツレイヤーをグローバルディレクトリに書き込ませます。エビデンスの範囲内で期待できる結果：~/.event4u/agent-config/、~/.claude/、~/.cursor/ などのディレクトリに書き込みが行われ、内容は Agent Skills オープン標準に準拠し、プロジェクト内のファイルは影響を受けません。以後、2 つのツールのネイティブ設定のどちらからも、同じ一式の skills と rules を読めます。公式の説明では、投影の対象はここで例に挙げた 2 つではなく、対応するすべてのツールです。使うべき場面：2 つのツールでスキルとルールが別々に進化して食い違い、1 つのコンテンツを正としたいときに、この経路を選びます。限界：解決するのはコンテンツの配布だけで、ツール内でスキルを実行してくれるわけではありません。

ケース 2：読み取り専用の MCP ガバナンスエンドポイントをセルフホストする。 チームとしては、複数のクライアントが HTTP 経由で統一されたガバナンスコンテンツを読めるようにしたい——しかしマシンごとのインストールは避けたい、という状況です。自分の Cloudflare Worker 上で、これを MCP エンドポイントとして提供します。ガバナンスコンテンツは MCP prompts と resources の形で skills、commands、rules、guidelines、contexts を出力し、読み取り専用ツール memory_lookup、chat_history_read、list_* が付随します。Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Zed、Continue、ホストされたエージェントなどの MCP クライアントが HTTP 経由でアクセスできます。観察できる結果：クライアントが接続すると、prompts と resources の一覧にこれらのガバナンスコンテンツが現れ、上記の読み取り専用ツールを呼び出せます。併せて想定すべきこと：Worker は約 112 個の Python スクリプト（linters、audits、task ci、work-engine hooks）を実行しません。これらは Quickstart に従ってローカルにインストールしてから実行します。Worker のデプロイ手順はエビデンスに示されておらず、公式がこの能力を宣言しているところまでしか確認できません。

使用の境界

  • 読み書きの性質：Worker 側は読み取り専用——ガバナンスコンテンツは prompts と resources で提供され、ツールは memory_lookup、chat_history_read、list_* などの読み取り専用の小さなものに限られ、書き込み操作を行うツールの存在は公式には示されていません。init はローカルへの書き込みで、範囲はグローバルディレクトリのみで、プロジェクトのリポジトリには触れません。読み取り専用ツールは、書き込み操作を行わないことしか証明しません。ネットワークに接続するか、ローカルデータを読むかは、エビデンスに示されていません。
  • 副作用と確認ポイント：init は ~/.event4u/agent-config/、~/.claude/、~/.cursor/ などに書き込みます。project scope はメンテナー限定であり、通常のインストールはあなたのプロジェクトリポジトリを一切変更しません。自動的な取り消しやロールバックの方法、書き込まれるファイルの具体的な一覧は、エビデンスに示されていません。
  • 公式が明示する制限：Worker は約 112 個の Python スクリプト（linters、audits、task ci、work-engine hooks）を実行せず、Quickstart に従ったローカルインストールが必要です。内蔵の local stdio server は Glama MCP Registry での発見用にすぎず、ローカル checkout が必要です（ADR-067 を参照）。
  • 経路の確認：各ツールへのコンテンツ配布には init、MCP 経由でガバナンスコンテンツを読むには Worker、Python スクリプトの実行は Quickstart に従ってローカルにインストールしてから行います。
  • まだ未確認：Worker のデプロイコマンドと設定の断片、クライアントごとの具体的な接続設定、Node ≥ 18 以外の完全なシステム要件。これらはエビデンスに示されていないため、手を動かす前に公式リポジトリを正としてください。