プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Claude Flow

作者:ruvnetバージョン 2.0.0-alpha.107i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.ruvnet/claude-flow

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他
  • 入力が必要なもの:ANTHROPIC_API_KEY, GITHUB_TOKEN, FLOW_NEXUS_API_KEY

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: ANTHROPIC_API_KEY, CLAUDE_FLOW_MODE, CLAUDE_FLOW_MEMORY_PATH, CLAUDE_FLOW_MAX_AGENTS, CLAUDE_FLOW_PORT, GITHUB_TOKEN, FLOW_NEXUS_API_KEY

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "claude-flow": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-flow"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_MODE": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_MEMORY_PATH": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_MAX_AGENTS": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_PORT": "your-value",
        "GITHUB_TOKEN": "your-value",
        "FLOW_NEXUS_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add claude-flow --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value --env CLAUDE_FLOW_MODE=your-value --env CLAUDE_FLOW_MEMORY_PATH=your-value --env CLAUDE_FLOW_MAX_AGENTS=your-value --env CLAUDE_FLOW_PORT=your-value --env GITHUB_TOKEN=your-value --env FLOW_NEXUS_API_KEY=your-value -- npx -y claude-flow

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "claude-flow": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-flow"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_MODE": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_MEMORY_PATH": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_MAX_AGENTS": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_PORT": "your-value",
        "GITHUB_TOKEN": "your-value",
        "FLOW_NEXUS_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "claude-flow": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-flow"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_MODE": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_MEMORY_PATH": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_MAX_AGENTS": "your-value",
        "CLAUDE_FLOW_PORT": "your-value",
        "GITHUB_TOKEN": "your-value",
        "FLOW_NEXUS_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • ANTHROPIC_API_KEY 秘密 env
    Anthropic API key for Claude AI models
  • CLAUDE_FLOW_MODE env
    Operation mode: development, production, or test
  • CLAUDE_FLOW_MEMORY_PATH env
    Path for persistent memory storage
  • CLAUDE_FLOW_MAX_AGENTS env
    Maximum number of concurrent agents
  • CLAUDE_FLOW_PORT env
    MCP server port
  • GITHUB_TOKEN 秘密 env
    GitHub personal access token for repository operations
  • FLOW_NEXUS_API_KEY 秘密 env
    Flow Nexus cloud platform API key

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント ruvnet で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32497件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32497件のうち0%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32497件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Claude Flowは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:ANTHROPIC_API_KEY, GITHUB_TOKEN, FLOW_NEXUS_API_KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(2.0.0-alpha.107)がレジストリに届いたのは14 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zoo MCP

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

Zoo MCP

作者:KittyCAD

An MCP server that provides access to the Zoo API for various CAD operations and tools.

パソコンで動く今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

An agent meta-harness for Claude Code and Codex.

Get started with Ruflo

Start in Claude Code with core tools, the visual console and runtime mods. Requires Claude Code 2.1.287 or later. Run inside Claude Code:

/plugin marketplace add ruvnet/ruflo

/plugin install ruflo-core@ruflo /plugin install ruflo-console@ruflo /plugin install ruflo-mods@ruflo /reload-plugins /ruflo

From a terminal on Claude Code 2.1.292 or later, one command adds the marketplace and installs a plugin: claude plugin install ruflo-core@ruflo --marketplace ruvnet/ruflo.

Core provides foundation tools. Console opens the agent cockpit. Mods add routing and policy enforcement inside Claude Code. Mods run with your account's permissions; review their code before installing.

Using Codex or another MCP enabled tool? Use NPX for Ruflo project setup and connect your client to the Ruflo MCP server. Run the setup wizard in your project terminal:

npx ruflo@latest init wizard

For clients that support local stdio MCP servers, configure command npx and arguments ["-y", "ruflo@latest", "mcp", "start"]. The equivalent server command is:

npx -y ruflo@latest mcp start

MCP exposes Ruflo tools to your client. The console and mods above are Claude Code integrations; hook support depends on the client.

Prefer a plain terminal? Optional. The console also runs on its own, with no Claude Code: npx ruflo tui (add --plain to print one frame for scripts). It shows Overview, Cost, Swarm, Events and Missions, plus an optional AI page. Terminal UI guide

Compare install paths · Open the console · User guide

Optional: ruOS Desktop

Connect ruOS to ChatGPT or Claude via MCP:

https://ruos.cognitum.one/mcp
npx ruvector

Ruflo

English · 简体中文

[📖 RuFlo Explained — Build an AI Team That Plans, Remembers, Tests, and Improves](docs/ruflo-explained.md) A 14-chapter guide: from the basic idea to a first useful task, then memory, agent teams, plugins, cost and verification.

Agent = Model + Harness. The model writes; the harness gives it tools, memory, loops, sandboxes, and controls so it can actually work. Ruflo is the harness — the execution layer around Claude Code and Codex that adds 100+ specialized agents, coordinated swarms, self-learning memory, federated comms across machines, and enterprise security guardrails. So agents don't just run, they collaborate.

One npx ruflo init gives Claude Code a nervous system: agents self-organize into swarms, learn from every task, remember across sessions, and — with federation — securely talk to agents on other machines without leaking data. You keep writing code. Ruflo handles the coordination.

Conceptual learning loop. Local vector retrieval and contrastive updates can run without an LLM; embeddings and configured learning modules are still required. See the RuVector training integration and trajectory contrastive learning .

Architecture in text

User → Ruflo (CLI/MCP) → Router → Swarm → Agents → Memory → LLM providers. Memory feeds useful experience back into routing. This is a conceptual flow, not a live execution trace.

New to Ruflo? You don't need to learn 406 MCP tools or 61 CLI commands. After init, just use Claude Code normally — the hooks system automatically routes tasks, learns from successful patterns, and coordinates agents in the background.

An origin you can inspect

Built by [Reuven Cohen (rUv)](https://github.com/ruvnet), originally as Claude Flow. The first commit, June 2, 2025, describes a code orchestration layer for recursive agent cycles: Claude writes, edits, tests and improves. The June 10 source snapshot adds orchestration, task scheduling, memory and terminal modules.

A harness is the workbench around the model: it organizes tasks, carries context between steps and helps check results. This establishes Ruflo's lineage, not a universal first across every Claude Code tool. See the illustrated explainer, exact commits and earlier ecosystem context.

Grok Build: npx ruflo init --grok writes the project host surface (.grok/, the team bus, and the operator guide) and nothing outside the project; add --dry-run to preview. Setup, the spawn_subagent contract, the optional status row, and what to re-check when Grok updates: the Grok operator guide.

📖 Background — where the name comes from

Claude Flow is now Ruflo — named by rUv, who loves Rust, flow states, and building things that feel inevitable. The "Ru" is the rUv. The "flo" is working until 3am. Underneath, powered by Cognitum.One agentic architecture, running a supercharged Rust-based AI engine, embeddings, memory, and plugin system.


Open animated demo · Theme Studio guide · Workflow demo

Your agent cockpit. Track workflows, agents, models, tokens and cost beside Claude Code. The 38 second animation shows Orbital and Theme Studio through actual renderer frames, including boot checks, six palettes, customization, saved themes, JSON import and resizing. This compact 3.84 MB SVG retains all 456 frames. Native host and AI provider execution are not demonstrated.

Inspect any run. Open agent logs and results, search, triage failures, replay and compare. Start with npx ruflo init, restart Claude Code, then /ruflo. Full console tour.

Let Claude drive. You set the limits. Enable Settings → Claude control to navigate and run console actions. Choose read, write, manage or full, with ask or auto approval. The current default is read + ask; raising the level is your choice. Actions above your permission level are refused, and network, spending and destructive actions require confirmation even in auto. Review the live action log or press Take back control to stop Claude control. Details.

One task: create a mission with Claude

Watch the recorded console session below. Claude creates a mission, opens the Learning and Security pages, and reports its actions in Overview.

  1. Set the boundary. Install the console using the commands below, open /ruflo, then choose Settings → Claude control → write + ask.
  2. Give a concrete request. Try: “Create a mission to add a

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

PopNxに聞く