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

AgentPool

作者:sidduHEREバージョン 0.1.13i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.sidduHERE/agentpool

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

See each coding-agent subscription's live limits and offload work to one with headroom.

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

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。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvx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": {
    "agentpool": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agentpool-cli",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add agentpool -- uvx agentpool-cli mcp

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": {
    "agentpool": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agentpool-cli",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "agentpool": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agentpool-cli",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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。

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 sidduHERE 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32398件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32398件のうち14%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32398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

AgentPool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?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

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(0.1.13)がレジストリに届いたのは4 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Python (uv)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, AI Deprecations

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

AI Deprecations

作者:aideprecations.com

AI model shutdown dates, replacements, change feed and webhook alerts for 8 providers.

クラウドで動く今日更新
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。

AgentPool

You pay for several coding-agent subscriptions — Codex, Claude Code, Cursor, Copilot, Devin, Droid — but you work in one at a time. The rest sit idle until your active provider hits its 5-hour or weekly limit, and then you stall.

AgentPool is a local Python CLI and MCP server that reads the live usage limits of every coding-agent subscription you have and lets you — or your primary agent — offload work to whichever one still has headroom. Use the capacity you already pay for, and keep moving instead of hard-stopping at a cap.

It is a control plane, not an auto-router. AgentPool exposes live provider, model, session, artifact, lease, and best-effort usage/capacity state, and runs the work you offload as explicit worker sessions. You or your agent still choose the provider and model — AgentPool makes the limits visible so that choice is informed, never automatic.

The v0.1 alpha posture is conservative:

  • tmux is the default runtime; Terminal Control is optional when configured.
  • Provider selection is explicit; provider=auto is rejected.
  • Usage/capacity summaries are confidence-tagged and keyed by provider id.
  • CodexBar and ccusage are optional usage helpers when installed or configured.
  • AgentPool does not store provider credentials, scrape browser usage pages, rank models, merge code, or push code.

Requirements

  • Python 3.11 or newer.
  • tmux on PATH.
  • Optional: termctrl on PATH for the Terminal Control runtime.
  • Git for worktree isolation and diff collection.
  • macOS or Linux for live runtimes. Windows is not a v0.1 target except through WSL-like shells.

Install

AgentPool publishes to PyPI as agentpool-cli; the installed command is agentpool.

uv tool install agentpool-cli      # recommended

pipx install agentpool-cli # fallback uvx agentpool-cli --help # zero-install try

Then:

agentpool setup codex

agentpool doctor --deep --privacy

The agentpool-cli package installs on macOS, Linux, and Windows, but live terminal runtimes are supported on macOS or Linux (Windows via WSL).

Optional Terminal Control config:

runtime:

default: tmux terminal_control: enabled: true binary: termctrl session_prefix: agentpool cols: 120 rows: 36

Install from source:

git clone https://github.com/sidduHERE/agentpool.git

cd agentpool uv tool install --force .

Or run from a development checkout:

uv venv

uv pip install -e ".[dev]"

A GitHub release install (wheel pinned to a tag, no PyPI required) is also supported:

scripts/install.sh latest

See docs/install.md for first-run, upgrade, and MCP setup notes.

Quickstart

For AI agents, start by loading the bundled version-matched skill:

agentpool skills get agentpool

agentpool skills get core --full

agentpool init

agentpool setup cursor agentpool config validate agentpool doctor --deep --privacy agentpool setup all agentpool smoke --provider fake-question --repo . --json agentpool inventory --json agentpool usage-summary --refresh --json

That last command is the one you will run most: it shows every configured subscription's remaining limit, reset time, and a usable flag, so you can see at a glance which provider to offload the next task to.

Start an explicitly selected read-only worker:

agentpool spawn \

--provider \ --repo . \ --task "Inspect the project and ask one clarifying question." \ --isolation read_only

agentpool observe --wait-for completed,error,question,approval_prompt --timeout 60 --json agentpool send "Continue with the smallest useful check." agentpool artifacts --json agentpool transcript --tail-lines 80 --json agentpool session show --json agentpool sessions --recent 10 --json agentpool collect --json agentpool terminate --dry-run --json agentpool terminate --json

spawn defaults --initial-prompt-mode to provider_default. For Codex CLI this resolves to arg, which passes the first task as the Codex prompt argument instead of relying on a paste-and-submit startup cycle. Providers that expose reasoning controls also accept process-local overrides such as --reasoning-effort high; Codex also accepts --service-tier priority. AgentPool does not edit your provider config.

For AgentPool-created edit isolation, choose worktrees explicitly:

agentpool spawn \

--provider \ --repo . \ --task "Make the small patch." \ --role implementer \ --isolation worktree

agentpool worktrees list --repo . agentpool worktrees cleanup --session-id --dry-run --json agentpool worktrees cleanup --session-id

Worktree isolation is not forced by default. Users often have their own worktree setup and cleanup rules, so AgentPool only creates a worktree when requested through --isolation worktree or policy configuration.

Usage And Capacity

agentpool usage-summary --refresh --json

agentpool usage-summary --refresh --no-interactive --json agentpool stats --since 7d --json agentpool usage-summary --refresh --backend codexbar --json agentpool usage-summary --refresh --backend ccusage --provider claude-code --json

usage-summary returns a providers object keyed by provider id. It is not ordered and it is not a recommendation list. Each row includes usable, unusable_reason, quota windows, confidence, age/staleness, and reset timing when the provider exposes it. The older CLI capacity-summary command is retained as a human convenience alias; MCP also exposes get_capacity_summary as a compatibility alias for get_usage_summary.

The default buffer is policy.min_remaining_percent = 10. If any reported quota window is below that buffer, the provider row is marked unusable for the summary. Staleness is reported as age information only; it does not by itself make a provider unusable. If you want cached summary reads to refresh automatically after a threshold, set policy.usage_auto_refresh_after_seconds in ~/.agentpool/config.yaml. AgentPool still does not pick an alternative provider for you. MCP usage refreshes are intentionally bounded and may return partial=true; use the CLI commands above when a shell-capable agent needs a complete live refresh. Use --no-interactive or AGENTPOOL_NO_INTERACTIVE_USAGE=1 when a shell script must avoid provider TUI fallback probes.

Provider Matrix

Provider idCommandUsage status in v0.1Model pinning
codex-clicodexnative local app-server rate-limit probe; CodexBar optional--model + config-scoped reasoning/service tier
cursor-cliagent or cursor-agentoptional CodexBar Cursor usage; native CLI usage is interactive /usage only--model + read-only --mode ask
claude-codeclaudetemporary /usage probe; ccusage telemetry optional--model + --effort
devin-clidevinDevin/Windsurf plan-status API from existing CLI auth, with /usage fallback--model
copilot-cligh copilotGitHub Copilot usage API from env or gh auth tokenforwarded --model
droid-clidroidunknown unless surfaced by future safe probeprocess-local settings file + --reasoning-effort
opencodeopencodeconfigured adapter; usage unknown in this alpha--model with provider/model ids

Compatibility note: the PRD calls Factory's coding product factory-droid, but AgentPool exposes it as droid-cli because the installed command is droid. Do not add a duplicate factory-droid inventory row unless a distinct harness appears.

Privacy Posture

AgentPool is local-first, but usage probes can still be sensitive because they read existing CLI auth state and may call provider APIs on explicit refresh.

AgentPool does not:

  • store provider credentials;
  • read browser cookies by default;
  • scrape browser dashboards;
  • trigger login flows;
  • silently accept paid overage.

AgentPool does store:

  • SQLite session, event, usage snapshot, artifact, and lease metadata;
  • transcript and artifact files under ~/.agentpool/artifacts by default;
  • generated runtime settings that are not credentials.

Run:

agentpool doctor --privacy --json

See SECURITY.md and docs/usage-detection.md.

MCP

Start the MCP server:

agentpool mcp

agentpool mcp --toolsets default,stats AGENTPOOL_MCP_LOCKDOWN=1 agentpool mcp

Example host config:

agentpool mcp-config --client generic
{

"mcpServers": { "agentpool": { "command": "agentpool", "args": ["mcp"] } } }

Verified install helpers (deeplink or one-liner shell command):

agentpool mcp-config --client cursor --absolute-command --install

agentpool mcp-config --client claude-code --absolute-command --install agentpool mcp-config --client codex --absolute-command --install agentpool mcp-config --client copilot-cli --absolute-command --install

Raw config generators:

agentpool mcp-config --client claude-code --json

agentpool mcp-config --client codex agentpool mcp-config --client cursor agentpool mcp-config --client claude-desktop --json

Use --absolute-command if the MCP host does not inherit your shell PATH. Verified per-host steps live in docs/mcp-clients.md. Team templates: .cursor/mcp.json.example, .mcp.json.example, and docs/examples/README.md. MCP Registry metadata: server.json. It advertises the agentpool-cli PyPI package and should be bumped with each release. Release checklist: docs/release.md. Provider setup guides: Cursor, Cursor Agent CLI, Codex, Claude Code, Copilot, Droid, and Devin.

MCP-connected agents should read these once on connect:

  • agentpool://onboarding
  • agentpool://skill.md
  • agentpool://preferences.md

Then use tools for live operations. The user-owned preferences file also shows up through agentpool preferences and get_delegation_preferences(). It may say to use your native subagent system instead of AgentPool for some tasks. The default MCP toolset is deliberately small: inventory, usage snapshot, usage summary, provider models, preferences, spawn, observe, poll, send, interrupt, collect, artifact manifest, transcript paging, and terminate. Add opt-in toolsets with agentpool mcp --toolsets default,stats,sessions,leases,worktrees.

Shell-capable agents can use agentpool skills get agentpool instead of MCP resources to load the same core usage guidance from the installed CLI.

Coding agents with shell access should prefer the CLI path. It is more token-efficient because large worker output stays in artifact files and observe/collect return compact manifests by default. MCP remains first-class for MCP-native hosts and no-shell environments. See docs/agent-cli-and-mcp.md.

Development Checks

Development and CI checks are documented in CONTRIBUTING.md.

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