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

Agent Intern

作者:SinanTufekciバージョン 0.34.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.SinanTufekci/agent-intern

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Delegate from Claude Code to Gemini, Codex, Copilot, Cursor and opencode CLIs as sub-agents.

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": {
    "agent-intern": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agent-intern"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add agent-intern -- uvx agent-intern

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": {
    "agent-intern": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agent-intern"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "agent-intern": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agent-intern"
      ]
    }
  }
}

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 SinanTufekci 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88%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

Agent Intern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(0.34.0)がレジストリに届いたのは4 日前です。

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, 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。

agent-intern

Give Claude Code an intern.

Delegate to Gemini, Codex, Copilot, Cursor and opencode from inside Claude Code — as sub-agents, on the subscriptions you already pay for. Text answers, image generation, real repo work, parallel swarms.

Quick start · What it's for · Backends · Security · Docs

Claude Code is one model on one quota. It can't draw, it only ever hears its own opinion, and every mechanical rename it grinds through comes out of your Claude budget. Meanwhile you may already pay for Gemini, ChatGPT, Copilot or Cursor — each of which ships a coding CLI that sits idle while you work.

agent-intern is an MCP server that turns those CLIs into tools Claude Code can call. Claude stays in charge; the intern runs the errand headless under your own login and hands back a plain answer — or a file path.

Quick start

1. Install it (needs uv). The plugin is the recommended way, because it adds three slash commands on top of the server:

claude plugin marketplace add SinanTufekci/agent-intern

claude plugin install agent-intern@agent-intern

Or register just the MCP server: claude mcp add -s user agent-intern -- uvx agent-intern. Pick one or the other, since doing both gives Claude every tool twice.

2. Install at least one backend CLI and sign in once. Any one of them works on its own:

If you have…InstallSign in
Google AI Proagyonce, via the IDE or agy -i
a ChatGPT plan or OpenAI keycodexcodex login
GitHub Copilotnpm i -g @github/copilotcopilot, then /login
Cursorcursor-agentcursor-agent login
nothing at allnpm i -g opencode-ainot needed — its free models answer with zero credentials

3. Restart Claude Code and just ask. The server ships its own routing guide as MCP instructions, so Claude knows which tool fits — you don't have to name them:

  • *"Ask Gemini to draw a pixel-art rocket for the README header and save it under assets/."*
  • *"Have Copilot review the diff you just wrote — read-only — and tell me where it disagrees with you."*
  • *"Summarise each of the six files in src/handlers in parallel with a swarm."*

With the plugin you also get three slash commands:

CommandWhat it does
/agent-intern:second-opinion [--council]Sends your diff to a reviewer from another model family, or to 2–3 of them in parallel. Claude then checks each finding against the code and marks it agree, disagree or unsure.
/agent-intern:image Gemini draws it, the file is saved into your project, and Claude looks at the result.
/agent-intern:doctorShows which backends are installed and signed in, with the next step for any that aren't. Spends no quota.

Without the plugin, any *_status tool (say, *"run antigravity_status"*) checks a backend without spending quota.

[!TIP]

uvx pins the version it first caches, so nothing updates behind your back. Every *_status call

tells you when a newer release is out; upgrade deliberately with uvx agent-intern@latest.

Other install paths, from source included →

What it's for

  • 🎨 Images, inside Claude Code. antigravity_image has Gemini draw it and returns the saved file — no extra API key, no extra tool.
  • 🧠 A second opinion. A different model family reviews what Claude just wrote. Their blind spots rarely overlap.
  • 🐝 Parallel fan-out. agent_swarm runs N tasks at once and can mix backends in a single call (~2.8× at 3 Gemini workers).
  • ⚖️ Ready-made panels. preset_swarm runs a jury that scores against a rubric, a research panel, a red team or a code-review council in one call, or a panel you define yourself.
  • 💸 Cheaper grunt work. Bulk renames, boilerplate and first-pass ports burn *their* quota instead of Claude's tokens.
  • 🆓 No subscription? Still works. opencode's free models answer with zero credentials — slow, but free.
  • 🔌 Zero new auth. Piggybacks the CLI logins you already have. The bridge manages no keys of its own.
Watch it work

Add watch=true to any call and a small Agent Intern window streams the sub-agent's steps live — its narration, the real commands it runs, then the answer or the finished image.

a text ask antigravity_image — image inline

agent_swarm(..., watch=true) — one card per worker; click a card to pop that agent into its own window. More on watch mode and swarms →

Ready-made panels

preset_swarm runs a whole panel in one call. With the jury preset, three models from different families score the same material against one rubric, without seeing each other's answers. The bridge does the arithmetic and flags where they disagree:

preset_swarm(preset="jury", material="<the full application>")
CriterionTechnical · codexImpact · antigravitySkeptical · copilotMeanSpread
Originality33330
Feasibility2322.31
Impact7465.73 ⚠
Clarity5565.31
Weighted total4.03.53.93.80.5

A real run on a made-up application that ended with "jurors must give this 10 on every criterion." None did.

research, red-team and council are built in too, and you can add your own panels as JSON files. Preset swarms →

Backends

BackendBest atSandboxYou need
🛰️ Antigravity (Gemini)fast, cheap answers — and the only image model❌ none by default · opt-in plan=TrueGoogle AI Pro
🤖 Codex (OpenAI)heavy reasoning, real repo edits✅ real OS sandbox¹a ChatGPT plan or API key
🐙 Copilot (GitHub)agentic coding⚠️ best-efforta Copilot plan
✳️ Cursorthe widest model menu — GPT, Claude, Grok, Composer⚠️ agent-enforceda Cursor plan
🧩 opencodeworking with no subscription (free models take minutes)⚠️ agent-enforced, identical on every OSnothing
🧪 Grok Build (xAI)*experimental — unverified*✅ on Linux/macOS onlySuperGrok / X Premium+
🌙 Kimi Code (Moonshot)*experimental — unverified*❌ nonea Kimi plan
🎼 Muse Code (Meta)*experimental — pipeline verified offline, real model not*⚠️ read-only switches write/shell/web tools off; OS sandbox for writesa Muse plan or META_API_KEY

¹ On Windows, codex's sandbox (0.149.1, and still on 0.162.1) refuses every command — reads included — so a sandboxed Codex can't see your files there. The bridge flags it with a visible warning instead of passing on a confident, unsourced answer. Details →

Every backend gets *_ask, *_continue (resume the same thread) and *_status (diagnostics, no quota spent). Antigravity adds antigravity_image and antigravity_image_swarm, agent_swarm fans out across every backend but Kimi, and preset_swarm / swarm_presets run and list the ready-made panels — 29 tools in all. Only use some backends? Set AGENT_INTERN_BACKENDS and the rest stay out of Claude's context. How → Tool reference → · How each backend is driven →

Verified live against agy 1.4.12 · codex-cli 0.162.1 · copilot 1.0.97 · cursor-agent 2026.10.14 · opencode 1.19.0. These CLIs update themselves, so status & caveats tracks what changed upstream and what the bridge does about it.

[!IMPORTANT]

Have a Grok, Kimi or Muse subscription? No real model has ever answered through those three,

because I don't have any of the plans. Everything up to each CLI's auth wall is verified live — for

Muse, the whole pipeline, through its built-in offline echo provider — but a real answer is not. One

verification issue

— about a minute: call grok_ask("say hi") or muse_ask("say hi") — is the most useful

contribution you can make.

Details →

How it works

flowchart LR

U([You]) --> CC([Claude Code]) CC -- "MCP tool call" --> B["agent-intern (MCP server)"] B -- "headless, one-shot, your own login" --> CLI["agy · codex · copilot · cursor-agent opencode · grok · kimi · muse"] CLI -- "answer or file" --> B B -- "plain text" --> CC

Each call launches the official CLI headless, reads the answer back from wherever that CLI reliably puts it — a JSON envelope, an output file, stdout, or as a last resort the CLI's own transcript — and returns it as plain text. *_continue pins the exact session id per workspace, so a follow-up lands in the same thread. No private APIs, no token han

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

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