Commander

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日本語版

エージェントとやり取りするためのプロンプト管理ツールおよびコマンド処理ツール。

用途

エージェントとやりとりするプロンプトをコマンドとして登録し、プロンプトを使い回すためのツール。 単一のプロンプトとしての活用や、複数のコマンドを組み合わせてのワークフローとしての活用。

環境

• Docker, docker-compose
• Claude-3.7-sonnet thinking

• Claude-3.7-sonnet thinking以外だと、コマンド入力を認識しないケースがあり、安定しません
• 基本はClaude-3.7-sonnet thinkingをおすすめします

起動

1. リポジトリのクローンと初期設定

# リポジトリのクローンとディレクトリ移動
git clone [repository-url]
cd commander-mcp

# 初回のみ：データベースの初期化（hello_worldコマンドが登録されます）
docker compose -f compose.init.yml up

2. アプリケーションの起動

docker compose up

使い方

1. コマンド管理UI（Manager）

Managerにアクセスして、コマンドを登録・管理できます。 ブラウザでhttp://localhost:3000を開きます。

2. コマンドの登録

1. 「新規作成」ボタンをクリックします
2. コマンド名と定義を入力します
3. 「作成」をクリックして保存します

3. CusorRulesに以下を設定

am形式の入力をコマンドとして認識し、エージェントにコマンドプロンプトをMCPサーバーに問い合わせてもらうために、以下のCursorRulesを適用する必要があります。

# AIエージェント作業ルール

## 基本原則
1. **日本語での対応**: すべての回答・出力は日本語で行う
2. **コマンド優先**: amコマンドの処理を最優先で行う

## ユーザー入力受信時の即時対応
ユーザーからの入力を受け取った時点で、他のどの処理よりも先に、以下の手順を実行する:
1. 入力テキストが「am」で始まるか確認する
2. 「am」で始まる場合:
   - 他の処理を中断する
   - cmd-serverにprocess_commandツールで問い合わせてコマンド定義を取得する
   - 以下の形式で定義を出力する:
   <template>
   ============ コマンド定義 ============
   [コマンド定義]
   ===================================
   </template>
   - コマンド定義に従って処理を実行する
3. 「am」で始まらない場合:
   - コマンド定義は取得せず、直接処理を進める
   - それ以外の場合はユーザーの依頼内容に応じて対応する

## コマンド実行のレポート形式
<template>
## 実行コマンド: [コマンド名]
### 実行内容と結果
[簡潔な内容と結果]
</template>

4. コマンドの使用

AIアシスタントにコマンドを実行してもらうには、以下形式でチャットに入力します。

am [コマンド名] [任意の引数]

例: am make_request 新機能名

うまくいっている場合は、以下のような状態になります。

MCPサーバーの設定方法

Cursor向けの設定例:

~/.cursor/mcp.jsonファイルに以下を追加:

{
  "mcpServers": {
    "cmd-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "compose -f [プロジェクトのフルパス]/compose.yml run --rm commander npm run dev"
      ],
      "env": {
        "DB_PATH": "/app/data/commands.db"
      }
    }
  }
}

※パスは環境に合わせて適宜変更してください。特にcompose.ymlのパスは、プロジェクトのフルパスを指定する必要があります。

データベースにはサンプルとしてhello_worldコマンドがあらかじめ登録されています。MCPサーバーの設定完了後、以下のコマンドを実行して動作確認してみましょう：

am hello_world

English Version

A prompt management and command processing tool for interacting with AI agents.

Purpose

A tool for registering prompts as commands for interacting with agents and reusing these prompts. Can be used as a single prompt or as a workflow by combining multiple commands.

Environment

• Docker, docker-compose
• Claude-3.7-sonnet thinking

• Models other than Claude-3.7-sonnet thinking may not recognize command inputs consistently
• Claude-3.7-sonnet thinking is recommended for stability

Getting Started

1. Clone Repository and Initial Setup

# Clone repository and change directory
git clone [repository-url]
cd commander-mcp

# First time only: Initialize database (registers hello_world command)
docker compose -f compose.init.yml up

2. Start the Application

docker compose up

How to Use

1. Command Management UI (Manager)

Access the Manager to register and manage commands. Open http://localhost:3000 in your browser.

2. Registering Commands

1. Click the "Create New" button
2. Enter the command name and definition
3. Click "Create" to save

3. Configure CursorRules

To recognize inputs in the am format as commands and have the agent query the MCP server for command prompts, you need to apply the following CursorRules:

# AI Agent Working Rules

## Basic Principles
1. **Japanese Responses**: All answers and outputs should be in Japanese
2. **Command Priority**: am commands should be processed with highest priority

## Immediate Response When Receiving User Input
When receiving input, before any other processing, execute the following steps:
1. Check if the input text starts with "am"
2. If it starts with "am":
   - Interrupt other processes
   - Query the cmd-server with the process_command tool to get the command definition
   - Output the definition in the following format:
   <template>
   ============ Command Definition ============
   [Command Definition]
   ===================================
   </template>
   - Execute processing according to the command definition
3. If it doesn't start with "am":
   - Do not retrieve the command definition, proceed directly with processing
   - Respond according to the user's request

## Command Execution Report Format
<template>
## Executed Command: [Command Name]
### Execution Content and Results
[Brief content and results]
</template>

4. Using Commands

To have the AI assistant execute a command, input it in the following format in the chat:

am [command_name] [optional arguments]

Example: am make_request new_feature_name

When working correctly, it should look like this:

MCP Server Configuration

Configuration example for Cursor:

Add the following to the ~/.cursor/mcp.json file:

{
  "mcpServers": {
    "cmd-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "compose -f [full_path_to_project]/compose.yml run --rm commander npm run dev"
      ],
      "env": {
        "DB_PATH": "/app/data/commands.db"
      }
    }
  }
}

*Note: Please adjust the paths according to your environment.

Note that the hello_world command is pre-registered in the database as a sample. After setting up the MCP server, you can try it out with the following command:

am hello_world