// コーディングエージェント向けアプリ公開

ローカルでビルド。MCP で公開。

コーディングエージェントに、アーティファクトのパッケージ化、既存の OrbitMesh ノードへのデプロイ、状態とログの確認、バージョンのロールバックを行う制御された経路を提供します。

エージェントツールを見るコンソールを開く

// エージェントツール

エージェントの接続方法を選択

Hosted MCP はリモートエージェントに対応し、stdio はローカルのパッケージ化を担い、Skill は再利用可能な公開ワークフローを提供します。

01 / HOSTED 推奨

Hosted MCP

OAuth 対応の MCP クライアントを接続します。アクセスは選択した組織に限定され、リクエストごとに再評価されます。

Streamable HTTPOAuth 2.1 + PKCEインストール不要

https://mcp.agent-deploy.ai/mcp

この URL をリモート MCP Server として追加し、OrbitMesh にサインインして、クライアントがアクセスできる組織を選択します。

02 / LOCAL

stdio MCP

クライアントがホスト型 OAuth に対応しない場合や、エージェントがローカルのビルドディレクトリを直接パッケージ化する場合に、小型のローカルバイナリを実行します。

LinuxmacOSWindowsamd64 + arm64

curl -fsSL https://install.agent-deploy.ai/mcp | sh

irm https://install.agent-deploy.ai/mcp.ps1 | iex

MCP クライアントのプロセス環境に、組織 UUID、非公開 API Token ファイル、任意の許可ワークスペースを設定します。

03 / WORKFLOW

Agent Skill

再利用可能な公開手順をインストールし、いつビルドするか、どの MCP ツールを呼ぶか、どうアップロードするか、いつデプロイが完了するかをエージェントに伝えます。

SKILL.md静的 + Worker パッケージャー再利用可能

curl -fsSL https://install.agent-deploy.ai/skill/orbitmesh-publish | sh

irm https://install.agent-deploy.ai/skill/orbitmesh-publish.ps1 | iex

インストーラーは完全な Skill ディレクトリを書き込みます。別の Agent Skills 互換場所には ORBITMESH_SKILLS_DIR を設定してください。

// DEVELOPMENT

開発・プレビュー・本番昇格

ローカルで開発し、独立した Preview で検証後、明示的な承認を得て同じ不変 Release を本番に昇格します。

静的 HTML／ビルド済みフロントエンド

公開機能を統合済み

static

TypeScript Fetch Worker

公開機能を統合済み

worker

OCI HTTP コンテナ

公開機能を統合済み

oci

Next.js／vinext（固定バージョン候補）

ローカル検証済み候補・未リリース

worker

JavaScript Worker＋WebAssembly モジュール

公開機能を統合済み

worker

Python フレームワーク（ランタイム検証のみ）

ランタイムのみ・公開未対応

worker

最新の技術スタック一覧

// クライアントガイド

普段使うエージェントを接続

主要なコーディング／オフィスエージェント向けの確認済み手順です。すべて同じ OrbitMesh MCP エンドポイントと公開 Skill を使います。

コーディングエージェント

OpenAI CodexHosted OAuthAgent Skill

01 / MCP Server を追加

codex mcp add orbitmesh --url https://mcp.agent-deploy.ai/mcp

02 / OrbitMesh を認証

codex mcp login orbitmesh

03 / 公開 Skill をインストール

curl -fsSL https://install.agent-deploy.ai/skill/orbitmesh-publish | sh

04 / 接続を確認

codex mcp list

クライアント公式ドキュメント ↗

Claude CodeHosted OAuthAgent Skill

01 / MCP Server を追加

claude mcp add --transport http --scope user orbitmesh https://mcp.agent-deploy.ai/mcp

02 / OrbitMesh を認証

/mcp

03 / 公開 Skill をインストール

curl -fsSL https://install.agent-deploy.ai/skill/orbitmesh-publish | sh -s -- --skills-dir "$HOME/.claude/skills"

04 / 接続を確認

claude mcp get orbitmesh

クライアント公式ドキュメント ↗

OpenCodeHosted OAuthAgent Skill

01 / MCP Server を追加

opencode mcp add orbitmesh --global --url https://mcp.agent-deploy.ai/mcp

02 / OrbitMesh を認証

opencode mcp auth orbitmesh

03 / 公開 Skill をインストール

curl -fsSL https://install.agent-deploy.ai/skill/orbitmesh-publish | sh -s -- --skills-dir "$HOME/.config/opencode/skills"

04 / 接続を確認

opencode mcp list

クライアント公式ドキュメント ↗

CursorHosted OAuthRemote MCP

01 / MCP Server を追加

~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "orbitmesh": {
      "url": "https://mcp.agent-deploy.ai/mcp"
    }
  }
}

02 / OrbitMesh を認証

cursor-agent mcp login orbitmesh

03 / 接続を確認

cursor-agent mcp list-tools orbitmesh

クライアント公式ドキュメント ↗

VS Code / GitHub CopilotHosted OAuthRemote MCP

01 / MCP Server を追加

Command Palette → MCP: Add Server → HTTP → https://mcp.agent-deploy.ai/mcp → orbitmesh → Global

02 / 設定ファイルで追加

{
  "servers": {
    "orbitmesh": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.agent-deploy.ai/mcp"
    }
  }
}

03 / OrbitMesh を認証

Chat → Configure Tools → orbitmesh → Start

クライアント公式ドキュメント ↗

Gemini CLIHosted OAuthRemote MCP

01 / MCP Server を追加

~/.gemini/settings.json

{
  "mcpServers": {
    "orbitmesh": {
      "httpUrl": "https://mcp.agent-deploy.ai/mcp",
      "oauth": { "enabled": true }
    }
  }
}

02 / OrbitMesh を認証

/mcp auth orbitmesh

03 / 接続を確認

gemini mcp list

クライアント公式ドキュメント ↗

Qoder CLIHosted OAuthAgent Skill

01 / MCP Server を追加

~/.qoder/settings.json

{
  "mcpServers": {
    "orbitmesh": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.agent-deploy.ai/mcp",
      "oauth": { "enabled": true }
    }
  }
}

02 / OrbitMesh を認証

qoder mcp auth orbitmesh

03 / 公開 Skill をインストール

curl -fsSL https://install.agent-deploy.ai/skill/orbitmesh-publish | sh -s -- --skills-dir "$HOME/.qoder/skills"

04 / 接続を確認

qoder mcp list

クライアント公式ドキュメント ↗

オフィス／汎用エージェント

ChatGPTHosted OAuthRemote MCP

01 / MCP Server を追加

ChatGPT web → Plugins → + → Add custom MCP server

02 / 設定ファイルで追加

Name: OrbitMesh
Server URL: https://mcp.agent-deploy.ai/mcp
Authentication: OAuth

03 / OrbitMesh を認証

Create as a plugin → review discovered tools → authorize OrbitMesh

04 / 接続を確認

Install the plugin → open a new Work chat → @OrbitMesh

クライアント公式ドキュメント ↗

WorkBuddyHosted OAuthMCP + Skill

01 / MCP Server を追加

mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "orbitmesh": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "https://mcp.agent-deploy.ai/mcp",
      "timeout": 30000
    }
  }
}

02 / OrbitMesh を認証

Connectors → OrbitMesh → Connect → authorize in browser

03 / 公開 Skill をインストール

Include skills/orbitmesh-publish in the connector package. Keep auth_mode unset to use the standard MCP OAuth flow.

クライアント公式ドキュメント ↗

豆包工作 / Doubao WorkHosted OAuthRemote MCP

01 / MCP Server を追加

Doubao Work デスクトップアプリ（豆包工作）で「插件·技能·伙伴 → 插件 → + 添加 → 新建自定义插件」を開きます。名前を OrbitMesh、転送方式を HTTP、認証方式を OAuth に設定し、下のサーバー URL を貼り付けます。

https://mcp.agent-deploy.ai/mcp

02 / OrbitMesh を認証

プラグインを保存して接続します。ブラウザーで開いた OrbitMesh のページでログインし、アクセスを許可する組織を 1 つ以上選んで認可した後、Doubao Work に戻ります。

03 / 接続を確認

プラグインを保存し、新しい作業タスクで @ またはプラグインメニューから OrbitMesh を選択します。下のプロンプトでアクセスとデプロイ候補を確認してから、ノードを選びます。

OrbitMesh で認可済みの組織と Static 対応のデプロイノードを一覧表示してください。候補を示し、デプロイ前に対象ノードを私に確認してください。

クライアント公式ドキュメント ↗

千问办公 / QwenWorkRemote MCPstdioAgent Skill

01 / MCP Server を追加

扩展 / Extensions → 连接器 / Connectors → + 添加 / Add → 粘贴 JSON 配置 / Paste JSON

02 / 設定ファイルで追加

{
  "mcpServers": {
    "orbitmesh": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://mcp.agent-deploy.ai/mcp"
    }
  }
}

03 / ローカル stdio の代替手段

curl -fsSL https://install.agent-deploy.ai/mcp | sh
# Windows PowerShell: irm https://install.agent-deploy.ai/mcp.ps1 | iex

{
  "mcpServers": {
    "orbitmesh": {
      "type": "stdio",
      "command": "orbitmesh-mcp",
      "env": {
        "ORBITMESH_TENANT_ID": "YOUR_ORGANIZATION_UUID",
        "ORBITMESH_API_TOKEN_FILE": "/absolute/private/token-file",
        "ORBITMESH_WORKSPACE": "/absolute/project/path"
      }
    }
  }
}

04 / 公開 Skill をインストール

curl -fsSL https://install.agent-deploy.ai/skill/orbitmesh-publish | sh -s -- --skills-dir "$HOME/.qwenworkcn/skills"

クライアント公式ドキュメント ↗

// 公開フロー

ローカルとホスト型エージェントで共通のワークフロー

どちらの転送方式も、同じ不変アーティファクト、Release、Deployment、準備状態モデルを使用します。

01検出

許可された組織と既存ノードを選択します。

02ビルド

静的ディレクトリを生成するか、Digest 固定の OCI イメージを選択するか、Worker モジュールをパッケージ化します。

03準備

コンテンツアドレス化された不変アーティファクトをアップロードまたはインポートします。

04デプロイ

Generation を確認するデプロイを送信し、必要に応じて公開アクセスを有効にします。

05監視

状態を確認し、制限付きログを読み、停止、開始、ロールバックを行います。

// よくある質問

MCP、Skill、認証

Hosted MCP と stdio のどちらを使うべきですか？

通常は OAuth で簡単に接続できる Hosted MCP を使います。ローカルビルドを直接パッケージ化する場合や、Hosted OAuth 非対応のクライアントでは stdio を使います。

Agent Skill は何をしますか？

Skill は OrbitMesh の公開手順とツールの順番をエージェントに教えます。認証情報は保存せず、MCP 認証の代わりにもなりません。

1 回の認証で複数組織を許可できますか？

はい。OAuth 同意画面で複数の組織を選択できます。OrbitMesh はリクエストごとに対象組織と現在の権限を再確認します。

ほかの MCP クライアントも接続できますか？

OAuth 2.1 と PKCE を備えた Streamable HTTP、またはローカル stdio に対応していれば通常利用できます。同じ MCP URL をクライアントの形式で設定してください。