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AI コーディングツール対応表

Multica は 12 個の AI コーディングツールをサポートしています。すべて同じインターフェースを実装していますが、機能の詳細は大きく異なります。

Multica は 12 個の AI コーディングツールを標準でサポートしています。これらはすべて同じインターフェース（キューへの投入、ディスパッチ、実行、結果の返却）を実装しているため、同じ Multica ボードからどれでも動かすことができます。しかし機能の詳細は大きく異なります: セッション再開が実際に動作するか、MCP をサポートするか、スキルファイルがどこに置かれるか、モデルをどう選択するか。このページがその完全な対応表です。

エージェントを作成するときにツールを選ぶ際のガイダンスは、エージェントの作成と構成を参照してください。

機能対応マトリクス

ツールベンダーセッション再開MCPスキル注入パスモデル選択
AntigravityGoogle✅ (--conversation <id>)❌.agents/skills/動的探索（agy models）
Claude CodeAnthropic✅✅.claude/skills/静的 + flag
CodexOpenAI⚠️ コードは存在するが到達不可✅$CODEX_HOME/skills/静的
CopilotGitHub✅❌.github/skills/静的（アカウントの権限で決定）
CursorAnysphere⚠️ コードは存在するが使用不可✅.cursor/skills/動的探索
GeminiGoogle❌❌.agent_context/skills/静的
HermesNous Research✅✅.agent_context/skills/（フォールバック）動的探索
KimiMoonshot✅✅.kimi/skills/動的探索
Kiro CLIAmazon✅✅.kiro/skills/動的探索
OpenCodeSST✅✅.opencode/skills/動的探索 + variant
OpenClawオープンソース✅✅.agent_context/skills/（フォールバック）エージェントにバインドされ、タスクごとに切り替え不可
PiInflection AI✅（セッションがファイルパス）❌.pi/skills/動的探索

各ツールの用途

Antigravity

Google が提供します。CLI バイナリ名は agy です。Google の Antigravity サービスと連携し、Gemini ベースのデフォルトモデルが付属しています。セッション再開が動作します — --conversation <id> を通じて行われ、stdout が構造化されたイベントストリームではなくプレーンテキストであるため、デーモンが CLI のログファイルから conversation UUID をキャプチャします。モデル選択が動作します — --model flag（agy 1.0.6 で追加）を通じて行われ、デーモンが agy models でカタログを列挙し、選択された値をそのまま渡します。これらは provider/model slug ではなく Claude Opus 4.6 (Thinking) のような人間が読める表示名である点に注意してください。また agy は認識できない値を渡すと黙って空実行するため、手入力ではなく検出されたリストから選ぶことをおすすめします。スキルは .agents/skills/ に配置されます（CLI が Gemini CLI のワークスペーススキルレイアウトをそのまま継承します — Antigravity 移行ドキュメントを参照）。

Claude Code

Anthropic が提供します。新規ユーザーにとって第一の選択肢であり、最も完成度の高い機能セットを備えています: セッション再開が実際に動作し、MCP 構成を読み取り、--max-turns や --append-system-prompt のような細かな調整 flag をサポートします。Anthropic API キーが必要です。

Codex

OpenAI が提供します。JSON-RPC 2.0 を使用し、ステートフルな能力がより強く、よりきめ細かい承認メカニズム（exec_command および patch_apply に対する手動承認）を備えています。MCP 構成はタスクごとの $CODEX_HOME/config.toml に書き込まれます。セッション再開のコードは存在しますが、現在は到達できません — 再開が必要なら、Claude Code または ACP 系のいずれかを選んでください。

Copilot

GitHub が提供します。モデルルーティングは GitHub アカウントの権限を経由します — ツールが直接モデルを選択するのではなく、GitHub がどのモデルを提供するかを決定します。.github/skills/ にスキルを置くのは GitHub CLI のネイティブな探索メカニズムです。

Cursor

Anysphere が提供し、Cursor エディターに対応する CLI です。セッション再開のコードは存在しますが、実際には動作しません — Cursor CLI のイベントストリームがセッション ID を返さないため、渡す再開値は常に無効です。再開が必要なら、別のものを選んでください。MCP 構成はタスクワークスペースの .cursor/mcp.json に書き込まれ、Cursor のプロジェクト approval ファイルはタスクごとの CURSOR_DATA_DIR 配下に置かれるため、管理対象 MCP server はユーザーのグローバル Cursor approvals に依存しません。

Gemini

Google が提供し、Gemini 2.5 および 3 シリーズをサポートします。セッション再開も MCP もサポートしません — 長いコンテキストの記憶が不要なワンショットタスクに適しています。

Hermes

Nous Research が提供します。ACP プロトコルを使用します（Kimi とトランスポート層を共有します）。セッション再開が動作し、MCP 構成は ACP mcpServers として渡されます。しかしスキル注入パスは専用のものではなく汎用のフォールバック（.agent_context/skills/）です — Hermes CLI 自体がこのパスを読み取らない場合、スキルが適用されないことがあります。テストで確認してください。

Kimi

Moonshot が提供し、中国市場を対象としています。Hermes と ACP プロトコルを共有し、MCP 構成も ACP mcpServers として渡されますが、スキルパス .kimi/skills/ は Kimi CLI のネイティブな探索メカニズムであり、Hermes のフォールバックとは異なります。

Kiro CLI

Amazon が提供します。kiro-cli acp を通じて stdio 上で ACP を使用します。セッション再開は ACP session/load で動作し、MCP 構成は ACP mcpServers として渡され、モデル選択は session/set_model で動作し、スキルはプロジェクトレベルのネイティブ探索のために .kiro/skills/ にコピーされます。

OpenCode

SST が提供するオープンソースです。利用可能なモデルと model variant を動的に探索します（CLI の構成ファイルをスキャン）。セッション再開が動作し、エージェントの mcp_config フィールドを消費します。Multica は OPENCODE_CONFIG_CONTENT 環境変数でインライン注入するため、エージェントの MCP server はタスク workdir の opencode.json（エージェントまたはユーザーが所有するファイル）を書き換えずに OpenCode に届きます。モデルが variant を公開している場合、Multica はそれをエージェントの thinking selector として表示し、選択値を opencode run --variant で OpenCode に渡します。自分のモデルカタログをカスタマイズしたい、いじるのが好きなユーザーに適しています。

OpenClaw

オープンソースプロジェクトであり、CLI エージェントオーケストレーターです。MCP 構成は Multica のタスクごとの config wrapper 経由で書き込まれます。モデルはエージェント層にバインドされます（openclaw agents add --model） — タスクごとに上書きできません。構成は厳格に制御されます: ユーザーは --model や --system-prompt を渡せず、エージェント登録時の構成が決定します。

Pi

Inflection AI が提供し、ミニマルです。セッション再開の方式が独特です — セッション ID が文字列 ID ではなく、ディスク上のファイルパス（~/.pi/...）です。他のツールでは再開 id は CLI が返す文字列ですが、Pi では再開 id はセッションファイルそのものです。

セッション再開: 実際にサポートするツール

セッション再開のメカニズムはタスクで扱います。以下はツールごとの正確な現在の状態です。

状態ツール意味
✅ 実際に動作Antigravity, Claude Code, Copilot, Hermes, Kimi, Kiro CLI, OpenCode, OpenClaw, Pi再開 id を渡すと以前のコンテキストから続行します
⚠️ コードは存在するが到達不可Codex, Cursorコードに再開パスがありますが、実際には到達しません（Codex は静かにフォールバックし、Cursor はセッション id を返しません） — 未サポートとみなしてください
❌ なしGeminiCLI に再開メカニズムがありません

意思決定のために: ワークフローでエージェントがタスク間でコンテキストを保持する必要がある場合（失敗時のリトライ、手動の再実行、対話的な反復）、✅ の行にあるツールだけを選んでください。

MCP 構成: ツールごとの対応

12 個のツールのうち、mcp_config を実際に消費するのは 8 個です: Claude Code、Codex、Cursor、Hermes、Kimi、Kiro CLI、OpenCode、OpenClaw。残りの 4 個はこのフィールドを受け取りますが、無視します — エラーも警告もなく、構成はただ効果を発揮しません。

接続方式はツールごとに異なります: Claude Code は --mcp-config と --strict-mcp-config で受け取り、Codex は daemon 管理の mcp_servers ブロックをタスクごとの $CODEX_HOME/config.toml に書き込み、Cursor は .cursor/mcp.json とタスクごとの CURSOR_DATA_DIR 配下のプロジェクト approval を書き込みます。Hermes、Kimi、Kiro CLI は ACP mcpServers で受け取ります。OpenCode は OPENCODE_CONFIG_CONTENT 環境変数でインライン構成を受け取り、OpenClaw は Multica のタスクごとの config wrapper 経由で mcp.servers を受け取ります。OpenCode の経路はプロジェクトの opencode.json を書き換えません。

エージェント構成で mcp_config を設定しても、MCP 列に ✅ がないツールを選んだ場合、MCP サーバーはそのエージェントに何の効果も及ぼしません。MCP 連携はツールごとに実装されています。

スキルファイルが置かれる場所

各ツールはそれぞれ独自のスキル探索パスを使用します。タスクが実行される前に、Multica デーモンがワークスペースのスキルファイルを対応するパスにコピーします。

ツールパスネイティブ探索か
Claude Code.claude/skills/✅ ネイティブ
Codex$CODEX_HOME/skills/✅ ネイティブ
Copilot.github/skills/✅ ネイティブ
Cursor.cursor/skills/✅ ネイティブ
Kimi.kimi/skills/✅ ネイティブ
Kiro CLI.kiro/skills/✅ ネイティブ
OpenCode.opencode/skills/✅ ネイティブ
Pi.pi/skills/✅ ネイティブ
Antigravity.agents/skills/✅ ネイティブ（Gemini CLI のワークスペースレイアウトを継承 — Antigravity ドキュメントを参照）
Gemini.agent_context/skills/⚠️ 汎用フォールバック
Hermes.agent_context/skills/⚠️ 汎用フォールバック
OpenClaw.agent_context/skills/⚠️ 汎用フォールバック

フォールバックパスを使うツールが実際にこのディレクトリを読み取るかどうかは、そのツール自体のドキュメントによって異なり、保証されません。Gemini / Hermes / OpenClaw でスキルが適用されない場合は、まずこの点を確認してください。

スキルの作成と使用については、スキルを参照してください。

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タスク

すべてのエージェント実行の作業単位であり、明確なステートマシン、タイムアウト、リトライルールを備えています。

エージェントにイシューを割り当てる

イシューをエージェントに渡すと、作業が終わるまで公式の担当者として引き継ぎます — 完全なコンテキストを持ち、イシューのステータスやフィールドを変更できます。

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