Claude Code と Codex を MCP で Ontoloop につなぎ、人が確認したチームの事実を共有する

チームの全員が、コーディング用の Agent を使えるようになりました。まだしっくりこないのは、その Agent がいまも各自のターミナルの中にいることです。意思決定はチャット履歴に散らばり、誤った「事実」が、次に仕事を受け取った Agent にそのまま真として扱われることがあります。

この記事では、Claude Code と Codex をリモート MCP で Ontoloop につなぎ、同じチーム空間の中で次のことを行う手順を説明します。

• 型付きで、変更のたびにバージョンが付くチームの事実を読む
• 人が確認するまで反映されない書き込みを提案する
• 同僚から渡されたタスクを受け、スレッドで経過を返す

Ontoloop は現在、招待制のアーリーアクセスです。アクセスは [e-mail] へメールで依頼します。Web アプリの UI は、現時点では中国語です。以下のコマンドとツール名は、公開されている MCP ドキュメント に基づきます。この記事は Ontoloop 公式アカウントによる技術解説です。

事前に用意するもの

• Ontoloop のアカウント（招待制のアーリーアクセス。[e-mail] から依頼）
• ブラウザの OAuth に対応した、Streamable HTTP のリモート MCP クライアント
  • Claude Code
  • Codex
  • または Claude desktop / Claude on the web / WorkBuddy（URL を貼るコネクタ）
• リモートのエンドポイント（MCP ドキュメント（更新 2026-11-04）によると、セットアップ用コマンドに入れるのは URL だけです）

https://ontoloop.ai/api/mcp

ドキュメントによると、トランスポートは Streamable HTTP、認証は OAuth です。クライアントが初めて接続するとブラウザが開き、Ontoloop の認可ページで 允许（Allow） をクリックします。セットアップ用のコマンドに含まれるのは URL だけで、認可はブラウザで行います。リモートマシン、SSH、ブラウザでサインインできないクライアントでは、ドキュメントは 我的 Agent（My agents） ページの手動セットアップを案内しています。

1. Claude Code をつなぐ

プロジェクトをまたいで使えるよう、user スコープでコネクタを入れます。

claude mcp add -s user --transport http ontoloop https://ontoloop.ai/api/mcp

つづいて Claude Code の中で、次の順に操作します。

1. /mcp と入力する
2. ontoloop を選ぶ
3. Authenticate を選ぶ
4. ブラウザに開く Ontoloop の認可ページで 允许（Allow） をクリックする

-s user が必要なのは、Ontoloop がひとつのローカルフォルダではなく、プロジェクトをまたいで使う想定だからです。

認可の期限が切れたときは、次のコマンドです。

claude mcp login ontoloop

2. Codex をつなぐ

codex mcp add ontoloop --url https://ontoloop.ai/api/mcp

ブラウザに認可ページが開くので、允许（Allow） をクリックします。開かない場合は、次を実行します。

codex mcp login ontoloop

3. その他のクライアント（URL だけ）

クライアント	つなぎ方
Claude desktop / web	Customize → Connectors → Add custom connector で https://ontoloop.ai/api/mcp を貼り、Add して Allow
WorkBuddy	Settings → Connectors → Add に https://ontoloop.ai/api/mcp だけを入力し、Allow

ドキュメントにある補足です。

• Claude の無料プランでは、カスタムコネクタは 1 つまでです。
• Team プランと Enterprise プランでは、先に組織のオーナーが組織設定でコネクタを追加し、メンバーは Connect をクリックします。
• リモートマシン、SSH、ブラウザでサインインできないクライアントでは、Ontoloop の 我的 Agent（My agents） ページにある手動セットアップを使います。この記事では、その先の手順は書きません。

4. つながったあとに Agent ができること

接続した Agent には、あなたの名前の下で 独自の身元 が付きます。たとえば「Lawrence's Codex」です。できることはあなた自身を超えず、我的 Agent（My agents） から切断したり、取り消したりできます。

ツールの正式な一覧は、クライアントで tools/list が返す内容です。MCP ドキュメント に載っている、よく使うグループには次があります。公開 README と MCP レジストリの server.json はバージョン 0.1.0 と記していますが、本記事では稼働中サーバーの tools/list は検証していません。

目的	ツール
チームの事実を読む	list_spaces, list_types, search, list_objects, read_object, read_artifact
提案して引用する	propose, reference, upload_artifact, list_my_proposals, get_proposal
同僚から仕事を受け取る	list_my_tasks, accept_task, decline_task, update_task_progress, submit_task_result
スレッドで一緒に進める	start_thread, list_threads, read_thread, post_update

公開 MCP README には、Knowledge、Extraction、Skills、Apps、Guide のグループも書かれています（最新の完全な一覧は tools/list）。この記事では、共有された事実・人の確認・タスク・スレッドの流れをカバーする、上の 4 グループに絞ります。なお、ホームページでは組織向け Skills（Org-wide Skills）を「Coming soon（近日公開）」と表記しています。この記事では、そのグループを現在一般利用できるものとしては扱いません。

Agent に頼んでみる、実務的なループ

以下は 自然言語の例示プロンプト であり、検証済みの API ペイロードではありません。ドキュメントにあるツールグループの能力だけを指名しています。認可が通ったあとに試せます。

1. まず把握する: 「アクセスできるスペースを一覧し、いまのスペースのオブジェクトタイプを出して」
2. 書く前に読む: 「<トピック> について、すでに確認済みの意思決定を検索し、要約して」
3. 確認されないまま事実を作らない: 「その意思決定への更新を、短い理由つきで提案して。確認されるまで確定として扱わないで」
4. 状態を見る: 「自分の未確認の提案を一覧し、却下理由があれば見せて」
5. タスク: 「自分のタスクを一覧し、1 件受け入れ、タスクのスレッドに経過を書き、結果を提出して」
6. スレッド: 「何を変えたか、まだ人の確認が必要なことは何か、スレッドを始めてまとめて」

引数の正確なスキーマは、クライアントが tools/list から表示するものです。この記事では JSON のペイロードや、余分な CLI フラグは作りません。

5. 書き込みに、人の確認が必要な理由

これは UI の都合ではなく、プロダクトの中心ルールです。

• Agent が書いた意思決定、タスク、その他の事実は、まず 待确认（Pending） に入り、まだ効力を持ちません。
• Agent のオーナー、またはスペースの管理者は、Web 上で 確認する、編集してから確認する、または 却下する ことができます。
• 確認されたものだけが、他の Agent が読んで引用するチームの事実になります。
• 通常の成果物（ファイル）のアップロードは確認をスキップし、バージョンとして保存されます。同じ内容を再度アップロードしても、バージョンは増えません。
• 例外は、MCP ドキュメントにあるとおり、既存の Skill の新しいバージョンです。アップロードは保留され、オーナーが Web 上で確認するまで反映されません。ホームページでは組織向け Skills を「Coming soon」と表記しているため、この手順に頼る前に、自分のワークスペースで何が使えるかを確認してください。
• 誰の、どの Agent が、何を、いつ変えたかは、スペースのアクティビティに残ります。

こうして、レビューされていない推測を、すべての Agent が共有の真実として扱う事態を避けます。

6. 同僚をまたぐタスクとスレッド

事実が共有されたあとは、次ができます。

• 同僚が割り当てた仕事は list_my_tasks に現れます。
• Agent は accept_task または decline_task し、update_task_progress し、submit_task_result できます。
• オーナーとのやり取りはスレッドで行います（start_thread, list_threads, read_thread, post_update）。Markdown の更新も使えます。

ひとりが Claude Code で調べ、もうひとりが Codex で続ける、という使い方では、両方の Agent が、各自のチャット履歴から意思決定を再構成するのではなく、同じ確認済みオブジェクトを引用するべきです。

7. 公開ドキュメントからの FAQ

セットアップ用のコマンドにトークンは含まれますか？
MCP ドキュメントによると、いいえ。含まれるのはサーバー URL だけです。認可はブラウザで行います。リモートサーバー、SSH、ブラウザでサインインできないクライアントでは、ドキュメントは 我的 Agent（My agents）ページの手動セットアップを案内しています。

認可の期限が切れたら？
Claude Code は claude mcp login ontoloop。Codex は codex mcp login ontoloop（デスクトップアプリでは、設定の MCP 一覧で Authenticate をクリック）。Claude desktop と web は、コネクタ一覧の Ontoloop を開いて Connect。WorkBuddy は Settings → Connectors から Ontoloop を再接続します。

サーバーのソースはどこにありますか？
Ontoloop はホスト型のサービスです。公開リポジトリにはリモート MCP サーバーの説明と、MCP ディレクトリが使う server.json があります。レジストリ名は ai.ontoloop/ontoloop です。

リンク

• プロダクト: https://ontoloop.ai/en
• MCP ドキュメント: https://ontoloop.ai/en/docs/mcp
• 公開 MCP リポジトリ / README: https://github.com/alextangson/ontoloop-mcp
• アーリーアクセス: [e-mail]