MCPでつなぐ、人とAIエージェントのタスク管理

会話の記憶に、仕事の状態を任せない

AIに修正を頼んだあと、別のチャットで再開すると「どこまで進んだか」「何を確認すれば完了か」を説明し直すことがあります。人のタスク一覧とAIの会話が別々では、実装済みなのか、レビュー待ちなのかも追いにくくなります。

Guilduoでは、仕事をQuestとして保存し、MCP経由で外部のAIクライアントから読み書きします。人はGuilduo / Relay Forgeで同じQuestを確認できます。目的、完了条件、次の行動、担当、Handoffの状態を共有すると、再開時に読むべき情報を会話の外へ残せます。

共有するのは作業データです。モデルの会話履歴、IDEの開いているファイル、実行中のプロセスが移るわけではありません。Agent登録はモデルを起動せず、Questの予定日やreadyも自動実行の開始を意味しません。

接続から再開まで、保存状態を確かめて進める

1. 小さなQuestを用意する。目的、完了条件、次の行動を具体化します。日付未定ならBacklogへ。予定、担当、作業の完了は別の状態として扱います。
2. 接続と権限を確認する。対応クライアントからhttps://mcp.guilduo.com/mcpへOAuthで接続し、Web AppのConnectionsで登録済みAgentとリンクします。get_current_agent_contextでAgentとeffectiveExecutionScopesを確認します。実行権限はOAuthの許可とAgent側の許可の共通部分です。
3. 担当をプレビューする。get_questで対象と最新のupdatedAtを読み、assign_quest_to_agentをdryRun: trueで確認します。任された範囲内で、最新値をexpectedUpdatedAtへ渡し、dryRun: falseで保存します。
4. 外部で作業して結果を返す。実際の修正やテストはCodexやClaudeの作業環境で行います。Handoffをworking、結果を確認してもらう段階でreview_requiredへ。transition_quest_handoffを先にプレビューし、保存時は読み取った状態をexpectedStateに指定します。
5. 新しいセッションで読み直す。接続先とAgentの権限を確認し、list_questsで対象を探してget_questで詳細を読みます。完了条件、担当、結果、残る確認を照合し、外部のファイルや成果物も確認して再開します。

一般の更新も、対象と変更内容を先に確認してから保存し、読み直して反映を確かめます。ただし、すべてのツールがプレビューに対応するわけではありません。create_questやupdate_questへ独自にdryRunを足してもプレビューにはならないため、実際の入力スキーマに従ってください。競合時は最新状態を読み、変更案を見直します。

例：スマホで使えるメニューへ修正する

以下は手順を説明するための架空のタスク例です。実際の利用者データ、実行結果、品質保証を示すものではありません。

接続済みのAIへの依頼は、例えば次のように書けます。

Guilduoの「スマホのメニューを修正する」を読んで、完了条件と担当を確認してください。担当割り当てを先にプレビューし、許可した範囲で保存して修正してください。390px幅とキーボード操作を確認し、結果と残る実機確認をレビュー待ちとして返してください。

実機での押しやすさなど、人の判断が必要なら、担当の登録済みAgentがrequest_human_reviewで確認用の別Questを作ります。確認場所、操作、回答してほしい内容を具体化し、プレビュー後に最新のexpectedUpdatedAtで保存します。人がWeb Appでテキスト回答を保存したら、Agentはlist_human_requestsでその回答を読んで修正または受け入れへ進みます。

人のレビュー回答、Handoffの承認、元Questの完了は別の操作です。確認用Questへの回答だけでは、元の修正作業は完了しません。Handoffは担当間の受け渡し状態を表し、acceptedでも元Questの完了条件を確認する必要があります。詳しくはAIエージェントとの仕事の受け渡しへ。

向いている仕事と、別に用意するもの

向いているのは、UI修正、文章の確認、調査結果のレビューなど、目的と完了条件を書ける仕事です。AIの作業結果に人の判断を戻す場合や、複数セッションで保存済み状態を確認したい場合に使えます。

モデルのホスティング、IDE操作、テスト実行、時刻指定によるAgentの自動起動は、ここで説明するQuest管理の役割に含まれません。外部のTo Doサービスとのネイティブ同期も、この手順の前提にはできません。必要な実行環境と、その利用権限を接続元で用意してください。

読み取りできても書き込みできるとは限りません。必要なquests:readやquests:writeをOAuthとAgentの両側で確認します。タスクには必要な情報だけを残し、トークンや認証情報を貼らないでください。成果物リンクの閲覧権限も別に確認します。

最初は1件のQuestと読み取り確認から

Guilduo / Relay Forgeへログインし、Questガイドで小さな仕事を作り、MCP接続ガイドに沿って接続します。クライアント別の操作はCodexまたはClaudeを参照してください。

同じQuestを読めたら、Agentの登録・担当割り当てと権限ガイドを確認し、1件だけプレビューして保存します。接続、読み取り、書き込み、外部での作業、レビューを順に確かめれば、問題が起きた段階を切り分けられます。

公開資料と内容確認日

内容確認日：2026年10月6日。公開済みソースのリビジョン 42caab0fa1f396f15e4e1277f6e36dda1ac9bd04 を根拠に編集しています。

• public-docs/content.json：quests、mcp-connection、codex、claude、agents、permissions、human-relay、faqの記事。作業手順と実行環境の境界。
• api/mcp-tools.json：Questの読み書き、Agent context、担当割り当て、Handoff遷移、人への確認依頼の公開入力契約。

操作の詳細はGuilduo Docsで確認できます。利用するクライアントのRemote MCP・OAuth対応も確認してください。