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複数 AI エージェントの MCP サーバーの設定を一元管理する「mmcp」の紹介

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Model Context Protocol
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複数の AI エージェントごとに毎回 MCP サーバーの設定をするのって面倒ですよね。設定忘れも頻繁にあります。
Codex CLI に至っては設定ファイルが TOML 形式なので、他の AI エージェントの JSON 形式の設定からコピペするのも一手間かかります。

Codex CLI の設定ファイル
# こんな感じ
[mcp_servers.everything]
command = "npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-everything@latest"]

[mcp_servers.context7]
command = "npx"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp@latest"]

というわけで、複数の AI エージェントの MCP サーバーの設定を一元管理できる mmcp を作ったので紹介します。

https://www.npmjs.com/package/mmcp
https://github.com/koki-develop/mmcp

インストール

npm でインストール可能です。

$ npm install -g mmcp

使い方

1. MCP サーバーを追加する

mmcp add コマンドで MCP サーバーを追加できます。

$ mmcp add [--env KEY=VALUE ...] [--config <path>] [--force] -- <name> <command> [args...]

# 例
$ mmcp add -- context7 npx -y @upstash/context7-mcp@latest
$ mmcp add -- everything npx -y @modelcontextprotocol/server-everything@latest

追加した MCP サーバーは mmcp list コマンドで確認できます。

$ mmcp list
出力例
context7: npx -y @upstash/context7-mcp@latest
everything: npx -y @modelcontextprotocol/server-everything@latest

2. 適用対象の AI エージェントを追加する

mmcp agents add コマンドで適用対象の AI エージェントを追加できます。

$ mmcp agents add [--config <path>] <name...>

# 例
$ mmcp agents add claude-code
# 複数指定も可能
$ mmcp agents add codex-cli gemini-cli

追加した AI エージェントは mmcp agents list コマンドで確認できます。

$ mmcp agents list
出力例
claude-code
codex-cli
gemini-cli

3. 適用する

mmcp apply コマンドで MCP サーバーの設定を各 AI エージェントに適用できます。

$ mmcp apply
出力例
✔ Applied config: claude-code
✔ Applied config: codex-cli
✔ Applied config: gemini-cli
Claude Code
$ claude mcp list
Checking MCP server health...

context7: npx -y @upstash/context7-mcp@latest - ✓ Connected
everything: npx -y @modelcontextprotocol/server-everything@latest - ✓ Connected
~/.claude.json
{
  // ...
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@upstash/context7-mcp@latest"
      ],
      "env": {}
    },
    "everything": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-everything@latest"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}
Codex CLI
$ codex

/mcp

🔌  MCP Tools

  • Server: context7
    • Command: npx -y @upstash/context7-mcp@latest
    • Tools: get-library-docs, resolve-library-id

  • Server: everything
    • Command: npx -y @modelcontextprotocol/server-everything@latest
    • Tools: add, annotatedMessage, echo, getResourceLinks, getResourceReference,
getTinyImage, longRunningOperation, printEnv, sampleLLM, startElicitation,
structuredContent
~/.codex/config.toml
# ...

[mcp_servers.everything]
command = "npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-everything@latest"]

[mcp_servers.context7]
command = "npx"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp@latest"]
Gemini CLI
$ gemini mcp list
Configured MCP servers:

✓ context7: npx -y @upstash/context7-mcp@latest (stdio) - Connected
✓ everything: npx -y @modelcontextprotocol/server-everything@latest (stdio) - Connected
~/.gemini/settings.json
{
  // ...
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@upstash/context7-mcp@latest"
      ],
      "env": {}
    },
    "everything": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-everything@latest"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

設定ファイル

mmcp の設定ファイルは ~/.mmcp.json に保存されます。
必要に応じて直接編集も可能です。

~/.mmcp.json
{
  "agents": [
    "claude-code",
    "codex-cli",
    "gemini-cli"
  ],
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@upstash/context7-mcp@latest"
      ],
      "env": {}
    },
    "everything": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-everything@latest"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

対応している AI エージェント

v0.3.1 時点で対応している AI エージェントは以下の通りです。

エージェント id 設定ファイルのパス
Claude Code claude-code ~/.claude.json
Claude Desktop claude-desktop macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
Codex CLI codex-cli ~/.codex/config.toml
Cursor cursor ~/.cursor/mcp.json
Gemini CLI gemini-cli ~/.gemini/settings.json

仕組み

基本的には .mmcp.json の内容を各 AI エージェントの設定ファイル内の MCP サーバー設定部分にマージしているだけです。

Codex CLI の TOML 形式の設定ファイルの更新には @shopify/toml-patch を使っています。
コメントを保持したまま更新できるので便利です。

https://www.npmjs.com/package/@shopify/toml-patch

使用例
import { updateTomlValues } from "@shopify/toml-patch";

export const sampleToml = `
# This is a sample TOML file
title = "TOML Example"

[owner]
name = "Test User"

[database]
server = "192.168.1.1"
ports = [ 8001, 8001, 8002 ] # Comment after array
`;

const output = updateTomlValues(sampleToml, [
  [["owner", "dotted", "notation"], 123.5],
  [["database", "server"], "changed"],
  [["top_level"], true],
  [
    ["database", "backup_ports"],
    [8003, 8004],
  ],
]);
console.log(output);
// => # This is a sample TOML file
//    title = "TOML Example"
//    top_level = true
//
//    [owner]
//    name = "Test User"
//    dotted.notation = 123.5
//
//    [database]
//    server = "changed"
//    ports = [ 8001, 8001, 8002 ] # Comment after array
//    backup_ports = [8003, 8004]

まとめ

既存の類似ツールはありそうですが、せっかくなので自作しました。
8 割くらいは Codex CLI に実装してもらいました。便利。

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