MCP 서버 (stdio, TypeScript)는 multica] CLI를 감싸는 것은 LLM 채팅이 Multica를 직접 구동할 수 있습니다. 문제점을 열고, 에이전트를 할당하고, 진행 상황을 따라 체인 워크플로우를 따릅니다.

왜 이 존재

Multica CLI는 주요 도구입니다. 이 MCP 커버, 더 많은 것을 다루고, 대부분의 워크플로우에 맞는 것입니다. 아무것도 여기에 그것을 대체하지 않습니다.

이 MCP는 1개의 특정한 상황을 위해 입니다:

Claude Desktop (regular chat)은 뇌하수체 및 아키텍처 토론을위한 최고의 환경이지만 Multica 문제를 열 수있을 필요, 에이전트를 할당, 진행 상황을 따르고, 대화에서 직접 체인 순차적 워크플로우를 따라 터미널로 전환하지 않고. 왜 나는이 MCP를 구축.

LLM 채팅 (Claude Desktop, Codex Desktop 또는 MCP-capable client)에서 생각 시간을 보내는 경우 채팅 자체가 Multica에 이야기 할 수 있습니다. 터미널에 살고 있다면 CLI를 사용하세요.

콘크리트 사용 사례

• 채팅에서 뇌 폭풍, 다음 대화를 떠나지 않고 Multica 에이전트에 콘크리트 조각을 손
• 채팅에서 스프린트 계획 실행 : 초안 문제, 우선 순위, 할당 에이전트, 큐 후속

multica-mcp

An MCP server (stdio, TypeScript) that wraps the multica CLI so an LLM chat can drive Multica directly: open issues, assign agents, follow progress, chain workflows.

Why this exists

The Multica CLI is the main tool. It covers everything this MCP covers, plus more, and it is the right fit for most workflows. Nothing here is meant to replace it.

This MCP is for one specific situation:

I find Claude Desktop (regular chat) is the best environment for brainstorming and architecture discussions, but I needed it to be able to open Multica issues, assign agents, follow progress, and chain sequential workflows directly from the conversation, without switching to a terminal. That is why I built this MCP.

If you spend your thinking time in an LLM chat (Claude Desktop, Codex Desktop, or any MCP-capable client), this lets the chat itself talk to Multica. If you live in the terminal, keep using the CLI.

Concrete use cases

• Brainstorm in chat, then hand off concrete pieces to Multica agents without leaving the conversation
• Run a sprint planning from the chat: draft issues, set priorities, assign agents, queue follow-ups
• Review agent results from chat: pull run messages, read comments, comment back, re-open or re-assign

Requirements

• multica installed on PATH and authenticated
• Multica daemon running
• Node.js 20+
• pnpm

Build

cd /path/to/multica-mcp && pnpm install && pnpm build

The bundle is emitted at dist/server.js.

Run

cd /path/to/multica-mcp && pnpm start

Logs

Tool calls are logged as JSONL with timestamp, tool, params, duration_ms, success, and error when relevant. The log file is resolved in this order:

1. MULTICA_MCP_LOG_PATH environment variable (absolute path)
2. $XDG_STATE_HOME/multica-mcp/calls.log
3. ~/.local/state/multica-mcp/calls.log

Configuration

When MULTICA_APP_URL is unset, the server reads multica config show and, if nothing matches, returns a null URL (no localhost fallback).

Tools

multica_list_agents

Returns [{ id, name, provider, model_hint, description }].

{}

multica_list_projects

Returns [{ id, name, description, issue_count }].

{}

multica_create_project

Returns { id, name, url }.

{
  "name": "Onboarding revamp",
  "description": "Agent coordination project for the onboarding revamp."
}

multica_create_issue

Returns { id, short_id, title, status, assignee, url }.

{
  "title": "Add a login flow",