ai-cli-mcp — MCP-сервер для Claude Code: запуск ИИ-CLI в фоне
MCP-сервер, через который агент запускает Claude, Codex, Gemini и другие CLI в фоновом процессе и продолжает работу, не дожидаясь ответа.
claude mcp add ai-cli-mcp -- npx -y ai-cli-mcpЧто делает ai-cli-mcp
Сервер даёт один инструмент run: ваш агент в Claude, Cursor или Codex отправляет туда задачу и имя модели, а внешний CLI выполняет её отдельным процессом с отслеживанием PID. Пока он считает, вызывающая модель может взяться за следующую задачу или запустить ещё одного агента. Инструмент wait дожидается завершения и возвращает разобранный результат, а в ответе приходит session_id — его передают в следующий запуск, чтобы не перечитывать тяжёлый контекст заново.
Модели выбираются по имени: Claude (sonnet, opus, haiku), Codex (gpt-5.3-codex, gpt-5.5), Gemini, Grok, OpenCode и Pi. Для Gemini используется Antigravity CLI agy, для Grok и Pi есть переменные GROK_CLI_NAME и PI_CLI_NAME, которые переопределяют имя или путь бинарника. Всё это требует локально установленных и настроенных CLI: без настроенного claude или opencode соответствующий запуск не пройдёт. Для Claude нужен пройденный claude doctor и один ручной запуск с одобрением --dangerously-skip-permissions.
Разрешения внешние CLI получают обходом подтверждений: Claude идёт с --dangerously-skip-permissions, Codex — с --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox. Это значит, что агент выполняет команды и правит файлы в рабочей папке без спроса. Запускайте такое в репозитории под git, а не там, где лежат чужие данные.
Какие задачи решает
- запустить несколько агентов параллельно на разных моделях
- дождаться результата фоновой задачи и забрать его целиком
- продолжить сессию по
session_id, не отправляя контекст заново - вызвать сторонний ИИ-CLI из Cursor или Codex
- разнести задачу на refactoring и тесты между разными моделями
Примеры запросов агенту
- Запусти через
runрефакторингsrc/backendна моделиsonnet, потомwaitи покажи результат - Прочитай все файлы в
src/черезrunсopus, верниsession_id, затем запусти две задачи наgpt-5.3-codexс этим идентификатором - Запусти обзор проекта через
runсgemini-3.1-pro-highв папке--cwd ./project
Как установить ai-cli-mcp
Командой платформы
claude mcp add ai-cli-mcp -- npx -y ai-cli-mcpКомандой платформы
codex mcp add ai-cli-mcp -- npx -y ai-cli-mcpФайл настроек
{
"mcpServers": {
"ai-cli-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ai-cli-mcp"
]
}
}
}Файл настроек
{
"servers": {
"ai-cli-mcp": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"ai-cli-mcp"
]
}
}
}Командой платформы
gemini mcp add ai-cli-mcp npx -y ai-cli-mcpПо шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о ai-cli-mcp
Как установить ai-cli-mcp в Claude Code?
Выполните claude mcp add ai-cli-mcp -- npx -y ai-cli-mcp. После этого перезапустите сессию, чтобы сервер поднялся.
Что делает ai-cli-mcp?
Запускает внешние ИИ-CLI (Claude, Codex, Gemini, OpenCode, Grok, Pi) по запросу вашего агента в фоновом процессе, отслеживает PID и возвращает структурированный ответ.
Что нужно, чтобы сервер заработал?
Локально установленные и настроенные CLI, которые вы собираетесь вызывать. Для Claude достаточно пройденного claude doctor и одного ручного запуска с одобрением --dangerously-skip-permissions; остальные CLI опциональны.
