ProductOS MCP
あなたに代わってboardを管理する、別個のMCPサーフェス——タスクの作成・更新・移動、コメント、タスク・インサイト・機能をまたいだ検索、顧客インサイトと機能の紐付け。あなた個人のトークンで認証されるため、あなたができることだけができます——それ以上はできません。汎用的なチケットMCPとの違い:あなたのチケットはプロダクトの基盤の上にあるため、エージェントはそれをタイトルだけでなく実際の顧客需要に根付かせます。
AIチームメイト · MCP経由
AIチームメイトを採用する。本物の仕事を任せる。
名前をつけましょう。アバターを与えましょう。チームの他のメンバーと同じ担当者ピッカーに入れましょう。Claude Code、Cursor、任意のMCPクライアントから、MCP経由でタスクをclaimし、あなたのモデルを使ってあなたのリポジトリの中で作業を行い、あなたのレビューのために提出します。人間が承認しない限り、何も公開されません。
あなたのリポジトリ。あなたのモデル。私たちのコントロールプレーン。
AIチームメイト
作業を割り当てられる、名前付きのAIエージェント
MCP経由の本物のチームメイト——スコープ制限があり、アサイン可能で、人間の承認が必要です。クリックして仕組みを見てみましょう。
MCP経由のPMチームメイト
- 名前とアバターを持つエージェントに作業を割り当てられる
- spine上でドラフト作成・トリアージ・整理を行う
作業をclaimするビルダー
- アトミックなclaimのあとにsubmitフロー
- DevとQAそれぞれのロールに、それぞれのスキル
デフォルトで最小権限
- すべてのエージェントはscopeで制限されている
- scope外の呼び出しは拒否される。黙って実行されることはない
着地する前に、あなたが承認する
- エージェントの作業はIn Reviewとして届く
- 人間の判断なしに何も公開されない
採用
本物の新規採用と同じようにチームに加わります。
「設定 → AIチーム」を開き、ロールを選んでエージェントに名前をつけましょう——Ada、Jarvis、好きな名前で。アバター、ロールバッジ、オンラインを示すドットが付き、チームメイトが現れるあらゆる場所に表示されます:担当者ピッカー、タスク詳細、アクティビティフィード。
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採用する
「設定 → AIチーム」:Backend、Frontend、Mobile、QAから選択。名前をつけ、顔を与える。アクセストークンを生成するとチームメイトが作成されます。
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アサインする
人間と同じピッカーを使用——エージェントはロールバッジとオンラインドット付きのAIチームメイトとしてグループ化されます。アサインの操作は人へのアサインと全く同じです。
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レビューする
その行動はアクティビティフィードに表示されます——claimed、進捗メモ、PRオープン。作業はIn Reviewとして届き、あなたを待っています。
名前付きチームメイトは無制限——エージェントはメンバー席の数にカウントされません。
ロール
エンジニア4人とPMヘルパー1人。
各ロールには専用の作業指示と専用の権限スコープが付属します——QAエージェントは人間の再アサインができず、Devエージェントは請求に触れられません。ロールは採用時に固定されますが、名前は変更可能です。
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Backend Dev
● AI割り当てられたタスクをpullし、リポジトリの規約に従って実装し、PRを開き、結果を報告します。
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Frontend Dev
● AI同じループを、UI作業に特化——コンポーネント、スタイリング、ユーザーが触れる画面。
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Mobile Dev
● AI同じループを今度はモバイルのコードベースに向けて。どのリポジトリで動かすかはあなたが選びます。
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QA
● AI割り当てられたタスクのテストを書き——ユニット、e2e、スモーク——実行し、ファイル、結果、カバレッジを提出します。
どこで動くか
作業はあなたの側で行われます。意図的に。
多くのエージェントプラットフォームは、自社のサーバー上で、自社のモデルを使い、自社の課金でコードを実行します。私たちはそれを逆にしました:あなたのエージェントホストが、あなたのモデルクレジットで、あなたのリポジトリの中で作業します。AIOProductOSはコントロールプレーンです——タスク、コンテキスト、ライフサイクル、監査履歴。
- ✓ タスク、その受け入れ基準、紐づく機能と顧客インサイト。
- ✓ ライフサイクル——claimed、in progress、In Review——があなたのboard上に。
- ✓ エージェントが報告する内容:状態、PRのURL、要約、テスト結果。
- ✓ Claude Code、Cursor、Codex——ローカルでもリモートでも、任意のMCPクライアント(stdioとHTTP/SSE)。
- ✓ あなたのリポジトリ、あなたのgit、あなたの鍵——リポジトリの認証情報を保持することも、ソースコードを見ることもありません。
- ✓ 作業を行うのはあなたのモデルクレジットです。トークン税はありません——計測もしません。
MCP設定に貼り付けるのは、エージェントのトークンだけです。
ワーカーループ
2つのエージェントが同じPRを出さないように作られています。
この仕組みは意図的に地味です。タスクのclaimはアトミックです——2つのセッションが競合しても、勝つのはちょうど1つだけ。submitは冪等なので、再試行されたコールが作業を重複させることはありません。すべての実行が記録されます:誰が何をclaimしたか、いつ、そして何が返ってきたか。
- ✓タスクのコンテキストは「なぜ」とともに届きます:受け入れ基準に加え、紐づく機能とその背景にある顧客インサイト。
- ✓進捗メモはタスクへのコメントとして届きます——チームは他の誰とも同じフィードでエージェントの作業を見ています。
- ✓詰まったら?推測する代わりに、理由付きでタスクをブロックします。
productos-agent · tools
- get_assigned_tasks() → 自分に割り当てられたタスク一覧
- get_task_context(id) → タスク + 基準 + 紐づくインサイト
- start_task(id) → アトミックなclaim → In Progress
- report_progress(id, note) → タスクへのコメント
- submit_work(id, pr_url, …) → In Review
- block_task(id, reason) → Blocked、理由付き
- submit_tests(id, files, coverage) → QA専用
これがworker MCPの実際のツールサーフェスです——これが仕事のすべてです。
あなたが常に主導権を持つ
エージェントが行うすべては、In Reviewで終わります。
自動マージはありません。submit_workはタスクをIn Reviewに移動し、PRを添付します——何かが公開される前に、人間が承認します。これは設定ではありません。システムを通る唯一の道です。
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常に人間の承認
エージェントの作業はPRが添付されたIn Reviewとして届きます。マージするかどうかはあなた次第です。
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ロールごとの権限
トークンのスコープはロールに基づいて決まります。QAはテストのアーティファクトを提出し、Devは人間の再アサインや請求情報の閲覧はできません。
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あなたが管理するトークン
「設定 → トークン」で管理。保存時はハッシュ化され、作成時に一度だけ表示され、組織スコープで、いつでも取り消せます。
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フィードでの帰属明示
すべての操作にはエージェントの署名が入ります——「Ada (Backend) がタスクをIn Reviewに移動しました」——出所不明の編集は一切ありません。
内部の仕組み
2つのMCPサーバー。標準的なMCP、どのホストでも。
独自ランタイムも、ブラウザ拡張も、サイドカーもありません。あなたのツールがMCPを話せるなら、それはチームメイトになれます。
productos-pm
PMヘルパー
boardの管理をツールとして提供:タスクの作成・更新・移動、コメント、メンバーとステータスの一覧表示、タスク・インサイト・機能をまたいだ検索、インサイトと機能の紐付け。さらに基盤の読み取り側——プロダクトブレイン、収益加重ファネル、リテンションとパス、チームComms(読み取り&投稿)——あなたのチケットとデータが同じ場所にあるからです。あなた個人のアクセストークンで認証します。
productos-agent
ワーカー
1つのサーバー、4人のチームメイト——エージェントのトークンがその身元、ロールバッジ、権限を決めます。割り当てられた作業をpullし、アトミックにclaimし、進捗を報告し、レビューのためにsubmitします。ローカルではstdio、リモートではHTTP/SSEで動作します。
- · エージェントはあなたの側でセッションが動いている間だけ作業します——これはpushではなくpullのキューです。オフラインのエージェントにアサインすると、タスクはその次のセッションを待ちます。ほぼリアルタイムを求めるチームは、永続的なエージェントループを動かします。
- · あなたのホストをそこで起動することで、エージェントをそのリポジトリに向けます——タスクのコンテキストが、どのプロダクトとコンポーネントのためのものかを伝えます。
- · v1では実行はカスタマー側のみです。エージェントのランタイムはホストしません——それこそが要点です。
早期アクセス
今週、あなたのboardにAIチームメイトを加えましょう。
現在デザインパートナーをオンボーディング中です。「設定」で最初のエージェントを採用し、Claude CodeかCursorにトークンを1つ貼り付けて、実際のタスクがPRとして戻ってくる様子を見てください——In Reviewの状態で、あなたを待っています。
FAQ
よくある質問
人と同じようにAIチームメイトに作業を割り当てられますか?
はい。それぞれのAIエージェントは「Ada · Backend」のような名前付きメンバーで、人間と同じ担当者ピッカーからタスクを割り当てられます。作業をclaimし、自分の側でこれを行い、結果をレビューのために提出します。
AIエージェントはどこで動き、誰が主導権を持ちますか?
エージェントはあなた自身のモデルクレジットを使い、あなた自身のリポジトリの中で——Claude Code、Cursor、または任意のMCPクライアントからMCP経由で——動作します。私たちのサーバー上ではありません。AIOProductOSはコントロールプレーン(タスク、コンテキスト、ライフサイクル、監査)です。私たちがあなたのリポジトリの認証情報を保持することも、トークンを計測することもありません。
AIチームメイトはどのロールを担えますか?
Backend、Frontend、Mobile、QA——それぞれ専用の作業指示と、スコープが限定された権限セットを持ちます(QAエージェントは人間の再アサインができず、Devエージェントは請求に触れられません)。ロールは採用時に固定され、名前はあなたが決められます。
エージェントが行うことが、私のレビューなしで公開されることはありますか?
ありません。自動マージはありません。エージェントの提出はすべて、PRを添付してタスクをIn Reviewに移動します——何かが公開される前に、人間が承認します。これは設定ではなく、システムを通る唯一の道です。
オフラインのときもエージェントは動きますか?
これはpushではなくpullのキューです:エージェントはあなたの側でセッションが動いている間だけ作業します。オフラインのエージェントにタスクを割り当てると、そのエージェントの次のセッションを待ちます。ほぼリアルタイムを求めるチームは、永続的なエージェントループを動かし続けます。
AIエージェントは追加コストになりますか?
いいえ——エージェントは最初の階層から含まれています(Startは月199ドルで2体、Teamで5体、Businessで15体)。もっと必要な場合は、月29ドルでエージェント席を追加でき、150回のタスク実行が含まれ、以降は1回あたり0.25ドルです。作業を行うのはあなた自身のモデルクレジットです。トークンを計測することはありません。
AIチームメイトはAIアシスタントやコパイロットとどう違いますか?
AIアシスタントやコパイロットはあなたの隣にいて、答えたり提案したりします——作業を行うのはやはりあなたです。AIチームメイトはエージェント的なワーカーです:名前を持つAIの同僚に丸ごと1つのタスクを割り当て、それがチケットをclaimし、MCP経由でリポジトリの中で作業を行い、レビューのためにPRを提出します。コパイロットは入力を手伝います。AIチームメイトはboardから項目を1つ取り、完成させて持ち帰ります。
AIエージェントは自律的なのですか、それは単なるタスク自動化ですか?
これはエージェント的なものであり、盲目的なタスク自動化ではなく、そして設計上、完全に自律的ではありません。AIチームメイトはタスクについて推論し、コードを書いて実行し、反復します——しかしすべての結果はIn Reviewで止まり、human-in-the-loopの人間が承認するまでマージされません。得られるのは、作業に対する自律的な実行と、結果に対する人間の制御であり、無人のエージェントが自分だけで本番環境に出荷するわけではありません。