Takuto Core の概要
Takuto Core は、あなたのペースで動くセルフホスト型の AI コーディングパイプラインです。 Jira や GitHub Issues に向ければ、チケットの取得、ブランチの作成、コードの記述、テストの実行、 pull request の作成までを自律的に進めます — あるいは主導権を握ったまま、ダッシュボードから 各フェーズを自分でトリガーすることもできます。どの workflow も、egress firewall の内側、 あなたが管理するハードウェア上で、それぞれ専用の Docker container 内で動作します。
ベータ。 Takuto Core は活発なベータ版です。今日から使えますが、粗削りな部分は 想定してください — そしてぜひフィードバックをお寄せください。すべての報告が、 プロジェクトの行き先を形づくる助けになります。
できること
- 完全自動モード — Jira や GitHub Issues に接続すると Takuto が自動でポーリングします: 「To Do」チケットを拾い、パイプライン全体（worktree → インストール → 実装 → lint/テスト → PR）を 実行し、次へ進みます。
- 手動モード、あなたのペースで — 任意のチケットやタスクを自分でダッシュボードに追加し、 エージェントが見る前に AI の助けを借りて説明を磨き、準備ができたら各 workflow フェーズを トリガーします。
- 両方を混ぜる — 定型作業は自動で拾いつつ、難しいチケットは手作業で選別します。
- チケットを並列で実行 — 各 workflow が専用の git worktree と隔離された環境を持ち、 同時実行数はあなたが選びます。
- リアルタイムで監視 — ライブダッシュボードが workflow ごとにターミナル出力をストリーミングし、 どの実行も一時停止・再開・再試行・確認できます。
- 自分のパイプラインを定義 — フェーズ（実装 → レビュー → テスト → PR → ベースのマージ）を 依存関係付きで連結し、ダッシュボードの Workflows タブで編集します。同梱の TOML ファイルは新しいワークスペースのデフォルトの種（seed）になります。
- チケット管理システムなしで作業 — 説明をダッシュボードに貼り付ければ、Takuto はそれを workflow として扱います。Jira アカウントは不要です。
IDE アシスタントとの違い
| IDE アシスタント（Copilot、Cursor インライン） | Takuto Core | |
|---|---|---|
| 動作する場所 | エディター内、自分のマシン上 | Docker 内、任意のマシンやサーバー上 |
| 監督 | 各ステップを承認 | 自律でも手動トリガーでも — あなたの選択 |
| チケット連携 | なし | Jira、GitHub Issues、またはスタンドアロン |
| パイプライン | 単一のプロンプト | 複数ステップの TOML: 実装、レビュー、テスト、PR |
| 同時実行 | 一度に 1 タスク | 複数のチケットを並列で |
| セキュリティ境界 | インターネットへフルアクセス | egress firewall — 許可されたホストのみ到達可能 |
| チーム展開 | 開発者ごとのみ | サーバーにセルフホスト、共有ダッシュボード |
| 永続性 | エディターを閉じると終了 | 再起動後も継続、一時停止した workflow も再開 |
動かし方は 2 通り
サポートされている方法は 2 つあります。必要なコントロールの度合いに合うものを選んでください。
1. Takuto CLI（始めるのにおすすめ）
コンパニオンの Takuto CLI が、設定を生成し、あなたの代わりに
Docker Compose を取り回します。空のディレクトリから数分で動くダッシュボードにたどり着けます:
CLI をインストールし、takuto setup を実行し（これがカレントディレクトリに .takuto/
フォルダーを作成します）、続いて takuto start で起動してダッシュボードを開きます — そこで
セットアップ（admin アカウント、AI プロバイダー、GitHub）を仕上げます。これは単一プロジェクトで
Takuto Core を試すいちばん手早い方法です。
→ まずは クイックスタート から。
2. Takuto Core から自分で container を構築
完全なコントロールが欲しいなら — サーバーへのデプロイ、カスタムイメージ、前段の
リバースプロキシなど — https://github.com/takuto-team/takuto-core から Takuto Core エンジンを clone し、
Docker Compose で直接動かします。config.toml、ビルド、デプロイは自分で管理します。
→ Takuto Core のインストール を参照してください。
どちらの方法も 同じ Takuto Core エンジンと同じダッシュボードを動かします。CLI は Compose セットアップの上に乗った便利レイヤーにすぎません。
前提条件
始める前に、次のものを揃えてください:
- Docker（または Podman）と
docker compose— Docker 24+ / Podman 4+ を推奨。 Takuto CLI はどちらがあるかを自動検出します。 - RAM: 単一 workflow なら 8 GiB 以上。Podman を使う macOS では 12 GiB 以上（Podman の
VM 自体に取り分が必要です）。
[general] max_concurrent_workflowsをマシンに合わせて調整してください。 - ディスク: 30 GiB 以上の空き。worktree、npm/cargo キャッシュ、mise のツールチェーン、 オプションの Docker-in-Docker ストレージ層は、すべて Docker ボリュームに置かれます。
- GitHub アカウントとトークン — きめ細かい personal access token（PAT）または設定済みの
GitHub App。設定 →
[github]を参照してください。 - AI プロバイダーのアカウント — Claude Code（Anthropic API キー、Pro/Max OAuth、または 社内プロキシ）、Cursor Agent、Codex、もしくは OpenCode 経由のセルフホストモデル。
- （任意）Atlassian へのアクセス —
ticketing_system = "jira"のときのみ必要です。
サーバーへのデプロイには Linux ホストを推奨します。ローカル利用なら macOS でも快適に動きます。
ライセンスの概要
- Takuto Core（エンジン）は AGPL-3.0 のもとでのオープンソースです。セルフホストは 無料です。AGPL の条件がニーズに合わない場合は、morphet.contact@gmail.com までご連絡ください。
- Takuto CLI は MIT ライセンスです。
ライセンス、コスト、プライバシー、ベータ状況の詳細は FAQ を参照してください。