codename goose

goose AIは同じプロジェクトから3つの形で提供される。macOS、Linux、Windows向けのgoose デスクトップアプリ、ターミナルやCIの流れに向く本格的なgoose CLI、そして自分のソフトに組み込めるAPIだ。全体はRustで書かれており、Webアプリを包んだものではなく、速くて移植しやすい。自分の働き方に合う画面を選べば、同じセッションと設定がそのままついてくる。

gooseはひとつのモデルに縛らない。Anthropic、OpenAI、Google、Azure、Bedrock、OpenRouterなど15社以上に対応し、Ollama経由のローカルモデルも使える。Agent Client Protocolを通せば、すでに払っているClaude・ChatGPT・Geminiのサブスクリプションでも動くので、別途APIキーが必ず必要なわけではない。実際には、あるモデルの方が得意なとき、あるいは安い選択肢が合うときに、いつでも切り替えられる。

gooseは、エージェントをツールやデータにつなぐオープン標準であるModel Context Protocolをいち早く採用したプロジェクトのひとつだ。そのため拡張の充実度は群を抜き、公開されているMCP拡張は70を超え、今も増え続けている。GitHub、Google Drive、ブラウザ、データベース、自分のIDEをつなげるし、既製品で足りなければ自分で書ける。拡張によって、gooseはただのチャット画面から、実際に手元のツールに触れる存在になる。

レシピは、作業の流れを持ち運べるYAMLファイルとして残す仕組みだ。指示、拡張、パラメータ、サブレシピを書き、チームで共有したりCIで走らせたりする。これがgooseを単発のチャットではなく再現できる道具にしている。同じレシピなら毎回同じ手順が再現される。新しい人の受け入れにも向いていて、同僚はあなたが組んだ工程をそのまま実行できる。

gooseは独立したサブエージェントを立ち上げ、コードレビュー、調査、ファイル処理といった作業を並行して進められる。それぞれが自分の持ち場をこなし、メインの会話はきれいに保たれる。大きめの仕事では文脈が整理され、ひとつの長いスレッドではなく、作業の各部分を同時に動かせる。

エージェントが自分のマシンで動く以上、gooseにはそれを枠内に留める仕組みが備わる。プロンプトインジェクションの検出、ツール権限の管理、サンドボックスモード、危険な操作を見張る敵対的レビュアーが含まれる。アクセス管理を設定して、自律的に動かすのではなく実行前に確認させることもできる。Apache 2.0でソースが公開されているので、これらの保護がどう働くかを自分で確かめられる。