エグゼキュータリファレンス

このページでは、5つのエグゼキュータタイプすべての設定フィールド、動作、例を詳しく説明します。

openclaw

OpenClaw CLIツールを通じてメッセージングプラットフォーム（Signal、Telegram）に通知を送信します。

動作： OpenClawバイナリを--channel、--target、--message引数で呼び出すシェルコマンドを構築します。

設定：

toml

[[agents]]
id = "my-openclaw"
name = "Signal Notifier"
agent_type = "openclaw"
message_template = "[{project}] {key}: {title}"

[agents.openclaw]
command = "/usr/local/bin/openclaw"   # Path to the OpenClaw binary
channel = "signal"                     # Channel: "signal" or "telegram"
target = "+1234567890"                 # Phone number, group ID, or channel name

フィールド：

フィールド	必須	説明
`command`	はい	OpenClaw CLIバイナリへのパス
`channel`	はい	メッセージングチャンネル（`signal`、`telegram`）
`target`	はい	受信者識別子（電話番号、グループIDなど）

openprx

OpenPRXメッセージングインフラを通じてメッセージを送信します。HTTPAPIモード（Signalデーモン）またはCLIコマンドの2つのモードをサポートします。

モード1: Signal API（推奨）

signal-cli REST APIデーモンにJSON POSTを送信：

toml

[[agents]]
id = "my-openprx"
name = "OpenPRX Signal"
agent_type = "openprx"

[agents.openprx]
signal_api = "http://127.0.0.1:8686"  # signal-cli REST API base URL
account = "+1234567890"                 # Sender phone number
target = "+0987654321"                  # Recipient phone number or UUID
channel = "signal"                      # Default: "signal"

Signal APIに送信されるHTTPリクエスト：

POST {signal_api}/api/v1/send/{account}
Content-Type: application/json

{
  "recipients": ["{target}"],
  "message": "..."
}

モード2: CLIコマンド

signal_apiが設定されていない場合はシェルコマンドの実行にフォールバック：

toml

[agents.openprx]
command = "openprx message send"
channel = "signal"
target = "+0987654321"

フィールド：

フィールド	必須	説明
`signal_api`	いいえ	Signal デーモンHTTP APIのベースURL
`account`	いいえ	アカウントの電話番号（`signal_api`と共に使用）
`target`	はい	受信者の電話番号またはUUID
`channel`	いいえ	チャンネル名（デフォルト：`signal`）
`command`	いいえ	CLIコマンド（`signal_api`が設定されていない場合のフォールバック）

signal_apiまたはcommandの少なくとも一方を提供する必要があります。

webhook

完全なWebhookペイロードをそのままHTTPエンドポイントに転送します。Slack、Discord、カスタムAPI、または別のWebhookサービスへのチェーンに便利です。

動作： 元のペイロードと共に設定されたURLにJSON POSTを送信します。オプションでHMAC-SHA256で送信リクエストに署名します。

toml

[[agents]]
id = "slack-forward"
name = "Slack Forwarder"
agent_type = "webhook"

[agents.webhook]
url = "https://hooks.slack.com/services/T.../B.../xxx"
secret = "outbound-signing-secret"  # Optional: sign outbound requests

フィールド：

フィールド	必須	説明
`url`	はい	送信先URL
`secret`	いいえ	送信署名用HMAC-SHA256シークレット（`X-Webhook-Signature`ヘッダーとして送信）

secretが設定されている場合、送信リクエストにはJSONボディで計算されたX-Webhook-Signature: sha256=...ヘッダーが含まれ、受信側が真正性を検証できます。

custom

フォーマットされたメッセージを引数として任意のシェルコマンドを実行します。カスタム統合、ログ記録、外部スクリプトのトリガーに便利です。

動作： sh -c '{command} "{message}"'を実行します。{message}はエスケープ済み特殊文字でレンダリングされたテンプレートです。

toml

[[agents]]
id = "custom-logger"
name = "Log to File"
agent_type = "custom"
message_template = "{event} | {key} | {title}"

[agents.custom]
command = "/usr/local/bin/log-event.sh"
args = ["--format", "json"]  # Optional additional arguments

フィールド：

フィールド	必須	説明
`command`	はい	実行ファイルまたはシェルコマンドへのパス
`args`	いいえ	追加のコマンドライン引数

セキュリティ注意: カスタムエグゼキュータはシェルコマンドを実行します。コマンドパスが信頼できるものであり、ユーザーが制御できないことを確認してください。

cli

イシューを処理するためのAIコーディングエージェントを実行します。自動コード生成とイシュー解決のために設計された最も強力なエグゼキュータタイプです。

必要条件： 設定でfeatures.cli_enabled = trueが必要。OPENPR_WEBHOOK_SAFE_MODE=1の場合はブロックされます。

サポートされるエグゼキュータ（ホワイトリスト）：

エグゼキュータ	バイナリ	コマンドパターン
`codex`	`codex`	`codex exec --full-auto "{prompt}"`
`claude-code`	`claude`	`claude --print --permission-mode bypassPermissions [--mcp-config path] "{prompt}"`
`opencode`	`opencode`	`opencode run "{prompt}"`

このホワイトリストにないエグゼキュータは拒否されます。

設定：

toml

[features]
cli_enabled = true
callback_enabled = true  # Required for state transitions

[[agents]]
id = "my-coder"
name = "Code Agent"
agent_type = "cli"

[agents.cli]
executor = "claude-code"               # One of: codex, claude-code, opencode
workdir = "/opt/projects/backend"      # Working directory for the CLI tool
timeout_secs = 900                     # Timeout in seconds (default: 900)
max_output_chars = 12000               # Max chars to capture from stdout/stderr (default: 12000)
prompt_template = "Fix issue {issue_id}: {title}\nContext: {reason}"

# State transitions (requires callback_enabled)
update_state_on_start = "in_progress"  # Set issue state when task starts
update_state_on_success = "done"       # Set issue state on success
update_state_on_fail = "todo"          # Set issue state on failure/timeout

# Callback configuration
callback = "mcp"                       # Callback mode: "mcp" or "api"
callback_url = "http://127.0.0.1:8090/mcp/rpc"
callback_token = "bearer-token"        # Optional Bearer token for callback

# MCP クローズドループ (v0.3.0+)
skip_callback_state = true             # コールバックの状態更新をスキップ（AIがMCP経由で管理）
# mcp_instructions = "..."            # カスタムMCPツール指示（デフォルトを上書き）
# mcp_config_path = "/path/to/mcp.json"  # claude-code --mcp-config のパス

# エージェントごとの環境変数
[agents.cli.env_vars]
OPENPR_API_URL = "http://localhost:3000"
OPENPR_BOT_TOKEN = "opr_xxx"
OPENPR_WORKSPACE_ID = "e5166fd1-..."

フィールド：

フィールド	必須	デフォルト	説明
`executor`	はい	--	CLIツール名（`codex`、`claude-code`、`opencode`）
`workdir`	いいえ	--	作業ディレクトリ
`timeout_secs`	いいえ	900	プロセスタイムアウト
`max_output_chars`	いいえ	12000	出力テールキャプチャ制限
`prompt_template`	いいえ	`Fix issue {issue_id}: {title}\nContext: {reason}`	CLIツールに送信するプロンプト
`update_state_on_start`	いいえ	--	タスク開始時のイシュー状態
`update_state_on_success`	いいえ	--	成功時のイシュー状態
`update_state_on_fail`	いいえ	--	失敗またはタイムアウト時のイシュー状態
`callback`	いいえ	`mcp`	コールバックプロトコル（`mcp`または`api`）
`callback_url`	いいえ	--	コールバックを送信するURL
`callback_token`	いいえ	--	コールバック認証のBearerトークン
`skip_callback_state`	いいえ	`false`	コールバックの状態更新をスキップ（AIがMCP経由で状態を管理する場合）
`mcp_instructions`	いいえ	組み込み	プロンプトに追記するカスタムMCPツール指示
`mcp_config_path`	いいえ	--	MCPコンフィグファイルへのパス（`--mcp-config`でclause-codeに渡す）
`env_vars`	いいえ	`{}`	エグゼキュータサブプロセスに注入する追加環境変数

プロンプトテンプレートのプレースホルダー（cli固有）：

プレースホルダー	ソース
`{issue_id}`	`payload.data.issue.id`
`{title}`	`payload.data.issue.title`
`{reason}`	`payload.bot_context.trigger_reason`

コールバックペイロード（MCPモード）：

callback = "mcp"の場合、サービスはcallback_urlにJSON-RPCスタイルのPOSTを送信します：

json

{
  "method": "issue.comment",
  "params": {
    "issue_id": "42",
    "run_id": "run-1711234567890",
    "executor": "claude-code",
    "status": "success",
    "summary": "cli execution completed",
    "exit_code": 0,
    "duration_ms": 45000,
    "stdout_tail": "...",
    "stderr_tail": "...",
    "state": "done"
  }
}

状態遷移のライフサイクル：

イベント受信
    |
    v
[update_state_on_start] --> イシュー状態 = "in_progress"
    |
    v
CLIツール実行（timeout_secsまで）
    |
    +-- 成功 --> [update_state_on_success] --> イシュー状態 = "done"
    |
    +-- 失敗 --> [update_state_on_fail] --> イシュー状態 = "todo"
    |
    +-- タイムアウト --> [update_state_on_fail] --> イシュー状態 = "todo"

skip_callback_state = trueの場合、上記の状態遷移はすべて抑制されます。AIエージェントがMCPツールを通じてイシュー状態を直接管理することが期待されます。

MCP クローズドループ自動化

AIエージェントがOpenPR MCPツールを利用できる場合、イシューのフルコンテキストを自律的に読み取り、問題を修正し、結果を書き戻すことができます。これにより完全なクローズドループが形成されます。

動作の仕組み：

openpr-webhookがボットタスクのWebhookイベントを受信する
prompt_templateからプロンプトを構築し、MCPの指示（デフォルトまたはカスタム）を追記する
CLIエグゼキュータが注入されたenv_vars（例：OPENPR_BOT_TOKEN）付きで実行される
AIエージェントがMCPツールを使用してイシューの詳細を読み取り、コードを修正し、コメントを投稿し、状態を更新する
コールバックが実行メタデータ（所要時間、終了コード）を報告するが、状態更新はスキップする

デフォルトMCP指示（mcp_instructions、mcp_config_path、またはenv_varsが設定されている場合に自動追記）：

1. work_items.get を work_item_id="{issue_id}" で呼び出してイシューの全詳細を読み取る
2. comments.list を work_item_id="{issue_id}" で呼び出してすべてのコメントを読み取る
3. work_items.list_labels を work_item_id="{issue_id}" で呼び出してラベルを読み取る
4. 修正完了後、comments.create を呼び出してサマリーを投稿する
5. 成功した場合、work_items.update を呼び出して状態を "done" に設定する

カスタムのmcp_instructionsフィールドでこれらを上書きできます。

環境変数（env_vars）：

エグゼキュータサブプロセスにエージェントごとの環境変数を注入します。異なるエージェントに異なるAPI URL、トークン、ワークスペースIDを提供する際に便利です：

toml

[agents.cli.env_vars]
OPENPR_API_URL = "http://localhost:3000"
OPENPR_BOT_TOKEN = "opr_bot_token_here"
OPENPR_WORKSPACE_ID = "e5166fd1-..."

MCPコンフィグパス（mcp_config_path）：

claude-codeエグゼキュータで、エージェントがグローバルでないMCP設定を必要とする場合、パスを指定します：

toml

mcp_config_path = "/etc/openpr-webhook/mcp-config.json"

これにより--mcp-config /etc/openpr-webhook/mcp-config.jsonがclaudeコマンドに追加されます。

エグゼキュータリファレンス ​

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MCP クローズドループ自動化 ​

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