2026年、ACP経由でCodex、Claude Agent、OpenCodeをDevin Desktopに接続する方法

ACPとは？ 2分で解説#

2025年8月、Zed IndustriesはAgent Client Protocolをオープン仕様として公開しました。2025年末までにJetBrainsが正式に開発に加わり、12月にはIDE 25.3 RCでのサポートを発表しました。考え方はシンプルです。AI搭載エディターもエージェントも数十種類あり、以前はエディターとエージェントの組み合わせごとに独自の統合レイヤーが必要でした。ACPはその間のレイヤーを標準化します。

よく使われるたとえでは、AIエージェントにとってのACPは、言語サーバーにとってのLSPのようなものです。MicrosoftがLSPを公開したことで、Python用、Rust用、Go用にそれぞれ別のVS Code統合を書く必要がなくなりました。各言語が標準に従うLSPサーバーを実行し、LSPに対応したエディターならどれでも統合できるようになりました。

2026年6月時点で、仕様はバージョン1として安定しています。TypeScript、Python、Rust、Java、Kotlin向けの公式SDKが公開されています。エディターでACPサポートを発表した製品は12個です。Zed（ネイティブ対応で、プロトコルの開発元）、2025.3以降のJetBrains IDE、VS Code、Neovim、Emacs、marimoに加え、ニッチな製品が5つあります。CognitionのエディターであるDevin Desktopは別格です。2026年6月2日にリリースされ、当初からACPをインターフェースの中核に据えています。

Ailootの使い方については、ドキュメントをご覧ください。

始める前に何をインストールする必要がありますか？#

Devin DesktopのACPは、サブスクリプションプランによって利用が制限されています。無料プランのFreeでは、ACP経由のサードパーティエージェントへのアクセスは無効です。ドキュメントにも明記されています。

Proは月額$20です。3つのエージェント構成を試したい個人のバイブコーダーにはこれで十分です。月額$200のMaxが必要なのは、Devin Cloudをバックグラウンドで常時実行する場合だけです。Teamsはチームあたり$80にメンバー1人あたり$40が加算され、共有Spacesが必要なグループ向けです。

現在、Devin DesktopにおけるACPの主な制限は、エディターがレジストリからエージェントを自動でダウンロードしないことです。

つまり、3つすべてのCLI（Codex、Claude、OpenCode）を事前に手動でインストールする必要があります。バイナリをインストールして初めて、エディターは接続可能なエージェントとして認識します。

macOSとLinuxで最も手早くインストールする方法は次のとおりです。

# Codex CLI from OpenAI
npm install -g @openai/codex

# Claude Code from Anthropic (the ACP adapter is provided by the community adapter claude-agent-acp below)
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# OpenCode (open source)
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

各コマンドの実行後、バイナリがPATHから利用できることを確認します。

codex --version
claude --version
opencode --version

コマンドが応答しない場合は、npmがバイナリをPATH外に配置したか、curlがネットワークタイムアウトで失敗した可能性があります。先に進む意味はありません。まずインストールを修正してください。

Devin Desktopはどこでエージェントを探しますか？#

Cognitionは.windsurfを.devinに変更せず、従来のWindsurfのパスを維持しました。そのため、以前の設定をそのまま使えます。

レジストリ内の単一エージェントのエントリーは次のようになります。

{
  "id": "codex-cli",
  "name": "Codex",
  "version": "0.42.0",
  "description": "OpenAI's coding agent",
  "authors": ["OpenAI"],
  "license": "Apache-2.0",
  "distribution": {
    "binary": {
      "darwin-arm64": {
        "path": "/opt/homebrew/bin/codex",
        "args": ["--acp"]
      },
      "darwin-x64": {
        "path": "/usr/local/bin/codex",
        "args": ["--acp"]
      },
      "linux-x64": {
        "path": "/usr/local/bin/codex",
        "args": ["--acp"]
      },
      "win32-x64": {
        "path": "C:\\Program Files\\codex\\codex.exe",
        "args": ["--acp"]
      }
    }
  }
}

重要なフィールドはpathです。ディスク上で実行可能なCLIファイルが置かれている場所を指定します。npm経由でインストールした場合、パスは通常~/.nvm/.../node/.../bin/codexまたは/usr/local/bin/codexです。which codexで調べられます。

argsフィールドでは、Devin Desktopが起動コマンドに追加する内容を指定します。CLIをACPサーバーモードで起動し、stdin/stdout経由のJSON-RPCでエディターと通信するには、--acpフラグが必要です。このフラグがないとCLIは通常の対話モードで起動し、Devin Desktopから認識されません。

編集する前にregistry.jsonをバックアップしてください。ここにあるJSONファイルが1つでも壊れていると、すべてのACPエージェントがブロックされます。

cp ~/.windsurf/acp/registry.json ~/.windsurf/acp/registry.json.backup

次に、エディターでファイルを開き、エージェントブロックをagents配列に追加します。

OpenAI Codex CLIを接続する#

手順1：認証します。認証がなければ、CLIはAPIを呼び出せません。

codex auth login

コマンドを実行するとブラウザーが開きます。ChatGPT PlusまたはTeamを利用している場合はアカウント経由で認証でき、別途APIキーを用意する必要はありません。ChatGPTのサブスクリプションがない場合は、platform.openai.comのAPIキーを求められます。

手順2：通常モードで動作することを確認します。

codex run "write hello world in python"

応答が返り、~/.codex/sessions/にエントリーが作成されれば、CLIは正常に動作しています。これでエディターに接続できます。

手順3：~/.windsurf/acp/registry.jsonにブロックを追加します。上のセクションの構造を使い、which codexの結果をpathに設定します。

which codex
# /opt/homebrew/bin/codex

手順4：エディターでエージェントを有効にします。Devin Desktopでコマンドパレットを開きます。

• macOSではCmd+Shift+P
• WindowsとLinuxではCtrl+Shift+P

パレットからDevin User Settingsコマンドを実行します。開いたウィンドウでAgentsタブに切り替えます。レジストリを編集すると、一覧にCodexが表示されるはずです。その横にあるスイッチを「オン」にします。

有効化するとAgent Command Centerに新しい列が表示されます。そこにタスクを割り当てると、Codexが完了させます。

このテストでは、Codexが3つの中で最も速く、「この関数にログを追加して」というタスクに約8秒で回答しました。同じタスクでClaudeは16秒、OpenCodeは22秒でした。

Codexが向いている場面：

• 長い推論をせず、すばやく標準的なコードが必要なとき
• 足場となるコードを作成し、小さな編集を続けて行いたいとき
• 既存の仕様をもとに作業し、解決策が明らかなとき

Codexが向いていない場面：

• トレードオフを伴う複雑なアーキテクチャのタスク：近道を選びがちです
• バランスの取れた回答が必要な法的に慎重を要するコード：Claudeのほうが適しています
• プロンプトを細かく調整し、自分のルールを使い慣れている場合：Claudeのツールのほうが柔軟です

AnthropicのClaude Agentを接続する#

Anthropicはまだ「Claude Agent」という名称の独自ACPバイナリをリリースしていません。Devin Desktopは通常のClaude Codeと同じものを、シムを介して使います。プロトコルのリポジトリにあるclaude-agent-acpアダプターで、ライセンスはApache 2.0です。

手順1：Claude Codeを認証します。

claude auth login

Claude ProまたはMaxのサブスクリプションがあれば、アカウント経由で認証できます。そうでなければ、console.anthropic.comのAPIキーを求められます。

手順2：動作を確認します。

claude "rewrite this function so it returns Result<T, E>"

CLIから応答があれば、アダプターをインストールしてエディターに接続できます。

手順3：アダプターをインストールします。

npm install -g @agentclientprotocol/claude-agent-acp

手順4：registry.jsonにブロックを追加します。pathフィールドにはclaude自体ではなく、アダプターのバイナリを指定します。

{
  "id": "claude-agent",
  "name": "Claude Agent",
  "version": "0.4.0",
  "description": "Anthropic's coding agent (community ACP adapter)",
  "authors": ["Anthropic", "ACP community"],
  "license": "Apache-2.0",
  "distribution": {
    "binary": {
      "darwin-arm64": {
        "path": "/opt/homebrew/bin/claude-agent-acp",
        "args": []
      }
    }
  }
}

手順5：Devin SettingsのAgentsタブで有効にします。

このテストでは、Claude Agentは最も大きなタスクを最もうまく処理しました。「この600行のコンポーネントを、すべてのインポートとテストを維持したまま3つのファイルに分割して」というタスクで、Codexはコンポーネントが3か所でレンダリングされていることを2回見落としました。Claudeは初回で全部を把握しました。

Claude AgentにはClaude Codeと同じ欠点があります。

• 単純なタスクではCodexより遅い
• サブスクリプションではなくAPIを使う場合、1回あたりの費用が高い

AIエージェントがバイナリの動物園になるのではなく、複数のエージェントでタスクを進める構成にしたいですか？接続するのは技術面の作業です。それより重要なのは、各エージェントが他のエージェントの作業を把握できるよう、コンテキストをどう配分するかです。これはコンテキストエンジニアリングの一部です。システムを構成する3つの要素は、あなたのAIクローン、プロジェクトのSecond Brain、各タスクに対するコンテキストエンジニアリングです。これを整えれば、エージェントがどのプロトコルで通信するかは重要ではなくなり、同じように動作します。

OpenCodeを接続する：無料の代替手段#

OpenCodeは2026年初頭、Claude Codeのオープンソース代替として登場しました。6月までにリポジトリは30,000を超えるスターを獲得し、ドキュメントは十数言語に翻訳され、OllamaやvLLM向けの既成プリセットが利用できるようになりました。

スクリプトでインストールします。

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

確認します。

opencode --version

次に、OpenCodeで使うモデルを設定します。完全にローカルで動かすには、Ollamaを起動してOpenCodeの接続先に指定します。

opencode config set provider ollama
opencode config set base_url http://localhost:11434
opencode config set model qwen3.5-coder:32b

Ailootのドキュメントでツールのガイドを探す

続いて、registry.jsonにブロックを追加します。

{
  "id": "opencode",
  "name": "OpenCode",
  "version": "0.18.1",
  "description": "Open source coding agent",
  "authors": ["OpenCode community"],
  "license": "MIT",
  "distribution": {
    "binary": {
      "darwin-arm64": {
        "path": "/usr/local/bin/opencode",
        "args": ["acp"]
      }
    }
  }
}

Devin Settingsで有効にすれば完了です。

Qwen 3.5 Coderを使ったOpenCodeはCodexやClaudeより明らかに遅く、1タスクあたり平均22～25秒でした。競合は8～16秒です。その一方で費用はかからず、どのチームもあなたのアクセス権を取り消すことはできません。

OpenCodeが向いている場面：

• ローカルGPUがあり、コーディングタスクをオフラインで実行したい

• 学習用プロジェクトに取り組んでいて、APIにお金を払う準備ができていない

• オープンソースモデルがクローズドモデルにどれほど遅れを取っているか比較したい

OpenCodeが向いていない場面：

• Claudeに近い品質が必要なとき。オープンソースモデルはまだ追いついていません
• 50K+トークンのコンテキストを使う大規模なアーキテクチャタスク。ローカルモデルは文脈を見失いがちです
• 速度が重要なとき。4090を使っても、OpenCodeはクラウドベースのCodexより遅いです

Spaces：エージェント間でコンテキストを共有する#

以前は、Windsurfでは各エージェントが独自のセッションで動いていました。Cascadeを起動し、次にCodexを起動しても、互いの作業はわかりませんでした。CognitionはSpacesでこの問題に対応しました。

Space内では、エージェントは次のものを確認できます。

• 他のエージェントが加えたファイル変更
• 最近のタスクと判断の履歴
• 共有プロンプトのコンテキスト（たとえばCLAUDE.mdやAGENTS.md）
• 進行中のプルリクエストとそのコメント

Spaceを作成するには：

1. Devin Desktopの上部バーにあるボタンからAgent Command Centerを開きます
2. 右上の「New Space」をクリックします
3. プロジェクトフォルダーをSpaceにリンクします
4. Settingsで有効にしたエージェントから必要なものを追加します

3つのエージェントを使う場合の作業パターン：

1. CodexがSpaceで最初の実装案を書く
2. Claude AgentがCodexの作業を確認し、コードをレビューして、複雑な部分をリファクタリング・整理する
3. OpenCodeが最終版のテストを書く

3つすべてが同じAGENTS.md（プロジェクト共通のルールファイル）と同じタスクファイルを使います。コンテキストを繰り返し伝える必要はありません。

3つのプロジェクトでのテストをもとに、2点が挙げられました。第一に、エージェント同士が情報を繰り返し伝える必要がなかったため、タスク開始から完成したPRまでの時間が約3分の1短縮されました。第二に、CodexとClaudeが異なる方向にコードを変更することがあり、手動の介入がより多く必要でした。AGENTS.mdは厳密に書いておくと役立ちます。

まだ独自のAGENTS.mdがない場合は、AGENTS.mdとCLAUDE.mdを併用する方法のガイドをご覧ください。3つのエージェントが読む単一の指示ファイルについて説明しています。

各エージェントをいつ使うべきですか？#

パターン1. 30分でできる標準機能

新しいテーブルのCRUD、2つのフィールドを持つフォーム、シンプルなWebページ。Codexを選びましょう。5分で書き上げるので、レビューしてリリースできます。Claudeはこの作業では考えすぎて時間がかかります。OpenCodeは速さが足りません。

パターン2. トレードオフを伴うアーキテクチャのタスク

この部分を別サービスに切り出すか、モノリスに残すかを決める必要があります。または既存のプロジェクトでReduxとZustandのどちらを選ぶか。Claudeを選びましょう。論点を比較できます。Codexは議論なしに「解決策」を提示し、おそらく間違えます。

パターン3. すでに書かれたコードのテストカバレッジ

いずれかのエージェントがコードを書いた後、ClaudeまたはOpenCodeに切り替えてテストします。Codexはどのエッジケースが重要かを見極めるのが苦手です。複雑なビジネスロジックのテストではClaudeが他より優れ、API統合テストを書くならOpenCodeが適しています。

パターン4. オフラインでのローカル開発

飛行機、列車、インターネットのないダーチャ。CodexとClaudeはAPIが必要なので動きません。Ollamaとローカルモデルを組み合わせたOpenCodeだけが選択肢です。品質は下がりますが、それでもコードを書けます。

パターン5. 3つの回答を比較する

どのアプローチが適切かわからないときは、Spaces経由で同じタスクを3つすべてのエージェントに渡します。回答を比較し、最良のものを選ぶか組み合わせます。トークン費用は増えますが、重要なタスクでは見合う価値があります。

ここで説明した作業のリズムでは、タスクの60%をCodex（速度）、30%をClaude（品質）、10%をOpenCode（オフライン）に割り当てています。この例では週に1回、難しいタスクに対する提案を比較するため、Spacesで3つすべてを起動します。

Devin Desktopのプランとエージェントのサブスクリプション#

Devin Desktopを有料にした後も、ACPエージェントごとに個別のサブスクリプションが必要です。

• Codex — ChatGPT PlusまたはTeam（月額$20から）、または従量課金のOpenAI APIキー
• Claude Agent — Claude Pro（月額$20）またはMax、あるいはAnthropic APIキー。
• OpenCode — Ollama経由でローカルモデルを使えば無料。

最低限守るべき倫理的なルールは、1人に登録されたアカウントを複数人で共有しないことです。

2026年6月時点で、3つすべてのエージェントを使う構成の基本サブスクリプション料金は月額約$60です。内訳はDevin Pro（$20）、ChatGPT Plus（$20）、Claude Pro（$20）です。Claudeを使わずCodexとOpenCodeだけにすれば、$40です。

ACPとMCPはどう違いますか？#

どちらも「エージェント向けプロトコル」であり、どちらもJSON-RPCを使うため、よく混同されます。違いは、何を接続するかです。

MCP—Model Context ProtocolはAnthropicが提供し、エージェントをデータソースやツールに接続します。MCPサーバーを通じて、エージェントはデータベースを確認し、ファイルを読み、GitHub APIを呼び出し、Notionにアクセスできます。入力データを分析し、使うツールを判断します。

ACP—Agent Client ProtocolはZedとJetBrainsが提供し、エディターをエージェントに接続します。ACP経由で、IDEは選択したコード、開いているファイル、パレットから実行したコマンドをエージェントに渡します。エージェントからは、ファイル編集、確認要求、タスクの進捗を受け取ります。

エージェントはACP経由でエディターと、MCP経由でツールと通信します。構成は次のようになります。

┌─────────────────┐
│ Devin Desktop   │ ← editor
└────────┬────────┘
         │ ACP (Apache 2.0, JSON-RPC over stdio)
┌────────▼────────┐
│ Claude Agent    │ ← agent
└────────┬────────┘
         │ MCP (Anthropic, JSON-RPC over HTTP or stdio)
┌────────▼────────┐
│ MCP server      │ ← tool (database, files, API)
└─────────────────┘

MCPの詳細は、7つの既成サーバーの接続例を紹介する別ガイドClaude Code用MCPサーバーをご覧ください。

2026年6月時点でできないことは？#

2週間のテストで確認した主な制限は3つです。

レジストリはエージェントをダウンロードしません。このガイドの冒頭で説明したとおり、Devin DesktopではCLIバイナリを手動でインストールする必要があります。インストールスクリプトで対応できますが、ガイドでは説明が抜けていることがよくあります。

すべてのエディター機能がすべてのエージェントに渡されるわけではありません。1回のトランザクションでの複数ファイル編集に完全対応しているのは、現在Devin Localのみです。ACP経由で接続したCodexとClaudeには、編集コマンドが一度に1ファイルずつ渡されます。ほとんどのタスクでは支障ありませんが、1回の操作で5+ファイルにまたがるリファクタリングを行う場合は、Devin Localに切り替える必要があります。

並行作業中の競合。同じSpace内で2つのエージェントが同時に同じファイルを編集すると、後から書き込んだ方がもう一方の内容を上書きします。Devin Desktopはまだ競合差分を表示しません。対策として、タスク内で各エージェントに異なるファイルを割り当てるか、PRを通じて作業し、マージ競合を手動で解決します。

JetBrainsはIDE 25.3 RCのACP実装について、同様のベータ制限を指摘しています。

Devin Desktopと同じパターンです。CLIを手動でインストールし、エディターに接続します。

エコシステムは今後どうなるでしょうか？#

ACPは現在、有力な標準の1つですが、唯一の標準ではありません。次の3つが並行して成長しています。

• MCP（Anthropic）— エージェントとツールの接続。すでに事実上の標準です。
• A2A（Google、2025年4月）— エージェント同士の接続。中央のコーディネーターを介さず、独立したエージェント間で通信します。
• ACP（Zed、JetBrains、2025年後半）— エディターとエージェントの接続。

今後数か月のうちに、CursorとReplit AgentもACPをインターフェースに組み込むと予想されています。現在は独自APIを使っています。大手2社がACPを採用すれば、標準は共通のものになります。そうなれば、「どのエディターでも自分のエージェントを使う」ことが一般的になります。

バイブコーダーにとって、これは2つの意味があります。第一に、新しいモデルを試すために5つの異なるアプリをインストールする必要がありません。第二に、ベンダーが価格体系を変更したり、明日サービスを終了したりしても、そのエージェントをどのACP対応エディターにも移して作業を続けられます。

エージェント3つを設定するのは技術面の作業です。技術的な選択が製品にどう影響するかを理解するのは、別のスキルです。重要なのは、AIがあなたの思考スタイルを再現するシステム（AIクローン）、プロジェクトのコンテキストを記憶するシステム（Second Brain）、タスクのルールを読み取る仕組み（コンテキストエンジニアリング）を構築することです。この3つが実用的なシステムを形作ります。その後なら、ひと晩でツールを切り替えられます。

Ailootについて知る。