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@BNR-Longin株式会社BinaryTech | 日本品質 × ベトナム開発、最高のバランスを。

GitHubでAIを強化する | 第2章：タスクを自動化：AIによるIssueとPR操作

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はじめに

第1章では、GitHubと**Model Context Protocol（MCP）**の基本を学び、GitHubリポジトリからIssueとコミットデータを取得するMCPサーバーを構築しました。これにより、AIがリポジトリの情報を取得できるようになりました。今回は、この基盤を進化させ、GitHubにIssueを作成したり、Pull Request（PR）にコメントしたりする機能を実装します。これにより、タスクを自動化するエージェントを構築します。

この第2章では、MCPサーバーを通じてAIがIssueにラベルを付けたり、PRにコメントを追加したりできるようにします。たとえば、ユーザーが特定のキーワードを含むIssueを作成すると、AIが自動で適切なラベル（例：「bug」）を付けることができます。コード例とステップごとのガイドで、開発タスク自動化の可能性を体感しましょう。さあ、始めましょう！

タスク自動化エージェントとは？

タスク自動化エージェントは、GitHubのIssueやPRを操作し、開発プロセスを効率化するAIです。MCPサーバーを介して、以下のような機能を実現できます：

  • Issue管理：Issueの作成、ラベル付与、コメント追加。
  • PR操作：PRへのコメント追加、レビューリクエスト。
  • 自動化ルール：特定の条件（例：キーワードやユーザー）に基づいてアクションを実行。

ユースケース

  • バグ管理：AIが「エラー」キーワードを含むIssueに「bug」ラベルを自動付与。
  • コードレビュー：AIがPRに初期コメントを追加し、レビュアーに通知。
  • プロジェクト管理：AIが期限付きIssueを作成し、チームに割り当て。

開発環境の準備

第1章の環境を基に、以下の準備を行います：

  • Python 3.8以降、mcpライブラリ、requestsライブラリ、Claude Desktop：第1章と同じ。
  • python-dotenv：環境変数の管理（既にインストール済み）。
  • GitHubリポジトリ：IssueやPRを操作するための設定。

GitHubのセットアップ

  1. GitHub Personal Access Tokenの拡張：
    • 第1章のトークンを使用。
    • スコープを確認：repo（Issue、PR、コミット操作）、必要に応じてadmin:repo_hook（Webhook用）。
    • トークンがIssueとPRの書き込み権限を持つことを確認。
  2. リポジトリ準備：
    • 第1章のリポジトリ（例：yourusername/mcp-test-repo）を使用。
    • 新しいブランチを作成し、PRを1つ作成（例：「機能追加」ブランチ）。
    • Issueラベルを追加（例：「bug」「enhancement」）。
  3. 環境変数：
    第1章の.envファイル（GITHUB_TOKEN、GITHUB_REPO）を再利用： 
    GITHUB_TOKEN=your_token
GITHUB_REPO=yourusername/mcp-test-repo

コード例：タスク自動化用MCPサーバー

以下のMCPサーバーは、GitHubからIssueやコミットを取得し、Issue作成やPRコメント追加の機能を提供します。

from mcp import MCPServer
import os
from dotenv import load_dotenv
import requests

class GitHubTaskServer(MCPServer):
    def __init__(self, host, port, token, repo):
        super().__init__(host, port)
        self.token = token
        self.repo = repo
        self.base_url = "https://api.github.com"
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {token}",
            "Accept": "application/vnd.github.v3+json"
        }
        self.register_resource("get_issues", self.get_issues)
        self.register_tool("create_issue", self.create_issue)
        self.register_tool("add_pr_comment", self.add_pr_comment)

    def get_issues(self, params):
        try:
            url = f"{self.base_url}/repos/{self.repo}/issues"
            query = {"state": params.get("state", "open"), "per_page": params.get("limit", 10)}
            response = requests.get(url, headers=self.headers, params=query)
            response.raise_for_status()
            issues = response.json()
            issue_list = [
                {
                    "title": issue["title"],
                    "number": issue["number"],
                    "state": issue["state"],
                    "creator": issue["user"]["login"],
                    "created_at": issue["created_at"]
                }
                for issue in issues
            ]
            return {"status": "success", "issues": issue_list}
        except Exception as e:
            return {"status": "error", "message": str(e)}

    def create_issue(self, params):
        try:
            title = params.get("title", "")
            body = params.get("body", "")
            labels = params.get("labels", [])
            if not title:
                return {"status": "error", "message": "タイトルが必要です"}
            
            url = f"{self.base_url}/repos/{self.repo}/issues"
            payload = {
                "title": title,
                "body": body,
                "labels": labels
            }
            response = requests.post(url, headers=self.headers, json=payload)
            response.raise_for_status()
            issue = response.json()
            return {"status": "success", "issue_number": issue["number"]}
        except Exception as e:
            return {"status": "error", "message": str(e)}

    def add_pr_comment(self, params):
        try:
            pr_number = params.get("pr_number", 0)
            comment = params.get("comment", "")
            if not pr_number or not comment:
                return {"status": "error", "message": "PR番号とコメントが必要です"}
            
            url = f"{self.base_url}/repos/{self.repo}/issues/{pr_number}/comments"
            payload = {"body": comment}
            response = requests.post(url, headers=self.headers, json=payload)
            response.raise_for_status()
            comment = response.json()
            return {"status": "success", "comment_id": comment["id"]}
        except Exception as e:
            return {"status": "error", "message": str(e)}

if __name__ == "__main__":
    load_dotenv()
    server = GitHubTaskServer(
        host="localhost",
        port=8128,
        token=os.getenv("GITHUB_TOKEN"),
        repo=os.getenv("GITHUB_REPO")
    )
    print("GitHubタスクMCPサーバーを起動中: http://localhost:8128")
    server.start()

コードの説明

  • get_issues：第1章から再利用。リポジトリのIssueを取得。
  • create_issue：新しいIssueを作成。タイトル、本文、ラベルを指定。
  • add_pr_comment：指定したPRにコメントを追加。PR番号とコメント内容を指定。
  • register_resource/tool：Issue取得をリソース、Issue作成・PRコメントをツールとして登録。

前提条件

  • GitHubトークンにrepoスコープが付与されている。
  • リポジトリにPRとラベル（例：「bug」「enhancement」）が存在。
  • .envファイルに正しいGITHUB_TOKENとGITHUB_REPOが設定済み。

サーバーのテスト

サーバーが正しく動作するか確認します：

  1. サーバー起動：

    python github_task_server.py

    コンソールに「GitHubタスクMCPサーバーを起動中: http://localhost:8128」と表示。

  2. Issue作成のテスト：
    Pythonでリクエストを送信：

    import requests
import json

url = "http://localhost:8128"
payload = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "create_issue",
    "params": {
        "title": "新しいバグ報告",
        "body": "アプリがクラッシュする問題が発生。",
        "labels": ["bug"]
    },
    "id": 1
}
response = requests.post(url, json=payload)
print(json.dumps(response.json(), indent=2, ensure_ascii=False))

    期待されるレスポンス：

    {
  "jsonrpc": "2.0",
  "result": {
    "status": "success",
    "issue_number": 3
  },
  "id": 1
}

  3. PRコメント追加のテスト：

    payload = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "add_pr_comment",
    "params": {
        "pr_number": 1,
        "comment": "コードレビュー：良好ですが、ドキュメントを追加してください。"
    },
    "id": 2
}
response = requests.post(url, json=payload)
print(json.dumps(response.json(), indent=2, ensure_ascii=False))

    期待されるレスポンス：

    {
  "jsonrpc": "2.0",
  "result": {
    "status": "success",
    "comment_id": 123456789
  },
  "id": 2
}

Claude Desktopとの接続

サーバーをClaude Desktopに接続します：

  1. 設定ファイルの編集：
    Claude Desktopの設定ファイル（例：claude_desktop_config.json）に以下を追加：

    {
  "mcp_servers": [
    {
      "name": "GitHubTaskServer",
      "url": "http://localhost:8128",
      "auth": "none"
    }
  ]
}

  2. Claudeでテスト：
    Claude Desktopを起動し、プロンプトを入力：

    リポジトリに「新しいバグ報告」というIssueを作成し、「bug」ラベルを付けてください。

    レスポンス例：

    Issue #3「新しいバグ報告」を作成し、「bug」ラベルを付けました。

    別のプロンプト：

    PR #1に「コードレビュー：良好ですが、ドキュメントを追加してください。」とコメントしてください。

    レスポンス例：

    PR #1にコメントを追加しました。

実装のコツと注意点

  • エラーハンドリング：無効なPR番号やラベルが存在しない場合のエラーを適切に処理。
  • レートリミティング：GitHub APIの制限（例：5000リクエスト/時間）に注意。
  • セキュリティ：本番環境では、auth: noneを避け、トークン認証を導入。
  • テスト：テスト用リポジトリを作成し、本番データに影響を与えない。
  • 拡張性：大量のIssueやPRを処理する場合、キャッシュ（例：Redis）を検討。

試してみよう：挑戦課題

以下の機能を追加して、エージェントを強化してみてください：

  • 特定のキーワード（例：「エラー」）を含むIssueに自動で「bug」ラベルを付ける機能。
  • PRにレビュアーを割り当てるツール。
  • Issueをクローズする機能。

まとめと次のステップ

この第2章では、GitHubにIssueを作成し、PRにコメントを追加するMCPサーバーを構築し、開発タスク自動化エージェントを実現しました。AIがIssueやPRを操作できるようになり、チームの効率が向上しました。

次の第3章では、GitHubのコミットデータを活用してコード分析エージェントを構築します。たとえば、AIがコミット履歴から変更パターンを分析し、コード品質のインサイトを提供します。コード分析AIに興味がある方は、ぜひお楽しみに！

役に立ったと思ったら、「いいね」や「ストック」をしていただけると嬉しいです！次の章でまたお会いしましょう！

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