GitHub Copilot Agent with Azure Boards MCP Server - カンバンからコミットまでをエージェントで。 -
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April 09, 25
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GitHub Copilot Agent with Azure Boards MCP Server カンバンからコミットまでを、エージェントで。 @mitsuba_yu
Profile • Yuki Izumoto a.k.a 蜜葉 at KAG • @mitsuba_yu • Microsoft MVP for Developer Technologies • Role : Scrum Master | 主にお客様案件に従事 • Developer / Designer / Photographer • 3Dカグカグの中の人 • http://c-mitsuba.hatenablog.com
AIに全部書かせた React+WebAR 3/18
今日はDevなトークが多いので、 SM観点からのLTを。 と言いつつ、AIエージェント歴５時間です。 いや…いい加減触らないとなぁとは思ってたんだよ….？ 4 4/18
GitHub Copilotに コードを書かせるのが当たり前 の時代になりました。 スクラム的にはインクリメント 5 5/18
コード書くなら、 コード書いてもらう箇所の バックログも管理してほしい！ スクラム的にはインクリメントと同じ、作成物の１つだしね。 6 6/18
MCPでAzure Boardsに繋いで、 Product Backlogを生成させてから コード書かせればいいのでは？ 7 7/18
なんならPBIから、 子Taskまで起票してくれれば、 初学者の学習にもなるのでは？ 8 8/18
DEMO (movie) https://www.youtube.com/watch?v=ntxGt5IJ4uo 9 9/18
What I did • つかったMCP Serverのリ ジトリ。 • https://github.com/stefanskiasan/azure-devops-mcp-server • うまく動かなかったところもあったので、いくつか手直ししました。 • WorkItemのIDは取れるけど、タイトルが取れない。 • WorkItemのRelationを設定できない。 etc… • GitHubとは違って、公式のモノはないんだよね。。 ポ 10/18
What I did • このプロダクトを作るために書いたもの • プロダクトバックログ . • • プロンプト。 • プロンプト書きながら、MCPのデバッグしてたのはノーカンで。 11/18
Generated AI Board • ベテランエンジニアとして、 初学者に教えるように、 PBIをタスク分解して 12/18
learned so far • 人もAIもボードを操作しながら実装させたい。 • どんな要件を、どういうふうに分解して、どうコード書こうとしているのか追え るようにしたい。 • でも、生成AIはコードを書かせるとばーーーっと書くので、 何やっているのかどんな意図があって書いているのか分かりにくい。 • 読めという話ではあるが読めればいいけど。 • 要求範囲が大きければ大きいほど、コード量も増えて読むのが大変。 • それがプロンプトが進むにつれてボードがリアルタイムに動いて、 実装のアプローチがわかる。（あと見ててたのしい） 13/18
learned so far • AIにボード管理をさせつつ実装させるために、以下を厳守させた。 • チケットは日本語で作成してください。 • プロダクトへの要求があった時、該当するPBIが存在するか確認してください。 • なければPBIを作成してください。 • PBIを作成したら子Taskを作成してください。子タスクは初学者に教える粒度で作成してください。 • 子タスクを作成した時は、親となったPBIをRelated Workに設定してください。 • 作成した子Taskを順番に作業に取り掛かってください。 • 子Taskに取り掛かる時はStateをIn Progressにしてください。 • 子Taskの実装が終わったらCloseにしてください。 • 子Taskがすべて終わったPBIはDoneにしてください。 • 動作確認するので、OKだったらcommitしてpushしてください。 • 初学者にキチンとボードアップデートするんだぞ！って教えることをそのまま。 • ここまで教えてようやく”ほぼ”アップデートするようになった • うまく動くようになると、ちょっとかわいい。 14/18
まとめ 15/18
Conclusion • VSCodeのAI Agentからはじめて５時間だけど、おもったより簡単にできた。 • MCPとはなんぞや、どうやって使うんだ -> ２時間 • カグカグ作りながら、思ったようにエージェントを振る舞わせる -> ３時間 • MCP Serverを作るのであれば、 そのMCP Serverを使うプロダクトといっしょにコードベースに入れておけば、 エージェントがコマンド失敗したときにMCP Serverのデバッグもエージェントが やってくれてお得。 • でも個人的にはMCP Serverつくるのは興味ないかな。 • ライブラリアンとかじゃないので… でも使うのは楽しい。 16/18
Conclusion • でもMCP Serverは事業者が公式に提供したものを使いたい。 • セキュリティとかもそうだけど、機能が満足にあってほしい。GitHub羨ましい… • 事業者側もサービスにAIを取り入れるのではなくてMCP Serverにすることで、 ユーザーのトークンを消費して使ってもらえるのでお得では？ • なんなら自分でMCP Server立てるとか面倒なので、アプリやWeb APIとして組み込んで、 MCP Clientの設定だけで使えるがデファクトになってほしい、 -> MCP Serverという存在自体が、まだまだ生成AI過渡期なのかも。 17/18