日本語の音声トラックがあってとてもうれしい。
1.75x でもスッと入ってくる感じのわかりやすい内容です。
4.1 -sanにまとめていただきました。
Visual Studio 2022 + Copilot エージェント モード + モデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバーが登場しました。 – YouTube
https://youtu.be/oPFecZHBCkg
はい、以下に YouTube 動画「Visual Studio 2022 + Copilot エージェントモード + モデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーが登場しました」 の文字起こし（英語）の日本語訳と、内容の詳細解説ドキュメントを作成します。
各章の構成・技術的な要点も詳しく解説します。
Visual Studio 2022 + Copilot エージェントモード + MCPサーバー解説ドキュメント
1. 動画内容の日本語訳
概要
Visual Studio 2022 バージョン 17.14がリリースされ、史上最大の新機能が追加されました。中でも注目は GitHub Copilotの「エージェントモード」、そして MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバー のサポートです。本動画では、エージェントモードの設定や MCP サーバーの使い方について実際のプロジェクトを題材に詳しく解説しています。
セクションごとの日本語訳
プロジェクトの状況と課題
- デモでは .NET Aspire を使った小さなショップアプリを例に説明。
- Blazorフロントエンド部分では「工事中」と表示されており、プロダクト一覧が動作していない。
- ProductServiceのメソッド getProducts() も何も処理していない状況。
エージェントモードの有効化
- Visual Studio の「ツール」→「オプション」→「GitHub Copilot」からエージェントモードを有効化。
- チャットペインで “Ask” と “Agent” の2つのモードを選択可能に。
- “Ask”：従来のCopilot的利用
- “Agent”：プロジェクト全体をまたいで作業、自己修復、NuGetパッケージのインストールやコマンド実行など様々なタスクを自動で実行
エージェントモードでの自動実装
- 「バックエンドでフルCRUDを実装し、フロントエンドも実装せよ」と指示。
- #（ハッシュ）記号で他ファイルを参照して指示も可能。
- Agent Modeは、プロジェクト全体を解析し必要な修正箇所を把握し、バックエンド・フロントエンド・UIコードを自動生成。
- コード生成後は自動でプロジェクトのビルド・エラー検出・修正まで実施。
UI/機能追加の自動化
- 「詳細ページを追加する」など、具体的な仕様や前提知識がなくてもエージェントモードに依頼可能。
- 必要なファイルがなければ自動生成し、ナビゲーションなどのコードも自動追加。
- ビルドと動作確認までを一貫してエージェントが担当。
MCPサーバーの解説
- MCPサーバーとは：
Model Context Protocol の略。
LLM（大規模言語モデル）が様々な「文脈（コンテキスト）」を得たり外部アクションを実行したりするための「ユニバーサルアダプタ」的存在。 - 例：
- Postgres MCPサーバー → データベーススキーマの取得
- Figma MCPサーバー → デザイン情報の取得
- GitHub MCPサーバー → Issue作成・取得・コメントなど
- Copilotや他クライアントは MCP サーバーを通じて外部リソースにアクセス、情報取得やアクション実行が可能。
MCPサーバーの設定方法
mcp.jsonファイルに MCPサーバーの一覧・設定を記述（.vs,.vscode, プロジェクトルートなどに配置可能）。- 例：
- GitHub MCP（Personal Access Tokenで認証）
- 独自の「Monkey MCP」（アプリ用データ取得の例）
MCPサーバーとの連携例
- CopilotのチャットからMCPサーバーのツールを選択して「Issueの一覧取得」「カスタムデータ取得」などが可能。
- コマンド実行時はdockerコンテナ経由で処理を実施。
- 結果はチャットに返され、例えば「モンキー一覧」や「GitHub Issueの自動作成」などが行える。
- チャットの文脈（コンテキスト）を元に、MCPサーバーを使って機能実装プランを自動生成、そのままコード生成・Issue作成も可能。
2. 詳細技術解説
2.1 エージェントモード（Agent Mode）とは
概要
- AIが「実装計画」から「コード生成」「ビルド・テスト」まで自動で実行
- 対話型チャットに「やりたいこと」を伝えるだけで
- 必要なファイル/クラス/サービス/エンドポイントを一括生成
- コマンド（ビルド・テスト・パッケージインストール）も自動実行
- エラーが出れば自動で修正も提案・実行
- チャットUI内で変更内容のサイドバイサイド比較やログ確認も可能
仕組み
- チャットメッセージが「プロジェクト全体スキャン」「変更計画立案」「AIによるコード編集」に分解
- #記号による明示的なファイル参照も可能（より意図を伝えやすい）
実際の流れ
- 要望（例：「CRUDの自動実装」）を入力
- エージェントが「設計」「コード生成」「ビルド」「テスト」まで一気通貫
- エラーが出れば自動で修正、開発効率が大幅向上
2.2 MCPサーバー（Model Context Protocol Server）
概要
- LLMやAIツールが外部サービス（DB・API・Figma等）と安全に連携するための「プロトコル（標準仕様）」
- 「コンテキスト（設計情報・データ構造など）」や「外部アクション（データ取得・Issue作成等）」をAIに渡す役割
実装例
- GitHub MCP：リポジトリ情報・Issue・コメントをAIに提供
- DB MCP：スキーマ・サンプルデータを提供
- 独自MCP（例：Monkey MCP）：独自データを提供するAPI化
Visual Studioでの設定
mcp.jsonにMCPサーバー情報記述（VS, VS Codeで共通利用可能）- MCPサーバーの認証（例：Personal Access Token）も同ファイルで管理
- MCPサーバーは多くの場合dockerコンテナとして起動
連携の実際
- Agent ModeがMCPサーバー経由で
- Issue取得・作成・コメント投稿などを自動化
- 独自データAPIにアクセスし、取得データを利用した実装・Issue化を自動化
- 「チャットの文脈」を元にMCPサーバーから得た情報で要件や設計ドキュメント・実装を自動生成
2.3 利用フロー・ベストプラクティス
基本的な利用フロー
- MCPサーバーをdocker等で起動
- mcp.json をプロジェクト（.vs, .vscode, ルート等）に配置し必要なMCPサーバーを設定
- Visual Studio（またはVS Code）のCopilotチャットでAgent ModeをON
- 必要なMCPツール（GitHub, DB, 独自API等）を選択して有効化
- チャットでやりたいこと・要望を入力
- AIがMCPサーバーから情報取得→計画→コード生成→実装・Issue作成まで自動化
現時点での注意点
- MCPサーバーが正しく起動していること（docker等でコンテナを確認）
- Personal Access Token等のシークレット管理（mcp.json内で直接指定、または環境変数で分離が推奨）
- エージェントモードONの確認（ツール>オプション>GitHub Copilot）
3. まとめ・活用ポイント
- Visual Studio 17.14 + Copilot の組み合わせでAIによる「自動実装」「外部サービス連携」「チャット開発」が現実に
- Agent Mode + MCPサーバーを使いこなすことで
- 要件定義から設計、実装、テスト、Issue管理まで「AI駆動型」のワークフローが可能
- DX/AIネイティブ開発の現場導入が加速
- 独自MCPサーバーを用意することで
- 自社DBや社内API、独自業務データもAI実装に組み込める
- ドキュメント化・ベストプラクティスの共有が今後重要に
4. 関連公式情報・ドキュメント
もし具体的な mcp.json サンプルや、独自MCPサーバー実装手順など追加情報が必要でしたらご指定ください。
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