agentic-mcp-server by ShunsukeHayashi - MCP Server

Agentic MCP Server

MCP Server for Agentic Orchestration System - Claude Code Integration

Claude Code用のModel Context Protocol (MCP) Serverです。識学理論ベースのAI Agentシステムと統合し、GitHub Issue管理、コード生成、レビュー、PR作成などを自動化します。

🎯 概要

このMCP Serverは、Agentic Orchestration Systemの全AgentをClaude Codeから直接呼び出せるようにします。GitHub Actionsと連携して、Issue分析からコード生成、レビュー、PRまでの開発プロセスを完全自動化します。

主な機能

IssueAgent: AI駆動Issue分析・Label自動付与
CodeGenAgent: AI駆動コード生成・テスト自動生成
ReviewAgent: 静的解析・セキュリティスキャン・品質判定
PRAgent: PR自動作成・説明文AI生成
CoordinatorAgent: タスク分解（DAG構築）・Agent選定
KPI収集: 開発メトリクス自動収集・ダッシュボード生成

🚀 クイックスタート

1. インストール

git clone https://github.com/ShunsukeHayashi/agentic-mcp-server.git
cd agentic-mcp-server
npm install

2. ビルド

npm run build

3. 環境変数設定

.envファイルを作成:

cp .env.example .env

.envを編集してAPIキーを設定:

GITHUB_TOKEN=your_github_token_here
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key_here
GITHUB_REPOSITORY=owner/repo
GITHUB_REPOSITORY_PATH=/path/to/your/repo

GitHub Token取得方法:

https://github.com/settings/tokens
"Generate new token (classic)"
権限: repo, workflow, issues, pull_requests

4. Claude Code CLI設定

Claude Code CLIの設定ファイルに追加:

macOS/Linux: ~/.config/claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "agentic-orchestration": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absolute/path/to/ai-course-content-generator-v.0.0.1/tools/agentic-mcp/dist/server.js"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_github_token_here",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-your_anthropic_api_key_here",
        "GITHUB_REPOSITORY": "ShunsukeHayashi/ai-course-content-generator-v.0.0.1",
        "GITHUB_REPOSITORY_PATH": "/absolute/path/to/ai-course-content-generator-v.0.0.1"
      }
    }
  }
}

⚠️ 重要:

パスは絶対パスを使用してください
APIキーは直接記載（.envではなくClaude Code設定で管理）
Claude Code CLIを再起動して設定を反映

5. 動作確認

Claude Code CLIセッション内で以下を確認:

利用可能なMCPツール: agentic_codegen_execute, agentic_review_execute, ...

🔧 利用可能なTools

1. `agentic_codegen_execute`

説明: CodeGenAgent実行 - AI駆動コード生成・テスト自動生成

パラメータ:

issue_number (required): GitHub Issue番号
title (required): タスクタイトル
description (required): タスク詳細
priority (optional): 優先度（P0-緊急/P1-高/P2-中/P3-低）

使用例:

Claude Codeで以下のように使用:

Issue #123の実装をCodeGenAgentに実行させてください。
タイトル: ログイン機能実装
詳細: Firebase Authenticationでログイン画面を実装する

2. `agentic_review_execute`

説明: ReviewAgent実行 - 静的解析・セキュリティスキャン・品質判定

パラメータ:

issue_number (required): GitHub Issue番号
target_files (optional): レビュー対象ファイルパス配列

使用例:

現在の実装をReviewAgentで品質チェックしてください

3. `agentic_issue_analyze`

説明: IssueAgent実行 - Issue内容AI分析・Label自動付与

パラメータ:

issue_number (required): GitHub Issue番号
title (required): Issue タイトル
body (required): Issue 本文

使用例:

Issue #456を分析して、識学理論Labelを推奨してください

4. `agentic_pr_create`

説明: PRAgent実行 - PR自動作成・説明文AI生成

パラメータ:

issue_number (required): GitHub Issue番号
branch_name (optional): ブランチ名

使用例:

Issue #789の実装が完了したので、PRAgentでPR作成してください

5. `agentic_coordinator_decompose`

説明: CoordinatorAgent実行 - タスク分解（DAG構築）・Agent選定

パラメータ:

issue_number (required): GitHub Issue番号
title (required): タスクタイトル
description (required): タスク詳細

使用例:

大規模な機能実装タスクをCoordinatorAgentで分解してください

6. `agentic_kpi_collect`

説明: KPI収集・ダッシュボード生成

パラメータ:

period (optional): 集計期間（6h/24h/7d/30d）

使用例:

過去24時間のKPIを収集してください

7. `agentic_metrics_view`

説明: 識学理論KPIダッシュボード表示

パラメータ: なし

使用例:

現在のKPIダッシュボードを表示してください

📊 識学理論対応

責任と権限の明確化

各Toolは対応するAgentの権限レベルで実行されます:

CodeGenAgent: 🔵実行権限
ReviewAgent: 🟡確認権限
IssueAgent: 🔵実行権限
PRAgent: 🔵実行権限
CoordinatorAgent: 🔴決裁権限

結果重視

全Toolはquality_scoreを返し、客観的な評価を提供します。

エスカレーション

品質基準未達時は自動的にエスカレーションし、適切な担当者に通知します。

🧪 テスト

# MCP Server起動テスト
npm run dev

# 別ターミナルで
echo '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/list","id":1}' | node dist/server.js

🔧 トラブルシューティング

Tools が表示されない

Claude Desktop設定を確認
パスが正しいか確認
Claude Desktop再起動

Agent実行エラー

GITHUB_TOKEN設定を確認
ANTHROPIC_API_KEY設定を確認
リポジトリパス確認

🤖 Agentic Orchestration MCP Server - Ready for Claude Code!

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