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モデル コンテキスト プロトコル (MCP) を使用した Copilot Chat の拡張

モデル コンテキスト プロトコル (MCP) を使って Copilot Chat を拡張する方法について説明します。

メモ

  • MCP のサポートは現在パブリック プレビュー段階であり、変更される可能性があります。
  • MCP のサポートは、Visual Studio Code、JetBrains、Eclipse、Xcode 向けの Copilot Chat で利用できます。
  • GitHub プレリリース ライセンス条項」がこの製品の使用に適用されます。

概要

モデル コンテキスト プロトコル (MCP) は、アプリケーションが大規模言語モデル (LLM) とコンテキストを共有する方法を定義するオープン標準です。 MCP は、AI モデルをさまざまなデータ ソースとツールに接続する標準化された方法を提供し、それらがより効果的に連携できるようにします。

MCP を使うと、Copilot Chat を既存のさまざまなツールやサービスと統合して、その機能を拡張できます。 たとえば、GitHub MCP サーバーを使うと、Visual Studio Code で Copilot Chat を使って、GitHub でタスクを実行できます。 また、MCP を使うと、Copilot Chat で動作する新しいツールやサービスを作成することもでき、エクスペリエンスをカスタマイズおよび強化できます。

MCP の詳細については、MCP 公式ドキュメントを参照してください。

現在使用可能な他の MCP サーバーの詳細については、MCP サーバーのリポジトリを参照してください。

前提条件

Visual Studio Code での MCP サーバーの構成

Visual Studio Code で MCP サーバーを構成するには、使用する MCP サーバーの詳細を指定する構成スクリプトを設定する必要があります。 次のいずれかについて MCP サーバーを構成できます。

  • 特定のリポジトリ。 この場合、プロジェクトを Visual Studio Code で開くすべてのユーザーと MCP サーバーが共有されます。 これを行うには、リポジトリのルートに .vscode/mcp.json ファイルを作成します。

  • Visual Studio Code の個人インスタンス。 構成した MCP サーバーにアクセスできるのは自分だけです。 これを行うには、Visual Studio Code で settings.json ファイルに構成を追加します。

    メモ

    サーバーごとに場所を 1 つのみ使用することをお勧めします。 同じサーバーを両方の場所に追加すると、競合や予期しない動作が発生する可能性があります。

次のステップでは、.vscode/mcp.json ファイルで Fetch MCP サーバーを構成する方法を示します。 Fetch MCP サーバーは、Web コンテンツのフェッチ機能を提供する単純な MCP サーバーです。 Fetch MCP サーバーの詳細については、MCP サーバー リポジトリの Fetch ディレクトリを参照してください。

同じステップを使用して、個人用 Visual Studio Code 設定で MCP サーバーを構成できます。 他の MCP サーバーを構成する方法の詳細については、MCP サーバーのリポジトリを参照してください。

  1. 次の構成を .vscode/mcp.json ファイルに追加します。

    JSON
    {
    "inputs": [
      // The "inputs" section defines the inputs required for the MCP server configuration.
      {
        "type": "promptString"
      }
    ],
    "servers": {
      // The "servers" section defines the MCP servers you want to use.
      "fetch": {
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-server-fetch"]
      }
     }
    }
    
  2. .vscode/mcp.json ファイルを保存します。

  3. .vscode/mcp.json ファイルで、サーバーの一覧の一番上に [Start] ボタンが表示されます。 [Start] ボタンをクリックして、MCP サーバーを開始します。 これにより、入力ダイアログがトリガーされ、サーバー ツールが検出され、後のセッション用にそれらが格納されます。

    Visual Studio Code での MCP サーバー構成のスクリーンショット。 [Start] ボタンが濃いオレンジ色で囲まれています。

  4. Visual Studio Code のタイトル バーの アイコンをクリックして、Copilot Chat を開きます。

  5. Copilot Chat ボックスで、ポップアップ メニューから [Agent] を選びます。

    Visual Studio Code での Copilot Chat ボックスのスクリーンショット。 [Agent] オプションが濃いオレンジ色の枠線で囲まれています。

  6. 使用可能な MCP サーバーの一覧を表示するには、チャット ボックスの左上隅にあるツール アイコンをクリックします。 これで MCP サーバーの一覧が開き、現在 Visual Studio Code インスタンスで使用可能なすべての MCP サーバーと関連ツールが表示されます。

Visual Studio Code での MCP サーバーの構成の詳細については、Visual Studio Code ドキュメントの「Visual Studio Code で MCP サーバーを使用する (プレビュー)」を参照してください。

重要

2025 年 4 月 4 日以降、GitHub MCP サーバーおよびインストール手順が github-mcp-server リポジトリで一般公開されます。

Copilot Chat での MCP サーバーの使用

MCP サーバーを構成したら、Copilot Chat でそれを使って、さまざまなツールやサービスにアクセスできます。 次の例では、Fetch MCP サーバーを使用して、Web ページに関する詳細をフェッチします。

  1. Visual Studio Code のタイトル バーの アイコンをクリックして、Copilot Chat を開きます。

  2. Copilot Chat ボックスで、ポップアップ メニューから [Agent] を選びます。

  3. MCP 構成を含むファイルで、MCP サーバーが実行していることを確認します。 実行していない場合は、[Start] ボタンをクリックして、MCP サーバーを開始します。

    Visual Studio Code での MCP サーバー構成のスクリーンショット。 [Running] 状態が濃いオレンジ色の枠線で囲まれています。

  4. URL の詳細をフェッチするよう Copilot Chat に指示します。 次に例を示します。

    Fetch https://github.com/github/docs.

  5. 続行の確認を Copilot から求められたら、[Continue] をクリックします。

  6. Copilot が URL の詳細を取得し、チャット ボックスに表示します。

Visual Studio Code での MCP サーバーの使用の詳細については、Visual Studio Code ドキュメントの「Visual Studio Code で MCP サーバーを使用する (プレビュー)」を参照してください。

既存の MCP 構成の使用

Claude Desktop に既に MCP 構成がある場合は、Visual Studio Code でその構成を使用して、同じ MCP サーバーにアクセスできます。 これを行うには、Visual Studio Code で settings.json ファイルに次の構成を追加します。

JSON
"chat.mcp.discovery.enabled": true

Visual Studio Code が、既存の構成を自動的に見つけて、それを Visual Studio Code インスタンスで使用します。

概要

モデル コンテキスト プロトコル (MCP) は、アプリケーションが大規模言語モデル (LLM) とコンテキストを共有する方法を定義するオープン標準です。 MCP は、AI モデルをさまざまなデータ ソースとツールに接続する標準化された方法を提供し、それらがより効果的に連携できるようにします。

MCP を使用すると、Copilot Chat を既存のさまざまなツールやサービスと統合することで機能を拡張できます。 また、MCP を使用して、Copilot Chat で動作する新しいツールとサービスを作成することもでき、エクスペリエンスをカスタマイズおよび強化できます。

MCP の詳細については、MCP 公式ドキュメントを参照してください。

現在使用可能な他の MCP サーバーの詳細については、MCP サーバーのリポジトリを参照してください。

前提条件

  • Copilot へのアクセス権。 Copilot のアクセス方法の詳細については、「GitHub Copilot とは何ですか?」を参照してください。

  • 互換性のある JetBrains IDE。 GitHub Copilot は、次の IDE と互換性があります。

    • IntelliJ IDEA (Ultimate、Community、Educational)
    • Android Studio
    • AppCode
    • CLion
    • Code With Me ゲスト
    • DataGrip
    • DataSpell
    • GoLand
    • JetBrains クライアント
    • MPS
    • PhpStorm
    • PyCharm (Professional、Community、Educational)
    • Rider
    • RubyMine
    • RustRover
    • WebStorm
    • Writerside

    ダウンロードするには、JetBrains IDE のツール ファインダーを参照してください。

  • GitHub Copilot プラグイン。 JetBrains Marketplace で「GitHub Copilot プラグイン」を確認してください。 インストール手順については、「環境への GitHub Copilot 拡張機能のインストール」を参照してください。

  • JetBrains IDE で GitHub にログイン。 認証手順については、「環境への GitHub Copilot 拡張機能のインストール」を参照してください。

JetBrains IDE での MCP サーバーの構成

  1. 右下隅にある をクリックします。

  2. メニューで [Edit settings] を選択します。

  3. [MCP] セクションの [Edit in mcp.json] をクリックします。

  4. MCP サーバーを定義します。 例として次の構成を使用できます。

    JSON
    {
      "servers": {
        "memory": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "@modelcontextprotocol/server-memory"
          ]
        }
      }
    }
    

または、MCP 設定にアクセスするには、"エージェント モード" になったらツール アイコンをクリックし、[Add more tools] をクリックします。

概要

モデル コンテキスト プロトコル (MCP) は、アプリケーションが大規模言語モデル (LLM) とコンテキストを共有する方法を定義するオープン標準です。 MCP は、AI モデルをさまざまなデータ ソースとツールに接続する標準化された方法を提供し、それらがより効果的に連携できるようにします。

MCP を使用すると、Copilot Chat を既存のさまざまなツールやサービスと統合することで機能を拡張できます。 また、MCP を使用して、Copilot Chat で動作する新しいツールとサービスを作成することもでき、エクスペリエンスをカスタマイズおよび強化できます。

MCP の詳細については、MCP 公式ドキュメントを参照してください。

現在使用可能な他の MCP サーバーの詳細については、MCP サーバーのリポジトリを参照してください。

前提条件

Xcode での MCP サーバーの構成

  1. Xcode 用 GitHub Copilot 拡張機能を開きます。

  2. エージェント モードで、ツール アイコンをクリックします。

  3. [Edit config] を選択します。

  4. mcp.json を編集して MCP サーバーを定義します。 例として次の構成を使用できます。

    JSON
    {
      "servers": {
        "memory": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "@modelcontextprotocol/server-memory"
          ]
        }
      }
    }
    

概要

モデル コンテキスト プロトコル (MCP) は、アプリケーションが大規模言語モデル (LLM) とコンテキストを共有する方法を定義するオープン標準です。 MCP は、AI モデルをさまざまなデータ ソースとツールに接続する標準化された方法を提供し、それらがより効果的に連携できるようにします。

MCP を使用すると、Copilot Chat を既存のさまざまなツールやサービスと統合することで機能を拡張できます。 また、MCP を使用して、Copilot Chat で動作する新しいツールとサービスを作成することもでき、エクスペリエンスをカスタマイズおよび強化できます。

MCP の詳細については、MCP 公式ドキュメントを参照してください。

現在使用可能な他の MCP サーバーの詳細については、MCP サーバーのリポジトリを参照してください。

前提条件

  • Copilot へのアクセス権。 GitHub Copilot in Eclipse を使うには、アクティブな GitHub Copilot サブスクリプションが必要です。 Copilot のアクセス方法の詳細については、「GitHub Copilot とは何ですか?」を参照してください。
  • Eclipse の互換バージョン。 GitHub Copilot 拡張機能を使うには、Eclipse バージョン 2024-09 以降が必要です。 Eclipse のダウンロード ページを参照してください。
  • GitHub Copilot 拡張機能の最新バージョン。 これを Eclipse Marketplace からダウンロードします。 詳しくは、「環境への GitHub Copilot 拡張機能のインストール」をご覧ください。
  • Eclipse から GitHub にサインインします

Eclipse での MCP サーバーの構成

  1. Copilot Chat パネルを開くには、Eclipse の下部にあるステータス バーで Copilot アイコン () をクリックします。

  2. メニューの [Edit preferences] を選びます。

  3. 左側のペインで Copilot Chat を展開して、[MCP] をクリックします。

  4. MCP サーバーを定義します。 例として次の構成を使用できます。

    JSON
    {
      "servers": {
        "memory": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "@modelcontextprotocol/server-memory"
          ]
        }
      }
    }
    

新しい MCP サーバーの作成

特定のニーズを満たす新しい MCP サーバーを作成し、それを Copilot Chat と統合できます。 たとえば、データベースまたは Web サービスに接続する MCP サーバーを作成し、そのサーバーを Copilot Chat で使って、そのデータベースまたは Web サービスでタスクを実行できます。

独自の MCP サーバーの作成と構成の詳細については、MCP 公式ドキュメントを参照してください。

参考資料