Eigent How-To: 初めてのカスタム MCP サーバーのセットアップ

オープンソースプロジェクトでは、時間は貴重です。メンテナーは、バグ修正、機能リクエスト、コミュニティサポート、ドキュメント整備を同時にこなしながら、コードの安全性を保ち、リリースを整理し続けなければなりません。繰り返し発生するものの非常に重要な作業のひとつが、プルリクエストのレビューとリリース更新の準備です。必要な作業ではありますが、イノベーションに使えるはずの何時間も奪ってしまいます。

もし自動化がその面倒な作業を代わりに引き受けてくれたらどうでしょうか？ そこで登場するのが Eigent です。Eigent は、GitHub ワークフローを確実に支援・自動化できる Eigent open source cowork を提供します。

Eigent は、世界初の Multi-agent Workforce デスクトップアプリケーションであり、複雑なワークフローを自動化タスクへ変換できるカスタム AI ワークフォースの構築、管理、デプロイを可能にします。これは モジュール式のマルチエージェントシステム であり、複雑なタスクを分解し、連携する専門エージェントによって処理できます。

Eigent の マルチエージェント協調プラットフォーム は、ワークフローを自動化タスクに変換することで生産性を向上させます。オープンソースの CAMEL フレームワーク上に構築され、並列実行、カスタマイズ性、プライバシーを AI 自動化にもたらします。

Eigent で何ができるのでしょうか？ 初めて読む方は、Eigent を柔軟な agentic アシスタントとして考えてください。ドメイン固有のスキル（例: コーディング、ドキュメント作成、DevOps）を持つさまざまな「workers」（AI エージェント）を作成し、タスクで協働させることができます。Eigent が簡素化できる技術ワークフローの例には、次のようなものがあります。

• AI エージェントによる GitHub 自動化: コード変更のレビュー、プルリクエストの要約、issue のトリアージ。
• リリースノート生成: 各リリースの新機能や変更点の要点を自動でまとめる。
• ドキュメントとコード分析: ドキュメントやコードベースから重要ポイントを抽出し、改善案を提案する。
• オープンソースワークフロー: プロジェクトの活動を追跡し、コントリビューター向けレポートを生成する、など。

このガイドでは、Eigent 内でカスタム GitHub MCP サーバーを設定する方法 と、次のようなエージェントワークフローの作り方を紹介します。

1. リポジトリから新しいプルリクエストを取得する
2. PR データを抽出して分析する
3. ハイライトをリリース用のノートに整形する
4. 短い投稿文を生成する（例: Twitter/X 用）

それでは、ステップごとのガイドを見ていきましょう！

Step 1 : Eigent を開いて MCP & Tools の設定に移動する

Eigent を起動したら、まず Settings パネルを開きます。Settings で “MCP & Tools” セクションを見つけてクリックしてください。ここで、AI エージェント用の外部ツールやサーバーを設定できます。この領域を使って、GitHub タスク用の新しいカスタム MCP サーバーを追加します。

MCP & Tools タブには、利用可能なツールの一覧と、設定済みの MCP サーバーが表示されます。自分のサーバーを追加するには、“Add MCP Server” ボタンを探してクリックします。すると、新しいサーバーの JSON 設定を入力できるダイアログが開きます。

Step 2: JSON 設定でカスタム MCP サーバーを追加する

Eigent では、高度なユーザー向けに JSON 設定を提供することでカスタムエージェントサーバーを追加できます。Add MCP Server ダイアログには、JSON を貼り付けるためのテキストエリアがあります。ここでは、タスクを調整できる汎用 AI 推論エンジンである sequential-thinking MCP サーバーを追加します（複雑なプロンプトを分解するのに最適です）。

以下の最小限の JSON を使ってサーバーを登録します。

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]
    }
  }
}

Step 3: GitHub MCP サーバーの設定を行う（PAT を含める）

MCP サーバーの設定を完了する前に、設定内に GitHub Personal Access Token (PAT) を含めてください。このトークンにより、エージェントは GitHub API に認証してリポジトリデータを取得できます。GitHub アカウントで適切なスコープを持つ PAT を生成してください（public リポジトリの場合、デフォルトの public スコープで十分です）。

設定を拡張して、GitHub サーバーとトークンを含めます。

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking",
        "ghcr.io/github/github-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_yourGitHubTokenHere"
      }
    }
  }
}

JSON の準備ができたら、Install または Add をクリックして MCP サーバーを保存します。Eigent はバックグラウンドでサーバーをダウンロードし、初期化します。しばらくすると、新しいサーバーが MCP tools に表示されます。

Step 4: 新しい MCP サーバーを使って GitHub 対応の Worker（Agent）を追加する

MCP サーバーの設定が完了したら、このサーバーを使う Worker を作成します。Eigent では、「Worker」は、指定されたツールセットまたは MCP サーバーを使ってタスクを実行できる AI エージェントのペルソナです。Workforce/Agents 画面に移動し、Add Worker を選択します。

“GitHub MCP” のような名前を付けて、説明を “GitHub タスクを支援します” とします。Agent Tool を、先ほど追加した MCP サーバー（例: “sequential-thinking”）に割り当てます。Worker を保存して、GitHub 自動化アシスタントを作成します。

Step 5: プルリクエストを要約するようエージェントに指示する

新しい Worker とチャットを開き、リポジトリのプルリクエストをレビューして要約するようエージェントに依頼するタスクプロンプトを入力します。

次のような詳細なプロンプトを試してください。

リポジトリ https://github.com/camel-ai/camel の最新 30 件のプルリクエストをレビューしてください。影響度（変更行数、変更ファイル数、または議論の深さ）に基づいて上位 5 件を選んでください。選択した各 PR について、次の形式でリリース用の更新文を生成してください: ✨ Feature: <キャッチーな一文の要約> \n💡 Why it matters: <短い箇条書きの説明> \n🙏 Thanks @<GitHubAuthor>。

これにより、エージェントは、最近のプルリクエストを分析し、重要な変更の要約を作成するという、一般的なオープンソースワークフローを自動化するよう指示されます。必要に応じて、リポジトリの URL や基準をカスタマイズできます。

Step 6: Eigent がタスクを自動で分解し、データを取得する様子を確認する

プロンプトを送信すると、Eigent のマルチエージェントエンジンが起動します。このリクエストはかなり複雑ですが、Eigent は作業を扱いやすいサブタスクに分割することで処理します。内部では、Sequential Thinking MCP サーバーが指示を解釈し、計画を立てます。たとえば、次のような処理を行うことがあります。

1. 指定されたリポジトリから最新 30 件の PR 一覧を取得する（GitHub MCP ツールを使用）。
2. 各 PR のメタデータ（変更行数、ファイル、コメント）を分析して「影響度」を判断する。
3. 基準に基づいて上位 5 件の PR を選ぶ。
4. それぞれの PR について、指定された形式（✨ Feature、💡 Why it matters、🙏 Thanks...）で要約を作成する。
5. 必要に応じて、X（Twitter）向けの短縮版を準備する。

最後に、エージェントは出力として、上位 PR 向けのリリース用更新文を見やすく整形したものを生成します。多くの場合、Markdown 形式で提示されます。

エージェント型自動化で OSS ワークフローを強化する

このチュートリアルでは、AI エージェントを使って GitHub のプルリクエスト要約というオープンソース保守作業を自動化するよう Eigent を設定しました。カスタム GitHub MCP サーバー を Eigent に追加し、専用 Worker を作成し、ライブのリポジトリデータからリリースノートのスニペットを生成しました。

Eigent の MCP 統合 とマルチエージェントの協調を活用することで、複雑なワークフロー（大量の PR のトリアージなど）も AI によって効率的に処理でき、より高次の意思決定に集中できます。Eigent は、要約の作成や issue 管理から、コードのテスト、ドキュメント更新まで、さまざまなシナリオに合わせて調整できます。

ぜひ自分のプロジェクトで Eigent を試し、AI 搭載チームがそばにいることで得られる生産性向上を体験してください！ オープンソース協業の未来は、人間の情熱と、疲れ知らずの AI アシスタントが協力し合う形になるのかもしれません。 🚀