GitHub CopilotとMCPで開発ワークフローを革新！5つの秘訣をご紹介
2025年7月2日、GitHubは「GitHub CopilotとMCPで開発ワークフローを革新する5つの方法」と題した、開発者の皆様にとって非常に興味深い記事を公開しました。このブログ記事では、AIペアプログラマーであるGitHub Copilotと、MicrosoftのクラウドプラットフォームであるMicrosoft Cloud Platform（MCP）を組み合わせることで、私たちの開発スタイルがどのように劇的に変わるのか、具体的な5つのアプローチが紹介されています。
この記事は、日々のコーディング作業をもっと効率的かつ創造的にしたいと考えているすべての開発者の方々に向けられています。では、具体的にどのような方法でGitHub CopilotとMCPが私たちのワークフローを変革してくれるのでしょうか？
1. AIによるコーディング支援で、圧倒的なスピードアップを実現
GitHub Copilotは、あなたがコードを書くのをリアルタイムで支援してくれるAIです。コメントを書いたり、関数名をタイプしたりするだけで、Copilotは文脈を理解し、次のコード行や関数全体を提案してくれます。これは、まるで優秀なペアプログラマーが隣でコードを書いてくれるようなものです。
さらに、MCPと連携することで、このAIの能力はさらに拡張されます。例えば、MCP上に構築されたAPIを呼び出すためのコード生成や、特定のリソースの設定に関するコードの提案など、より具体的なコンテキストに基づいた支援が可能になります。これにより、今まで時間がかかっていた定型的なコード作成や、新しいライブラリの使い方を調べる時間が大幅に削減され、より本質的な開発業務に集中できるようになります。
2. 単純作業の自動化で、創造的な時間に投資
MCPは、インフラストラクチャの管理、デプロイメントの自動化、監視など、開発プロセスにおける様々な側面をサポートします。GitHub Copilotは、これらのMCPを活用するためのコードや設定ファイル生成を支援します。
例えば、新しいマイクロサービスのデプロイメントパイプラインを設定する際に、CopilotがTerraformやARMテンプレートといったインフラストラクチャ・アズ・コード（IaC）のコードを生成してくれます。これにより、これまで手動で行っていた煩雑な設定作業や、ベストプラクティスに沿った構成を考える手間が省けます。単純な繰り返し作業や、習得に時間がかかる設定作業をAIに任せることで、開発者はよりアーキテクチャ設計や、新しい機能開発といった創造的な作業に時間を割くことができるようになります。
3. コードの品質とセキュリティをAIで強化
GitHub Copilotは、単にコードを生成するだけでなく、一般的なコーディングパターンやベストプラクティスに基づいたコードを提案するため、コードの品質向上にも貢献します。さらに、MCPとの連携により、セキュリティベストプラクティスに沿ったコード生成も期待できます。
例えば、MCP上で機密情報を扱う際の適切な暗号化処理や、アクセス制御に関するコードをCopilotが提案してくれるかもしれません。これにより、開発初期段階からセキュリティホールを埋め込みにくくなり、脆弱性のリスクを低減させることが可能です。また、コードレビューのプロセスにおいても、Copilotが潜在的なバグや非効率なコードを指摘してくれることで、チーム全体のコード品質を底上げすることができます。
4. チーム間の連携をスムーズにし、知識の共有を促進
MCPは、クラウド上でアプリケーションを開発・運用するための強力な基盤を提供し、チーム間の情報共有を促進します。GitHub Copilotは、この基盤上で開発を行う際に、チームが採用しているコーディングスタイルや共通のライブラリの使い方に関する知識を学習し、それをチーム全体に還元する役割も担うことができます。
例えば、ある開発者が作成した便利なヘルパー関数や、特定のMCPサービスとの連携に関するコード例をCopilotが学習し、他のメンバーが同様のタスクを行う際にそのコードを提案してくれるようになります。これは、チーム内の暗黙的な知識やベストプラクティスを明示化し、共有する強力なメカニズムとなります。結果として、チーム全体の生産性が向上し、知識の属人化を防ぐことができます。
5. 新しい技術やサービスへの適応を加速
クラウド技術は日々進化しており、新しいサービスや機能が次々と登場します。GitHub CopilotとMCPの組み合わせは、これらの新しい技術を迅速にキャッチアップし、活用するための強力なサポートとなります。
MCPには、様々なAI/MLサービスやデータベースサービス、コンテナサービスなど、多岐にわたる機能が提供されています。GitHub Copilotは、これらの新しいMCPサービスに関するドキュメントやサンプルコードを学習し、それらを活用するためのコーディング例を提案してくれます。これにより、開発者は新しい技術を学ぶための学習コストを大幅に削減し、迅速にプロジェクトに導入することが可能になります。例えば、新しいAIモデルをMCP上でデプロイするためのコード生成や、最新のデータベースサービスの設定に関する支援などが考えられます。
まとめ
今回のGitHubブログ記事で紹介された5つの方法は、GitHub CopilotとMicrosoft Cloud Platformが、単なるツールという枠を超え、開発者のワークフロー全体を変革する可能性を秘めていることを示しています。AIの力を借りてコーディングのスピードと質を高め、単純作業を自動化し、チーム連携を強化し、そして新しい技術への適応を加速させることで、私たちはより効率的で、より創造的な開発体験を得られるでしょう。
これからも、AIとクラウドプラットフォームの進化は私たちの開発スタイルを大きく変えていくはずです。今回の情報を参考に、ぜひご自身の開発ワークフローにGitHub CopilotとMCPの革新を取り入れてみてください。
5 ways to transform your workflow using GitHub Copilot and MCP
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