GitHub CopilotもAgent ModeでAIエージェントに進化！さらにMCP対応で可能性無限大！

この記事の内容

  • GitHub Copilotに「Agent Mode」が正式登場し、プロジェクト全体をAIエージェントで自律的に開発できるようになりました
  • Agent Modeを使ってHTML5のバスケットボールゲームを数分で生成するデモを紹介しています
  • Claude 3.7 SonnetやDeepSeekなど、複数のLLMモデルを選択して利用できるようになりました
  • MCP（Model Context Protocol）に対応し、データベースやクラウドサービス、Officeアプリなど外部ツールと連携できます
  • MCPサーバーを通じてPowerPointレポートを自動生成するデモも紹介しています

GitHub Copilotのモードの変遷

GitHub Copilotはこれまでに、コード入力時の補完機能、チャット機能、そして複数ファイルをまとめて編集できる「Copilot Edits」など、段階的に機能を拡張してきました。

そして2025年4月5日、ついに「GitHub Copilot Agent Mode」が正式に登場しました。このAgent Modeでは、プロジェクト全体をAIエージェントが自律的に動かすことができます。バックエンドではLLMが動作しており、指示を与えるだけで必要なタスクを自動的に実行してくれます。

すでにClineやCursorといったAIエージェントツールが存在していましたが、GitHub CopilotもついにAgent Modeでそのカテゴリに追いつく形となりました。

Agent Modeの使い方

VS Code InsiderでAgent Modeを有効にする

現時点では、通常のVS CodeではAgent Modeが表示されない場合があります。その場合は、VS Code Insiders（早期リリース版）を使用することでAgent Modeにアクセスできます。

VS Code InsidersでGitHub Copilotのチャットパネルを開き、モード切り替えから「Agent」を選択するとAgent Modeが有効になります。

バスケットボールゲームを自動生成してみる

Agent Modeの実力を試すため、以下のようなプロンプトを与えてみました。

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Agent Modeは次のような流れで自動的に作業を進めてくれました。

  1. 基本的なファイル構造（HTMLファイル）を作成
  2. CSSファイルを作成してゲームのスタイルを設定
  3. ゲームロジックを実装するJavaScriptファイルを作成（プレイヤー名入力、レベル管理、シュートの物理演算、スコア計算など）

最終的に index.html をブラウザで開くと、指示通りのバスケットボールシューティングゲームが動作しました。数分でここまで動くものが出来上がるのは驚きです。

なお、使用するモデルはAgent Modeのドロップダウンから選択できます。今回のデモではClaude 3.7 Sonnetを使用しました。進捗を日本語で報告させるよう指示を加えることで、日本語での状況説明も可能です。

複数のLLMモデルに対応

GitHub Copilot Agent Modeでは、さまざまなLLMモデルを選択して利用できるようになりました。「Manage Models」から利用可能なモデルを選択・追加できます。

対応しているモデルの例は以下の通りです。

  • Claude 3.7 Sonnet（Anthropic）
  • GPT-4系（OpenAI）
  • DeepSeek
  • Azure OpenAI（AzureのデプロイメントURLを指定）
  • Ollamaなどのローカルモデル
  • OpenRouterなどのサードパーティインターフェース

エンタープライズ環境ではローカルモデルやプライベートなエンドポイントを使いたいケースも多いと思いますが、そういった要件にも対応できる柔軟な構成になっています。

MCP（Model Context Protocol）との連携

MCPとは

MCPはAIエージェントが外部のツールやサービスと接続するためのプロトコルです。エンタープライズ開発においては、AIが行動を生成するだけでなく、データベース、クラウドサービス、CI/CDツールなどと接続して実際の操作を行う必要があります。MCPはそうした連携を標準的な方法で実現するためのプロトコルです。

GitHub Copilot Agent ModeもMCPサーバーをサポートしています。 これにより、任意のMCPサーバーと連携した高度なエージェントワークフローを組み立てることができます。

MCPを使ってPowerPointレポートを自動生成する

MCPの活用例として、Officeアプリケーションと連携するMCPサーバーが紹介されています。MicrosoftのSemanticKernelリポジトリ内にある「MCP Servers for Office Applications」を使うことで、WordやPowerPointをAIから操作できます。

具体的な手順は以下の通りです。

  1. MCP Servers for Officeをダウンロード・起動する
  2. GitHub CopilotのMCP設定画面でサーバーを追加する
  3. Agent Modeで指示を与える

例えば次のようなプロンプトを与えることで、自動的にPowerPointファイルを生成できます。

SemanticKernelのリポジトリを分析して、10ページのPowerPointにまとめてください。

これにより、Agent ModeがリポジトリのコードやドキュメントをMCP経由で取得・分析し、PowerPointレポートとして出力してくれます。

現時点ではMCPサーバーがどんどん増えており、「MCP Servers for OpenDeep Research」など多種多様なサーバーが公開されています。今後はOffice以外のさまざまな外部システムとの連携もより一般的になっていくと予想されます。

今後の展望：認証対応とさらなる発展

現時点ではMCPの認証周りはまだ発展途上ですが、OAuth認証などを使ったMCP認証の仕様策定が進んでいるとの情報もあります。

将来的には「自分の権限でアクセスできるドキュメントにのみアクセスできる」という形で、MCPを通じてセキュアにAIエージェントに作業を依頼できる世界観が実現される見込みです。AIに依頼するだけでさまざまな作業が安全に自動化される環境が、着実に整いつつあります。

まとめ

  • GitHub Copilot Agent Modeが正式登場し、プロジェクト全体を自律的に開発するAIエージェントとして動作するようになりました
  • VS Code Insiders版ではすでに利用可能で、Claude 3.7 SonnetやDeepSeekなど複数のLLMモデルを選択して使えます
  • 実際のデモでは、詳細なプロンプトを与えるだけでHTML5のゲームが自動生成されることを確認しました
  • MCPサーバーのサポートにより、データベース・クラウドサービス・Officeアプリなど外部システムとの連携が可能になりました
  • MCPを活用すればGitHubリポジトリを分析してPowerPointレポートを自動生成するといった高度なワークフローも実現できます
  • 認証機能の整備も進んでおり、今後はより安全で実用的なエージェント連携が普及していくことが期待されます

GitHub Copilotをすでに使っている方は、ぜひAgent Modeを試してみてください。