Agile Planner MCP Server (v1.3.3) - AI-Powered Agile Backlog Generator

Agile Planner MCP Server (v1.7.3) - AI を活用したアジャイルバックログ生成ツール

Agile Planner MCP は、技術的なスキルがなくても、簡単な説明からアジャイルバックログ全体（エピック、ユーザーストーリー、MVP、イテレーション）や特定の機能を自動生成し、Windsurf、Cascade、Cursor 内で直接利用できます。

最新の改善点（v1.7.3）：

• generateFeature の MCP モードを修正：ユーザーストーリーの抽出を堅牢化しました
• RULE 3 の構造を強化：エピック／機能／ユーザーストーリーのフォルダーを一貫して作成します
• Windows の Notepad の問題を解決：MCP モードで stderr/stdout のストリームを正規化しました
• 詳細な診断ログ：問題をより簡単に特定できるようになりました
• プロジェクトを再構成：テストファイルと一時ファイルを明確に整理しました
• 使用ガイドを更新：Windsurf、Claude、Cursor 向けの詳しい手順を追加しました
• 詳細については、CHANGELOG.md を参照してください。

以前の改善点（v1.7.1）：

• MCP ドキュメントを全面改訂：Mermaid の図を含む、MCP サーバーアーキテクチャの詳細なドキュメントを追加しました。
• 認知的複雑性を軽減：重要なモジュール（json-parser、mcp-router）を大幅にリファクタリングしました。
• 堅牢性を向上：エラー処理を改善し、E2E 統合テストを最適化しました。
• 詳細については、CHANGELOG.md を参照してください。

❌ Agile Planner MCP を使用しない場合

アジャイルバックログを手作業で作成するには時間がかかり、ミスも発生しやすくなります。

• ❌ ユーザーストーリー、受け入れ基準、タスクの作成に何時間も費やす
• ❌ プロジェクトごとに書式や構成が一貫しない
• ❌ AI コーディングアシスタント向けの明確な実装ガイダンスがない
• ❌ 戦略的なフレームワークなしに、優先順位付けと整理を手作業で行う

✅ Agile Planner MCP を使用する場合

エラー処理の一元化

• generateBacklog 関数と generateBacklogDirect 関数から返されるすべてのエラーは、JSON の一貫性と監査の堅牢性を確保するため、handleBacklogError でフォーマットされるようになりました。
• エラーの例には、次の形式が表示されます：{ success: false, error: { message: ... } }

Agile Planner MCP は、AI による正確な注釈付きの、完全で構造化されたアジャイルバックログを数秒で生成します。

• ✅ 完全なバックログ構造（エピック、機能、ユーザーストーリー、未分類のストーリーを含む）
• ✅ AI に最適化された注釈により、実装を段階的にガイドします
• ✅ タスクのチェックボックスと依存関係の管理による進捗の追跡
• ✅ 専用の .agile-planner-backlog フォルダーでの一元管理
• ✅ 関連するエピックに機能を自動的に関連付けるインテリジェントな機能整理

📑 ドキュメント

このドキュメントは、より見つけやすくなるように再編成されています。

ユーザーガイド

• MCP 統合ガイド - Claude、Cursor、Windsurf IDE との統合ガイド
• 最適な使用方法のガイド - 詳細な使用ガイド
• 移行ガイド - 以前のバージョンから移行するためのガイド

開発者向けドキュメント

• 開発 - 開発ガイド
• MCP 仕様 - MCP プロトコルの仕様
• 既知の問題 - 既知の問題と技術的負債の一覧
• リファクタリング計画 - コードの詳細なリファクタリング計画
• テストのリファクタリング計画 - テスト修正計画
• ロードマップ - 今後のバージョンのロードマップ
• MCP アーキテクチャ - MCP サーバーの全体的なアーキテクチャ
• Markdown 生成システム - Markdown 生成機能のアーキテクチャ
• バックログ形式 - バックログ JSON 形式の仕様

ヘルパー関数

• createApiMessages(project) - AI 用のシステムメッセージとユーザーメッセージのペアを生成します。project パラメーターには、"名前: 説明" 形式の文字列、または { name, description } オブジェクトを指定できます。

TDD に関する注意：エラーのアサーションでは、統一された形式 { success: false, error: { message: ... } } を検証する必要があります。 エラー形式を変更する場合は、統合テストも更新する必要があります。

アーキテクチャドキュメント

• 設計 - プロジェクトの全体的な設計
• バックログ形式 - 生成されるバックログの形式
• バックログ検証図 - 検証図
• 複数の LLM との互換性 - 複数の LLM との互換性

🚦 Windsurf / Cascade / Cursor でのセットアップ

管理者または技術チームに依頼して、この MCP サーバーをワークスペースの設定に追加してもらいます。

1. .env.example を .env にコピーし、OPENAI_API_KEY または GROQ_API_KEY を設定します。

オプション 1：ローカルインストールを使用する

{
  "mcpServers": {
    "agile-planner": {
      "command": "node",
      "args": ["D:/path/to/agile-planner/server/index.js"],
      "env": {
        "MCP_EXECUTION": "true",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

オプション 2：NPM パッケージを使用する

{
  "mcpServers": {
    "agile-planner": {
      "command": "npx",
      "args": ["agile-planner-mcp-server"],
      "env": {
        "MCP_EXECUTION": "true",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

🧠 仕組み

1. プロジェクトについて説明します。できるだけ詳しく、平易な英語で記述してください。

   SaaS task management system for teams with Slack integration, 
   mobile support, and GDPR compliance.
   

2. Agile Planner MCP が説明を処理します。堅牢な検証パイプラインを通じて、次の処理を行います。

   • 🤖 OpenAI または Groq の LLM を活用して、バックログの構造を生成します
   • 🧪 包括的な JSON スキーマに照らして構造を検証します
   • 🔍 受け入れ基準とタスクを追加して機能を拡充します
   • 📝 ストーリーをエピックと機能に整理します
   • 🏗️ Markdown ファイルを含む完全なディレクトリ構造を作成します

3. 構造化された完全なアジャイルバックログを数秒で受け取れます。

生成されるフォルダーの構造

.agile-planner-backlog/
├── epics/
│   └── [epic-slug]/
│       ├── epic.md
│       └── features/
│           └── [feature-slug]/
│               ├── feature.md
│               └── user-stories/
│                   ├── [story-1].md
│                   └── [story-2].md
├── orphan-stories/
│   ├── [story-orpheline-1].md
│   └── [story-orpheline-2].md
└── backlog.json

注： planning/mvp と planning/iterations ディレクトリは削除されます。すべてのユーザーストーリーは、エピック／機能の階層内、またはいずれの機能／エピックにも属さない場合は orphan-stories 内に生成されます。backlog.json に mvp または iterations セクションは含まれなくなりました。

すべてのファイルには、実装をガイドする AI 向けの手順が含まれています。出力例については、サンプルフォルダーをご覧ください。

コマンド

Agile Planner MCP は次のコマンドをサポートしています。

バックログ全体を生成

// In Windsurf or Cascade
mcp0_generateBacklog({
  projectName: "My Project",
  projectDescription: "A detailed description of the project...",
  outputPath: "optional/custom/path"
})

// CLI
npx agile-planner-mcp-server backlog "My Project" "A detailed description of the project..."

特定の機能を生成

// In Windsurf or Cascade
mcp0_generateFeature({
  featureDescription: "A detailed description of the feature to generate",
  storyCount: 3,  // Optional: number of user stories to generate (min: 3)
  businessValue: "High", // Optional: business value of this feature
  iterationName: "iteration-2", // Optional: target iteration (default: 'next')
  epicName: "Optional Epic Name", // Optional: specify an epic or let the system find/create one
  outputPath: "optional/custom/path" // Optional: custom output directory
})

// CLI
npx agile-planner-mcp-server feature "A detailed description of the feature to generate"

🔄 環境変数

変数	説明	デフォルト
MCP_EXECUTION	必須 - MCP モードでは「true」に設定する必要があります	-
OPENAI_API_KEY	バックログ生成用の OpenAI API キー	-
GROQ_API_KEY	代替の Groq API キー	-
DEBUG	追加ログを出力するデバッグモードを有効にします	false
TEST_MODE	テストモード（モック生成）を有効にします	false
AGILE_PLANNER_OUTPUT_ROOT	出力先のベースディレクトリ	current dir

📜 ライセンス

Agile Planner MCP Server は Commons Clause 付き MIT ライセンスの下でライセンスされています。ライセンスの全文については、LICENSE ファイルをご覧ください。

👥 サポート

サポートが必要な場合は、GitHub リポジトリで issue を作成するか、Windsurf／Cascade／Cursor の管理者にお問い合わせください。

---

☕️ プロジェクトを応援する

このプロジェクトが役に立った場合は、BuyMeACoffeeでコーヒーをごちそうして、開発を応援できます！

🚀 Windsurf を入手

ありがとうございます 🙏