Coderide

CodeRide タスク管理で AI アシスタントや IDE を強化

AI コーディングの相棒に CodeRide の力を！ CodeRide MCP は、お気に入りの AI 開発ツール（Cursor、Cline、Windsurf、その他の MCP クライアントなど）を CodeRide に直接接続します。CodeRide は AI ネイティブのタスク管理システムです。

AI がコードを書くだけでなく、プロジェクトのコンテキストを深く理解し、自らタスクを管理して、あなたとシームレスに連携する姿を想像してみてください。延々と続くコピー＆ペーストや手動での更新はもう必要ありません。CodeRide MCP を使えば、AI は CodeRide のワークフローに欠かせない存在になります。

🚀 CodeRide MCP が画期的な理由

• AI がプロジェクトを深く理解： CodeRide のプロジェクトやタスクから、豊富で構造化されたコンテキストを AI エージェントに提供します。全体像を把握できるようになります。
• AI を活用したタスク自動化をシームレスに実現： AI が CodeRide でタスクを直接取得、解釈、更新できるようにし、日常的なプロジェクト管理を自動化します。
• 人間と AI の開発者の隔たりを解消： 引き継ぎを円滑にし、一貫したタスク理解と連携した作業を実現して、真のコラボレーションを促進します。
• LLM の効率を最適化： コンパクトな JSON レスポンスでトークン使用量を抑え、より高速で費用対効果の高い AI とのやり取りを実現します。
• セキュリティを設計段階から確保： ワークスペース単位の API キー認証により、データの整合性を保ち、AI の操作を適切なプロジェクトのコンテキスト内に限定します。
• すぐに使える統合： MCP 対応環境なら、どこでも npx で簡単にセットアップできます。数分で AI を接続できます！
• 将来に備えたワークフロー： オープンな Model Context Protocol 標準を基盤とする、AI ネイティブな開発アプローチを取り入れましょう。

✨ 主な機能

CodeRide MCP サーバーは、AI に次の機能を提供します。

• タスク管理： 特定のタスクを取得したり、プロジェクト内のすべてのタスクを一覧表示したり、次のタスクを順番に取得したりできます。
• タスクの更新： タスクの説明やステータスを変更できます。
• プロンプトへのアクセス： 特定のタスクに合わせたプロンプトや手順を取得できます。
• プロジェクト管理： すべてのプロジェクトを一覧表示し、プロジェクトの詳細を取得して、プロジェクトのナレッジを管理できます。
• プロジェクトナレッジ管理： プロジェクトのナレッジグラフやアーキテクチャ図を更新できます。
• プロジェクトの開始： 作業を開始するために、プロジェクトの最初のタスクを取得できます。
• ワークフローの自動化： 次のタスクを賢く提案する機能を使って、タスクの順序に沿って進められます。

⚙️ はじめに

Smithery 経由でインストール（推奨）

Smithery 経由で、Claude Desktop 用の Coderide MCP Server を自動的にインストールするには：

npx -y @smithery/cli install @PixdataOrg/coderide --client claude

Smithery のデプロイモード

CodeRide MCP は、開発環境と本番環境の両方に対応するデュアルモード運用をサポートしています。

🔧 開発／テストモード（モック）

実際の CodeRide アカウントがなくても、機能の確認、連携のテスト、プロジェクトへの貢献を行うのに最適です。

有効にする方法： Smithery のプレイグラウンドまたは設定で、次のいずれかを行います。

• CODERIDE_API_KEY フィールドを空のままにする
• 任意のプレースホルダー値を指定する（例：mock-key、test など）

利用できる機能：

• 現実的なモックデータを使った、9 個すべてのツール
• サンプルプロジェクト（ABC、XYZ）とタスク（ABC-1、ABC-2 など）
• テストと開発に利用できる、MCP のすべての機能
• 実際の API 呼び出しはなく、実験に完全に安全です

🚀 本番モード（実際の API）

実際の CodeRide ユーザーが、実際のプロジェクトやタスクと連携する場合に使用します。

有効にする方法： CR_API_KEY_ で始まる有効な CodeRide API キーを指定します。

利用できる機能：

• CodeRide ワークスペースとの完全な連携
• 実際のプロジェクトおよびタスクのデータ
• タスクやプロジェクトを更新する機能
• ワークフローの完全な自動化

従来の MCP 設定

Smithery を使用しないデプロイでは、この設定を MCP クライアントに追加します。

{
  "mcpServers": {
    "CodeRide": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@coderide/mcp"],
      "env": {
        "CODERIDE_API_KEY": "YOUR_CODERIDE_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

前提条件：

1. Node.js と npm： npm が含まれる Node.js がインストールされていることを確認してください。
2. CodeRide アカウントと API キー（本番環境のみ）： 本番環境で使用するには、app.coderide.ai で有効な CodeRide アカウントと API キーを取得する必要があります。

設定が完了すると、MCP クライアントは設定に応じたモードで CodeRide MCP サーバーに自動的に接続します。

🤖 対象ユーザー

CodeRide MCP は、次のような方を対象としています。

• AI コーディングアシスタントを使用する開発者： AI ツール（Cursor、Cline、Windsurf など）を CodeRide のタスク管理と深く連携させます。
• AI 主導の開発を導入するチーム： AI エージェントがプロジェクト情報にアクセスし、タスクに取り組む方法を標準化します。
• MCP を活用して開発する方： 実際の SaaS プラットフォームに接続する MCP サーバーの優れた例を活用できます。

AI アシスタントを開発チームの、より生産的で連携の取れたメンバーにしたい場合は、CodeRide MCP が役立ちます。

🔨 利用可能なツール

CodeRide MCP が提供するツールとその使用方法を以下に示します。

get_task

タスク番号（例：「TCA-3」）を指定して、特定のタスクの詳細情報を取得します。

入力スキーマ：

{
  "number": "task-number (e.g., 'TCA-3')",
  "status": "to-do|in-progress|done", // Optional: filter by status
}

使用例：

• ユーザーのプロンプト：「ねえ AI、タスク APP-101 の詳細を教えて。」
• AI の動作： arguments: { "number": "APP-101" } を指定して get_task を呼び出します。
• 結果： AI は、タスク APP-101 のタイトル、説明、ステータス、優先度、その他のコンテキストを受け取ります。

update_task

既存のタスクの説明、ステータス、その他の変更可能なフィールドを更新します。

入力スキーマ：

{
  "number": "task-number-identifier",
  "description": "updated-task-description", // Optional
  "status": "to-do|in-progress|done"   // Optional
}

使用例：

• ユーザーのプロンプト：「AI、タスク BUG-42 を『完了』にして、メモを追加してください：『オフバイワンエラーを修正しました。』」
• AI の動作： arguments: { "number": "BUG-42", "status": "done", "description": "Fixed the off-by-one error." } を指定して update_task を呼び出します。
• 結果： タスク BUG-42 が CodeRide で更新されます。

get_prompt

特定のタスクに取り組む AI エージェント向けに調整されたプロンプトまたは指示を取得します。

入力スキーマ：

{
  "number": "task-number (e.g., 'TCA-3')"
}

使用例：

• ユーザーのプロンプト：「AI、タスク ETF-7 に取りかかる準備ができました。主な目的は何ですか？」
• AI の動作： arguments: { "slug": "ETF", "number": "ETF-7" } を指定して get_prompt を呼び出します。
• 結果： AI は FEAT-7 に対する、具体的で実行可能なプロンプトを受け取り、明確な方針に沿って作業を開始できます。

get_project

スラッグを使って、特定のプロジェクトの詳細を取得します。

入力スキーマ：

{
  "slug": "project-slug (e.g., 'TCA')",
  "name": "optional-project-name" // Can also retrieve by name
}

使用例：

• ユーザーのプロンプト：「AI、『Omega Initiative』プロジェクトの概要を教えてもらえますか？」
• AI の動作： arguments: { "slug": "omega-initiative" } を指定して get_project を呼び出します。
• 結果： AI はプロジェクト名、説明、ナレッジベースや図表へのリンクなどを受け取ります。

update_project

ナレッジグラフやシステムアーキテクチャ図など、プロジェクトの概要情報を更新します。

入力スキーマ：

{
  "slug": "project-slug-identifier",
  "project_knowledge": { /* JSON object representing the knowledge graph */ }, // Optional
  "project_diagram": "/* Mermaid diagram string or similar */"             // Optional
}

使用例：

• ユーザープロンプト：「AI、ユーザー認証フローを更新しました。プロジェクト『APB』の図を更新してください。」
• AI のアクション：（新しい図を生成または受け取った後）arguments: { "slug": "APB", "project_diagram": "/* new mermaid diagram */" } を指定して update_project を呼び出します。
• **結果：**CodeRide の「AlphaProject」のアーキテクチャ図が更新されます。

start_project

指定したプロジェクトの最初のタスク、または次に推奨されるタスクを取得し、AI が作業を開始できるようにします。

入力スキーマ：

{
  "slug": "project-slug (e.g., 'TCA')"
}

使用例：

• ユーザープロンプト：「AI、『MobileAppV2』プロジェクトを始めましょう。最初のタスクは何ですか？」
• AI のアクション：arguments: { "slug": "MBC" } を指定して start_project を呼び出します。
• **結果：**AI は「MBC」プロジェクトの最初のタスクの詳細を受け取り、すぐに作業を開始できます。

list_projects ✨ NEW

ユーザーのワークスペース内にあるすべてのプロジェクトを一覧表示し、利用可能なプロジェクトの概要と、インテリジェントなワークフローガイダンスを提供します。

入力スキーマ：

{
  // No input required - automatically uses workspace from API key
}

使用例：

• ユーザープロンプト：「AI、すべてのプロジェクトを表示してください。」
• **AI のアクション：**引数を指定せずに list_projects を呼び出します。
• **結果：**AI は、ワークスペース内のすべてのプロジェクトについて、スラッグ、名前、基本情報を含む一覧と、プロジェクトの選択およびワークフロー開始に関するインテリジェントなガイダンスを受け取ります。

list_tasks ✨ NEW

特定のプロジェクト内にあるすべてのタスクを、ステータス別に整理し、スマートな数値順ソートとワークフローの最適化を行って表示します。

入力スキーマ：

{
  "slug": "project-slug (e.g., 'CRD')"
}

使用例：

• ユーザープロンプト：「AI、『CRD』プロジェクトで利用可能なタスクは何ですか？」
• AI のアクション：arguments: { "slug": "CRD" } を指定して list_tasks を呼び出します。
• **結果：**AI は、CRD プロジェクト内のすべてのタスクを数値順（CRD-1、CRD-2、CRD-3...）に並べ、ステータス別の列に整理した一覧と、インテリジェントなタスク選択ガイダンスを受け取ります。

next_task ✨ NEW

ワークフローを自動化するため、順序に沿った次のタスクを取得します。インテリジェントな順序付けにより、継続的な開発フローに最適です。

入力スキーマ：

{
  "number": "current-task-number (e.g., 'CRD-1')"
}

使用例：

• ユーザープロンプト：「AI、CRD-1 が終わりました。次は何ですか？」
• AI のアクション：arguments: { "number": "CRD-1" } を指定して next_task を呼び出します。
• **結果：**AI は CRD-2 の詳細を受け取り、前提条件の検証と状況に応じたガイダンスにより、ワークフローをシームレスに続行できます。

👩‍💻 貢献者と開発者の皆さまへ

新しいツールの追加や既存ツールの変更をお考えですか？一貫したツール設計のための命名規則、説明のガイドライン（「何をするか＋いつ使うか」のパターン）、詳細なプロパティ説明を含む入力スキーマのベストプラクティス、ツールの見つけやすさを向上させるメタデータ構造、すぐに始められる完全な例を網羅した、包括的なツール開発ガイドをご覧ください。

このガイドにより、後方互換性を維持しながら、すべてのツールが Anthropic のツール検索のベストプラクティスに従うようになります。

💡 技術的な特長

• 🧠 AI ネイティブなワークフロー最適化： MCP 2025 の構造化ツール出力とインテリジェントなワークフローオーケストレーションを備えた高度なエージェント指示システムにより、AI の生産性を高めます。
• 🔄 インテリジェントなタスクの順序付け： 前提条件の検証、ステータスに応じたガイダンス、自動化されたワークフローフェーズ（Discovery → Context → Analysis → Implementation → Completion）を提供します。
• セキュリティを最優先した設計： 包括的な入力検証、リトライロジックを備えたセキュアな API クライアント、ワークスペーススコープの認証により、データの整合性と安全な AI 操作を確保します。
• 本番環境に対応した信頼性： 指数バックオフによるリトライ機構、90秒のタイムアウト、安定した MCP SDK バージョン（^1.0.3）により、エンタープライズグレードの安定性を実現します。
• ワークスペースを中心とした認証： API キーは特定のワークスペースに紐付けられます。すべての操作は自動的にスコープが設定されるため、リクエストが簡潔になり、セキュリティが強化されます。workspaceId を渡す必要はありません！
• ユーザーフレンドリーな識別子： 内部 UUID ではなく、読みやすい番号（例：「TCA-3」）やスラッグ（例：「TCA」）を使ってタスクやプロジェクトを操作できます。
• AI の効率性を最適化： コンパクトな JSON レスポンスでトークン使用量を最小限に抑え、スマートなエラー処理により、検証エラー時の不要なリトライを防ぎます。
• 堅牢な API 操作： すべての操作で包括的なログ記録とエラー処理を行い、公式の CodeRide API（デフォルトは https://api.coderide.ai）を使用します。

🛡️ セキュリティ

CodeRide MCP はセキュリティを重視しています。責任あるセキュリティ調査を歓迎しており、€9～€119の報奨金を提供する包括的なバグバウンティプログラムを設けています。

セキュリティ脆弱性については、報告方法と報奨金の情報を記載したセキュリティポリシーをご覧ください。

🔧 最近の改善

v0.9.3 - インタラクティブなインストールウィザード 🧙

• 🎯 CLI インストールウィザード：npx @coderide/mcp add によるインタラクティブなセットアップで、簡単に設定できます
• 🔍 自動検出：インストール済みの MCP クライアント（Cursor、Claude Desktop、Claude Code、VS Code、Codex CLI）を自動的に検出します
• 🎨 UX の強化：ステータスインジケーターとブランドカラーを使った、見やすいウィザード出力
• ⚙️ スマートな設定管理：変更のない設定を検出して不要な書き込みを回避し、バックアップを自動的に作成します
• 🚀 CLI フラグ：ブラウザーを開かない --no-open と、すべてのクライアントを表示する --force
• 📝 複数の形式に対応：JSON（ほとんどのクライアント）と TOML（Codex CLI）の両方の設定形式を処理します
• 🔒 デフォルトでセキュア：制限付き権限（0o600）での設定ファイルの書き込みと、API キーの検証

v0.9.0 - 包括的なエージェントワークフローの強化 🚀

• 🧠 NLP 認識システム：自然言語でのプロジェクト参照とユーザーの意図をスマートに検出し、エージェントの理解を向上させます
• 🧪 必須のテスト検証：ユニットテストと統合テストに対応した包括的なテストパイプラインに加え、カバレッジ検証（ユニットテスト80％、統合テスト90％）を提供します
• 📝 Git コミットの自動化：Conventional Commits 1.0.0 に完全準拠し、セマンティックバージョニングとコミット生成の自動化に対応します
• 🎯 プロジェクトナレッジの最適化：整合性検証と標準化されたスキーマを備えた、インテリジェントなプロジェクトナレッジ管理
• ⚡ エージェント指示の強化：ワークフローインテリジェンスとフェーズベースのガイダンスを備えた MCP 2025 の構造化ツール出力
• 🔒 セキュリティとパフォーマンス：入力検証、コマンドインジェクションの防止、シングルトンパターン、包括的なエラー処理
• 🔄 ワークフロー全体の自動化：インテリジェントな順序付けによる Discovery → Context → Analysis → Implementation → Completion の各フェーズ

v0.8.0 - エージェントワークフローの最適化

• 🧠 インテリジェントなエージェント指示：MCP 2025 の構造化ツール出力を備えた、包括的なエージェント指示システムを実装しました
• 🔄 ワークフローのオーケストレーション：前提条件の検証、ステータスに応じたガイダンス、自動化されたワークフローフェーズを追加しました
• 📁 ツール構成の強化：一貫性を保つため、ツール名を変更しました（project_list → list_projects、task_list → list_tasks）
• ⚡ AI の生産性向上：9 つすべてのツールに、状況に応じたガイダンス、自動化のヒント、ワークフローインテリジェンスを追加しました
• 🔒 互換性を維持：既存のインテグレーションおよびセキュリティシステムとの 100％の後方互換性を維持しています

これまでの改善点

• 信頼性の向上：接続の安定性を高めるため、指数バックオフによる再試行ロジックを実装しました
• タイムアウトの最適化：複雑な操作をより適切に処理できるよう、API のタイムアウトを 90 秒に延長しました
• 依存関係の安定化：一貫した動作を実現するため、MCP SDK を安定バージョン（^1.0.3）に固定しました
• MCP プロトコルの最適化：タイムアウトエラー（-32001）と SSE ストリームの切断を削減しました

🔥 CodeRide について

CodeRide は、AI と人間の開発者が一丸となって、より優れたソフトウェアをより速く構築する場所です。

単なるタスク管理にとどまらず、AI を活用したソフトウェア開発特有のワークフローをサポートするために一から構築された、AI ネイティブなプラットフォームです。CodeRide は、AI エージェントが複雑なプロジェクトを理解し、有意義に貢献し、人間の開発者と効果的に協力するために必要な、構造化されたコンテキスト、プロジェクトの知識、外部メモリを提供します。

人間の創意工夫と人工知能の相乗効果を真に理解するツールで、開発プロセスを変革しましょう。

coderide.ai で、ソフトウェア開発の未来をご覧ください。

🔧 トラブルシューティング

よくある問題

接続タイムアウトまたは MCP エラー -32001：

• 最近の改善により、これらの問題は大幅に減少しました
• 最新バージョンを使用していることを確認してください：npx -y @coderide/mcp@latest
• 環境設定で API キーが正しく設定されていることを確認してください

認証エラー：

• CodeRide API キーが有効で、適切な権限を持っていることを確認してください
• MCP クライアントの設定で API キーが正しく設定されていることを確認してください
• API キーはワークスペースごとに設定されます。正しいワークスペースのキーを使用していることを確認してください

ツールが見つからないエラー：

• 設定を変更した後、MCP クライアントを再起動してください
• MCP クライアントの設定でサーバーが正しく構成されていることを確認してください

さらにサポートが必要な場合は、詳細なエラー情報を添えてイシューを作成してください。

🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！イシューの提出、リポジトリのフォーク、プルリクエストの作成をぜひご検討ください。

セキュリティ関連のコントリビューションについては、セキュリティポリシーをご覧ください。

🔖 ライセンス

すべての権利は留保されています。詳細については、LICENSEファイルをご覧ください。

🤗 サポートとコミュニティ

• @coderide/mcp について質問がある場合やサポートが必要な場合は、GitHub リポジトリでイシューを作成してください。
• CodeRide について詳しく知りたい場合は、coderide.aiをご覧になるか、コミュニティにご参加ください（利用可能な場合は、コミュニティフォーラム／Discordへのリンク）。