mcp-filesystem

Name: mcp-filesystem
Author: Digital-Defiance

ローカル

github.com/Digital-Defianceファイル・ストレージ329 週間前に更新

リポジトリ

mcp-filesystem について

項目名はmcp-filesystemですが、READMEではAIエージェント向けのMCP機能群として、デバッグ、スクリーンショット、プロセス管理を紹介しており、ファイルシステムサーバーの機能は説明していません。Akiraの仕様駆動開発ワークフローも扱います。

主な機能

01MCP ACSのデバッグツールを提供
02ブレークポイント、変数検査、コールスタックに対応
03CPUとメモリのパフォーマンス分析
04PIIマスキング付き画面キャプチャ
05プロセス管理ツールを提供
06Akiraの仕様駆動開発ワークフローを収録

活用シーン

01エージェントによる実行中プログラムのデバッグ
02性能ボトルネックやメモリ問題の調査
03PIIをマスキングした画面のキャプチャ
04Akiraで要件、設計、タスクを整理

MCP 対応

READMEには、AIエージェントにデバッグ、スクリーンショット、プロセス管理機能を提供する複数のMCPサーバーが記載されています。mcp-filesystemのファイルシステム機能は説明されていません。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定

{
  "mcpServers": {
    "digital-defiance-mcp-filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ai-capabilities-suite/mcp-filesystem"
      ],
      "env": {
        "WORKSPACE_ROOT": "<WORKSPACE_ROOT>"
      }
    }
  }
}

起動コマンドnpx -y @ai-capabilities-suite/mcp-filesystem

設定が必要な環境変数

WORKSPACE_ROOTAbsolute path to workspace directory (all operations confined here)

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ

npm@ai-capabilities-suite/mcp-filesystem0.1.9stdio

ツール

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

パラメーター	型	必須	説明
atomic	string	いいえ
operations	string	はい

詳細

🚀 AI Capability Extension Suite

AI エージェントが実際に開発環境を見て、デバッグし、制御できたらどうでしょうか？

AI エージェントに、これまでなかったスーパーパワーを与える、最も包括的な MCP サーバースイートを構築しました。 これは単なるツール集ではありません。AI アシスタントをコード生成ツールから、実行時の可視性、システム制御、物理世界へのアクセスを備えたインテリジェントな開発パートナーへと変える、パラダイムシフトです。

📝 注記： 保守性の向上と独立したバージョン管理のため、すべてのパッケージを、それぞれ独自のリポジトリを持つ個別の Git サブモジュールに分割しました。各パッケージには、Digital-Defiance 組織の下に専用のリポジトリが用意されています。

📦 クイックインデックス

🐛 MCP ACS Debugger

AI エージェント向けの 25 以上のデバッグツール | VS Code 拡張機能 | NPM | Docker

✅ GitHub Copilot 連携機能を備えた VS Code 拡張機能
✅ テストカバレッジ 94.53％、テスト数 1,059 件
✅ パフォーマンスプロファイリング、ハング検出、高度なブレークポイント
🎯 Kiro Superpower を開発中 — AI によるデバッグワークフローを強化

📸 MCP ACS Screenshot

UI のキャプチャと分析 | VS Code 拡張機能 | NPM | Docker

✅ 全画面、ウィンドウ、領域のキャプチャ
✅ OCR 連携による個人情報（PII）のマスキング
✅ テスト数 267 件、クロスプラットフォーム対応
🎯 Kiro Superpower を開発中 — AI によるビジュアル分析

⚙️ MCP ACS Process

エンタープライズグレードのプロセス管理 | VS Code 拡張機能 | NPM | Docker

✅ 12 種類のプロセス管理ツール
✅ 6 層のセキュリティ検証
✅ リソース監視とサービス管理
🎯 Kiro Superpower を開発中 — インテリジェントなプロセスオーケストレーション

🎯 Akira

GitHub Copilot 向けの仕様駆動開発 | リポジトリ

✅ EARS 準拠の要件エンジニアリング
✅ プロパティベーステストの連携
✅ 要件 → 設計 → タスク → 実行を構造化したワークフロー
✅ MCP によるチャットセッション間での永続的なコンテキスト

🎯 VS Code Marketplace で公開中

⚡ VS Code 拡張機能をインストール →

主力製品の MCP ACS Debugger がネイティブの VS Code 拡張機能として利用可能になりました。設定不要で、プロフェッショナルグレードのデバッグ機能をエディターに直接追加できます。

開発者に選ばれる理由：

✅ VS Code Marketplace からワンクリックでインストール
✅ AI によるデバッグを実現するGitHub Copilot 連携
✅ AI エージェントが利用できる25 以上のデバッグツール
✅ 設定不要 — インストール後すぐに動作
✅ テストカバレッジ 94.53％のエンタープライズグレードの品質
✅ テスト成功数 1,059 件

VS Code Marketplace で見る →

🤔 私たちが解決する課題

現在のAIエージェントは強力ですが、状況を把握できません。

❌ コードの実行時に実際に何が起こるのか確認できません
❌ 画面をキャプチャしたり、デモを録画したりできません
❌ 基本的な読み書きを超えてファイルを管理できません
❌ プロセスやアプリケーションを制御できません
❌ 実際の開発環境とやり取りできません

結果： AI が担うべき手作業を、あなたが行わなければなりません。

🎯 私たちが構築したもの：完全なソリューション

AI Capability Extension Suite は、AI エージェントにプロフェッショナルレベルの機能を提供する 5 つの包括的な MCP サーバー と、Akira を提供します。

🐛 1. MCP ACS Debugger

AI エージェント向けの最も包括的なデバッグインターフェース ― 当社の主力製品

リポジトリ： コア | サーバー | VS Code 拡張機能

✨ VS Code 拡張機能として利用できるようになりました！ Marketplace からインストール →

課題： AI エージェントは実行時の動作を把握できませんでした。コードを読んで修正を提案することはできても、コードの実行時に実際に何が起こっているのか確認できませんでした。そのため、デバッグは苛立たしいほど手作業のままでした。

解決策： AI エージェントがシニア開発者のようにデバッグできるようになりました。ブレークポイントの設定、変数の調査、パフォーマンスのプロファイリング、無限ループのリアルタイム検出が可能です。スタンドアロンの MCP サーバーと、GitHub Copilot 統合機能を備えたネイティブの VS Code 拡張機能の両方で利用できます。

🎨 VS Code 拡張機能の特徴

ゼロ設定でのセットアップ：

ワンクリックで VS Code Marketplace からインストールできます
MCP サーバーとの連携を自動で設定します
手動での設定は不要です
VS Code 拡張機能は、Debug Adapter Protocol を介してあらゆる言語で動作します
スタンドアロン MCP サーバーは、Chrome DevTools Protocol を介して Node.js/JavaScript で動作します

GitHub Copilot との連携：

エディター内で AI を活用したデバッグ支援を利用できます
Copilot がデバッグのコンテキストやツールにアクセスできます
自然言語でデバッグコマンドを実行できます
インテリジェントなブレークポイント候補を提示します

ネイティブ IDE 連携：

コードインテリジェンスに Language Server Protocol（LSP）を使用します
シームレスなデバッグに Debug Adapter Protocol（DAP）を使用します
変数を調べるためのホバープロバイダーを備えています
ブレークポイントを管理するためのコードレンズを備えています
デバッグ UI を統合しています

プロフェッショナルなデバッグワークフロー：

右クリックのコンテキストメニューからブレークポイントを設定できます
キーボードショートカットでコードをステップ実行できます
ホバーツールチップで変数を調べられます
デバッグパネルでコールスタックを確認できます
エディターを離れずにパフォーマンスをプロファイリングできます

言語サポート：

VS Code 拡張機能：Debug Adapter Protocol を介したマルチ言語サポート
- JavaScript/TypeScript、Python、Java、C/C++、Go、Rust、PHP、Ruby など
- テストフレームワーク：Jest、Mocha、Vitest、pytest、JUnit、go test、cargo test
- フレームワーク：React、Vue、Angular、Django、Spring Boot など
スタンドアロン MCP サーバー：Chrome DevTools Protocol を介した Node.js/JavaScript のみのサポート
- ソースマップを含む TypeScript の完全なサポート
- テストフレームワーク：Jest、Mocha、Vitest
- フレームワーク：Express、Nest.js、React（Node.js SSR）など

🔥 これがすべてを変える理由

開発者向け：

**「これをデバッグして」**が現実に。AI が実行時の問題を調査して修正します
パフォーマンスを即座に分析。AI がボトルネックやメモリーリークを自動で特定します
インテリジェントなテストデバッグ。AI が失敗したテストをデバッグし、的確な修正案を提示します
ハングを事前に検出。無限ループに時間を奪われることはもうありません

AI エージェント向け：

実行時の可視性。コード実行時に実際に何が起きているかを確認できます
対話的なデバッグ。ブレークポイントを設定し、コードをステップ実行して、状態を調べられます
パフォーマンス分析。CPU、メモリー、実行タイムラインをプロファイリングできます
インテリジェントな問題解決。静的解析と実行時の動作を組み合わせられます

🛠️ 25 以上のプロフェッショナルなデバッグツール

コアデバッグ（17 ツール）：

🚀 セッション管理（適切に終了して開始・停止）
🎯 ブレークポイント操作（条件ロジックを使った設定、削除、切り替え、一覧表示）
▶️ 実行制御（続行、ステップオーバー／イン／アウト、一時停止）
🔍 変数の調査（式の評価、オブジェクトの調査、変数の監視）
🗺️ コールスタックのナビゲーション（スタックの取得、フレームの切り替え）
⚠️ ハングの検出（インテリジェントな無限ループの特定）

高度なブレークポイント（4 ツール）：

📝 ログポイント - 変数を埋め込んで、処理を中断せずに状況を確認できます
🚨 例外ブレークポイント - フィルタリングを使って、捕捉済み／未捕捉の例外で実行を中断します
🎯 関数ブレークポイント - 正規表現による照合で、関数の開始時に実行を中断します
🔢 ヒット数条件 - N 回ヒット後、または N 回ごとのヒット時に実行を中断します

パフォーマンスプロファイリング（4 ツール）：

🔥 CPU プロファイリング - フレームグラフによるリアルタイムのパフォーマンス分析
🧠 メモリープロファイリング - ヒープスナップショットとリーク検出
📉 パフォーマンスメトリクス - タイムライン分析とリグレッション検出
📊 リソースモニタリング - CPU、メモリー、実行パターンを追跡します

🏆 他とは何が違うのか

他のソリューションとの比較：

機能	当社の MCP ACS デバッガー	その他の MCP ACS デバッガー	VS Code 組み込み機能	Chrome DevTools
AI エージェントとの統合	✅ MCP + VS Code の完全対応	⚠️ MCP の基本機能のみ	❌ AI 統合なし	❌ AI 統合なし
ツール数	✅ 25 以上	⚠️ 5～10 個	⚠️ API に制限あり	⚠️ 手動のみ
パフォーマンスプロファイリング	✅ CPU、メモリ、タイムライン	❌ なし	⚠️ 基本機能	✅ 高度な機能
ハング検出	✅ 自動	❌ なし	❌ なし	❌ 手動
高度なブレークポイント	✅ 4 種類	❌ 基本機能のみ	⚠️ 制限あり	✅ 高度な機能
エンタープライズセキュリティ	✅ フルスイート	❌ なし	❌ なし	❌ なし
テストカバレッジ	✅ 94.53%	⚠️ 一般的に <50%	該当なし	該当なし
TypeScript サポート	✅ ソースマップに完全対応	⚠️ 制限あり	✅ 良好	✅ 良好
テストフレームワークとの統合	✅ Jest、Mocha、Vitest	❌ なし	⚠️ 手動	⚠️ 手動
VS Code 拡張機能	✅ ネイティブ	❌ なし	該当なし	❌ 別ツール
GitHub Copilot との統合	✅ 完全対応	❌ なし	⚠️ 制限あり	❌ なし
本番環境対応	✅ 対応	⚠️ ベータ／アルファ	✅ 対応	✅ 対応
クロスプラットフォーム	✅ Linux、macOS、Windows	⚠️ 制限あり	✅ 対応	✅ 対応
デプロイ方法	✅ 4 種類	⚠️ 1～2 種類	該当なし	該当なし

主な差別化要因：

25 以上のツールを提供。代替ソリューションの基本的なブレークポイント／ステップ実行を上回ります
パフォーマンスプロファイリング（CPU、メモリ、タイムライン）— MCP エコシステムでは独自の機能です
無限ループの特定を含むハング検出 — これを備えた MCP サーバーは他にありません
高度なブレークポイントの種類（ログポイント、例外、ヒット数、関数）
エンタープライズセキュリティ（認証、レート制限、PII マスキング、監査ログ）
本番環境への対応（グレースフルシャットダウン、サーキットブレーカー、再試行ロジック）
VS Code の Debug Adapter Protocol による多言語サポート
TypeScript やトランスパイルされた言語向けのソースマップサポート
テストフレームワークとの統合（Jest、Mocha、Vitest、pytest、JUnit、go test、cargo test）
1,059 件のテストで 94.53% のテストカバレッジ（多くの MCP サーバーではテストが最小限です）
22 個の正当性プロパティを用いたプロパティベーステスト
100 以上の同時セッションによる負荷テスト
複数のデプロイ方法（VS Code 拡張機能、NPM、Docker、バイナリ）
LSP／DAP プロトコルによるVS Code ネイティブ統合
AI を活用したデバッグのためのGitHub Copilot との統合

📊 エンタープライズグレードの品質

多くの MCP サーバーは趣味のプロジェクトです。当社はエンタープライズソフトウェアを構築しました：

行カバレッジ 94.53% — エンタープライズ目標の 90% を上回ります ✅
ブランチカバレッジ 83.45% — 目標の 85% に迫っています
1,059 件のテストで合格率 99.81%
スキップされたテストはゼロ ✅
fast-check で検証済みの22 個の正当性プロパティ
負荷テスト（100 以上の同時デバッグセッション）
カオステスト（ランダムな障害、ネットワークの問題）
セキュリティテスト（認証バイパスの試行）
パフォーマンスベンチマーク（応答時間 100 ms 未満）
互換性テスト（Node.js 16～22、TypeScript 4.x～5.x）

🎮 実際の使用例

「AI、この失敗するテストをデバッグして」

You: "My Jest test is failing but I can't figure out why"
AI: *Sets breakpoints in test, inspects variables, identifies exact divergence*
AI: "Line 42: API returns string but test expects number. Here's the fix..."

「AI、パフォーマンスのボトルネックを見つけて」

You: "This function is slow but I don't know why"
AI: *Starts CPU profiling, analyzes flame graphs, identifies hot paths*
AI: "Bottleneck in nested loop on line 156. Here's 10x faster version..."

「AI、アプリがハングアップする原因を教えて」

You: "My Node.js app freezes randomly"
AI: *Detects infinite loop, captures call stack, identifies root cause*
AI: "Infinite loop in processQueue() - exit condition never true because..."

「AI、この Node.js の問題をデバッグして」

You: "My Express server crashes on startup"
AI: *Sets breakpoints, inspects variables, traces execution*
AI: "Missing environment variable 'PORT' on line 23. Server tries to bind to undefined port..."

🚀 はじめに

オプション 1：VS Code 拡張機能（VS Code ユーザーにおすすめ）

# Install from VS Code Marketplace
# Search for "MCP ACS Debugger" or visit:
# https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=digitaldefiance.ts-mcp-debugger

# Or install via command line
code --install-extension digitaldefiance.ts-mcp-debugger

機能：

✅ 設定不要 - インストール後すぐに使えます
✅ GitHub Copilot との連携 - AI を活用したデバッグ支援
✅ VS Code ネイティブのデバッグ - IDE とシームレスに連携
✅ Language Server Protocol - スマートなコードインテリジェンス
✅ Debug Adapter Protocol - あらゆるデバッグ機能を利用可能

オプション 2：スタンドアロン MCP サーバー（その他の AI エージェント向け）

# NPM (Recommended)
npm install -g @ai-capabilities-suite/mcp-debugger-server

# Docker
docker run digitaldefiance/mcp-debugger-server

# Configure your AI agent (Kiro, Amazon Q, etc.)
{
  "servers": {
    "debugger": {
      "command": "mcp-debugger-server"
    }
  }
}

オプション 3：ソースから実行

# Clone and build
git clone https://github.com/digital-defiance/ai-capabilities-suite.git
cd ai-capabilities-suite
yarn install && yarn build

# Run debugger server
node packages/mcp-debugger-server/dist/src/index.js

📚 ドキュメント：

📦 インストールと使用方法

VS Code 拡張機能（VS Code ユーザーにおすすめ）：

Marketplace からインストール：
- VS Code を開きます
- 拡張機能を開きます（Ctrl+Shift+X / Cmd+Shift+X）
- 「MCP ACS Debugger」を検索します
- 「インストール」をクリックします
- または、こちらにアクセスします：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=digitaldefiance.ts-mcp-debugger
デバッグを開始：
- VS Code 拡張機能：任意のソースコードファイルを開きます
- スタンドアロン MCP サーバー：JavaScript または TypeScript ファイルを開きます
- ガターをクリックしてブレークポイントを設定します
- F5 キーを押してデバッグを開始します
- GitHub Copilot にデバッグに関する質問をします

Copilot を使用：

You: "@workspace debug this failing test"
Copilot: *Uses MCP debugger to investigate*
Copilot: "Found the issue on line 42. The API returns..."

スタンドアロン MCP サーバー（その他の AI エージェント向け）：

グローバルにインストール：

npm install -g @ai-capabilities-suite/mcp-debugger-server

AI エージェントを設定：

{
  "mcpServers": {
    "debugger": {
      "command": "mcp-debugger-server"
    }
  }
}

AI エージェントで使用：

You: "Debug my Node.js app"
AI: *Uses MCP tools to start debugging session*
AI: "Started debug session. Set breakpoint at app.js:42..."

📸 2. MCP ACS Screenshot

AI エージェントをコードリーダーから、UI を視覚的に理解するエキスパート兼ドキュメント作成パートナーへと変革します

リポジトリ： MCP ACS Screenshot | VS Code 拡張機能

✨ NPM、Docker Hub、VS Code Marketplace で利用できるようになりました！

問題： AI エージェントは、実際のユーザーインターフェースを見ることができませんでした。HTML/CSS を読んで改善案を提案することはできても、レイアウトの崩れ、コントラストの悪さ、要素のずれ、アクセシビリティの問題など、ユーザーが実際に目にするものを確認できませんでした。

解決策： AI エージェントが視覚的な能力を大幅に強化し、シニア UX デザイナーのようにアプリケーションを確認、分析、ドキュメント化できるようになりました。ドキュメントの自動生成からアクセシビリティ監査まで、AI がユーザーの目に映るものを扱えるようになりました。

🎨 主な機能

スクリーンショットのキャプチャ：

全画面キャプチャ（複数の形式に対応：PNG、JPEG、WebP、BMP）
ウィンドウ指定キャプチャ（タイトルまたは ID で指定）
範囲キャプチャ（境界を正確に制御）
ディスプレイ管理（モニターの一覧表示と個別指定）
品質管理（圧縮率と最適化を調整）

プライバシーとセキュリティ：

PII のマスキング（Tesseract OCR と連携）
ウィンドウの除外（機密性の高いアプリケーションをスキップ）
安全なデフォルト設定（プライバシーを最優先した構成）
権限の処理（システム権限を適切に確認）

クロスプラットフォーム対応：

Linux：X11 および Wayland に対応
macOS：ネイティブのスクリーンショット API
Windows：Windows API との連携
Docker：Xvfb を使用したヘッドレスキャプチャ

🛠️ 5 つのプロ仕様のスクリーンショットツール

screenshot_capture_full - 形式を指定して画面全体をキャプチャ（PNG、JPEG、WebP、BMP）
screenshot_capture_window - タイトルまたは ID で指定したアプリケーションウィンドウをキャプチャ
screenshot_capture_region - 境界を正確に指定して画面の矩形範囲をキャプチャ
screenshot_list_displays - 接続されているディスプレイの解像度とスケーリングを一覧表示
screenshot_list_windows - 表示中のウィンドウのタイトル、位置、サイズを一覧表示

プライバシーとセキュリティ機能：

PII のマスキング - 機密情報（メールアドレス、電話番号、クレジットカード番号）を自動検出してぼかします
ウィンドウの除外 - パスワードマネージャーや認証ダイアログをスキップします
安全なデフォルト設定 - 初期状態からプライバシーを最優先した構成です
権限の処理 - システム権限を適切に確認し、ユーザーの同意を得ます

📊 エンタープライズ品質

267 件のテストで合格率 100%
MCP プロトコルへの完全準拠を検証済み
プロトコル検証のためのE2E テスト（25 件）
包括的なカバレッジを実現するユニットテスト（242 件）
VSCode 拡張機能のテスト（80 件以上）
クロスプラットフォーム検証（Linux、macOS、Windows）
ヘッドレス環境での適切なエラー処理

🚀 はじめに

NPM パッケージ：

npm install -g @ai-capabilities-suite/mcp-screenshot
npx @ai-capabilities-suite/mcp-screenshot

Docker：

docker run -v $(pwd)/screenshots:/app/screenshots digitaldefiance/mcp-screenshot:latest

VSCode 拡張機能：

VS Code 拡張機能で「MCP ACS Screenshot」を検索してください
または、こちらをご覧ください：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=DigitalDefiance.mcp-screenshot

🎯 革新的な活用例

「AI、プロ仕様のドキュメントを作成して」

You: "Document the user onboarding flow"
AI: *Captures each step, analyzes UI elements*
AI: "Generated step-by-step guide with 8 annotated screenshots, user journey map, and accessibility notes..."

「AI、このデザインのアクセシビリティを監査して」

You: "Check if this form meets WCAG standards"
AI: *Captures form, analyzes contrast and spacing*
AI: "Found 3 issues: Submit button has 2.1:1 contrast (needs 4.5:1), labels lack focus indicators, touch targets under 44px..."

「AI、このレスポンシブレイアウトのデバッグを手伝って」

You: "Why does my navbar break on mobile?"
AI: *Captures multiple viewport sizes*
AI: "Navigation collapses at 768px but hamburger menu overlaps logo. Here's the CSS fix with before/after comparison..."

「AI、この 2 つのデザイン案を比較して」

You: "Which landing page converts better?"
AI: *Captures both versions, analyzes visual hierarchy*
AI: "Version B has 34% better visual flow—CTA button more prominent, hero text clearer, social proof positioned optimally..."

「AI、画像付きのバグレポートを作成して」

You: "The checkout form validation isn't working"
AI: *Captures error states and user flow*
AI: "Created detailed bug report with 5 screenshots showing error conditions, expected vs actual behavior, and reproduction steps..."

🔥 何が変わるのか

導入前： AI はコードの説明だけを頼りに、実際の画面を見ずに作業していました

❌ 「レイアウトが崩れている」→ AI は原因を推測するしかありません
❌ 「ドキュメントを作成して」→ AI は画像のない一般的な文章を書きます
❌ 「アクセシビリティを確認して」→ AI はコードを確認できても、実際のコントラストは確認できません
❌ 「レスポンシブデザインをデバッグして」→ AI は実際のブレークポイントでの動作を確認できません

導入後： AI は実際のユーザーインターフェイスを見て分析できます

✅ 視覚的なデバッグ - AI がピクセル単位の問題を正確に特定します
✅ インテリジェントなドキュメント作成 - AI が実際のスクリーンショットと注釈付きのガイドを作成します
✅ アクセシビリティ監査 - AI が実際のコントラスト比と余白を測定します
✅ レスポンシブテスト - AI が異なる画面サイズをキャプチャして比較します
✅ デザイン分析 - AI が視覚的な階層構造とユーザー体験を評価します
✅ プロ仕様のバグレポート - AI が視覚的な証拠を添えた詳細なレポートを作成します

📚 ドキュメント：

📁 3. MCP Filesystem

厳格なセキュリティ境界を備えた、基本的な入出力を超える高度なファイル操作

リポジトリ： MCP Filesystem | VS Code 拡張機能

✨ NPM と VS Code Marketplace で利用できるようになりました！

問題： AI エージェントには基本的な読み取り／書き込みを超える高度なファイル操作が必要でしたが、適切なセキュリティ境界がないと、パストラバーサル攻撃、システムファイルへの不正アクセス、機密認証情報の漏えいなど、重大なリスクが生じていました。

解決策： AI エージェントが、10 層のセキュリティ検証を備えたエンタープライズグレードのファイルシステム操作を利用できるようになりました。アトミックなロールバックを伴う一括操作から、リアルタイムのディレクトリ監視まで、AI がワークスペース内のファイルを安全に管理できます。

🔥 主な機能

高度な操作：

一括操作 - ロールバックに対応し、複数のファイル操作をアトミックに実行
ディレクトリ監視 - イベントフィルタリングを使って、ファイルシステムの変更をリアルタイムで監視
ファイル検索とインデックス作成 - メタデータフィルタリングに対応した高速な全文検索
チェックサム操作 - ファイルの整合性を計算・検証（MD5、SHA-1、SHA-256、SHA-512）
シンボリックリンク管理 - ワークスペースの境界内でシンボリックリンクを作成・管理
ディスク使用量分析 - ディレクトリサイズを分析し、大きなファイルを特定
ディレクトリ操作 - 再帰的なコピー、同期、アトミックなファイル置換

セキュリティ（多層防御）：

ワークスペースの隔離 - すべての操作を設定済みのワークスペースルート内に限定
10 層のパス検証 - 複数のセキュリティチェックでパストラバーサルを防止
ハードコードされたブロックリスト - システムパスと機密ファイルを常にブロック（無効化できません）
レート制限 - 1 分あたりの操作数を設定可能
監査ログ - コンプライアンス対応のため、すべての操作を記録
プラットフォーム固有のセキュリティ - OS 固有の境界を自動的に適用

🛠️ 12 種類のプロフェッショナル向けファイルシステムツール

fs_batch_operations - ロールバックに対応し、複数の操作をアトミックに実行
fs_watch_directory - ディレクトリの変更をリアルタイムで監視
fs_get_watch_events - 蓄積されたファイルシステムイベントを取得
fs_stop_watch - 監視セッションを停止し、リソースをクリーンアップ
fs_search_files - 名前、内容、メタデータで検索
fs_build_index - 高速検索のための検索可能なインデックスを作成
fs_create_symlink - ワークスペース内にシンボリックリンクを作成
fs_compute_checksum - 整合性検証用のファイルチェックサムを計算
fs_verify_checksum - ファイルのチェックサムが期待値と一致することを検証
fs_analyze_disk_usage - ディスク使用量を分析し、大きなファイルを特定
fs_copy_directory - オプションを指定してディレクトリを再帰的にコピー
fs_sync_directory - 新しいファイルまたは不足しているファイルのみをコピーしてディレクトリを同期

🚀 はじめに

NPM パッケージ：

npm install -g @ai-capabilities-suite/mcp-filesystem
mcp-filesystem --config ./mcp-filesystem-config.json

VS Code 拡張機能：

VS Code の拡張機能で「MCP ACS Filesystem」を検索
または、こちらにアクセス：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=DigitalDefiance.mcp-acs-filesystem

🎯 革新的なユースケース

「AI、すべての TypeScript ファイルをバックアップして」

You: "Create atomic backup of all .ts files to backup folder"
AI: *Uses batch operations with rollback*
AI: "Backed up 47 TypeScript files (2.3 MB) atomically. All operations succeeded, no rollback needed."

「AI、変更を監視して再ビルドして」

You: "Watch src directory and notify me of changes"
AI: *Starts directory watch with filters*
AI: "Watching src/ recursively. Detected 3 changes: file1.ts modified, file2.ts created, file3.ts deleted."

「AI、コードベース内のすべての TODO を検索して」

You: "Search for TODO comments in TypeScript files"
AI: *Builds index and searches content*
AI: "Found 23 TODO comments across 12 files. Most common: 'TODO: Add error handling' (5 occurrences)."

「AI、ファイルの整合性を確認して」

You: "Compute SHA-256 checksum for release.zip"
AI: *Computes checksum*
AI: "SHA-256: a3f5b8c2... File integrity verified against expected checksum."

「AI、ディスク使用量を分析して」

You: "What's taking up space in node_modules?"
AI: *Analyzes disk usage*
AI: "node_modules: 487 MB. Largest: webpack (45 MB), typescript (38 MB), @types/* (92 MB total)."

📚 ドキュメント：

⚙️ 4. MCP ACS Process

厳格なセキュリティ境界を備えたエンタープライズグレードのプロセス管理

リポジトリ： MCP ACS Process | VS Code 拡張機能

✨ NPM、Docker Hub、VS Code Marketplace で利用可能になりました！

問題： AI エージェントはシステムプロセスを安全に管理できませんでした。コマンドの実行、リソースの監視、サービスの管理が必要でしたが、適切なセキュリティ境界がないため、コマンドインジェクション、リソース枯渇、権限昇格といった重大なリスクがありました。

解決策： AI エージェントは、6 層のセキュリティ検証を備えたエンタープライズグレードのプロセス管理を利用できるようになりました。リソース制限付きでプロセスを起動することから、自動再起動機能付きで長時間稼働するサービスを管理することまで、AI が開発環境を安全にオーケストレーションできるようになりました。

🔥 主な機能

プロセス管理：

プロセスの起動（引数および環境変数を指定）
リソースの監視 - CPU、メモリ、スレッド、I/O をリアルタイムで追跡
出力のキャプチャ - stdout と stderr のストリームを分離
プロセスの終了 - 猶予付き（SIGTERM）および強制（SIGKILL）終了と、タイムアウト時の段階的なエスカレーション
インタラクティブなプロセス - stdin 入力を送信し、バッファーされた出力を取得
タイムアウト管理 - 指定した時間の経過後に自動終了

サービス管理：

長時間実行サービスと自動再起動機能
ヘルスチェック - サービスの健全性を定期的に検証
再起動ポリシー - 再試行回数の上限とバックオフ戦略を設定可能
サービスのライフサイクル - サービスの起動、停止、再起動、監視

プロセスグループ：

グループ管理 - 関連するプロセスを整理
パイプラインの作成 - stdout と stdin をパイプでつないでプロセスを連結
一括操作 - グループ全体を一度に終了

セキュリティ（多層防御）：

実行可能ファイルの許可リスト - 事前に承認された実行可能ファイルのみ実行可能
引数の検証 - コマンドインジェクション攻撃を防止
環境のサニタイズ - 危険な環境変数を削除
リソース制限 - CPU、メモリ、実行時間の制限
特権の防止 - setuid 実行可能ファイルと権限昇格をブロック
監査ログ - コンプライアンス対応のため、操作をすべて記録

🛠️ プロ向けのプロセスツール 12 個

process_start - 引数、環境、リソース制限を指定してプロセスを起動
process_terminate - タイムアウト時の段階的なエスカレーションを伴う、猶予付きまたは強制的な終了
process_get_stats - CPU、メモリ、スレッド、I/O の統計情報をリアルタイムで取得
process_send_stdin - インタラクティブなプロセスに入力を送信
process_get_output - キャプチャした stdout と stderr を取得
process_list - 管理対象の全プロセスをステータスとともに一覧表示
process_get_status - プロセスの状態と稼働時間の詳細を取得
process_create_group - プロセスグループとパイプラインを作成
process_add_to_group - プロセスをグループに追加
process_terminate_group - グループ内の全プロセスを終了
process_start_service - 自動再起動機能を備えた長時間実行サービスを起動
process_stop_service - サービスを停止し、自動再起動を無効化

🔒 エンタープライズセキュリティ

セキュリティ検証の 6 層：

実行可能ファイルの許可リスト - 承認された実行可能ファイルのみ起動可能
- 絶対パス、ベース名、glob パターンに対応
- デフォルトでシェルインタープリター（bash、sh、cmd.exe）をブロック
- setuid 実行可能ファイルの実行を防止
引数の検証 - コマンドインジェクションを防止
- すべてのコマンドライン引数を検証
- シェルのメタ文字とインジェクションパターンをブロック
- 特殊文字をサニタイズ
環境のサニタイズ - 危険な変数を削除
- LD_PRELOAD、LD_LIBRARY_PATH を除去
- 権限昇格につながる要因を削除
- 環境変数の名前と値を検証
リソース制限 - リソースの枯渇を防止
- CPU 使用率の上限（プロセスごと）
- メモリ上限（MB）
- CPU 時間の上限（秒）
- 上限超過時に自動終了
特権の防止 - 権限昇格を防止
- sudo、su、pkexec をブロック
- setuid 実行可能ファイルの実行を防止
- 最小権限の原則を適用
監査ログ - 操作をすべて記録
- すべてのプロセス操作を記録
- セキュリティ違反を記録
- リソース使用状況を追跡
- コンプライアンス対応の監査証跡

📊 品質指標

単体テスト、統合テスト、E2E テストによる 包括的なテスト
多層防御の検証を備えた セキュリティ優先の設計
エラーを適切に処理する 本番環境対応
Linux、macOS、Windows に対応した クロスプラットフォームサポート
安全なデフォルト設定による Docker デプロイ

🎯 革新的なユースケース

「AI、ビルドを実行してリソースを監視して」

You: "Build the project and tell me if it uses too much memory"
AI: *Launches build with resource limits, monitors in real-time*
AI: "Build completed in 45s. Peak memory: 512MB (within limits). CPU averaged 65%."

「AI、開発サービスを起動して」

You: "Start the API server and database with auto-restart"
AI: *Starts services with health checks and restart policies*
AI: "Started 2 services: api-server (PID 1234), postgres (PID 1235). Health checks enabled."

「AI、データ処理パイプラインを作成して」

You: "Process data.txt through grep, sort, and uniq"
AI: *Creates process group with pipeline*
AI: "Pipeline created: cat → grep → sort → uniq. Processing 10,000 lines..."

「AI、このハングしているプロセスをデバッグして」

You: "My script is stuck, what's it doing?"
AI: *Gets process stats and output*
AI: "Process consuming 100% CPU in infinite loop. Last output: 'Processing item 5000'. Shall I terminate it?"

「AI、タイムアウトを設定してテストを実行して」

You: "Run the test suite but kill it if it takes more than 5 minutes"
AI: *Launches tests with 5-minute timeout*
AI: "Tests completed in 3m 42s. All 247 tests passed. Peak memory: 384MB."

🚀 はじめに

Docker（推奨）：

# Pull the image
docker pull digitaldefiance/mcp-process:latest

# Create configuration
cat > config/mcp-process-config.json << EOF
{
  "allowedExecutables": ["node", "python3", "npm"],
  "maxConcurrentProcesses": 10,
  "enableAuditLog": true
}
EOF

# Run with docker-compose
docker-compose up -d

NPM：

# Install globally
npm install -g @ai-capabilities-suite/mcp-process

# Create config
mcp-process --create-config ./mcp-process-config.json

# Edit config to add allowed executables
# Then start server
mcp-process --config ./mcp-process-config.json

設定例：

{
  "allowedExecutables": ["node", "python3", "npm", "git"],
  "defaultResourceLimits": {
    "maxCpuPercent": 80,
    "maxMemoryMB": 1024,
    "maxCpuTime": 300
  },
  "maxConcurrentProcesses": 10,
  "maxProcessLifetime": 3600,
  "enableAuditLog": true,
  "blockShellInterpreters": true,
  "blockSetuidExecutables": true,
  "allowProcessTermination": true,
  "allowForcedTermination": false
}

📚 ドキュメント：

🏗️ アーキテクチャ：AI 時代に向けた設計

マルチプラットフォーム連携

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    AI Agents & IDEs                          │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐      │
│  │   VS Code    │  │     Kiro     │  │   Amazon Q   │      │
│  │  + Copilot   │  │              │  │              │      │
│  └──────┬───────┘  └──────┬───────┘  └──────┬───────┘      │
│         │                 │                  │               │
│         │ LSP/DAP         │ MCP Protocol     │ MCP Protocol  │
│         │                 │                  │               │
└─────────┼─────────────────┼──────────────────┼───────────────┘
          │                 │                  │
          │                 └──────┬───────────┘
          │                        │
┌─────────▼────────────────────────▼───────────────────────────┐
│          AI Capability Extension Suite                        │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  MCP ACS Debugger                                      │  │
│  │  • 25+ debugging tools                                 │  │
│  │  • VS Code extension with LSP/DAP integration          │  │
│  │  • Standalone MCP server for other agents              │  │
│  │  • 94.53% test coverage, 1,059 tests                   │  │
│  └────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  System Capabilities (In Development)                  │  │
│  │  • Screenshot • Recording • Filesystem • Process       │  │
│  └────────────────────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────┬────────────────────────────────────────────────┘
              │ Chrome DevTools Protocol, System APIs
              │
┌─────────────▼────────────────────────────────────────────────┐
│           Your Development Environment                        │
│  • Node.js processes with Inspector Protocol                 │
│  • File system and process management                        │
│  • Screen capture and recording                              │
│  • Full system access with security controls                 │
└───────────────────────────────────────────────────────────────┘

連携方法

1. VS Code 拡張機能（ネイティブ連携）

コードインテリジェンスのための Language Server Protocol（LSP）
デバッグのための Debug Adapter Protocol（DAP）
AI 支援のための GitHub Copilot 連携
設定不要

2. MCP サーバー（汎用連携）

AI エージェントとの通信のための Model Context Protocol
Kiro、Amazon Q、Claude Desktop、その他の MCP クライアントで動作します
柔軟なデプロイ方法（NPM、Docker、バイナリ）
JSON による設定が可能

🎮 革新的なユースケース

🤖 「AI、この問題をデバッグして修正して」

You: "My app crashes when processing large files"
AI: *Starts debugger, sets breakpoints, profiles memory*
AI: "Memory leak in line 156. Buffer not released. Here's the fix..."

📸 「AI、この機能のドキュメントを作成して」

You: "Create documentation for the new dashboard"
AI: *Captures screenshots, analyzes UI, generates docs*
AI: "Created comprehensive guide with 12 annotated screenshots..."

🎥 「AI、デモ動画を作成して」

You: "Show how the authentication flow works"
AI: *Records screen, adds annotations, exports video*
AI: "Generated 2-minute demo with voiceover script..."

📁 「AI、プロジェクトのファイルを整理して」

You: "Restructure this codebase following best practices"
AI: *Analyzes structure, moves files, updates imports*
AI: "Reorganized 247 files into proper architecture..."

📦 パッケージ構成

🐛 デバッグ機能

mcp-debugger-core - Chrome DevTools Protocol と連携するコアデバッグエンジン
mcp-debugger-server - 25 種類以上のプロフェッショナルなデバッグツールを備えた MCP サーバー
- ブレークポイント、変数の検査、実行制御
- パフォーマンスプロファイリング（CPU、メモリ、タイムライン）
- ハング検出と無限ループの特定
- TypeScript ソースマップのサポート
- エンタープライズ向けのセキュリティおよびコンプライアンス機能
- テストカバレッジ 94.53%、テスト数 1,059 件
- 詳細については DEBUGGER-README.md をご覧ください

🖥️ システム機能

mcp-screenshot - 画面キャプチャと画像操作
mcp-process - エンタープライズ向けセキュリティを備えたプロセスおよびアプリケーション管理
mcp-recording - 画面録画と動画操作（予定）
mcp-filesystem - 高度なファイルシステム操作（予定）

🎨 VS Code 拡張機能

vscode-mcp-debugger - MCP デバッグ用の VS Code 拡張機能
vscode-mcp-screenshot - スクリーンショット撮影用の VS Code 拡張機能

🚀 はじめに

前提条件

Node.js 18+
Yarn（ワークスペースのサポート）
TypeScript 5+

インストール

# Clone the repository
git clone https://github.com/digital-defiance/ai-capabilities-suite.git
cd ai-capabilities-suite

# Install dependencies
yarn install

# Build all packages
yarn build

# Run tests
yarn test

クイックスタート：MCP ACS デバッガー

# Build debugger packages
npx nx build mcp-debugger-core
npx nx build mcp-debugger-server

# Run debugger tests
npx nx test mcp-debugger-core
npx nx test mcp-debugger-server

# Start debugger server
node packages/mcp-debugger-server/dist/src/index.js

📋 開発

ビルドコマンド

# Build all packages
yarn build

# Build specific package
npx nx build mcp-debugger-core
npx nx build mcp-debugger-server
npx nx build mcp-screenshot
npx nx build mcp-core

# Build with watch mode
npx nx build mcp-screenshot --watch

テストコマンド

# Run all tests
yarn test

# Test specific package
npx nx test mcp-debugger-core
npx nx test mcp-debugger-server
npx nx test mcp-screenshot

# Test with coverage
npx nx test mcp-debugger-core --coverage

# Run tests in watch mode
npx nx test mcp-screenshot --watch

Lint コマンド

# Lint all packages
yarn lint

# Lint specific package
npx nx lint mcp-debugger-core

🏆 本番環境のステータスと配布

✅ MCP ACS デバッガー

配布チャネル：

✅ VS Code Marketplace - Copilot と連携するネイティブ拡張機能
✅ NPM Registry - npm によるグローバルインストール
✅ Docker Hub - コンテナ化されたデプロイ
✅ GitHub Releases - すべてのプラットフォーム向けスタンドアロンバイナリ
� [MCP Registry - 公式の Model Context Protocol レジストリへの登録申請中

品質指標：

AI エージェント向けのプロフェッショナルなデバッグツール 25 種類以上
エンタープライズグレードのセキュリティ、コンプライアンス、オブザーバビリティ
94.53% のテストカバレッジで業界標準を上回ります（目標：90%）
83.45% のブランチカバレッジで目標に近づいています（目標：85%）
1,059 件のテストで合格率 99.81%（1,050 件合格、2 件不安定、7 件スキップ）
グレースフルシャットダウン、サーキットブレーカー、リトライロジックを備えた本番環境対応
クロスプラットフォーム対応（Linux、macOS、Windows）
Node.js 16、18、20、22 で互換性をテスト済み
TypeScript 4.x および 5.x で互換性をテスト済み

エンタープライズ機能：

🔒 セキュリティ：認証、レート制限、PII マスキング、監査ログ
📊 オブザーバビリティ：構造化ログ、メトリクス収集、ヘルスチェック
🚀 パフォーマンス：CPU／メモリのプロファイリング、パフォーマンスのタイムライン分析
🛡️ 信頼性：サーキットブレーカー、リトライロジック、グレースフルシャットダウン
📈 スケーラビリティ：100 件以上の同時デバッグセッションで負荷テスト済み

ドキュメント：

🛠️ システム機能

mcp-debugger：パフォーマンスプロファイリング、ハング検出、高度なブレークポイントを備えた 25 種類以上のデバッグツール
mcp-screenshot：複数の形式（PNG、JPG、WebP）でのスクリーンショット撮影
mcp-process：エンタープライズセキュリティを備えたプロセス管理
mcp-recording：動画エンコードとフレーム抽出に対応した画面録画 - 予定
mcp-filesystem：基本的な読み書きを超える高度なファイル操作 - 予定

📚 ドキュメント

はじめに

VS Code 拡張機能ガイド - VS Code へのインストールと使用方法
クイックスタートガイド - 5 分で利用を開始
設定ガイド - ワークフローに合わせてカスタマイズ
トラブルシューティングガイド - よくある問題と解決方法

主なドキュメント

README.md - このファイル（スイートの概要）
DEBUGGER-README.md - デバッガーの完全なドキュメント
DEBUGGER-STATUS.md - 本番環境への準備状況レポート
MIGRATION-SUMMARY.md - 移行ドキュメント
MIGRATION-COMPLETE.md - 移行完了ガイド

デバッガーの仕様とタスク

.kiro-debugger/specs/ - 仕様一式
.kiro-debugger/specs/mcp-debugger-tool/requirements.md - EARS 形式の要件
.kiro-debugger/specs/mcp-debugger-tool/design.md - アーキテクチャと設計
.kiro-debugger/specs/mcp-debugger-tool/tasks.md - 詳細なタスクの内訳

パッケージのドキュメント

mcp-debugger-core - コアデバッグエンジン
mcp-debugger-server - MCP サーバー
mcp-screenshot - スクリーンショットキャプチャサーバー
mcp-filesystem - ファイルシステム操作サーバー
mcp-process - プロセス管理サーバー
mcp-recording - 記録と再生を行うサーバー
vscode-mcp-debugger - VS Code デバッグ拡張機能
vscode-mcp-screenshot - VS Code スクリーンショット拡張機能

API リファレンス

MCP Tools Reference - 25 種類以上のデバッグツール
CDP Protocol Reference - Chrome DevTools Protocol の統合
LSP/DAP Reference - Language Server および Debug Adapter プロトコル

🤝 貢献

貢献を歓迎します！このプロジェクトでは、仕様主導の開発アプローチを採用しています。

要件は EARS 形式で文書化します
設計には形式的な正当性の特性を含めます
実装は詳細なタスク計画に従います
テストではプロパティベーステストと包括的なカバレッジを使用します
品質ゲート - マージ前にすべてのテストに合格する必要があります

貢献方法

リポジトリをフォークします
機能ブランチを作成します（git checkout -b feature/amazing-feature）
テストを追加して変更を行います
すべてのテストに合格することを確認します（yarn test）
変更をコミットします（git commit -m 'Add amazing feature'）
ブランチにプッシュします（git push origin feature/amazing-feature）
プルリクエストを作成します

👥 チーム

Digital Defiance

📧 メール：[email protected]
🚨 セキュリティ：SECURITY.md
🔗 LinkedIn：Digital Defiance
🌐 ウェブサイト：digitaldefiance.org

📄 ライセンス

MIT License - 詳細は LICENSE をご覧ください

🎉 革命に参加しましょう

AI を活用した開発ワークフローの基盤を構築しています。

AI エージェントにプロフェッショナルレベルの機能を提供することで、次のような未来を実現します。

✅ バグの調査が自動化されます。その間、皆さんは機能開発に集中できます
✅ 実際のシステムの動作に基づいてドキュメントが生成されます
✅ 1 つのコマンドでデモを作成できます
✅ ベストプラクティスに従ってコードが自動的に整理されます
✅ ジュニア開発者がシニアレベルの専門知識を活用できます

これは単なるツール群ではありません。ソフトウェア開発の未来です。

🚀 クイックスタートの選択肢

VS Code ユーザー向け（推奨）

# Install from VS Code Marketplace
code --install-extension digitaldefiance.ts-mcp-debugger

# Or search "MCP ACS Debugger" in VS Code Extensions

その他の AI エージェント向け（Kiro、Amazon Q、Claude）

# Install globally via NPM
npm install -g @ai-capabilities-suite/mcp-debugger-server

# Or use Docker
docker run -p 3000:3000 digitaldefiance/mcp-debugger-server

# Or download standalone binary from GitHub Releases

貢献者および開発者向け

# Clone and build from source
git clone https://github.com/digital-defiance/ai-capabilities-suite.git
cd ai-capabilities-suite
yarn install && yarn build && yarn test

📊 プロジェクト統計

パッケージ総数： 10（本番用 5、開発中 5）
テスト総数： 全パッケージで 1,059 件
テスト合格率： 99.81%（1,050 件合格、2 件不安定、7 件スキップ）
コードカバレッジ： 行 94.53%、分岐 83.45%
コード行数： 本番コード 15,000 行以上
ドキュメント： 包括的なドキュメント 10,000 行以上
対応プラットフォーム： Linux、macOS、Windows
Node.js のバージョン： 16、18、20、22
TypeScript のバージョン： 4.x、5.x

🌟 このスイートを選ぶ理由

1. 本番環境に対応した品質

カバレッジ 94.53% を達成したエンタープライズグレードのテスト
22 個の正当性プロパティを用いたプロパティベーステスト
100 以上の同時セッションによる負荷テスト
信頼性を検証するカオステスト
脆弱性を検出するセキュリティテスト

2. 複数の統合方法

設定不要で使えるネイティブ VS Code 拡張機能
あらゆる AI エージェントに対応するスタンドアロン MCP サーバー
簡単にデプロイできる Docker コンテナ
インストール不要で使えるスタンドアロンバイナリ

3. 包括的な機能セット

25 個以上のデバッグツール（MCP エコシステムで最も包括的）
パフォーマンスプロファイリング（CPU、メモリ、タイムライン）
高度なブレークポイントの種類（ログポイント、例外、ヒットカウント、関数）
エンタープライズセキュリティ（認証、レート制限、PII マスキング）
本番環境への対応（グレースフルシャットダウン、サーキットブレーカー、再試行ロジック）

4. 積極的な開発とサポート

定期的な更新と新機能
GitHub での迅速な課題対応
包括的なドキュメントとサンプル
コミュニティ主導の開発

5. オープンソースで拡張可能

MIT ライセンス — あらゆるプロジェクトで自由に利用できます
コントリビューションしやすい、十分に文書化されたコードベース
簡単に拡張できるモジュール式アーキテクチャ
コミュニティからの積極的なコントリビューションを歓迎します

💬 コミュニティとサポート

サポートを受ける：

最新情報を確認する：

⭐ 更新情報を受け取るには、このリポジトリにスターを付けてください
👀 新しいリリースをウォッチしてください
🐦 ソーシャルメディアをフォローしてください（近日公開）
📰 ニュースレターに登録してください（近日公開）

コントリビュートする：

🔧 プルリクエストを送信する
🐛 バグや問題を報告する
💡 新機能を提案する
📝 ドキュメントを改善する
🧪 テストカバレッジを追加する

🏅 評価と実績

VS Code Marketplace

✅ 公開済みの拡張機能 - MCP ACS TypeScript Debugger
🎯 設定不要 - インストール後すぐに使用できます
🤖 Copilot との統合 - ネイティブ Copilot 対応を備えた初の MCP デバッガー
🌍 マルチ言語対応 - VS Code 拡張機能はすべての言語をサポートし、MCP サーバーは Node.js/JavaScript をサポートします
📦 プロフェッショナル品質 - 包括的なテストを備えたエンタープライズグレードの拡張機能

配布チャネル

✅ VS Code Marketplace - VS Code ユーザー向けのネイティブ拡張機能
✅ NPM Registry - npm install -g によるグローバルインストール
✅ Docker Hub - 本番環境向けのコンテナ化されたデプロイ
✅ GitHub Releases - すべてのプラットフォーム向けスタンドアロンバイナリ
🔄 MCP Registry - 公式 Model Context Protocol レジストリ（申請中）
🔄 Homebrew - macOS パッケージマネージャー（フォーミュラ作成中）

品質指標

🏆 テストカバレッジ 94.53% - 業界標準の 90% を上回っています
✅ 1,059 件のテスト - 合格率 99.81% の包括的なテストスイート
🔒 エンタープライズセキュリティ - 認証、レート制限、PII マスキング、監査ログ
📊 本番環境に対応 - グレースフルシャットダウン、サーキットブレーカー、再試行ロジック
🌍 クロスプラットフォーム - Linux、macOS、Windows に対応
🔧 複数バージョンに対応 - Node.js 16～22、TypeScript 4.x～5.x との互換性

コミュニティへの貢献

Model Context Protocol エコシステム - MCP 標準の発展に貢献
オープンソースの卓越性 - MIT ライセンス、十分に文書化されたコードベース
コミュニティ主導 - 世界中の開発者からのフィードバックをもとに構築
活発な開発 - 定期的なアップデートと新機能
迅速なサポート - GitHub のイシュー、ディスカッション、メールでのサポート

🎯 さっそく始めましょう

VS Code ユーザー向け（推奨）

3 つの方法で拡張機能をインストールできます：

VS Code から：
- 拡張機能を開きます（Ctrl+Shift+X / Cmd+Shift+X）
- 「MCP ACS Debugger」を検索します
- 「インストール」をクリックします

コマンドラインから：

code --install-extension digitaldefiance.ts-mcp-debugger

マーケットプレイスから：
- VS Code マーケットプレイスにアクセスします
- 「インストール」をクリックします

その他の AI エージェント向け

インストール方法を選択してください：

# NPM (Global installation)
npm install -g @digitaldefiance/mcp-debugger-server

# Docker (Containerized)
docker run -p 3000:3000 digitaldefiance/mcp-debugger-server

# Homebrew (macOS - coming soon)
brew install digitaldefiance/tap/mcp-debugger-server

# Download Binary (No installation)
# Visit: https://github.com/digital-defiance/ai-capabilities-suite/releases

コントリビューター向け

# Clone and build from source
git clone https://github.com/digital-defiance/ai-capabilities-suite.git
cd ai-capabilities-suite
yarn install && yarn build && yarn test

📊 インストール統計

🔗 個別パッケージのリポジトリ

コア MCP サーバー

mcp-debugger-core - Chrome DevTools Protocol を使用するコアデバッグエンジン
mcp-debugger-server - 25 以上のツールを備えた MCP デバッグサーバー
mcp-screenshot - PII マスキング機能を備えたスクリーンショット撮影サーバー
mcp-filesystem - 高度なファイルシステム操作サーバー
mcp-process - プロセス管理・監視サーバー
mcp-recording - 画面録画・再生サーバー

VS Code 拡張機能

vscode-mcp-debugger - Copilot 連携機能を備えた VS Code デバッグ拡張機能
vscode-mcp-screenshot - LSP 機能を備えた VS Code スクリーンショット拡張機能
vscode-mcp-acs-process - LSP 機能を備えた VS Code プロセス管理拡張機能

主なリンク

ホームページ: digitaldefiance.org
メインリポジトリ: ai-capabilities-suite
組織: Digital-Defiance
NPM パッケージ: @ai-capabilities-suite
Docker Hub: digitaldefiance
問題: GitHub Issues
ディスカッション: GitHub Discussions

Amazon Kiro、TypeScript、Model Context Protocol を使用して、Digital Defiance チームが ❤️ を込めて開発しました

AI エージェントに強力な機能を持たせませんか？今すぐインストールしましょう！ 🚀

🔧 Kiro MCP の設定

Kiro ユーザー向けクイックセットアップ

~/.kiro/settings/mcp.json を編集して、AI Capability Extension Suite の MCP サーバーを使用するよう Kiro を設定します。

{
  "mcpServers": {
    "mcp-screenshot": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@ai-capabilities-suite/mcp-screenshot"]
    },
    "mcp-process": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ai-capabilities-suite/mcp-process",
        "--config",
        "./mcp-process-config.json"
      ]
    },
    "mcp-debugger": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@ai-capabilities-suite/mcp-debugger-server"]
    }
  }
}

MCP ACS Process の設定

プロジェクトディレクトリまたはホームディレクトリに mcp-process-config.json を作成します。

{
  "allowedExecutables": ["node", "python3", "npm", "yarn", "git"],
  "defaultResourceLimits": {
    "maxCpuPercent": 80,
    "maxMemoryMB": 1024,
    "maxCpuTime": 300
  },
  "maxConcurrentProcesses": 10,
  "maxProcessLifetime": 3600,
  "enableAuditLog": true,
  "blockShellInterpreters": true,
  "blockSetuidExecutables": true,
  "allowProcessTermination": true,
  "allowForcedTermination": false
}

注: mcp-process の設定ファイル要件は今後のリリースで廃止され、適切なデフォルト値により任意になります。

前提条件

Linux ユーザーの場合（Ubuntu/Debian）：

# Install Python setuptools for native dependencies
sudo apt-get install -y python3-setuptools build-essential

macOS ユーザーの場合：

# Install Xcode Command Line Tools
xcode-select --install

Windows ユーザーの場合：

# Install Visual Studio Build Tools
# Download from: https://visualstudio.microsoft.com/downloads/

代替方法：グローバルインストール

npx ではなくグローバルインストールを希望する場合：

# Install all three servers globally
npm install -g @ai-capabilities-suite/mcp-screenshot
npm install -g @ai-capabilities-suite/mcp-process
npm install -g @ai-capabilities-suite/mcp-debugger-server

# Then use direct commands in mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "mcp-screenshot": {
      "command": "mcp-screenshot"
    },
    "mcp-process": {
      "command": "mcp-process",
      "args": ["--config", "./mcp-process-config.json"]
    },
    "mcp-debugger": {
      "command": "mcp-debugger"
    }
  }
}

確認

設定後、Kiro を再起動し、サーバーが接続されていることを確認します。

You: "List available MCP tools"
Kiro: *Shows tools from mcp-screenshot, mcp-process, and mcp-debugger*

トラブルシューティング

接続の問題：

Node.js 18 以降がインストールされていることを確認します：node --version
Python setuptools を確認します：python3 -c "import setuptools"
パッケージが公開されていることを確認します：npm view @ai-capabilities-suite/mcp-screenshot

ネイティブ依存関係のエラー：

ビルドツールをインストールします（上記の前提条件を参照）
npm キャッシュをクリアします：npm cache clean --force
次のコマンドで再インストールします：npm install -g --force @ai-capabilities-suite/mcp-screenshot

設定ファイルが見つからない場合：

mcp.json で設定ファイルの絶対パスを使用します
ファイルが存在することを確認します：ls -la ./mcp-process-config.json
JSON の構文を確認します：cat mcp-process-config.json | jq

🎯 Akira

GitHub Copilot と MCP を活用した仕様駆動開発

リポジトリ： Akira

課題： 従来の AI 支援開発には構造がありません。要件は曖昧で、設計に一貫性がなく、適切な計画を立てずに実装が進みます。AI エージェントは、全体のコンテキストを理解したり、正しさを確認したりせずにコードを生成します。

解決策： Akira は、AI 支援開発にプロフェッショナルなソフトウェアエンジニアリング手法を取り入れます。Easy Approach to Requirements Syntax（EARS）と INCOSE の品質ルールを使い、要件 → 設計 → タスク → 実行という構造化されたワークフローに沿って AI を導きます。Model Context Protocol（MCP）との統合により、仕様はチャットセッションをまたいで保持され、一貫性を確保し、プロパティベーステストを可能にします。

🎨 主な機能

構造化された仕様駆動ワークフロー：

要件フェーズ - INCOSE による検証を含む、EARS 準拠の要件を生成します
設計フェーズ - 正しさのプロパティを含む技術設計を作成します
タスクフェーズ - 適切な階層構造を持つ、実行可能な実装計画を生成します
実行フェーズ - 要件と設計の完全なコンテキストを用いてタスクを実行します

高度な要件エンジニアリング：

EARS 準拠 - すべての要件が 6 つの EARS パターンのいずれかに従います
INCOSE 品質ルール - 意味的な品質基準に照らした自動検証
用語集の管理 - 技術用語を自動的に抽出し、定義します
ユーザーストーリーの構造 - 要件ごとに 2～5 個の受け入れ基準を含む、一貫した形式です

プロパティベーステストとの統合：

正しさのプロパティ - 受け入れ基準からテスト可能なプロパティを生成します
全称量化 - 明示的な「任意の～について」という文でプロパティを記述します
ラウンドトリッププロパティ - 解析／シリアライズ要件を自動検出します
テストライブラリとの統合 - fast-check などの PBT ライブラリをサポートします

Model Context Protocol（MCP）との統合：

永続的なコンテキスト - 仕様ドキュメントにチャットセッションをまたいでアクセスできます
構造化されたツール - MCP ツールを通じて仕様操作にプログラムからアクセスできます
状態管理 - ワークフローの進捗とタスクの完了状況を追跡します
ファイル操作 - MCP を通じて仕様ドキュメントを読み取り、書き込み、更新できます

🛠️ ワークフローのフェーズ

要件 - EARS パターンと INCOSE による検証を用いてユーザーストーリーを生成します
設計 - PBT 用の正しさのプロパティを含む技術設計を作成します
タスク - 2 階層の構造を持つ、実行可能な実装計画を生成します
実行 - コンテキストをすべて読み込み、ステータスを追跡しながらタスクを実行します

🎯 革新的なユースケース

「AI、ユーザー認証の仕様を作成してください」

You: "@spec create user-authentication"
AI: *Generates EARS-compliant requirements*
AI: "Created spec with 8 requirements (5 ubiquitous, 2 event-driven, 1 state-driven).
     All requirements validated against INCOSE rules. Ready for design phase."

「AI、正しさのプロパティを生成してください」

You: "@spec approve requirements user-auth"
AI: *Moves to design phase, extracts properties*
AI: "Generated 12 correctness properties:
     - For any valid credentials, login succeeds
     - For any expired token, re-authentication required
     - For any user, password hash is irreversible
     Ready for implementation."

「AI、実装計画を実行してください」

You: "@spec execute user-auth"
AI: *Loads full context, executes tasks*
AI: "Executing task 1.1: Implement password hashing...
     ✅ Implemented with bcrypt
     ✅ Added property test: password hashing is one-way
     Moving to task 1.2..."

🚀 はじめに

VS Code からインストールする：

VS Code の拡張機能で「Akira」を検索します
または、こちらをご覧ください：VS Code Marketplace (近日公開)

GitHub Copilot での使用方法：

# Create a new spec
@spec create feature-name

# List all specs
@spec list

# Execute tasks
@spec execute feature-name

# Approve workflow phases
@spec approve requirements feature-name
@spec approve design feature-name
@spec approve tasks feature-name

📚 ドキュメント：

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🐛 MCP ACS Debugger

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🚀 はじめに

🎯 革新的なユースケース

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📊 品質指標

🎯 革新的なユースケース

🚀 はじめに

🏗️ アーキテクチャ：AI 時代に向けた設計

マルチプラットフォーム連携

連携方法

🎮 革新的なユースケース

🤖 「AI、この問題をデバッグして修正して」

📸 「AI、この機能のドキュメントを作成して」

🎥 「AI、デモ動画を作成して」

📁 「AI、プロジェクトのファイルを整理して」

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