copilot-sdk

GitHub Copilot SDK

Python、TypeScript、Go、または .NET を使用して、あらゆるアプリケーションに Copilot のエージェント型ワークフローを組み込めます。

概要

GitHub Copilot SDK は、Copilot CLI の背後にあるものと同じエンジンを公開します。これは、本番環境でテスト済みのエージェントランタイムで、プログラムから呼び出せます。独自のオーケストレーションを構築する必要はありません。エージェントの動作を定義すれば、計画、ツールの呼び出し、ファイルの編集などは Copilot が処理します。

前提条件

1. GitHub Copilot CLI がインストールされ、認証済みであること（インストールガイド）
2. 言語ランタイム：Node.js 18 以降、Python 3.8 以降、Go 1.21 以降、または .NET 8.0 以降

CLI を確認します：copilot --version

インストール

Node.js/TypeScript

mkdir copilot-demo && cd copilot-demo
npm init -y --init-type module
npm install @github/copilot-sdk tsx

Python

pip install github-copilot-sdk

Go

mkdir copilot-demo && cd copilot-demo
go mod init copilot-demo
go get github.com/github/copilot-sdk/go

.NET

dotnet new console -n CopilotDemo && cd CopilotDemo
dotnet add package GitHub.Copilot.SDK

クイックスタート

TypeScript

import { CopilotClient } from "@github/copilot-sdk";

const client = new CopilotClient();
const session = await client.createSession({ model: "gpt-4.1" });

const response = await session.sendAndWait({ prompt: "What is 2 + 2?" });
console.log(response?.data.content);

await client.stop();
process.exit(0);

実行：npx tsx index.ts

Python

import asyncio
from copilot import CopilotClient

async def main():
    client = CopilotClient()
    await client.start()

    session = await client.create_session({"model": "gpt-4.1"})
    response = await session.send_and_wait({"prompt": "What is 2 + 2?"})

    print(response.data.content)
    await client.stop()

asyncio.run(main())

Go

package main

import (
    "fmt"
    "log"
    "os"
    copilot "github.com/github/copilot-sdk/go"
)

func main() {
    client := copilot.NewClient(nil)
    if err := client.Start(); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer client.Stop()

    session, err := client.CreateSession(&copilot.SessionConfig{Model: "gpt-4.1"})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    response, err := session.SendAndWait(copilot.MessageOptions{Prompt: "What is 2 + 2?"}, 0)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    fmt.Println(*response.Data.Content)
    os.Exit(0)
}

.NET (C#)

using GitHub.Copilot.SDK;

await using var client = new CopilotClient();
await using var session = await client.CreateSessionAsync(new SessionConfig { Model = "gpt-4.1" });

var response = await session.SendAndWaitAsync(new MessageOptions { Prompt = "What is 2 + 2?" });
Console.WriteLine(response?.Data.Content);

実行：dotnet run

ストリーミング応答

より優れた UX を実現するため、リアルタイム出力を有効にします。

TypeScript

import { CopilotClient, SessionEvent } from "@github/copilot-sdk";

const client = new CopilotClient();
const session = await client.createSession({
    model: "gpt-4.1",
    streaming: true,
});

session.on((event: SessionEvent) => {
    if (event.type === "assistant.message_delta") {
        process.stdout.write(event.data.deltaContent);
    }
    if (event.type === "session.idle") {
        console.log(); // New line when done
    }
});

await session.sendAndWait({ prompt: "Tell me a short joke" });

await client.stop();
process.exit(0);

Python

import asyncio
import sys
from copilot import CopilotClient
from copilot.generated.session_events import SessionEventType

async def main():
    client = CopilotClient()
    await client.start()

    session = await client.create_session({
        "model": "gpt-4.1",
        "streaming": True,
    })

    def handle_event(event):
        if event.type == SessionEventType.ASSISTANT_MESSAGE_DELTA:
            sys.stdout.write(event.data.delta_content)
            sys.stdout.flush()
        if event.type == SessionEventType.SESSION_IDLE:
            print()

    session.on(handle_event)
    await session.send_and_wait({"prompt": "Tell me a short joke"})
    await client.stop()

asyncio.run(main())

Go

session, err := client.CreateSession(&copilot.SessionConfig{
    Model:     "gpt-4.1",
    Streaming: true,
})

session.On(func(event copilot.SessionEvent) {
    if event.Type == "assistant.message_delta" {
        fmt.Print(*event.Data.DeltaContent)
    }
    if event.Type == "session.idle" {
        fmt.Println()
    }
})

_, err = session.SendAndWait(copilot.MessageOptions{Prompt: "Tell me a short joke"}, 0)

.NET

await using var session = await client.CreateSessionAsync(new SessionConfig
{
    Model = "gpt-4.1",
    Streaming = true,
});

session.On(ev =>
{
    if (ev is AssistantMessageDeltaEvent deltaEvent)
        Console.Write(deltaEvent.Data.DeltaContent);
    if (ev is SessionIdleEvent)
        Console.WriteLine();
});

await session.SendAndWaitAsync(new MessageOptions { Prompt = "Tell me a short joke" });

カスタムツール

推論中に Copilot が呼び出せるツールを定義します。ツールを定義するときは、Copilot に次の内容を伝えます。

1. ツールの機能（説明）
2. 必要なパラメーター（スキーマ）
3. 実行するコード（ハンドラー）

TypeScript (JSON Schema)

import { CopilotClient, defineTool, SessionEvent } from "@github/copilot-sdk";

const getWeather = defineTool("get_weather", {
    description: "Get the current weather for a city",
    parameters: {
        type: "object",
        properties: {
            city: { type: "string", description: "The city name" },
        },
        required: ["city"],
    },
    handler: async (args: { city: string }) => {
        const { city } = args;
        // In a real app, call a weather API here
        const conditions = ["sunny", "cloudy", "rainy", "partly cloudy"];
        const temp = Math.floor(Math.random() * 30) + 50;
        const condition = conditions[Math.floor(Math.random() * conditions.length)];
        return { city, temperature: `${temp}°F`, condition };
    },
});

const client = new CopilotClient();
const session = await client.createSession({
    model: "gpt-4.1",
    streaming: true,
    tools: [getWeather],
});

session.on((event: SessionEvent) => {
    if (event.type === "assistant.message_delta") {
        process.stdout.write(event.data.deltaContent);
    }
});

await session.sendAndWait({
    prompt: "What's the weather like in Seattle and Tokyo?",
});

await client.stop();
process.exit(0);

Python (Pydantic)

import asyncio
import random
import sys
from copilot import CopilotClient
from copilot.tools import define_tool
from copilot.generated.session_events import SessionEventType
from pydantic import BaseModel, Field

class GetWeatherParams(BaseModel):
    city: str = Field(description="The name of the city to get weather for")

@define_tool(description="Get the current weather for a city")
async def get_weather(params: GetWeatherParams) -> dict:
    city = params.city
    conditions = ["sunny", "cloudy", "rainy", "partly cloudy"]
    temp = random.randint(50, 80)
    condition = random.choice(conditions)
    return {"city": city, "temperature": f"{temp}°F", "condition": condition}

async def main():
    client = CopilotClient()
    await client.start()

    session = await client.create_session({
        "model": "gpt-4.1",
        "streaming": True,
        "tools": [get_weather],
    })

    def handle_event(event):
        if event.type == SessionEventType.ASSISTANT_MESSAGE_DELTA:
            sys.stdout.write(event.data.delta_content)
            sys.stdout.flush()

    session.on(handle_event)

    await session.send_and_wait({
        "prompt": "What's the weather like in Seattle and Tokyo?"
    })

    await client.stop()

asyncio.run(main())

Go

type WeatherParams struct {
    City string `json:"city" jsonschema:"The city name"`
}

type WeatherResult struct {
    City        string `json:"city"`
    Temperature string `json:"temperature"`
    Condition   string `json:"condition"`
}

getWeather := copilot.DefineTool(
    "get_weather",
    "Get the current weather for a city",
    func(params WeatherParams, inv copilot.ToolInvocation) (WeatherResult, error) {
        conditions := []string{"sunny", "cloudy", "rainy", "partly cloudy"}
        temp := rand.Intn(30) + 50
        condition := conditions[rand.Intn(len(conditions))]
        return WeatherResult{
            City:        params.City,
            Temperature: fmt.Sprintf("%d°F", temp),
            Condition:   condition,
        }, nil
    },
)

session, _ := client.CreateSession(&copilot.SessionConfig{
    Model:     "gpt-4.1",
    Streaming: true,
    Tools:     []copilot.Tool{getWeather},
})

.NET (Microsoft.Extensions.AI)

using GitHub.Copilot.SDK;
using Microsoft.Extensions.AI;
using System.ComponentModel;

var getWeather = AIFunctionFactory.Create(
    ([Description("The city name")] string city) =>
    {
        var conditions = new[] { "sunny", "cloudy", "rainy", "partly cloudy" };
        var temp = Random.Shared.Next(50, 80);
        var condition = conditions[Random.Shared.Next(conditions.Length)];
        return new { city, temperature = $"{temp}°F", condition };
    },
    "get_weather",
    "Get the current weather for a city"
);

await using var session = await client.CreateSessionAsync(new SessionConfig
{
    Model = "gpt-4.1",
    Streaming = true,
    Tools = [getWeather],
});

ツールの仕組み

Copilot がツールを呼び出すことを決定すると、次のように処理されます。

1. Copilot がパラメーター付きのツール呼び出しリクエストを送信します
2. SDK がハンドラー関数を実行します
3. 結果が Copilot に返されます
4. Copilot がその結果を応答に反映します

Copilot は、ユーザーの質問とツールの説明に基づいて、ツールを呼び出すタイミングを決定します。

対話型 CLI アシスタント

完全な対話型アシスタントを構築します。

TypeScript

import { CopilotClient, defineTool, SessionEvent } from "@github/copilot-sdk";
import * as readline from "readline";

const getWeather = defineTool("get_weather", {
    description: "Get the current weather for a city",
    parameters: {
        type: "object",
        properties: {
            city: { type: "string", description: "The city name" },
        },
        required: ["city"],
    },
    handler: async ({ city }) => {
        const conditions = ["sunny", "cloudy", "rainy", "partly cloudy"];
        const temp = Math.floor(Math.random() * 30) + 50;
        const condition = conditions[Math.floor(Math.random() * conditions.length)];
        return { city, temperature: `${temp}°F`, condition };
    },
});

const client = new CopilotClient();
const session = await client.createSession({
    model: "gpt-4.1",
    streaming: true,
    tools: [getWeather],
});

session.on((event: SessionEvent) => {
    if (event.type === "assistant.message_delta") {
        process.stdout.write(event.data.deltaContent);
    }
});

const rl = readline.createInterface({
    input: process.stdin,
    output: process.stdout,
});

console.log("Weather Assistant (type 'exit' to quit)");
console.log("Try: 'What's the weather in Paris?'\n");

const prompt = () => {
    rl.question("You: ", async (input) => {
        if (input.toLowerCase() === "exit") {
            await client.stop();
            rl.close();
            return;
        }

        process.stdout.write("Assistant: ");
        await session.sendAndWait({ prompt: input });
        console.log("\n");
        prompt();
    });
};

prompt();

Python

import asyncio
import random
import sys
from copilot import CopilotClient
from copilot.tools import define_tool
from copilot.generated.session_events import SessionEventType
from pydantic import BaseModel, Field

class GetWeatherParams(BaseModel):
    city: str = Field(description="The name of the city to get weather for")

@define_tool(description="Get the current weather for a city")
async def get_weather(params: GetWeatherParams) -> dict:
    conditions = ["sunny", "cloudy", "rainy", "partly cloudy"]
    temp = random.randint(50, 80)
    condition = random.choice(conditions)
    return {"city": params.city, "temperature": f"{temp}°F", "condition": condition}

async def main():
    client = CopilotClient()
    await client.start()

    session = await client.create_session({
        "model": "gpt-4.1",
        "streaming": True,
        "tools": [get_weather],
    })

    def handle_event(event):
        if event.type == SessionEventType.ASSISTANT_MESSAGE_DELTA:
            sys.stdout.write(event.data.delta_content)
            sys.stdout.flush()

    session.on(handle_event)

    print("Weather Assistant (type 'exit' to quit)")
    print("Try: 'What's the weather in Paris?'\n")

    while True:
        try:
            user_input = input("You: ")
        except EOFError:
            break

        if user_input.lower() == "exit":
            break

        sys.stdout.write("Assistant: ")
        await session.send_and_wait({"prompt": user_input})
        print("\n")

    await client.stop()

asyncio.run(main())

MCP サーバーとの統合

事前に構築されたツールを利用するため、MCP（Model Context Protocol）サーバーに接続します。リポジトリ、issue、PR にアクセスするには、GitHub の MCP サーバーに接続します。

TypeScript

const session = await client.createSession({
    model: "gpt-4.1",
    mcpServers: {
        github: {
            type: "http",
            url: "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
        },
    },
});

Python

session = await client.create_session({
    "model": "gpt-4.1",
    "mcp_servers": {
        "github": {
            "type": "http",
            "url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
        },
    },
})

Go

session, _ := client.CreateSession(&copilot.SessionConfig{
    Model: "gpt-4.1",
    MCPServers: map[string]copilot.MCPServerConfig{
        "github": {
            Type: "http",
            URL:  "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
        },
    },
})

.NET

await using var session = await client.CreateSessionAsync(new SessionConfig
{
    Model = "gpt-4.1",
    McpServers = new Dictionary<string, McpServerConfig>
    {
        ["github"] = new McpServerConfig
        {
            Type = "http",
            Url = "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
        },
    },
});

カスタムエージェント

特定のタスク向けに、専門化された AI ペルソナを定義します。

TypeScript

const session = await client.createSession({
    model: "gpt-4.1",
    customAgents: [{
        name: "pr-reviewer",
        displayName: "PR Reviewer",
        description: "Reviews pull requests for best practices",
        prompt: "You are an expert code reviewer. Focus on security, performance, and maintainability.",
    }],
});

Python

session = await client.create_session({
    "model": "gpt-4.1",
    "custom_agents": [{
        "name": "pr-reviewer",
        "display_name": "PR Reviewer",
        "description": "Reviews pull requests for best practices",
        "prompt": "You are an expert code reviewer. Focus on security, performance, and maintainability.",
    }],
})

システムメッセージ

AI の動作とパーソナリティをカスタマイズします。

TypeScript

const session = await client.createSession({
    model: "gpt-4.1",
    systemMessage: {
        content: "You are a helpful assistant for our engineering team. Always be concise.",
    },
});

Python

session = await client.create_session({
    "model": "gpt-4.1",
    "system_message": {
        "content": "You are a helpful assistant for our engineering team. Always be concise.",
    },
})

外部 CLI サーバー

CLI をサーバーモードで別途実行し、SDK を接続します。デバッグ、リソースの共有、カスタム環境に役立ちます。

CLI をサーバーモードで起動する

copilot --server --port 4321

SDK を外部サーバーに接続する

TypeScript

const client = new CopilotClient({
    cliUrl: "localhost:4321"
});

const session = await client.createSession({ model: "gpt-4.1" });

Python

client = CopilotClient({
    "cli_url": "localhost:4321"
})
await client.start()

session = await client.create_session({"model": "gpt-4.1"})

Go

client := copilot.NewClient(&copilot.ClientOptions{
    CLIUrl: "localhost:4321",
})

if err := client.Start(); err != nil {
    log.Fatal(err)
}

session, _ := client.CreateSession(&copilot.SessionConfig{Model: "gpt-4.1"})

.NET

using var client = new CopilotClient(new CopilotClientOptions
{
    CliUrl = "localhost:4321"
});

await using var session = await client.CreateSessionAsync(new SessionConfig { Model = "gpt-4.1" });

注： cliUrl を指定すると、SDK は CLI プロセスを起動または管理せず、既存のサーバーに接続するだけです。

イベントの種類

イベント	説明
user.message	ユーザー入力が追加されました
assistant.message	モデルからの完全な応答
assistant.message_delta	ストリーミング応答のチャンク
assistant.reasoning	モデルの推論（モデルに依存）
assistant.reasoning_delta	ストリーミング推論のチャンク
tool.execution_start	ツールの呼び出しが開始されました
tool.execution_complete	ツールの実行が完了しました
session.idle	処理中の項目はありません
session.error	エラーが発生しました

クライアントの設定

オプション	説明	デフォルト
cliPath	Copilot CLI 実行ファイルのパス	システム PATH
cliUrl	既存のサーバーに接続（例：「localhost:4321」）	なし
port	サーバー通信用ポート	ランダム
useStdio	TCP の代わりに stdio トランスポートを使用	true
logLevel	ログの詳細度	"info"
autoStart	サーバーを自動的に起動	true
autoRestart	クラッシュ時に再起動	true
cwd	CLI プロセスの作業ディレクトリ	継承

セッション設定

オプション	説明
model	使用する LLM（「gpt-4.1」、「claude-sonnet-4.5」など）
sessionId	カスタムセッション識別子
tools	カスタムツール定義
mcpServers	MCP サーバー接続
customAgents	カスタムエージェントのペルソナ
systemMessage	デフォルトのシステムプロンプトを上書き
streaming	応答チャンクの逐次送信を有効化
availableTools	使用を許可するツールのホワイトリスト
excludedTools	無効にするツールのブラックリスト

セッションの永続化

再起動をまたいで会話を保存し、再開できます。

カスタム ID で作成

const session = await client.createSession({
    sessionId: "user-123-conversation",
    model: "gpt-4.1"
});

セッションを再開

const session = await client.resumeSession("user-123-conversation");
await session.send({ prompt: "What did we discuss earlier?" });

セッションの一覧表示と削除

const sessions = await client.listSessions();
await client.deleteSession("old-session-id");

エラー処理

try {
    const client = new CopilotClient();
    const session = await client.createSession({ model: "gpt-4.1" });
    const response = await session.sendAndWait(
        { prompt: "Hello!" },
        30000 // timeout in ms
    );
} catch (error) {
    if (error.code === "ENOENT") {
        console.error("Copilot CLI not installed");
    } else if (error.code === "ECONNREFUSED") {
        console.error("Cannot connect to Copilot server");
    } else {
        console.error("Error:", error.message);
    }
} finally {
    await client.stop();
}

安全なシャットダウン

process.on("SIGINT", async () => {
    console.log("Shutting down...");
    await client.stop();
    process.exit(0);
});

よく使われるパターン

複数ターンの会話

const session = await client.createSession({ model: "gpt-4.1" });

await session.sendAndWait({ prompt: "My name is Alice" });
await session.sendAndWait({ prompt: "What's my name?" });
// Response: "Your name is Alice"

ファイル添付

await session.send({
    prompt: "Analyze this file",
    attachments: [{
        type: "file",
        path: "./data.csv",
        displayName: "Sales Data"
    }]
});

長時間処理の中断

const timeoutId = setTimeout(() => {
    session.abort();
}, 60000);

session.on((event) => {
    if (event.type === "session.idle") {
        clearTimeout(timeoutId);
    }
});

利用可能なモデル

実行時に利用可能なモデルを取得します。

const models = await client.getModels();
// Returns: ["gpt-4.1", "gpt-4o", "claude-sonnet-4.5", ...]

ベストプラクティス

1. 必ずクリーンアップする：try-finally または defer を使用し、client.stop() が呼び出されるようにします
2. タイムアウトを設定する：長時間の処理では、タイムアウトを指定して sendAndWait を使用します
3. イベントを処理する：堅牢なエラー処理のため、エラーイベントを購読します
4. ストリーミングを使用する：長い応答でより良い UX を実現するため、ストリーミングを有効にします
5. セッションを永続化する：複数ターンの会話では、カスタムセッション ID を使用します
6. 明確なツールを定義する：説明的なツール名と説明を記述します

アーキテクチャ

Your Application
       |
  SDK Client
       | JSON-RPC
  Copilot CLI (server mode)
       |
  GitHub (models, auth)

SDK は CLI プロセスのライフサイクルを自動的に管理します。すべての通信は、stdio または TCP 経由の JSON-RPC で行われます。

リソース

• GitHub リポジトリ：https://github.com/github/copilot-sdk
• スタートガイドのチュートリアル：https://github.com/github/copilot-sdk/blob/main/docs/tutorials/first-app.md
• GitHub MCP サーバー：https://github.com/github/github-mcp-server
• MCP サーバーのディレクトリ：https://github.com/modelcontextprotocol/servers
• クックブック：https://github.com/github/copilot-sdk/tree/main/cookbook
• サンプル：https://github.com/github/copilot-sdk/tree/main/samples

ステータス

この SDK はテクニカルプレビュー段階であり、破壊的変更が行われる可能性があります。現時点では、本番環境での使用は推奨されません。