Coderide MCP

🚀 CodeRideタスク管理でAIアシスタントやIDEを強化する

CodeRideの力をAIコーディングアシスタントに付与しましょう！ CodeRide MCPは、お好きなAI開発ツール（Cursor、Cline、WindsurfなどのMCPクライアント）を、AIネイティブなタスク管理システムであるCodeRideに直接接続します。

AIが単に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本当に理解し、独自のタスクを管理し、あなたとシームレスに協力できることを想像してみてください。無限にコピーアンドペーストしたり、手動で更新したりする必要はなくなります。CodeRide MCPを使えば、あなたのAIはCodeRideのワークフローにおいて第一級の存在になります。

🚀 CodeRide MCPが画期的な理由

• AIに対する深いプロジェクト理解：AIエージェントにCodeRideのプロジェクトとタスクからの豊富で構造化されたコンテキストを提供します。全体像を見ることができるようになります。
• シームレスなAI駆動のタスク自動化：AIにCodeRide内で直接タスクを取得、解釈、更新する能力を与え、日常的なプロジェクト管理を自動化します。
• 人間とAI開発者の間のギャップを埋める：スムーズな引き継ぎ、一貫したタスク理解、および一致した努力により、真の協力を促進します。
• LLM効率の最適化：コンパクトなJSON応答により、トークンの使用量を最小限に抑え、より高速で費用対効果の高いAIインタラクションを保証します。
• 設計上のセキュリティ：ワークスペーススコープのAPIキー認証により、データの整合性を保証し、AI操作を正しいプロジェクトコンテキストに限定します。
• プラグアンドプレイ型の統合：任意のMCP互換環境でnpxを使用して簡単にセットアップできます。数分でAIを接続できます！
• ワークフローの将来性を保証する：オープンなModel Context Protocol標準に基づいて構築されたAIネイティブなアプローチを採用します。

✨ 主要機能

CodeRide MCPサーバーは、AIに以下の機能を提供します。

• タスク取得：一意の番号で特定のタスクを取得します。
• タスク更新：タスクの説明とステータスを変更します。
• プロンプトアクセス：特定のタスクに対するカスタマイズされたプロンプトと指示を取得します。
• プロジェクト詳細：スラッグでプロジェクトに関する情報を取得します。
• プロジェクト知識管理：プロジェクトの知識グラフとアーキテクチャ図を更新します。
• プロジェクト開始：プロジェクトの最初のタスクを取得して作業を開始します。

📦 インストール

Smitheryを介したインストール

Smitheryを介してClaude Desktop用のCoderide MCP Serverを自動的にインストールするには、以下のコマンドを実行します。

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

CodeRide MCPを実行し、AIエージェントの環境に統合するのは簡単です。

前提条件：

1. Node.jsとnpm：Node.js（npmを含む）がインストールされていることを確認してください。npxはnpmに付属しています。
2. CodeRideアカウントとAPIキー：このMCPサーバーは、登録済みのCodeRideユーザー専用に設計されています。アクティブなCodeRideアカウントとAPIキーが必要です。APIキーは、app.coderide.aiのワークスペース設定から取得できます。

MCP設定：

以下の設定をMCPクライアント（Claude Desktopのclaude_desktop_config.json、Cursor、Cline、Windsurf、VS Code設定など）に追加します。

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

重要事項：

• "YOUR_CODERIDE_API_KEY_HERE"を実際のCodeRide APIキーに置き換えてください。

設定が完了すると、MCPクライアントは自動的に起動し、CodeRide MCPサーバーに接続され、AIがCodeRide上のプロジェクトとタスクとやり取りできるようになります。

🤖 対象ユーザー

CodeRide MCPは以下のユーザー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統合します。
• AI駆動の開発を採用するチーム：AIエージェントがプロジェクト情報にアクセスし、タスクに貢献する方法を標準化します。
• MCPで構築するすべての人：実世界のSaaSプラットフォームに接続する強力なMCPサーバーの例を活用します。

AIアシスタントを開発チームのより生産的で統合されたメンバーにすることを目指している場合、CodeRide MCPはあなたにぴったりです。

💻 使用例

get_task

特定のタスクの詳細情報をその番号（例："TCA-3"）で取得します。

入力スキーマ：

{
  "number": "task-number (e.g., 'TCA-3')",
  "status": "to-do|in-progress|completed", // オプション: ステータスでフィルタリング
}

使用例：

• ユーザープロンプト："Hey AI, what are the details for task APP-101?"
• AIアクション：arguments: { "number": "APP-101" }で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、または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", // オプション
  "status": "to-do|in-progress|completed"   // オプション
}

使用例：

• ユーザープロンプト："AI, please mark task BUG-42 as 'completed' and add a note: 'Fixed the off-by-one error.'"
• AIアクション：arguments: { "number": "BUG-42", "status": "completed", "description": "Fixed the off-by-one error." }で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

AIエージェントが特定のタスクに取り組むための特定の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：

• ユーザープロンプト："AI, I'm ready to start on task ETF-7. What's the main objective?"
• AIアクション：arguments: { "slug": "ETF", "number": "ETF-7" }でget_promptを呼び出します。
• 結果：AIはFEAT-7の具体的な実行可能なプロンプトを受け取り、明確な指示で作業を開始できます。

get_project

スラッグを使用し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" // 名前でも取得可能
}

使用例：

• ユーザープロンプト："AI, can you give me an overview of the 'Omega Initiative' project?"
• AIアクション：arguments: { "slug": "omega-initiative" }でget_projectを呼び出します。
• 結果：AIはプロジェクトの名前、説明、および潜在的にその知識ベースまたは図へのリンクを受け取ります。

update_project

プロジェクトの高レベル情報、例えば知識グラフやシステムアーキテクチャ図を更新します。

入力スキーマ：

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

使用例：

• ユーザープロンプト："AI, I've updated the user authentication flow. Please update the project diagram for project 'APB'."
• AIアクション：（新しい図を生成/受け取った後）arguments: { "slug": "APB", "project_diagram": "/* new mermaid diagram */" }でupdate_projectを呼び出します。
• 結果：CodeRide内の'AlphaProject'に更新されたアーキテクチャ図が反映されます。

start_project

指定されたプロジェクトの最初または次の推奨タスクを取得し、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, let's get started on the 'MobileAppV2' project. What's the first task?"
• AIアクション：arguments: { "slug": "MBC" }で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、作業を開始できます。

🔧 技術詳細

• ワークスペース中心の認証：APIキーは特定のワークスペースに関連付けられています。すべての操作は自動的にスコープされ、リクエストを簡素化し、セキュリティを強化します。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：内部のUUIDではなく、人間が読みやすい番号（例："TCA-3"）とスラッグ（例："TCA"）を使用してタスクとプロジェクトとやり取りします。
• 最適化された応答：すべてのツールはコンパクトなJSONを返し、LLM通信のトークン使用量を最小限に抑えます。
• 堅牢なAPIインタラクション：すべての操作に公式のCodeRide API（デフォルトではhttps://api.coderide.ai）を使用します。

🔥 CodeRideについて

CodeRideは、AIと人間の開発者が結集して、より良いソフトウェアをより速く構築する場です。

これは単なるタスク管理ではなく、AI支援ソフトウェア開発の独自のワークフローをサポートするために最初から構築された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重要な構造化コンテキスト、プロジェクト知識、および外部メモリを提供します。

人間の創造力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発見してください。

🤝 コントリビューション

コントリビューションは大歓迎です！問題を提出したり、リポジトリをフォークしたり、プルリクエストを作成したりしてください。

📄 ライセンス

全著作権所有。詳細はLICENSEファイルを参照してください。

🤗 サポートとコミュニティ

• @coderide/mcpに関する質問やヘルプが必要な場合は、GitHubリポジトリで問題を開いてください。
• CodeRideについてもっと学びたい場合は、coderide.aiを訪問するか、コミュニティに参加してください（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）。