bugAgent MCP Server

公式

bugAgentをMCP互換のAIクライアントに接続。AIコーディングアシスタントから直接、バグや機能リクエストなどをファイル化、分類、管理できます。コンテキストの切り替えやコピーペーストは不要—問題を説明するだけで、bugAgentが残りを処理します。

bugagent.com で表示

ドキュメント

MCP v1

ナビゲーション

モデルコンテキストプロトコル

MCP

bug_Agent_ を任意の MCP 対応 AI クライアントに接続します。

AI コーディングアシスタントから直接、バグ、機能リクエストなどをファイル、分類、管理できます。コンテキストの切り替えやコピー＆ペーストは不要です。問題を説明するだけで、bug_Agent_ が残りを処理します。

Discord コミュニティ [email protected]

はじめに

bug_Agent_ MCP サーバーを使用すると、AI クライアントはモデルコンテキストプロトコルを通じて、バグレポート、機能リクエスト、機能強化などを作成、照会、管理できます。ローカルで実行され、bug_Agent_ のクラウド API と通信します。

1

API キーを取得する

app.bugagent.com でサインアップし、コンソールから API キーを生成します。

2

AI クライアントを設定する

クライアントの設定で bug_Agent_ を MCP サーバーとして追加します (以下のセットアップを参照)。

3

バグの登録を開始する

自然言語でバグを説明すると、bug_Agent_ が自動的に分類、強化、保存します。

クイック例

# Create a bug report
"File a bug: Login button is unresponsive on iOS Safari.
Steps: tap login, nothing happens. Expected: navigate to
dashboard. Severity: high."

# bugAgent auto-classifies as UI bug, severity high

# File a feature request
"Feature request: Add dark mode toggle to the
settings page. Users have asked for this in surveys."

# Auto-classified as feature-request, severity medium

セットアップ

インストール

グローバルインストールは不要です。npx を使用して MCP サーバーをオンデマンドで実行します。

npx @bugagent/mcp-server

API キーの設定

初回接続時に、bug_Agent_ が API キーの入力を求めます。環境変数で設定することもできます。

export BUGAGENT_API_KEY=ba_live_your_key_here

bug_Agent_ コンソールから API キーを取得してください。

MCP クライアント設定

MCP クライアントの設定ファイルに以下を追加します。

mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "bugagent": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@bugagent/mcp-server"],
      "env": {
        "BUGAGENT_API_KEY": "ba_live_your_key_here"
      }
    }
  }
}

💡

ba_live_your_key_here をコンソールからの実際の API キーに置き換えてください。

サーバーへの接続

bug_Agent_ MCP サーバーは、Streamable HTTP トランスポート経由で https://mcp.bugagent.com/mcp で稼働しています。以下の 8 つのクライアントのいずれかから接続します。ワークフローに合ったものを選択してください。

🔑

最初に API キーを取得してください。 app.bugagent.com/dashboard/settings/api-keys にサインインし、API キーを作成 をクリックして、値 (ba_live_ で始まります) をコピーします。一度しか表示されないため、安全な場所に貼り付けてください。以下のすべての例でこのキーを使用します。

オプション 1 — MCP Inspector (Web UI、初回テストに推奨)

公式 Anthropic ツール。ローカル Web UI を起動し、すべてのツールをクリックしてパラメーターを入力し、応答を確認できます。設定不要で、IDE も必要ありません。

macOS (ターミナル)

ターミナル

npx @modelcontextprotocol/inspector

Windows (PowerShell または CMD)

PowerShell

開いたブラウザ UI で:

  1. トランスポートタイプ: Streamable HTTP を選択
  2. URL: https://mcp.bugagent.com/mcp
  3. 接続タイプ: プロキシ を選択 (デフォルト — Inspector はブラウザの CORS を回避するためにローカル Node プロセスを介してプロキシします)
  4. 認証 タブをクリック → カスタムヘッダーを追加:
    • ヘッダー名: Authorization
    • 値: Bearer ba_live_YOUR_KEY_HERE
  5. 接続 をクリックします。左側のパネルに 60 以上の bug_Agent_ ツールが表示されます。
  6. 任意のツール (例: list_bug_reports) をクリックし、パラメーターを入力して ツールを実行 をクリックします。右側に応答が表示されます。

前提条件: Node.js 18 以降。インストールされていない場合は nodejs.org からインストールしてください。

オプション 2 — Claude Desktop (Mac + Windows)

Claude Desktop アプリを使用している場合、bug_Agent_ を永続的な MCP サーバーとして追加できます。これにより、Claude はすべての会話で bug_Agent_ ツールを利用できるようになります。

macOS

  1. Claude Desktop を開く → メニューバー Claude → 設定 → 開発者 → 設定を編集。これにより ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json が開きます。
  2. mcpServers の下に bug_Agent_ エントリを追加します。 claude_desktop_config.json
{  
  "mcpServers": {  
    "bugagent": {  
      "type": "http",  
      "url": "https://mcp.bugagent.com/mcp",  
      "headers": {  
        "Authorization": "Bearer ba_live_YOUR_KEY_HERE"  
      }  
    }  
  }  
}
  1. ファイルを保存し、Claude Desktop を完全に終了 します (Cmd+Q、ウィンドウを閉じるだけではありません)。
  2. Claude Desktop を再起動します。チャット入力下部のツールハンマーアイコンに bug_Agent_ ツールが表示されるはずです。
  3. 試してみてください: “直近 5 件のバグレポートをリスト表示して” — Claude が自動的に list_bug_reports を呼び出します。

Windows

  1. Claude Desktop を開く → ファイル → 設定 → 開発者 → 設定を編集。これにより %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (通常は C:\Users\YourName\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json) が開きます。
  2. macOS セクションに示されているのと同じ JSON ブロックを追加します。
  3. ファイルを保存し、システムトレイから Claude Desktop を完全に終了 し (Claude アイコンを右クリック → 終了)、再起動します。
  4. ツールハンマーアイコンに bug_Agent_ ツールが表示されます。

オプション 3 — Claude Code (CLI)

ターミナルから Claude Code (CLI バージョンの Claude) を使用する場合、1 つのコマンドで bug_Agent_ サーバーを登録します。macOS、Linux、Windows で同じように動作します。

ターミナル / PowerShell

claude mcp add --transport http bugagent https://mcp.bugagent.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer ba_live_YOUR_KEY_HERE"

次に、Claude Code セッションを再起動します。接続されていることを確認します。

claude mcp list

リストに bugagent が緑色のドットで表示されるはずです。任意のチャットでツールを使い始めてください: “今月の探索使用量を表示して。”

後で削除するには:

claude mcp remove bugagent

オプション 4 — OpenAI Codex CLI

OpenAI Codex CLI を使用する場合、永続的な登録のために bug_Agent_ を ~/.codex/config.toml に追加するか、1 回限りのセッションのために設定をインラインで渡します。

永続的な登録 (設定に追加)

~/.codex/config.toml

[[mcp_servers]]
name = "bugagent"
type = "http"
url  = "https://mcp.bugagent.com/mcp"

[mcp_servers.headers]
Authorization = "Bearer ba_live_YOUR_KEY_HERE"

インライン — 1 セッション

ターミナル

codex \
  --mcp-server '{"name":"bugagent","type":"http","url":"https://mcp.bugagent.com/mcp","headers":{"Authorization":"Bearer ba_live_YOUR_KEY_HERE"}}' \
  "list the last 5 bug reports"

Codex は自然言語プロンプトからツール呼び出しを自動的に解決します。試してみてください: “未解決のバグを重大度順に並べて表示して。”

オプション 5 — Cursor (Mac + Windows)

Cursor には MCP サポートが組み込まれています。bug_Agent_ を一度追加すると、Cursor 内の AI アシスタントがエディターを離れることなく、バグの登録、レポートの一覧表示、スキャンの実行などを行えます。

  1. Cursor を開く → 設定 (Mac では Cmd+, / Windows では Ctrl+,) → 左サイドバーの MCP。
  2. + 新しい MCP サーバーを追加 をクリックします。
  3. HTTP トランスポートタイプを選択します。
  4. 以下を入力します:
    • 名前: bugagent
    • URL: https://mcp.bugagent.com/mcp
    • ヘッダー名: Authorization
    • ヘッダー値: Bearer ba_live_YOUR_KEY_HERE
  5. 保存 をクリックします。接続されると Cursor に緑色のインジケーターが表示されます。
  6. Cursor のチャット (Cmd+L / Ctrl+L) を開き、“「ログインが壊れている」というタイトルのバグレポートを重大度「高」で作成して” と入力します。Cursor は create_bug_report を呼び出します。

代替手段: Cursor は ~/.cursor/mcp.json (Mac) または %USERPROFILE%\.cursor\mcp.json (Windows) も読み取ります。Claude Desktop セクションに示されているのと同じ JSON 形式を追加します。

オプション 6 — Continue 拡張機能付き VS Code (Mac + Windows)

VS Code を好む場合、Continue 拡張機能は MCP サーバーをネイティブにサポートします。

  1. VS Code マーケットプレースから Continue 拡張機能をインストールします。
  2. Continue の設定を開きます: コマンドパレット (Cmd+Shift+P / Ctrl+Shift+P) → Continue: config.json を開く。ファイルの場所:
    • macOS: ~/.continue/config.json
    • Windows: %USERPROFILE%\.continue\config.json
  3. mcpServers エントリを追加します: ~/.continue/config.json
{  
  "mcpServers": [  
    {  
      "name": "bugagent",  
      "type": "streamable-http",  
      "url": "https://mcp.bugagent.com/mcp",  
      "requestOptions": {  
        "headers": {  
          "Authorization": "Bearer ba_live_YOUR_KEY_HERE"  
        }  
      }  
    }  
  ]  
}
  1. 保存します。Continue は自動的にリロードされ、サイドバーに bug_Agent_ ツールが表示されます。
  2. Continue チャットパネルを開き、試してみてください: “セキュリティスキャンを一覧表示して。”

その他の VS Code MCP 対応拡張機能: Cline、Roo Code、Windsurf (フォーク) はすべて、mcpServers キーと HTTP トランスポートを使用した同様の JSON 設定パターンに従います。

オプション 7 — OAuth 対応ホスト (例として Claude.ai Web を示します)

一部の MCP ホストは OAuth 2.0 で認証し、ベアラー API キーを受け入れる代わりに、事前に静的な client_id と client_secret を要求します。これらのホストの場合は、bug_Agent_ ダッシュボードからワークスペーススコープの OAuth 認証情報ペアを生成し、ホストのコネクタフォームに貼り付けます。認証情報は MCP ホストに依存しません。認証コード + PKCE をサポートするすべての OAuth クライアントが使用できます。以下の手順では、最も一般的な例として Claude.ai Web アプリを使用します。

  1. bug_Agent_ で: 設定 → 開発者 → MCP コネクタ を開きます。コネクタを生成 をクリックし、ホストを説明する名前 (例: “Claude.ai (work)”) を付け、MCP ホストが必要とするリダイレクト URI を貼り付け (Claude.ai Web アプリの場合は https://claude.ai/api/mcp/auth_callback です。その他の場合はホストのコネクタドキュメントを確認してください)、認証方法として Confidential を選択します。成功画面に一度だけ表示される client_id と client_secret をコピーします。
  2. MCP ホストのコネクタ / OAuth 設定で、以下を貼り付けます:
    • サーバー URL: https://mcp.bugagent.com/mcp
    • クライアント ID + クライアントシークレット: 手順 1 から
    • 認証 URL: https://mcp.bugagent.com/authorize
    • トークン URL: https://mcp.bugagent.com/token Claude.ai の場合: claude.ai/customize/connectors に移動し、MCP コネクタを追加 をクリックします。
  3. 保存します。ホストは bug_Agent_ にリダイレクトしてサインイン (ダッシュボードに使用する方法に応じて Google またはメール/パスワード) し、同意を承認してから、OAuth ハンドシェイクを完了します。
  4. 同じ設定ページから、生成されたコネクタを管理および取り消します。取り消しは即時に行われ、そのコネクタからの次のリクエストは invalid_client を返します。

注: Claude Code、Cursor、VS Code、MCP Inspector はこのフローを必要としません。これらは動的クライアント登録 (RFC 7591) を自動的に処理し、上記のように API キーで認証します。MCP コネクタフォームは、静的な OAuth 認証情報を必要とするホスト専用です。

オプション 8 — curl を使用した直接 HTTP (ターミナル)

クライアントなしでサーバーを直接テストしたり、スクリプトに統合したりする場合は、curl で HTTP エンドポイントにアクセスできます。MCP プロトコルは、Streamable HTTP 上の JSON-RPC 2.0 です。

macOS / Linux

ターミナル

# Set your API key as a variable
export BUGAGENT_API_KEY="ba_live_YOUR_KEY_HERE"

# 1. List all available tools
curl -N -s https://mcp.bugagent.com/mcp \
  -H "Authorization: Bearer $BUGAGENT_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'

# 2. Call a tool — list 5 reports from a specific project
curl -N -s https://mcp.bugagent.com/mcp \
  -H "Authorization: Bearer $BUGAGENT_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{
    "jsonrpc":"2.0",
    "id":2,
    "method":"tools/call",
    "params":{
      "name":"list_bug_reports",
      "arguments":{"project":"bugagent","limit":5}
    }
  }'

Windows (PowerShell)

PowerShell

# Set your API key
$env:BUGAGENT_API_KEY = "ba_live_YOUR_KEY_HERE"

# Use Invoke-RestMethod (PowerShell's curl equivalent)
$headers = @{
  "Authorization" = "Bearer $env:BUGAGENT_API_KEY"
  "Content-Type" = "application/json"
  "Accept" = "application/json, text/event-stream"
}

# 1. List all tools
$body = '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'
Invoke-RestMethod -Uri "https://mcp.bugagent.com/mcp" `
  -Method Post -Headers $headers -Body $body

# 2. Call list_bug_reports for a specific project
$body = @{
  jsonrpc = "2.0"
  id = 2
  method = "tools/call"
  params = @{
    name = "list_bug_reports"
    arguments = @{ project = "bugagent"; limit = 5 }
  }
} | ConvertTo-Json -Depth 5

Invoke-RestMethod -Uri "https://mcp.bugagent.com/mcp" `
  -Method Post -Headers $headers -Body $body

応答は Server-Sent Events (MCP Streamable HTTP 標準) として到着します。各チャンクは data: で始まり、その後に JSON オブジェクトが続く行です。Accept: application/json, text/event-stream ヘッダーは 必須 です。これがないとサーバーはリクエストを拒否します。

ℹ️

トラブルシューティング 401 Unauthorized: 設定 → API キー で API キーが取り消されていないか確認してください。キーは ba_live_ で始まります。それでも問題が解決しない場合は、キーを再生成して再試行してください。

試してみる — 平易な英語のプロンプト

接続すると、ツール名やパラメーターを知る必要はありません。平易な英語でやりたいことを説明するだけで、AI アシスタントが適切な bug_Agent_ ツールを自動的に呼び出します。

バグレポート

AI アシスタントに依頼する

List my 5 most recent bug reports
Show all open critical bugs in the Auth project
Create a bug titled "Login broken on Safari" with severity s2
Update TEST-451 status to in-progress and assign it to me
Add a comment to TEST-451: "root cause confirmed — null check missing in auth middleware"
Show me everything filed this week, grouped by severity

テスト管理

Create a test suite called "Smoke Tests" with cases for login, checkout, and account settings
Run the Regression suite and list all failures
Show failing test cases from the last 7 days
Which test cases have never been run in the past 90 days?
Get a pass-rate trend for this month vs last month

セキュリティとパフォーマンス

Run a security scan on https://app.example.com
Get this month's security scan results — show only high and critical findings
Create a performance test for the landing page and check Lighthouse scores
What are the Core Web Vitals for our checkout flow?

Playwright 自動化

Create a Playwright script that logs in and verifies the dashboard loads
Run the checkout automation on iPhone 15 Pro on a real device
Optimize the login automation script
Show runs for the checkout automation — any failures?
Schedule the smoke test suite to run every weekday at 6 AM UTC

探索的 AI

Run an exploratory AI session on https://app.example.com with 5 parallel agents
Get the latest exploration run results — list any bugs that were filed
What testing strategies did the agents use and which found the most issues?

使用量と統計

Check my plan usage for this month
Show team bug stats for this week broken down by severity and type
List all team members and their roles
How many security scans do I have left this month?

クイックリファレンス

8 つのクライアントすべての設定ファイルの場所。すべてのクライアントは、Streamable HTTP 経由でヘッダー Authorization: Bearer ba_live_YOUR_KEY_HERE を使用して https://mcp.bugagent.com/mcp に接続します。

クライアント 設定場所 / コマンド

MCP Inspector ファイルなし — npx @modelcontextprotocol/inspector の後、ブラウザ UI で URL と認証ヘッダーを入力

Claude Desktop — macOS ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Claude Desktop — Windows %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Claude Code (CLI) claude mcp add --transport http bugagent https://mcp.bugagent.com/mcp --header "Authorization: Bearer ba_live_..."

Codex CLI ~/.codex/config.toml

Cursor — macOS 設定 → MCP UI、または ~/.cursor/mcp.json

Cursor — Windows %USERPROFILE%\.cursor\mcp.json

VS Code + Continue ~/.continue/config.json (macOS) / %USERPROFILE%\.continue\config.json (Windows)

直接 HTTP (curl) curl / Invoke-RestMethod — Accept: application/json, text/event-stream を含める

トラブルシューティング

症状 修正方法

401 Unauthorized キーが間違っている、期限切れ、または取り消されています。設定 → API キー を確認してください — キーは ba_live_ で始まります。必要に応じて再生成してください。

クライアントにツールが表示されない 設定を編集した後、クライアントを完全に終了して再起動します。Claude Desktop では、Cmd+Q (ウィンドウを閉じるだけではありません)。Cursor では、設定 → MCP で緑色のドットを確認します。

Accept header required 直接 HTTP 呼び出しには Accept: application/json, text/event-stream を含める必要があります — Streamable HTTP 仕様で必須です。これがないとサーバーは 406 を返します。

間違ったワークスペースのデータ 各 API キーは 1 つのワークスペースにスコープされています。設定 → API キー で、クエリを実行するワークスペースから新しいキーを生成します。

ツールは表示されるが呼び出しがサイレントに失敗する サーバーに到達可能であることを確認します: curl -I https://mcp.bugagent.com/health は 200 を返すはずです。タイムアウトする場合は、ネットワーク/ファイアウォールルールを確認します。

MCP Inspector CORS エラー Inspector UI で接続タイプに プロキシ (Direct ではない) を選択します。Inspector はブラウザの CORS 制限を回避するためにローカル Node プロセスを介してプロキシします。

Codex CLI — ツールが認識されない ~/.codex/config.toml が [[mcp_servers]] (二重括弧、配列構文) を使用していることを確認します。Codex CLI のバージョンが MCP をサポートするのに十分新しいことを確認します (codex --version)。

MCP 機能

bug_Agent_ MCP サーバーは以下のツールを提供します:

🐛

バグレポート管理

  • create_bug_report — バグ、機能リクエスト、改善、技術的負債など、19種類にわたる自動分類で新しいレポートを提出します（タイトル: 3〜500文字）。オプションの attachments 配列は、最大400MBのBase64エンコードファイル（画像、動画、音声、PDF、テキスト/JSON）を受け付けます。format_description: true を設定すると、AIを使用して説明を構造化テンプレートに自動整形します。time_spent_seconds を渡すとQA作業を追跡します。priority（urgent / high / normal / low）を渡すと、重大度とは独立して修正の緊急度を設定します。レスポンスには project_id、project、short_id、legacy_short_id、project_short_id が含まれます。
  • list_bug_reports — レポートを一覧表示およびフィルタリングします（1ページあたり最大100件）。プロジェクトフィルターはページネーションの前にサーバーサイドで適用されます。project（UUID、スラッグ、完全一致名、またはチケットプレフィックス）、project_id、project_slug、project_prefix、workspace（UUID、完全一致名、またはワークスペースチケットプレフィックス）、workspace_id/team_id、type（19のダッシュボードカテゴリのいずれか）、severity（s1-s4 または従来の critical/high/medium/low）、status（ダッシュボードの正確な値を使用: new、awaiting-triage、confirmed、in-progress、blocked、resolved、retesting、closed、reopened — ハイフンは意図的なものです）、resolution（fixed / duplicate / works-as-designed / cannot-reproduce / will-not-fix / need-more-info / unresolved）、root_cause（オープンエンドのケバブケースタグ — 一般的な値: regression、missing-requirement、documentation、incomplete-refactor、not-a-bug、requirements-mismatch）、または reporter_user_id（レポートを提出したチームメンバーのUUID — 名前をUUIDに解決するには最初に list_team_members を呼び出します）でフィルタリングします。各結果には reporter_user_id、project_id、project、short_id、legacy_short_id、project_short_id が含まれるため、エージェントは正しいプロジェクトスコープのレポートにリンクして更新できます。
  • pick_next_bug — エージェントループが次に作業すべきバグを優先順位順（S1 → S2 → S3、各バケット内で最も古いものを最初に）に返します。自動的にワークスペースにスコープされ、status new、awaiting-triage、または confirmed と重大度S1-S3のチーム内の全プロジェクトにわたるチケットを返します。読み取り専用 — チケットをアトミックに要求しません。オプションの severity（単一階層）、limit（1-50、デフォルト1）。ツールの構成可能性のために list_bug_reports と同じ形状の行を返します。読み取り後要求パターンのために claim_bug とペアで使用します。
  • claim_bug — status new、awaiting-triage、または confirmed から status='in-progress' にバグをアトミックに移行し、assigned_to を呼び出し元ユーザーに設定し、claimed_at=NOW() をスタンプします。PostgresのUPDATE-WHERE-RETURNINGパターンにより、同時呼び出し元間で競合がありません — 2つのエージェントが同じIDで claim_bug を短時間に連続して呼び出した場合、正確に1つがバグ本文を含む claimed:true を取得し、もう1つは理由文字列を含む claimed:false を取得します。pg_cronリーパーは、古い要求（status=in-progress + claimed_at > 30分経過）を自動的に new に解放するため、クラッシュしたエージェントのチケットは手動介入なしでキューに再投入されます。入力: id（UUIDまたは短縮ID）。
  • get_bug_report — IDでレポートの完全な詳細を取得します。ID形式: UUID（例: 1fb72a2c-87c7-...）、ワークスペーススコープの短縮ID（例: WRKID-545）、またはプロジェクトスコープの短縮ID（例: WRKID-APP-042）のいずれかを受け付けます。短縮IDルックアップはチームスコープです — 別のワークスペースの短縮IDを推測すると404が返ります。project_id、project、short_id、legacy_short_id、project_short_id、ticket_number、project_ticket_number、qualityScore（整数1〜10）、および qualityBreakdown（10のディメンションスコアを持つオブジェクト: reproductionSteps、expectedVsActual、environmentDetails、evidence、rootCauseAnalysis、impactAssessment、contextAndHistory、heuristicsAndOracles、clarityAndStructure、actionability — 各0.0〜1.0）を返します。
  • update_bug_report — 既存のレポートのフィールドを更新します。UUIDまたは短縮ID（WRKID-545）を受け付けます。更新可能なフィールドには、title、description、type（19のダッシュボードカテゴリのいずれか）、severity、priority（urgent / high / normal / low — 重大度とは独立した修正緊急度）、status（ダッシュボードと完全一致: new、awaiting-triage、confirmed、in-progress、blocked、resolved、retesting、closed、reopened — ハイフンは意図的）、resolution（fixed / duplicate / works-as-designed / cannot-reproduce / will-not-fix / need-more-info / unresolved）、および root_cause（オープンエンドのケバブケースタグ — 一般的な値: regression、missing-requirement、documentation、incomplete-refactor、not-a-bug、requirements-mismatch）が含まれます。エージェントループの規則では、status が new から移行するたびに resolution と root_cause の両方を設定する必要があります。ダッシュボード、分析、および将来の claude-bot トレーニングコーパスはすべてこれらのフィールドに依存しています。また、assigned_to（list_team_members からのユーザーID）とタイマー追跡用の time_spent_seconds も含まれます。assigned_to を変更すると、アプリ内ベル通知と新しい担当者への案内メールが自動的にトリガーされます（アカウント設定でのユーザーごとのオプトアウトを尊重 — ダッシュボードエンドポイントと同じパイプライン）。
  • add_comment — バグレポートにコメントを追加します（UUIDまたは短縮ID、本文1〜10000文字）。レポートがJiraと同期されている場合、コメントはリンクされたJira課題に自動的にプッシュされます。
  • list_comments — レポートの完全なコメントスレッドを古い順に一覧表示します — 各コメントには作成者名、parentId（スレッド返信）、タイムスタンプが含まれます。コメントは get_bug_report の一部ではないため、これがチケットのディスカッションを読む方法です。UUIDまたは短縮IDを受け付けます。
  • link_bug_reports — 同じワークスペース内の2つのバグレポート間に方向性のあるセマンティックリンクを作成します。link_type は duplicate-of、parent-of、related-to、または depends-on のいずれかです。逆の視点（duplicated-by / subtask-of / blocks）は読み取り時に導出されます — 保存する必要があるのは1行のみです。from_report_id と to_report_id はどちらもUUIDまたは短縮ID（WRKID-545）を受け付けます。
  • unlink_bug_reports — 以前に作成されたバグレポートリンクをUUID（link_id、link_bug_reports または list_bug_report_links によって返されます）で削除します。
  • list_bug_report_links — バグレポートに関連するすべてのユーザーキュレーションリンクを一覧表示します。各リンクは、提供されたレポートの視点から読み取られたとおりに返されます — 例: このレポートがターゲットである保存された duplicate-of 行は duplicated-by としてレンダリングされ、このレポートがターゲットである parent-of は subtask-of としてレンダリングされ、このレポートがターゲットである depends-on は blocks としてレンダリングされます。related-to は対称的です。get_bug_report によって返される自動検出された similar_reports フィールドを補完します。
  • classify_bug — 説明を19のレポートタイプ（バグ、機能、改善など）のいずれかに信頼度スコア付きで分類します
  • flush_reports — 古いレポートを一括削除します（管理者のみ）

📊

使用状況と分析

  • get_usage — プラン制限に対する使用状況を確認します
  • get_stats — 日次カウント、タイプ/重大度/ステータスの内訳

📁

プロジェクト管理

  • list_projects — id、name、slug、ticket_prefix、説明、デフォルトステータスを含む利用可能なプロジェクトを一覧表示します。これらの値を create_bug_report および list_bug_reports と共に使用して、正しいプロジェクトをターゲットにします。
  • create_project — 新しいプロジェクトを作成します（最初の場合は自動的にデフォルトになります）
  • delete_project — プロジェクトと関連するすべてのデータ（バグレポート、自動化、テストケース、モバイルアプリ、スケジュール、ジオスナップ、メモ、時間エントリ）を完全に削除します。所有者/マネージャーのみ。最後のプロジェクトは削除できません。ストレージは自動的に解放されます
  • export_okf_bundle — プロジェクトのQAナレッジ（バグレポート、テストケース、自動化、パフォーマンス、セキュリティ、探索的テスト）をOKF/OQAマークダウンバンドル（oqa.aiで使用されるOpen Query Agent形式）としてエクスポートします。デフォルトはアクティブなプロジェクトです。オプションの project（スラッグまたは名前）を渡して別のプロジェクトをエクスポートします。バンドル内のファイルリストと、Base64エンコードされたzipとしてバンドル自体を返します

🔐

認証とアカウント

  • register_account — 新しいアカウントを作成します（パスワード: 8〜128文字、レート制限: 5回/15分）
  • login — サインインしてアクセストークンを受け取ります（レート制限: 5回/15分）
  • update_profile — 表示名を更新します
  • change_password — アカウントパスワードを変更します
  • get_settings / update_settings — 設定を管理します

🔑

APIキー管理

  • generate_api_key — 名前付きAPIキーを作成します
  • list_api_keys — アクティブなキーを一覧表示します（プレフィックスのみ）
  • regenerate_api_key — キーを取り消して置き換えます
  • delete_api_key — キーを完全に取り消します

👥

チーム管理

  • list_team_members — ワークスペースの全メンバーを役割、ステータス、ブースターフラグ付きで一覧表示します
  • invite_team_member — メールでユーザーを招待します（マネージャーは貢献者とマネージャーを招待でき、所有者のみ管理者を招待できます）。5日間有効なリンク

🎯

統合

  • sync_to_jira — チームの共有接続を使用してレポートをJiraに同期します
  • push_to_claude — バグレポートの開発者ノート（根本原因、推奨修正、検証手順、リスク評価）を生成（または再生成）します。UUIDまたは短縮ID（WRKID-545）を受け付けます。プラットフォームキーを使用 — チームごとのClaude接続は不要です。適応型チェーンを実行: s3/medium または s4/low バグでは3ステップ（Sonnetドラフト → OpenAI gpt-5 批評 → Sonnet統合）、上位2つの重大度バケット（s1/critical または s2/high）では5ステップ（ドラフト → 批評 → Sonnet反論 → 完全なトランスクリプトを読み独立した判断で最終ノートを作成するClaude Opus裁定者）。レスポンスはすべてのラウンドを公開: analysis、draft、critique、rebuttal、challenger_model、adjudicator_model、および debated フラグ。いずれかのステップが失敗すると、次善の回答にフォールスルーします。バグ作成時に自動発火。通常は手動再生成時にのみ呼び出されます。
  • analyze_fix_area — 開発者ノートの「修正可能性が高い領域」サブブロックを生成（または再生成）します — 修正が最も可能性の高いコードベース内の場所を指定する狭義のSonnet出力。UUIDまたは短縮IDを受け付けます。プラットフォームのAnthropicキーを使用します。チームに github_connections 行があり、プロジェクトに github_repo がマッピングされている場合、出力は接続されたリポジトリからの実際のファイルスニペットに基づきます。それ以外の場合は、リポジトリ接続を促す一般的なガイダンスにフォールバックします。likely_fix_area テキスト、generated_at、repo_used、および grounded フラグを返します。バグ作成時に自動発火 — エージェントは通常、手動再生成時にのみこれを呼び出す必要があります。
  • upgrade_plan — Stripe経由でサブスクリプションをアップグレードします

⚡

パフォーマンステスト

  • create_performance_test — URL、デバイス、仮想ユーザー数、実行時間、スコアしきい値、自動バグ作成の有効/無効を設定したパフォーマンステスト設定を作成します。Enterprise のみ
  • run_performance_test — Web パフォーマンステストのページ監査と負荷テストをトリガーします。結果をポーリングするための実行 ID を返します。モバイルアプリのプロファイリング実行はダッシュボードからトリガーします
  • get_performance_results — Lighthouse スコア (パフォーマンス、アクセシビリティ、ベストプラクティス、SEO)、Core Web Vitals (LCP、FID、CLS、FCP、TTFB、INP、TBT、SI)、負荷テストメトリクス (VU、リクエスト数、RPS、p50/p90/p95/p99 レイテンシ) を含む完全な結果を取得します
  • list_performance_tests — 現在のチームのすべてのパフォーマンステスト設定を一覧表示します
  • get_performance_usage — 月間パフォーマンステストの使用量を確認します。パフォーマンステストは Enterprise のみです。Free=0、Enterprise=無制限

ワークフロー例

  1. get_performance_usage → 残りのクォータを確認
  2. create_performance_test → URL のテストを設定
  3. run_performance_test → 監査 + 負荷テストをトリガー
  4. get_performance_results → スコアとバイタルを確認

🛡

セキュリティスキャン

  • create_security_scan — セキュリティスキャン設定を作成します。Web スキャンは Quick Scanner + Nuclei (4,000 以上のテンプレート) を使用し、3 段階の深さレベルとオプションの認証スキャンに対応します。モバイルスキャンは APK/IPA バイナリ解析に MobSF を使用します。重大度しきい値による自動バグ作成を設定可能。Enterprise のみ
  • run_security_scan — 脆弱性スキャンをトリガーします。Web スキャンには DNS ドメイン検証が必要です。モバイルスキャンにはアップロードされたアプリが必要です。結果をポーリングするための実行 ID を返します
  • get_security_results — セキュリティスコア (0-100)、CWE リファレンス、OWASP マッピング、エビデンス、修復ガイダンスを含む重大度 (Critical、High、Medium、Low、Info) 別に分類された検出結果を含む完全な結果を取得します
  • list_security_scans — 現在のチームのすべてのセキュリティスキャン設定を、最終スコアと認証/深さバッジとともに一覧表示します
  • get_security_usage — 月間セキュリティスキャンの使用量を確認します。セキュリティスキャンは Enterprise のみです。Enterprise=無制限
  • list_security_schedules — チームのすべてのスケジュールされたセキュリティスキャンを、cron、タイムゾーン、有効状態、次回実行日時、通知設定とともに一覧表示します。親スキャン設定 (名前、scan_type、target_url) と結合されます
  • create_security_schedule — セキュリティスキャンの定期実行スケジュールを作成します。scan_id と cron_expression が必要です。スキャン設定ごとに 1 つのスケジュール。オプションで timezone、notify_on_fail (none/email/slack/both)、notify_email、slack_channel_id を指定できます。すべての実行は月間上限にカウントされます。管理者ユーザーは上限をバイパスします。スキャンの深さは常に実行時にスキャン設定から読み取られます
  • delete_security_schedule — スケジュールされたセキュリティスキャンを削除します。親スキャン設定や完了した実行には影響しません
  1. get_security_usage → 残りのクォータを確認
  2. create_security_scan → URL またはリポジトリのスキャンを設定
  3. run_security_scan → 1 回限りの脆弱性スキャンをトリガー
  4. create_security_schedule → 定期的な実行を自動化 (例: メインブランチで毎週 SAST)
  5. get_security_results → 検出結果と修復方法を確認

📖

コードレビュー

  • list_code_reviews — チームの最近の AI コードレビューを一覧表示します。品質スコア、重大度カウント、PR 情報、タイムスタンプを返します。Enterprise のみ
  • get_code_review — すべての検出結果を含むコードレビューを取得します。各検出結果には、重大度、カテゴリ (bug/security/performance/style/logic/maintainability)、タイトル、説明、コード提案、ファイルパス、行番号が含まれます
  • get_code_review_usage — コードレビューの使用量を確認します。AI コードレビューは Enterprise のみです。Enterprise では無制限
  • get_code_review_analytics — レビュー分析を取得: トレンド、検出カテゴリ/ソース、重大度の内訳、ベロシティメトリクス、上位リポジトリ/作成者。7/30/90 日間の振り返りをサポート
  1. get_code_review_usage → 残りのレビュー数を確認
  2. /dashboard/code-review のダッシュボードで PR をレビュー
  3. list_code_reviews → 最近のレビューを表示
  4. get_code_review → 検出結果と提案を取得

🔍

Exploratory AI

最大 10 の並列エージェントがそれぞれ異なるテスト戦略を使用する、マルチエージェント自律型 Web サイトバグ発見ツール。

  • list_explorations — チームの Exploratory AI 設定を一覧表示します
  • create_exploration — 新しい探索を作成します。agent_count (1～10、最大 10) を受け入れ、happy_path、edge_case、security、accessibility、error_path、performance、mobile、data_integrity、navigation、custom の一意の戦略で複数の並列エージェントを実行します
  • get_exploration — エージェント設定と最近の実行を含む探索設定を取得します
  • get_exploration_run — エージェントごとの進捗、フェーズデータ、エージェント属性付きの検出結果 (agent_index、agent_strategy)、リンクされたバグを含む実行結果を取得します
  • get_exploration_usage — 月間使用量を確認します。Exploratory AI は Enterprise のみです。Enterprise: 無制限 (10 エージェント)
  1. create_exploration と agent_count: 5 → 5 つの並列エージェントを設定
  2. ダッシュボードまたは POST /api/explorations/run 経由で実行をトリガー
  3. get_exploration_run → エージェントごとの進捗と検出結果をポーリング
  4. ダッシュボードでエージェント属性付きの重複排除された検出結果を表示

📝

ノート

  • list_notes — オプションのキーワード検索、プロジェクトフィルター、作成者フィルター、日付範囲でノートを一覧表示します。ユーザーが所有するノート、またはチーム内で共有されているノートを返します。
  • create_note — 5 つの形式のいずれかでノートを作成します: markdown、plain_text、rich_text、checklist、outline。visibility を private または shared に設定します。タイトルが指定されていない場合、最初の 30 文字から自動的にタイトルが付けられます。オプションの attachments 配列は、それぞれ最大 400 MB の base64 エンコードされたファイル (画像、動画、音声、PDF、テキスト/JSON) を受け入れます。QA 作業を追跡するには time_spent_seconds を渡します。
  • get_note — コンテンツと添付ファイルを含む完全なノートの詳細を取得します。id が必要です。
  • update_note — タイトル、コンテンツ、形式、可視性、プロジェクト、または time_spent_seconds を更新します。attachments 配列を渡して、ノートの既存の添付ファイルを置き換えずに新しいファイル (それぞれ最大 400 MB) を追加します。作成者のみが更新できます。id が必要です。
  • delete_note — ノートとその添付ファイルを完全に削除します。作成者のみが削除できます。id が必要です。
  1. create_note → テストセッションノートを開始
  2. update_note → テスト中に観察結果を追加
  3. list_notes → キーワードまたはプロジェクトで過去のノートを検索
  4. get_note → 添付ファイル付きの完全なノートを取得

🤖

自動化

  • create_automation — カスタム Playwright スクリプトで新しい自動化を作成します (FAB 記録は不要)。name が必要です。オプション: target_url (省略した場合、スクリプト内の最初の page.goto(...) URL から自動取得)、script (Node.js/JavaScript/TypeScript または Python — 言語は自動検出され、デフォルトはプレースホルダー)、status (draft または active、デフォルト: draft)、project_id。自動化 id を返します。Team プランが必要です。ヒント — 自動化の複製: get_automation を使用して元のスクリプトを取得し、create_automation を呼び出して name を "[Copy] Original Name" に設定し、元の script、target_url、project_id を渡します。複製は draft ステータスで開始され、バージョン履歴はありません。
  • list_automations — Playwright 自動化スクリプトを一覧表示します。project_id または status (draft、active、paused) でフィルタリングします。名前、target_url、last_run_status、run_count を含む自動化の配列を返します。
  • get_automation — Playwright スクリプトと最近の実行を含む完全な自動化の詳細を取得します。id が必要です。ライブ script、script_versions スタック (古い順、最大 100 の以前のエントリ、それぞれ { script, source, timestamp })、および各実行が実行された script_version_label/script_version_source を持つ recent_runs 配列を含む自動化を返します。特定の履歴バージョンを選択する必要がある場合は、run_automation の前にこれを呼び出します。
  • run_automation — Playwright テストの即時実行をトリガーします。automation_id が必要です。仮想モード (デフォルト): ビューポートエミュレーション用のオプションの device (例: desktop、iphone-15)。ライブモード: browserstack: true を bs_browser (chrome、firefox、safari、edge)、bs_os (Windows、OS X)、bs_os_version とともに設定して、実際のデスクトップブラウザで実行します。ライブ実モバイル: bs_os: "android" (デバイス: "Samsung Galaxy S25 Ultra"、"Google Pixel 10"、"OnePlus 13R") または bs_os: "ios" (デバイス: "iPhone 17 Pro Max"、"iPhone 16 Pro Max"、"iPhone 15 Pro Max") を設定し、bs_os_version にデバイス名を渡します。Node.js スクリプトは browserstack-node-sdk を経由します (デスクトップ + Android + iPhone をカバー)。Python スクリプトは browserstack-sdk (pytest-playwright) を経由し、デスクトップのみをカバーします。pytest-playwright の browser_type.connect() は BrowserStack の実モバイルエンドポイントを駆動できないため、Python 経由の実モバイルはサポートされていません。ビデオとネットワークログは自動的にキャプチャされます。コンソールログはデスクトップのみです。バージョン再生: オプションの version_index (整数、0 インデックス) を渡して、自動化の script_versions 履歴から以前のエントリを実行します。デフォルト: version_index が省略されるか null の場合、現在のライブスクリプトが実行されます — 「現在を選択」するためだけにプレースホルダー値を渡さないでください。範囲外、負の値、または整数以外の値は拒否されます。実行レコードには、実行された正確なスナップショットが保存され、失敗した実行から自動生成されたバグレポートは、エディター内のそのバージョンにディープリンクされます。
  • list_automation_runs — 自動化の最近の実行を一覧表示します。automation_id が必要です。ステータス、duration_ms、error_message を含む実行を返します。
  • list_schedules — cron、タイムゾーン、デバイス、通知設定を含む、スケジュールされたすべての Web 自動化実行を一覧表示します
  • create_schedule — スケジュールされた Web 自動化実行を作成します。automation_id と cron_expression が必要です。デバイス、タイムゾーン、notify_on_fail (email/slack/both)、Slack チャネルオプションをサポートします。スケジュールされた実行での BrowserStack Live: browserstack: true を bs_browser、bs_os、bs_os_version とともに渡します — run_automation と同じデバイスマトリックスです (Node = デスクトップ + 実 Android + 実 iPhone; Python = デスクトップのみ)。
  • delete_schedule — スケジュールされた Web 自動化実行を削除します
  • list_mobile_schedules — デバイス、cron、タイムゾーン、通知を含む、スケジュールされたすべてのモバイル自動化実行を一覧表示します
  • create_mobile_schedule — 実デバイスでのスケジュールされたモバイル自動化実行を作成します。automation_id、cron_expression、devices 配列が必要です
  • delete_mobile_schedule — スケジュールされたモバイル自動化実行を削除します
  • optimize_automation_script — Playwright スクリプトを Sonnet 4 に送信して AI による最適化を行います。セレクター、待機戦略、アサーション、エラー処理、認証パターン、モバイル互換性、strict モードを修正する 12 項目のチェックリストを適用します。automation_id が必要です。最適化前に現在のスクリプトバージョンが保存されます。最適化されたスクリプトと変更概要を返します。
  • undo_automation_script — 自動化スクリプトを以前のバージョンに戻します。最大 10 個の以前のバージョンが保持されます。automation_id が必要です。復元されたスクリプトと残りのバージョン数を返します。
  1. create_automation → カスタムスクリプトでテストを作成
  2. list_automations → 利用可能なテストを参照
  3. get_automation → Playwright スクリプトを検査
  4. run_automation → テストをトリガー
  5. list_automation_runs → 結果と実行時間を確認

⏱️

時間追跡

  • list_time_entries — チームの時間エントリを一覧表示します。period (today, week, month, all)、project_id、category、sort (newest, oldest, most_time, least_time) でフィルタリングできます。Team プランのみ。
  • create_time_entry — QA タスクに費やした時間を記録します。description、category、duration_minutes が必須です。オプションで project_id と entry_date を設定できます (デフォルトは今日)。Team プランのみ。
  • update_time_entry — 既存の時間エントリを更新します。id が必須です。description、category、duration_minutes、project_id、entry_date を更新できます。Team プランのみ。
  • delete_time_entry — 時間エントリを完全に削除します。id が必須です。Team プランのみ。
  1. create_time_entry → リグレッションテストの45分を記録
  2. list_time_entries → 今週の時間エントリを表示
  3. update_time_entry → 所要時間またはカテゴリを調整
  4. delete_time_entry → 誤ったエントリを削除

☑️

テストケース

階層フォルダ、ネストされたスイート (最大3階層の深さ、実行時にサブスイートが自動展開)、ドラッグ＆ドロップでの並べ替え、AI支援によるケース生成、KPI トレンド、障害分析、スイートの健全性、カバレッジ、テスターの生産性を含む分析レポートタブを備えた、完全なテスト管理。すべてのツールは Supabase を直接呼び出します — HTTP ラウンドトリップなし、ダッシュボードと同じレイテンシです。

ハンズフリー実行: 実行レビューページはカルーセル形式で、一度に1つのケースが表示され、キーボードショートカット (P 合格 · F 不合格 · B ブロック · S スキップ) と音声コントロールが利用できます。マイクをクリックし、「合格」「不合格」「ブロック」「スキップ」「次へ」「前へ」「メモを追加」(メモフィールドに文字起こしされます)、「メモを保存」、「音声オフ」と話しかけます。成功結果の場合は次の未テストケースに自動的に進みます。不合格の場合はその場に留まり、テスターが詳細を口述してバグを発生させることができます。Chrome、Edge、Safari で動作します。

ケースとフォルダ
  • list_test_cases — テストケースを一覧表示します。オプションで search、priority (critical, high, medium, low)、type (functional, regression, smoke, integration, performance, security, usability, exploratory)、status (active, draft, deprecated)、sort (newest, oldest, name, priority) でフィルタリングできます。
  • create_test_case — テストケースを作成します。2つのテンプレートバリアントがあります: steps (デフォルト) — steps 配列を介したステップごとの { action, expected } グリッド; text — text_content を介した単一の自由形式の説明。両方のフィールドを同じ呼び出しで送信できます (プラットフォームはそれらを独立して保存するため、テスターが後で template_type を切り替えても、どちらかのデータが失われることはありません)。オプションの urls 配列 (最大10個の http/https URL) で参照リンクを添付します。name が必須です。オプション: description、preconditions、template_type、steps、text_content、urls、priority、type、tags、estimated_time (秒)。ファイル添付はダッシュボードの POST /api/test-cases/:id/attachments エンドポイント (マルチパート) 経由でアップロードされます — まだ MCP ツールとしては公開されていません。
  • get_test_case — ステップと実行履歴を含むテストケースの完全な詳細を取得します。
  • list_test_case_folders — チームのフォルダを一覧表示します (folder_id を介してケースごとに1つのフォルダ。多対多のテスト計画グループであるスイートとは異なります)。上限500。project_id および parent_folder_id フィルタを適用します (トップレベルのみの場合は "root" を使用)。
  • create_test_case_folder — フォルダを作成します (parent_folder_id を介して最大3レベルまでネスト)。bulk_update_test_cases を使用してケースをその中に移動します。
  • bulk_update_test_cases — 最大500のケースに一度に1つのアクションを適用します: set_priority、set_status、set_type、add_tags、remove_tags、add_to_suite、pin、unpin。
  • link_test_case_to_bug — テストケースとバグレポート間のトレーサビリティを確立します (verified_by、covers、または relates)。
  • list_test_case_links — テストケースのすべてのトレーサビリティリンクを一覧表示します。
  • list_test_case_review_candidates — デッドテストフラグ: never_run (作成から90日以上経過)、always_passes (90日以内に5回以上の連続合格)、always_skipped (3回以上の連続スキップ)。
  • mark_test_case_review_flags — 現在のアーカイブ候補フラグを test_cases.review_flag に永続化します。毎週月曜日 09:00 UTC に pg_cron 経由で自動実行されます。
インポート
  • Figma インポート (ダッシュボード UI + REST): Figma フレームの zip エクスポート (最大 100 MB) をアップロードすると、Claude が各画面を分析し、選択または作成したフォルダにテストケースのドラフトを作成します。マルチパスパイプライン (分類 → 画面ごとのケース → 共有プレフィックス画面間のフローレベルケース → 自己批評) で、プロンプトキャッシング、429 リトライ、フレームごとのエラー分離により、1つのフレームの失敗がバッチ全体に影響しません。ケースは status=active として作成され、ai_generated=true でタグ付けされ、source='figma' と source_frame_name で元のフレームへのリンクが保持されます。プラットフォームの Anthropic キーを使用するため、チームごとの Claude 接続は不要です。エンドポイント: POST /api/test-cases/import/figma/request、POST /api/test-cases/import/figma/start、GET /api/test-cases/import/figma/:id。
スイートと実行
  • list_test_suites — テストスイートをケース数と最終実行ステータスとともに一覧表示します。
  • create_test_suite — スイートを作成します。parent_suite_id を介して最大3レベルまでネストします。
  • list_test_runs — テスト実行をスイート名、担当者、合格/不合格サマリーとともに一覧表示します。
  • create_test_run — スイートのスナップショットを新しい実行として作成します。親スイートを実行すると、すべての子孫サブスイート内のすべてのケースが自動的に含まれます (両方にリンクされているケースは1回だけ追加されます)。各 test_run_results 行には、ケースがどの元のサブスイートから来たかが記録されるため、結果ページを元のスイートごとにグループ化できます。
レポート (Tier 1 + Tier 4 分析)
  • get_test_reports_overview — 期間の主要 KPI (合格率、完了した実行、実行されたケース) と、前の同等期間との差分。レポートタブの KPI ストリップに表示されるのと同じ数値です。
  • get_test_reports_failures — 4つの「修正すべき点」リスト: failing_cases (不合格率50%以上、最低3回の実行)、flaky_cases (合格/不合格の反転が最多)、failing_suites (不合格率30%以上、最低5回の実行)、regressed_cases (期間内に以前合格した最新の不合格)。
  1. create_test_case_folder → フォルダツリーを作成 (例: Smoke → Auth)
  2. create_test_case → ケースを定義; bulk_update_test_cases でフォルダに移動
  3. create_test_suite → テスト計画を構築 (サブスイートはオプション、最大3階層の深さ)
  4. create_test_run → 親スイートから実行のスナップショットを作成 — サブスイートは自動的に含まれます
  5. get_test_reports_failures → 実行完了後、「今週修正すべき点は？」と質問
  6. get_test_reports_overview → 合格率のトレンドを週ごとに追跡

⚡

チームブースター

  • scale_team — ブースターテスターで QA チームを即座に拡張します。アカウントはテスターアクセス権で自動的にプロビジョニングされます。team_size (1～10)、location、duration、budget を指定し、オプションで product_url、product_types、tech_levels を指定します。Team プランで利用可能です。承認が得られるまで課金されません。
  1. scale_team → 米国で5人のシニアテスターを1か月間プロビジョニング
  2. list_team_members → 新しいテスターがチームに表示されることを確認
  3. list_reports → ブースターテスターによって提出されたレポートを確認

📱

モバイルテスト

  • upload_mobile_app — 実機でのテスト用に APK (Android) または IPA (iOS) アプリをアップロードします。name、platform (android/ios)、file_url が必須です。iOS の場合: 実機実行用に IPA をアップロードし、録画を有効にするためにアプリ詳細ページでシミュレーター用の .app ビルドをアップロードします。
  • update_mobile_app — アプリのバイナリを新しいバージョンに置き換えます。キャッシュされた URL とシミュレータービルドをクリアし、次回の実行からすべての自動化が新しいバージョンを使用するようにします。app_id と file_url が必須です。オプション: version。
  • create_mobile_automation — テストスクリプトを作成します。name、app_id、script_type (YAML の場合は maestro、Appium Python の場合は appium、Appium JavaScript の場合は appium_js)、script (テストスクリプトの内容) が必須です。
  • list_mobile_runs — モバイルテスト実行の結果 (ステータス、デバイス、ビデオ、BrowserStack セッション、自動作成されたバグ) を取得します。モバイル実行はダッシュボードから、またはスケジュールでトリガーされます。オプションのフィルタ: automation_id、status (queued, running, passed, failed, error, archived)、limit。アーカイブされた実行はデフォルトのリストから除外されます。

ワークフロー例 — Android

  1. upload_mobile_app → APK をアップロード
  2. ブラウザでテストを記録 → アクションが自動的にキャプチャされます
  3. ダッシュボードまたはスケジュールから実機 (例: Google Pixel 8) で実行をトリガー
  4. list_mobile_runs → ビデオとログで結果を確認
  5. 失敗は、失敗スナップショットとステップ内訳を含むバグレポートを自動作成します

ワークフロー例 — iOS

  1. upload_mobile_app → IPA をアップロード (実機実行用)
  2. アプリ詳細ページでシミュレーター用の .app ビルドをアップロード (録画用)
  3. ブラウザでテストを記録 → シミュレーターからアクションがキャプチャされます
  4. ダッシュボードまたはスケジュールから実機 (例: iPhone 15 Pro、IPA を使用) で実行をトリガー
  5. update_mobile_app → 準備ができたら IPA を新しいバージョンに置き換え

✅

コンプライアンスと証跡 (Enterprise)

  • collect_compliance_evidence — 接続されたサービス (Cloudflare、GitHub、Sentry、Supabase、Railway) からの自動証跡収集をトリガーします。実行 ID を返します。SSL/TLS 設定、WAF ステータス、Dependabot アラート、エラートレンド、デプロイ履歴などを収集します。
  • check_config_drift — 接続されたすべてのサービスで、ベースラインからのセキュリティ設定の逸脱 (SSL モード、TLS バージョン、HSTS、WAF ルール、セキュリティヘッダー) をチェックします。
  • generate_access_review — 四半期アクセスレビューレポートを作成します。チームメンバー、ロール、MFA ステータス、API キーの使用状況を監査し、推奨事項 (例: 非アクティブなキーの取り消し) を生成します。
  • get_security_events — クロスサービスのセキュリティイベントタイムラインをクエリします。ソース (cloudflare、sentry、github) と重大度 (critical、high、medium、low、info) でフィルタリングします。イベントはサービス間で自動的に関連付けられます。

コンプライアンスカバレッジ

これらのツールは、SOC2 (CC4.1, CC6.1, CC7.2, CC8.1)、ISO 27001 (A.5.18, A.8.8, A.8.9, A.8.15-16, A.8.29)、GDPR (Art. 5, 25, 32, 33) のコンプライアンス要件に対応します。

互換性のあるクライアント

bug_Agent_ は、Model Context Protocol をサポートする任意のクライアントで動作します。以下は、一般的なクライアントのセットアップガイドです。

🤖

Claude Desktop

設定 → 開発者 → 設定を編集 を開き、以下を追加します:

claude_desktop_config.json

保存後、Claude Desktop を再起動してください。

✳️

Cursor

設定 → MCP サーバー → サーバーを追加 を開くか、プロジェクトルートの .cursor/mcp.json を編集します:

.cursor/mcp.json

🌊

Windsurf

設定 → MCP → サーバーを追加 を開くか、MCP 設定ファイルを編集します:

mcp_config.json

💻

Claude Code (CLI)

ターミナルから直接 bug_Agent_ を追加します:

claude mcp add bugagent -- npx -y @bugagent/mcp-server

起動前に export BUGAGENT_API_KEY=ba_live_... で API キーを設定してください。

🔧

その他の MCP クライアント

MCP stdio トランスポートをサポートする任意のクライアントが bug_Agent_ で動作します。標準設定を使用してください:

  • コマンド: npx
  • 引数: ["-y", "@bugagent/mcp-server"]
  • 環境変数: BUGAGENT_API_KEY

CLI

CLI 入門

bug_Agent_ CLI を使用すると、ターミナルからバグレポート、機能リクエスト、プロジェクト、統合を完全に制御できます。以下の用途に使用します:

  • ワークフローの自動化 — バグ報告を CI/CD パイプライン、スクリプト、cron ジョブに統合
  • 一括操作 — ターミナルを離れずにレポートを一覧表示、フィルタリング、管理
  • パイプフレンドリーな出力 — jq、yq、その他のツールと組み合わせるための JSON、YAML、Raw 形式
  • 高速な反復 — ブラウザ不要 — レポートを数秒で作成および更新

インストール

npm install -g @bugagent/cli

インストールを確認します:

bugagent --version

認証

APIキーを環境変数として設定します:

または、--api-key フラグで直接渡します:

bugagent reports list --api-key ba_live_your_key_here

🔑

bug_Agent_ コンソールからAPIキーを取得します。キーは ba_live_ で始まります。

永続的な認証のために、シェルプロファイル（~/.bashrc、~/.zshrc など）にエクスポートを追加します。

使用方法

コマンドは次のパターンに従います:

bugagent <resource> <action> [flags]

リソースでは、サブリソースにコロン構文を使用することもできます:

bugagent reports comments add --report-id WRKID-545 --body "Reproduced on v2.1"

任意のコマンドで --help を使用すると詳細が表示されます:

bugagent reports --help
bugagent reports create --help

セッション例

ターミナル

# List your projects
bugagent projects list

# Create a bug report in your default project
bugagent reports create \
  --title "Checkout 500 on discount code" \
  --description "Applying SAVE20 returns HTTP 500" \
  --severity critical \
  --type logic

# View recent reports
bugagent reports list --limit 5 --format pretty

# Get full details on a report (use the short ID or UUID)
bugagent reports get WRKID-545

# Sync a report to Jira
bugagent jira sync --report-id WRKID-545

# Check your usage
bugagent usage get --format json

CLI機能

CLIは以下のコマンドを提供します:

reports バグレポートの作成、一覧表示、取得、更新、フラッシュ

projects プロジェクトの作成、一覧表示、更新、削除

keys APIキーの生成、一覧表示、再生成、失効

jira Jira設定の接続、レポート同期、構成

usage プラン制限に対する現在の使用状況の確認

stats 分析と内訳の表示

profile プロフィールと設定の表示、更新

auth ログイン、登録、認証情報の管理

グローバルフラグ

フラグ 説明

--api-key <key> このコマンドのAPIキーを上書きします

--format <fmt> 出力形式: json、yaml、pretty、raw

--debug トラブルシューティングのためにリクエスト/レスポンスの詳細を表示します

--help 任意のコマンドのヘルプを表示します

--version CLIのバージョンを表示します

出力形式

CLIはさまざまなユースケースに合わせて複数の出力形式をサポートしています:

json

機械可読なJSON。jq や他のツールへのパイプに最適です。

yaml

設定ファイルや可読性のための人間に優しいYAML出力。

pretty

デフォルト。ターミナル向けに色付けされ、整形された出力。

raw

未整形の出力。スクリプトや自動化に役立ちます。

--transform によるフィルタリング

--transform をGJSON構文で使用して、出力データをクエリおよびフィルタリングします:

# Default pretty output
bugagent reports list

# JSON for piping to other tools
bugagent reports list --format json

# YAML
bugagent reports list --format yaml

# Raw (no formatting)
bugagent reports get rpt_abc123 --format raw

# Filter with GJSON syntax
bugagent reports list --format json \
  --transform "items.#(severity==critical).title"

AIスキル

CLIはAgentSkillとしても利用可能で、AIコーディングアシスタントがあなたに代わってbug_Agent_を使用できるようにします。

✨

AgentSkillとは？

AgentSkillを使用すると、AIコーディングアシスタント（Claude Code、Cursorなど）がコンテキストに応じてCLIツールを呼び出せます。bug_Agent_スキルにより、AIアシスタントはバグの報告、プロジェクトステータスの確認、Jiraへの同期を、あなたがコマンドを入力することなく実行できます。

スキルのインストール

claude skills install bugagent --from @bugagent/mcp-server

インストール後、コンテキスト認識型のAIアシスタントは、製品、テストガイドライン、アップロードされたドキュメントを完全に理解した上で、bug_Agent_コマンドを自然に使用できます:

AIアシスタントプロンプト

"File a critical bug: the payment webhook is returning
a 403 after the latest deploy. It affects all Stripe
events. Assign it to the payments project."

スキルは自然言語を適切なCLIコマンドに変換し、実行します。

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セッションリプレイ + AIアシスタント: セッションリプレイが有効な場合（Teamプラン）、AIアシスタントはキャプチャされたユーザーセッション（過去60秒間のクリック、ナビゲーション、エラー、ネットワーク障害）を参照して、完全な再現コンテキストを含む、より豊富で正確なバグレポートを自動生成できます。

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