bugAgent

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

bugAgent MCPで何ができますか？

バグを平易な英語で説明すると、bugAgentがファイルへの登録、分類、管理を自動で行います。

File and auto-classify bugs — アシスタントに自然言語でバグや機能リクエストの登録を依頼します。create_bug_reportが19種類に自動分類します。
List and filter reports — プロジェクト内の最近のバグや重大なバグを依頼します。list_bug_reportsがプロジェクト、重大度、ステータスなどでフィルタリングします。
Claim and work the queue — エージェントにpick_next_bugで次の優先バグを選択させ、claim_bugでアトミックに取得させます。
Run security scans — run_security_scanでURLの脆弱性スキャンを実行し、get_security_resultsで結果を確認します。
Generate developer notes — 任意のバグレポートについて、push_to_claudeでAI生成の根本原因と修正提案を依頼します。

ドキュメント

MCP v1

ナビゲーション

Model Context Protocol

MCP

bug_Agent_ を MCP 互換の 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登録・分類・管理できます。コンテキストの切り替えもコピー＆ペーストも不要 — 問題を説明するだけで、あとは bug_Agent_ が処理します。

Discord Community サポート@bugagent.com

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 Model Context Protocol を通じてバグレポート、機能リクエスト、拡張などを作成・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。

API キーを取得する

無料アカウントを作成すると、新しいワークスペースの所有者は API キー設定画面に直接移動します。以前から利用しているユーザーは、[設定] → [デベロッパー] → [API キー] からキーを生成できます。

AI クライアントを設定する

クライアントの設定に 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）。

バグの登録を始める

自然言語でバグを説明すると、bug_Agent_ が自動的に分類・補完・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

API キーは bug_Agent_ コンソールから取得します。

MCP クライアントの設定

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 https://mcp.bugagent.com/mcp で Streamable HTTP トランスポートを使用して稼働しています。以下の 8 つのクライアントのいずれかから接続できます — ワークフローに合ったものを選択してください。

コピー可能な小さな設定、スコープ付きキーのガイダンス、安全なスタータープロンプトについては、公開 MCP クイックスタートを使用してください。

🔑

まず API キーを取得します。 [設定] → [デベロッパー] にサインインし、[API キーを作成] をクリックして、値をコピーします（ba_live_ で始まります）。表示されるのは一度だけなので、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）

公式の Anthropic ツールです。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を入力し、レスポンスを確認できます。設定不要、IDE も不要です。

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：

トランスポートタイプ：Streamable HTTP を選択
URL：https://mcp.bugagent.com/mcp
接続タイプ：プロキシを選択（デフォルト — Inspector はローカルの Node プロセスを介してプロキシし、ブラウザの CORS を回避します）
[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
[接続] をクリックすると、左パネルに 110 以上の bug_Agent_ ツールが表示されます。
任意のツール（例：list_bug_reports）をクリックし、パラメータを入力して、[ツールを実行] をクリックします。レスポンスは右側に表示されます。

前提条件：Node.js 18 以降。お持ちでない場合は 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は、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

Claude Desktop を開く → メニューバーの [Claude] → [設定] → [デベロッパー] → [設定を編集]。これにより ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json が開きます。
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"  
      }  
    }  
  }  
}

ファイルを保存し、Claude Desktop を完全に終了します（ウィンドウを閉じるのではなく、Cmd+Q）。
Claude Desktop を再起動します。チャット入力欄の下部にあるツールのハンマーアイコンに bug_Agent_ ツールが表示されるはずです。
試してみる：「直近のバグレポートを 5 件表示して」と入力 — Claude が自動的に list_bug_reports を呼び出します。

Windows

Claude Desktop を開く → [ファイル] → [設定] → [デベロッパー] → [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。
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。
ファイルを保存し、システムトレイから Claude Desktop を完全に終了します（Claude アイコンを右クリック → [終了]）、その後再起動します。
ツールの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 版の Claude）を使用している場合は、1 つのコマンドで bug_Agent_ サーバーを登録できます。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"

その後、Claude Code セッションを再起動します。接続を確認します：

claude mcp list

リストに緑のドット付きで bugagent が表示されるはずです。任意のチャットでツールの使用を開始します：「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 を使用している場合は、~/.codex/config.toml に bug_Agent_ を追加して永続的に登録するか、1 回限りのセッションとしてインラインで設定を渡します。

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。試してみる：「重大度順に並べた未解決のバグをリスト表示して」。

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 1 回追加すれば、Cursor 内の AI アシスタントがエディタ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。

Cursor を開く → [設定]（Mac では Cmd+, / Windows では Ctrl+,）→ 左サイドバーの [MCP]。
+ 新しい MCP サーバーを追加をクリック。
HTTP トランスポートタイプを選択。
入力：
- 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
[保存] をクリック。接続すると Cursor に緑のインジケーターが表示されます。
Cursor のチャットを開き（Cmd+L / Ctrl+L）、「「ログインが壊れている」というタイトルで重大度 high のバグレポートを作成して」と入力します。Cursor が create_bug_report を呼び出します。

代替方法：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 拡張機能を使用した VS Code（Mac + Windows）

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

VS Code マーケットプレイスから Continue 拡張機能をインストールします。
Continue の設定を開く：コマンドパレット（Cmd+Shift+P / Ctrl+Shift+P）→ [Continue: config.json を開く]。ファイルの場所は：
- macOS：~/.continue/config.json
- Windows：%USERPROFILE%\.continue\config.json
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"  
        }  
      }  
    }  
  ]  
}

保存します。Continue は自動的に再読み込みされ、サイドバーに bug_Agent_ ツールが表示されます。
Continue のチャットパネルを開いて試す：「セキュリティスキャンをリスト表示して」。

その他の MCP 対応 VS Code 拡張機能：Cline、Roo Code、Windsurf（フォーク）はすべて、mcpServers キーと HTTP トランスポートを含む同様の 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、静的 client_id と client_secret を事前に要求します。これらのホストでは、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、ホストのコネクター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 — Authorization Code + PKCE をサポートする OAuth クライアントはすべて使用できます。以下のウォークスルーでは、最も一般的な例として Claude.ai Web アプリを使用します。

bug_Agent_ で：[設定] → [デベロッパー] → [MCP コネクター] を開きます。[コネクターを生成] をクリックし、ホストを説明する名前を付け（例：「Claude.ai（仕事用）」）、MCP ホストが必要とするリダイレクト URI を貼り付けます（Claude.ai Web アプリの場合は https://claude.ai/api/mcp/auth_callback — 他のホストについてはホストのコネクタードキュメントを確認）、認証方法として [機密] 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。
MCP ホストのコネクター / 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
- 認可 URL：https://mcp.bugagent.com/authorize
- トークン URL：https://mcp.bugagent.com/token
  Claude.ai の具体的な手順：claude.ai/customize/connectors に移動し、[MCP コネクターを追加] をクリックします。
保存します。ホストが bug_Agent_ にリダイレクトしてサインイン（ダッシュボードで使用する Google またはメール/パスワード）と同意の承認を求め、OAuth ハンドシェイクを完了します。
生成したコネクターは同じ設定ページから管理および失効させることができます。失効は即時です — そのコネクター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 — 動的クライアント登録（RFC 7591）を自動的に処理し、上記の API キーで認証します。MCP コネクターフォームは、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 による直接 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い場合、またはスクリプトに統合したい場合は、curl を使用して 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

レスポンスは Server-Sent Events（MCP Streamable HTTP 標準）として届きます。各チャンクは data: で始まる行とそれに続く JSON オブジェクトです。Accept: application/json, text/event-stream ヘッダーは必須です — サーバーはこれがないリクエストを拒否します。

ℹ️

401 Unauthorized のトラブルシューティング： API キーが [設定] → [デベロッパー] で失効していないか確認してください。キーは ba_live_ で始まります。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

接続後、ツール名やパラメータを知る必要はありません。やりたいことを平易な英語で説明するだけで、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 アシスタントに質問する

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
Use Hermes to execute the curated "Checkout smoke" suite and report every result to bugAgent
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 つすべてのクライアントの設定ファイルの場所。すべてのクライアントは Streamable HTTP でヘッダー Authorization: Bearer ba_live_YOUR_KEY_HERE を付けて https://mcp.bugagent.com/mcp に接続します。

クライアント設定の場所 / コマンド

MCP Inspector ファイルなし — npx @modelcontextprotocol/inspector の後にブラウザ 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、または失効している。[設定] → [デベロッパー] を確認 — キーは ba_live_ で始まります。必要に応じて再生成します。

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。これがない場合、サーバーは 406 を返します。

別の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。クエリ対象のワークスペースの [設定] → [デベロッパー] で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静かに失敗するサーバーが到達可能か確認：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 の CORS エラー Inspector UI の [接続タイプ] で [プロキシ]（[直接] ではない）を選択します。Inspector はローカルの Node プロセスを介してプロキシし、ブラウザの CORS 制限を回避します。

Codex CLI — ツールが認識されない ~/.codex/config.toml が [[mcp_servers]]（二重角括弧、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 をサポートするほど新しいか確認します（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 — 19種類（バグ、機能リクエスト、拡張、技術負債など）に自動分類される新しいレポートを提出します（タイトル: 3〜500文字）。任意の attachments 配列は、各400 MBまでの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）を受け付けます。format_description: true を設定すると、AIを使用して説明文を構造化テンプレートに自動再フォーマットします。time_spent_seconds を渡すとQA工数を追跡します。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。is_epic: true を渡すとEpicを作成し、parent_epic_id（UUID/ショートID）を渡すと同じ認可プロジェクト内に子を作成します。レスポンスには階層フィールドに加えて、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・フィルタリングします（1ページ最大100件）。プロジェクトフィルタはページネーションの前にサーバー側で適用されます。project（UUID、スラッグ、完全一致の名前、またはチケットプレフィックス）、project_id、project_slug、project_prefix、workspace（UUID、完全一致の名前、またはワークスペースのチケットプレフィックス）、workspace_id/team_id、is_epic、type、severity、status、resolution、root_cause、または reporter_user_id でフィルタリングできます。各結果にはテナントスコープの担当者/プロジェクト識別子に加えて、is_epic、parent_epic_id、parent_epic、および制限付きの epic_progress が含まれます。レポート読み取りツールはメンバーのメールアドレスを公開しません。
pick_next_bug — エージェントループが次に処理すべきバグを優先順位順（S1 → S2 → S3、各バケット内では古い順）で返します。ワークスペースに自動的にスコープされ、チーム内の全プロジェクトにわたって status new、awaiting-triage、または confirmed で重大度S1〜S3のチケットを返します。読み取り専用 — チケットを原子的にクレームしません。任意の severity（単一ティア）、limit（1〜50、デフォルト1）。ツールの合成可能性のために list_bug_reports と同じ形状の行を返します。読み取り→クレームのパターンには claim_bug と組み合わせて使用します。
claim_bug — バグを status new、awaiting-triage、または confirmed から status='in-progress' へ原子的に遷移させ、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、並行呼び出し間でレースフリーです — 2つのエージェントが同じIDに対して claim_bug を近接して呼び出した場合、正確に1つがバグ本文付きの claimed:true を取得し、もう1つは理由文字列付きの claimed:false を取得します。成功レスポンスには reporter_user_id、reporter_name、assigned_to、assignee_name が含まれます。pg_cronリーパーが期限切れのクレーム（status=in-progress + claimed_at > 30分経過）を自動的に new に戻すため、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入場します。入力: id（UUIDまたはショートID）。
get_bug_report — UUIDまたはワークスペース/プロジェクトのショートIDでレポートの完全な詳細を取得します。標準の担当者/プロジェクト/品質フィールドに加えて、is_epic、親の識別情報、集計進捗、Epicの場合は制限付きの最初の子ページを返します。
list_epic_children — Epicの子レポートを id、limit（1〜100）、offset でページネーションします。すべての子レポートを読み込まずに、children、total、has_more、およびSQL集計された epic_progress を返します。
update_bug_report — 標準レポートフィールドに加えて is_epic と parent_epic_id を更新します。parent_epic_id: null を渡すと切り離します。親の再設定/切り離しは原子的で、同一ワークスペース・同一プロジェクトの認可が必要です。Epicへの昇格は既存の親を切り離しますが、子を持つEpicは降格できません。既存のステータス/解決/根本原因および割り当て通知ルールは引き続き適用されます。
add_comment — バグレポートにコメントを追加します（UUIDまたはショートID、本文1〜10000文字）。レポートがJiraに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 — 各コメントには著者名、parentId（スレッド化された返信）、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、チケットの議論を読むにはこれを使用します。UUIDまたはショートIDを受け付けます。
link_bug_reports — 同じ認可プロジェクト内の2つの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。parent-of の場合、fromレポートはEpicで、toレポートは標準の子である必要があります。Epicの割り当てには作成/更新時に parent_epic_id を優先してください。
unlink_bug_reports — 以前に作成したバグレポートリンクをそのUUID（link_id、link_bug_reports または list_bug_report_links によって返される）で削除します。
list_bug_report_links — バグレポートに触れ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。各リンクは指定されたレポートの視点から読まれた形で返されます — 例: このレポートがターゲットである保存済みの duplicate-of 行は duplicated-by としてレンダリングされます。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ます。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。このレポートがターゲットである testing-blocked-by は blocks-testing としてレンダリングされます。related-to は対称です。get_bug_report によって返される自動検出の similar_reports フィールドを補完します。
classify_bug — 説明文を信頼度スコア付きで19種類のレポートタイプ（バグ、機能、拡張など）のいずれかに分類します
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。APIキー呼び出し元には usage:read が必要です。
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 — 利用可能なプロジェクトを id、name、slug、ticket_prefix、説明、デフォルトステータスとともに一覧表示します。create_bug_report と list_bug_reports で正しいプロジェクトをターゲットにするためにこれらの値を使用します。
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。オーナー/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、任意の project（スラッグまたは名前）を渡すと別のプロジェクトをエクスポートできます。バンドル内のファイル一覧と、base64エンコードされたzipとしての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 — アカウントの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 — キーを失効させて置き換えます
delete_api_key — キーを完全に失効させます

👥

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（マネージャーはコントリビューターとマネージャーを招待できます。オーナーのみが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を生成（または再生成）します — 根本原因、推奨修正、検証手順、リスク評価を含みます。UUIDまたはショートID（WRKID-545）を受け付けます。プラットフォームキーを使用するため、チームごとのClaude接続は不要です。適応型チェーンを実行します: s3/medium または s4/low のバグでは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書くClaude Opus判定者）。レスポンスはすべてのラウンドを公開します: 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した場合は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します。通常は手動再生成の場合のみ呼び出されます。
analyze_fix_area — 開発者ノートの「推定修正領域」サブブロックを生成（または再生成）します — コードベース内で修正が最も属すると思われる場所を特定する、狭い範囲のSonnet出力です。UUIDまたはショート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します — エージェントは通常、手動再生成の場合のみこれを呼び出す必要があります。
upgrade_plan — セールス支援によるEnterprise登録リンクを取得します

⚡

パフォーマンステスト

create_performance_test — URL、デバイス、仮想ユーザー、期間、スコアしきい値、自動バグ作成トグル付きの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。モバイルアプリプロファイリング実行はダッシュボードからトリガーされます
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使用量を確認します。パフォーマンステストはEnterprise限定です。Free=0、Enterprise=無制限

ワークフロー例

get_performance_usage → 残りクォータを確認
create_performance_test → URLのテストを設定
run_performance_test → 監査+負荷テストをトリガー
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段階の深度レベルとオプションの認証付きスキャンをサポートします。モバイルスキャンはMobSFを使用してAPK/IPAバイナリ解析を行います。重大度しきい値による自動バグ作成を設定可能。Enterprise限定
run_security_scan — 脆弱性スキャンを実行します。WebスキャンにはDNSドメインの検証が必要です。モバイルスキャンにはアップロード済みアプリが必要です。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）、重大度別（Critical、High、Medium、Low、Info）に分類されたCWE参照、OWASPマッピング、エビデンス、修復ガイダンスを含む発見事項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/深度バッジ付きで一覧表示します
get_security_usage — 月間セキュリティスキャン使用量を確認します。セキュリティスキャンはEnterprise限定です。Enterprise=無制限
list_security_schedules — チームのすべてのスケジュール済み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、通知設定付きで一覧表示します。親スキャン設定（名前、scan_type、target_url）と結合します
create_security_schedule — セキュリティスキャンの定期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つのスケジュールです。オプション: timezone、notify_on_fail（none/email/slack/both）、notify_email、slack_channel_id。各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。スキャン深度は実行時に常にスキャン設定から読み取られます
delete_security_schedule — スケジュール済み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済み実行には影響しません

get_security_usage → 残りクォータを確認
create_security_scan → URLまたはリポジトリのスキャンを設定
run_security_scan → 一回限りの脆弱性スキャンを実行
create_security_schedule → 定期実行を自動化（例: メインブランチで毎週SAST）
get_security_results → 発見事項と修復を確認

📖

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限定
get_code_review — すべての発見事項を含むコードレビューを取得します。各発見事項には、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限定です。Enterpriseでは無制限
get_code_review_analytics — レビュー分析を取得: トレンド、発見カテゴリ/ソース、重大度の内訳、ベロシティ指標、トップリポジトリ/作成者。7/30/90日間のルックバックをサポート

get_code_review_usage → 残りレビュー数を確認
/dashboard/code-review でダッシュボードのPRをレビュー
list_code_reviews → 最近のレビューを確認
get_code_review → 発見事項と提案を取得

🔍

Exploratory AI

最大10個の並列エージェントを使用するマルチエージェント自律型Webサイトバグファインダー。各エージェントは異なるテスト戦略を使用します。

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、独自の戦略を持つ複数の並列エージェントを実行します: happy_path、edge_case、security、accessibility、error_path、performance、mobile、data_integrity、navigation、custom
get_exploration — エージェント設定、安全な認証メタデータ、最近の実行を含む探索設定を取得します。パスワードと暗号文は決して返されません
get_exploration_run — エージェントごとの進捗、フェーズデータ、エージェント帰属付きの発見事項（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限定です。Enterprise: 無制限（10エージェント）

create_exploration と agent_count: 5 → 5つの並列エージェントを設定
ダッシュボードまたは POST /api/explorations/run から実行をトリガー
get_exploration_run → エージェントごとの進捗と発見事項をポーリング
ダッシュボードでエージェント帰属付きの重複排除された発見事項を表示

📝

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、日付範囲付き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たノートを返します
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は最初の30文字から自動タイトルを生成します。オプションの attachments 配列は、各400 MBまでの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 配列を渡すと、既存の添付ファイルを置き換えずに新しいファイル（各最大400 MB）をノートの既存の添付ファイルに追加できます。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

create_note → テストセッションノートを開始
update_note → テスト中に観察結果を追加
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
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（FAB録画不要）で新しい自動化を作成します。name が必要です。オプション: target_url（省略した場合はスクリプト内の最初の page.goto(...) URLから自動導出）、script（Node.js/JavaScript/TypeScriptまたはPython — 言語は自動検出されます。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。自動化の id を返します。Enterprise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 name が "[Copy] Original Name" に設定された状態で呼び出し、元の script、target_url、project_id を渡します。複製はバージョン履歴なしの draft ステータスで開始されます
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詳細を取得します。id が必要です。ライブの script、script_versions スタック（古い順、最大100件の以前のエントリ、各 { script, source, timestamp }）、および各実行が実行された script_version_label/script_version_source を保持する recent_runs 配列を含む自動化を返します。特定の過去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。自己修復ロケーター（自動）: ロケーターアクションがタイムアウトすると、ランナーはClaudeに動作するセレクターを要求し、ステップを1回再試行します — アサーションは決して修復されないため、実際のリグレッションは依然として失敗します — 各修復は実行stdoutに記録されます。仮想モード（デフォルト）: オプションの device でビューポートエミュレーション（例: desktop、iphone-15）を設定します。ライブモード: browserstack: true を bs_browser（chrome、firefox、safari、edge）、bs_os（Windows、OS X）、および 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。ライブ実機モバイル: 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（デスクトップ + Android + iPhoneをカバー）を経由します。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() がBrowserStackの実機モバイルエンドポイントを駆動できないため、Pythonによる実機モバイルはサポートされていません。動画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。バージョンリプレイ: オプションの version_index（整数、0インデックス）を渡すと、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 が省略または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、非整数値は拒否されます。実行レコードは実行された正確なスナップショットを保存し、失敗した実行から自動作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します
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、通知設定付きで、すべてのスケジュール済みWeb自動化実行を一覧表示します
create_schedule — スケジュール済み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チャンネルオプションをサポートします。スケジュール済み実行での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（Node = デスクトップ + 実機Android + 実機iPhone、Python = デスクトップのみ）
delete_schedule — スケジュール済み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、通知付きで、すべてのスケジュール済みモバイル自動化実行を一覧表示します
create_mobile_schedule — 実機でのスケジュール済み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 — スケジュール済み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駆動の最適化を行います。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、厳格モードを修正する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件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

create_automation → カスタムスクリプトでテストを作成
list_automations → 利用可能なテストを閲覧
get_automation → Playwrightスクリプトを検査
run_automation → テストをトリガー
list_automation_runs → 結果と所要時間を確認

⏱️

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）でフィルタリングします。Enterprise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 が必要です。オプションで project_id と entry_date（デフォルトは今日）を設定します。Enterpriseプランのみ
update_time_entry — 既存の時間エントリを更新します。id が必要です。description、category、duration_minutes、project_id、または entry_date を更新できます。Enterpriseプランのみ
delete_time_entry — 時間エントリを完全に削除します。id が必要です。Enterpriseプランのみ

create_time_entry → 45分の回帰テストを記録
list_time_entries → 今週の時間エントリを表示
update_time_entry → 所要時間またはカテゴリを調整
delete_time_entry → 誤ったエントリを削除

☑️

テストケース

階層フォルダー、ネストされたスイート（実行時にサブスイートが自動展開される最大3レベルの深さ）、ドラッグ＆ドロップでの並べ替え、KPIトレンド、障害分析、スイート健全性、カバレッジ、テスター生産性を備えた分析レポートタブによるテスト管理。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ー。

無料枠の制限: 保存するテストケース10件、スイート1件、フォルダー3件、ケースごとに128KBの構造化コンテンツ、アクティブなワークスペースAPIキー2件、UTC暦月あたり合計10回のテストラン。そのうち最大3回はHermesまたは別の外部エージェントを使用でき、アクティブな外部ランは1件、各外部プランのケース数は最大10件です。無料枠のAPIキーMCPトラフィックは、キーあたり1分間に30リクエスト、ワークスペースあたり1分間に60リクエストに制限されます。エンタープライズのテストケース保存とランは、一般的なプラットフォーム保護の対象となりますが、無制限です。

AIテストケース生成、AIタグ提案、Figmaインポート、テストケースのファイル添付はエンタープライズが必要です。128KBの無料枠の構造化コンテンツ上限は、エンタープライズのファイル添付とは別です。無料枠ではURL参照を保存できます。コアMCPテストケースツールは、上記の制限内で無料枠でも引き続き利用できます。

ハンズフリー実行: ランレビューページは一度に1件のケースが表示されるカルーセルで、キーボードショートカット（P Pass・F Fail・B Block・S Skip）、および音声コントロールを備えています。マイクをクリックしてから「Pass」「Fail」「Block」「Skip」「Next」「Previous」「Add notes」（メモ欄に文字起こしされます）、「Save notes」、または「Voice off」と話しかけます。成功結果では次の未テストケースに自動的に進みます。Fail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起票できます。Chrome、Edge、Safariで動作します。

ケースとフォルダー

list_test_cases — オプションのsearch、priority（critical、high、medium、low）、type（functional、regression、smoke、integration、performance、security、usability、exploratory）、status（active、draft、deprecated）、およびsort（newest、oldest、name、priority）を指定してテストケースを一覧表示します。APIキー呼び出し元にはtest_cases:readが必要です。
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配列によるステップごとの{ action, expected }グリッド。text — text_contentによる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、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）は参照リンクを添付し、無料枠で利用できます。nameが必要です。オプション: description、preconditions、template_type、steps、text_content、urls、priority、type、tags、estimated_time（秒）。ファイル添付はエンタープライズが必要で、ダッシュボードのPOST /api/test-cases/:id/attachmentsエンドポイント（multipart）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。APIキー呼び出し元にはtest_cases:writeが必要です。
get_test_case — ステップと実行履歴を含む完全なテストケース詳細を取得します。
list_test_case_folders — チームのフォルダーを一覧表示します（folder_idによるケースごとに1フォルダー。多対多のテストプラングループであるスイートとは異なります）。500件に制限。project_idとparent_folder_idフィルターを尊重します（トップレベルのみの場合は"root"を使用）。
create_test_case_folder — フォルダーを作成します（parent_folder_idにより最大3レベルまでネスト）。bulk_update_test_casesを使用してケースをフォルダーに移動します。APIキー呼び出し元にはtest_cases:writeが必要です。
bulk_update_test_cases — 最大500件のケースに一度に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の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）、always_passes（90日以内に5回以上の連続パス）、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。pg_cronにより毎週月曜日09:00 UTCに自動実行されます。

インポート

Figmaインポート（エンタープライズ）（ダッシュボードUI + REST）: Figmaフレームのzipエクスポート（最大100MB）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ーにテストケースをドラフトします。マルチパスパイプライン（分類 → 画面ごとのケース → 共通プレフィックス画面にわたるフローレベルのケース → 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を備えているため、1つの不良フレームでバッチ全体が失敗することはありません。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キーを使用します — 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。

スイートとラン

list_test_suites — プロジェクトID、ケース数、最終ランのステータスを含むテストスイートを一覧表示します。APIキー呼び出し元にはtest_runs:readが必要です。
create_test_suite — スイートを作成します。parent_suite_idにより最大3レベルまでネストできます。
list_test_runs — スイート名、担当者、パス/フェイルのサマリーを含むテストランを一覧表示します。
create_test_run — ダッシュボード管理のスイートランを作成します。親スイートを実行すると、すべての子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（両方にリンクされたケースは正確に1回追加されます）。各test_run_results行は、ケースがどのサブスイートから来たかを記録するため、結果ページは発生元でグループ化できます。

外部エージェント実行

これらのツールにより、Hermesまたは別のエージェントランタイムが、QAシステムの記録元になることなく承認済みスイートを実行できます。test_runs:readとtest_runs:writeのみを持つワークスペーススコープのキーを使用してください。スイートがプロジェクト境界を提供します。呼び出し元はそれを上書きできません。

start_test_plan — 安定したexternal_run_idを持つ不変のスイートスナップショットを開始または再開します。繰り返しのIDは、重複を作成する代わりに、既存の一致するランと最初のページを返します。
get_test_run_plan — 正規のラン状態と安定したプランページを読み取ります。前回のnext_cursorを渡します。ページはデフォルトで100ケースで、上限は200です。
report_test_results — passed、failed、blocked、またはskippedステータスで1〜200件の結果を送信します。完全一致のリトライは安全です。別のステータスでケースを上書きしようとすると拒否されます。
abort_test_run — 受け入れられた部分結果と正規のサマリーを保持しながら、中断されたランをべき等に停止します。

クォータ動作: 同じexternal_run_idでstart_test_planをリトライすると、別のランを消費せずに一致するランを再開します。データを削除しても月間ランの使用量はリセットされません。

ランタイム境界: ケーススナップショットは、認証情報、ファイル本体、非公開の添付パスを除外します。結果の証拠はMVPではテキストです。ターゲット認証情報は実行ランタイムに残ります。ブラウザ、モデル、ネットワークコストは顧客側の負担であり、顧客はターゲットアクセスとネットワーク出力を制限する必要があります。欠陥とリリースの決定には人間が責任を持ちます。

Hermes Agentガイドは、このループをbugAgent保守のコミュニティスキルとしてパッケージ化しています。公開スターターキットには、コピー可能な設定とインストール可能なスキルが含まれています。これは公式のNous Research統合ではありません。

レポート（Tier 1 + Tier 4アナリティクス）

get_test_reports_overview — ウィンドウの主要KPI（パス率、完了したラン、実行されたケース）と、前の同等ウィンドウとの差分。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「何を修正すべきか？」リスト: failing_cases（失敗率50%以上、最小3ラン）、flaky_cases（パス/フェイルの反転が最も多い）、failing_suites（失敗率30%以上、最小5ラン）、regressed_cases（ウィンドウ内で以前にパスがあり最新がフェイル）。

create_test_case_folder → フォルダーツリーを作成します（例: Smoke → Auth）
create_test_case → ケースを定義し、bulk_update_test_casesでフォルダーに移動します
create_test_suite → テストプランを作成します（サブスイートは任意、最大3レベルまで）
create_test_run → 親スイートから人間/ダッシュボード管理のランを作成します — サブスイートが自動的に含まれます
start_test_plan → リトライ安全な外部エージェントランを開始または再開します
get_test_run_plan → すべての不変プランページを取得し、選択したランタイムで実行します
report_test_results → 制限された結果バッチを返します。実行を安全に続行できない場合はabort_test_runを呼び出します
get_test_reports_failures → ランが完了したら「今週何を修正すべきか？」を尋ねます
get_test_reports_overview → パス率の傾向を週ごとに追跡します

⚡

チームブースター

scale_team — ブースターテスターでQAチームを即座にスケールアップします。アカウントはテスターアクセス付き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も指定できます。エンタープライズプランで利用可能です。承認が行われるまで課金されません。

scale_team → 米国で1ヶ月間シニアテスター5名をプロビジョニングします
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します
list_reports → ブースターテスターが提出したレポートをレビューします

📱

モバイルテスト（エンタープライズ）

モバイルリソースはプロジェクトスコープです。作成、インポート、フィルタリングされたリストでproject_idまたは柔軟なprojectセレクターを渡します。自動化はリンクされたアプリのプロジェクトを継承します。それ以外の場合、サーバーはワークスペースのデフォルトプロジェクトを使用します。フィルタリングされていないリストには、移行されるまでレガシーのワークスペースレベルの行が引き続き含まれる場合があります。

list_mobile_apps — オプションのproject_id/project、platform、limitフィルターを使用してアップロード済みアプリを一覧表示します。各アプリのproject_idを返すため、エージェントは後続の操作を同じプロジェクト内で実行できます。
upload_mobile_app — 実機テスト用にAPK（Android）またはIPA（iOS）アプリを登録します。name、platform（android/ios）、file_urlが必要です。project_idを渡すとアクティブなプロジェクトに割り当てられます。iOSの場合、実機実行用にIPAをアップロードし、録画用のシミュレーター.appビルドはダッシュボードから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するため、次回実行時にはすべての自動化が新しいバージョンを使用します。app_idとfile_urlが必要です。オプション: version。リンクされた自動化がログインプロファイルを使用する場合、呼び出し元はすべてのプロファイルに対して認可されているか、アクティブなワークスペースのオーナー/管理者である必要があります。スケジュールは保護された自動化のデフォルトを継承します。
list_mobile_automations — オプションのproject_id/project、app_id、status、limitフィルターを使用してモバイル自動化を一覧表示します。結果にはproject_idとリンクされたアプリIDが含まれます。
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が必要です。アプリがまだプロジェクトスコープでない場合はproject_idを渡します。外部検証済みの自己完結型Maestro YAMLフローの場合、execution_modeをbrowserstack_maestroに設定します。それ以外の場合はappium_actionsがデフォルトです。YAMLのappIdはリンクされたアプリの保存済みパッケージまたはバンドルIDと一致する必要があります。保存されていない場合、最初に検証されたネイティブフローがそれを確立します。プレースホルダーアプリIDと難読化されたAndroidリソースIDは拒否されます。インラインのrunFlowはサポートされていますが、外部フロー/スクリプトファイルの参照はv1では拒否されます。ネイティブMaestroはinputRandomTextやcopyTextFromなどのコマンドと、${maestro.copiedText}や${output.value}などのランタイム式を保持します。同じプロジェクトのcredential_idは、${USERNAME}/${PASSWORD}の完全なinputText値を提供できます。同じプロジェクトのvariable_profile_idは、参照される${DATA_*}値のデフォルトを保存できます。参照されるすべてのキーが存在する必要があります。データプロファイルは非機密の合成データのみです。
import_mobile_script — 既存のモバイルテストスクリプトをインポートして実行可能な自動化に変換し、開発者自身のロケーターを保持するため、実行時に要素を正確に解決できます。サポートされている方言: Appium-Python、WebdriverIO、Maestro（YAMLフロー）、Playwright（モバイルウェブ）。難読化されたAndroidリソースIDプレースホルダーはスキップされ、セレクターマッピングwarningsで報告されます。Androidアプリのみ。name、app_id、scriptが必要です。オプションのtarget_devicesとproject_id。自動化とaction_count、検出されたdialect、セレクターマッピングwarningsを返します。
run_mobile_automation — 実機でモバイル自動化を開始します。automation_idが必要です。オプション: device、os_version、credential_id、ネイティブMaestroのvariable_profile_id。データの場合、variable_profile_idを省略すると自動化のデフォルトを継承し、nullを渡すとプロファイルを使用せず、同じプロジェクトのUUIDを渡すと上書きします。参照されるすべての${DATA_*}キーが存在する必要があります。選択されたプロファイルを実行できるのは、アクティブなプロファイル作成者またはアクティブなワークスペースのオーナー/管理者のみです。既知の正確な認証情報値はフィルタリングされ、正確なデータプロファイル値は永続化されたテキスト証跡からベストエフォートでフィルタリングされます。変換、部分、エンコード、またはアプリ由来のデータ値は残る可能性があります。認可されたプライベートビデオ/スクリーンショットは引き続き利用可能で、テスト対象アプリによってレンダリングされた値を表示する場合があります。そのため、データプロファイルには合成の非機密値のみを含める必要があります。認証情報の編集コンテキストが利用できない場合、またはサニタイズが安全であることを証明できない場合、詳細な認証情報テキストは保留され、ステータスと利用可能な視覚的証拠は残ります。診断にはワークスペースとプロジェクトの認可が必要です。メディアリンクは5分後に期限切れになります。
list_mobile_runs — 認可されたモバイル実行結果（ステータス、デバイス、結果サマリー、プライベートビデオとスクリーンショットのリンク、BrowserStackセッション、安全に利用可能な場合のフィルタリングされた認証情報付きネイティブMaestroログと失敗、自動作成されたバグ）を取得します。実行診断にはワークスペースのメンバーシップとプロジェクトアクセスが適用されます。オプションのフィルター: project_id、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で除外されます。
create_mobile_credential — プロジェクト用の名前付きログインプロファイル（例: 「Admin」「Contributor」）を作成します。モバイル自動化で使用されるユーザー名とパスワードです。両方の値はAES-256-GCMで暗号化されて保存され、書き込み専用です。ツールやAPIが返すことはなく、他のメンバー/UIには名前のみが表示されます。作成したアクティブなワークスペースメンバーまたはアクティブなワークスペースのオーナー/管理者のみが、バインド、実行、ローテーション、削除できます。project_id、name、username、passwordが必要です。エンタープライズのみ。
list_mobile_credentials — ログインプロファイルを一覧表示します（オプションで1つのproject_id）。非機密フィールドのみを返します（id、name、プロジェクト、作成者、作成日）。ユーザー名やパスワードは決して返しません。返されたidを自動化実行時の認証情報選択として使用します。
update_mobile_credential — ログインプロファイルの名前を変更するか、idでユーザー名/パスワードをローテーションします。変更するフィールドのみを含めます。新しいシークレット値は即座に暗号化され、決して返されません。プロファイルを作成したアクティブなワークスペースメンバーまたはアクティブなワークスペースのオーナー/管理者のみが更新できます。
delete_mobile_credential — idでログインプロファイルをソフト削除します。プロファイルを作成したアクティブなワークスペースメンバーまたはアクティブなワークスペースのオーナー/管理者のみが削除できます。監査と実行履歴のために保持されますが、使用や一覧表示はできなくなります。自動化のデフォルトはクリアされ、名前は再利用可能になります。
create_mobile_variable_profile — project_id、name、{"DATA_EMAIL":"qa@example.test","DATA_REGION":"ca"}などのvariablesオブジェクトを使用して、再利用可能なプロジェクトスコープの合成テストデータを作成します。キーは大文字のDATA_*識別子である必要があります。プロファイルでは1〜100個の文字列、値ごとに4096 UTF-8バイト、合計65536バイトまで許可されます。予約済みの認証情報/ランタイム名は拒否されます。認証情報、トークン、本番個人データ、その他のシークレットを保存しないでください。
list_mobile_variable_profiles — 認可された1つのproject_idについて、プロファイルと読み取り可能な非機密値を一覧表示します。プロジェクト割り当てルールが適用されます。
update_mobile_variable_profile — idでプロファイルの名前を変更するか、完全なvariablesオブジェクトを置き換えます。アクティブな作成者またはアクティブなワークスペースのオーナー/管理者のみが更新できます。
delete_mobile_variable_profile — idでプロファイルをソフト削除します。アクティブな作成者またはアクティブなワークスペースのオーナー/管理者のみが削除できます。自動化のデフォルトはクリアされますが、履歴の実行参照は残ります。
list_mobile_schedules、create_mobile_schedule、delete_mobile_schedule — 実機スケジュールの一覧表示、作成、削除。スケジュールは選択された自動化からプロジェクトコンテキスト、ログインプロファイル、非機密変数プロファイルを継承します。いずれかの保護されたプロファイルを使用するスケジュールには、アクティブなプロファイル作成者またはアクティブなワークスペースのオーナー/管理者が必要です。スケジュールの変更と削除は、アクティブなスケジュール作成者またはアクティブなワークスペースのオーナー/管理者に制限されます。

ワークフロー例 — Android

list_projects → ターゲットのproject_idを解決
upload_mobile_app → そのプロジェクトにAPKを登録
ダッシュボードで安全に録画するか、import_mobile_script / create_mobile_automationを使用
list_mobile_automations → 同じプロジェクトの自動化を解決
run_mobile_automation → オプションでログインプロファイルを使用して実機でトリガー
list_mobile_runs → ステータス、結果サマリー、プライベートビジュアルリンク、BrowserStackセッションメタデータを確認
失敗時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

ワークフロー例 — iOS

upload_mobile_app → 実機実行用にproject_idでIPAを登録
アプリ詳細ページでシミュレーター.appビルドをアップロード（録画用）
ブラウザでテストを録画 → シミュレーターからアクションをキャプチャ
run_mobile_automation → iPhoneで保存された自動化をトリガー（IPAを使用）
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

ワークフロー例 — ネイティブMaestro

upload_mobile_app → ターゲットプロジェクトにAPKまたはIPAを登録
create_mobile_credential → オプションで認証フロー用に同じプロジェクトのプロファイルを作成
create_mobile_variable_profile → オプションでフローで使用される同じプロジェクトの合成DATA_*値を作成
create_mobile_automation → リンクされたアプリの正確なパッケージ/バンドルappId、script_type: maestro、execution_mode: browserstack_maestroを持つ既知の動作するYAMLフローを1つ渡します。ログインには${USERNAME}/${PASSWORD}を使用し、合成入力には${DATA_EMAIL}スタイルのプレースホルダーを使用します。デフォルトを保存するにはプロファイルIDを渡します。
run_mobile_automation → 互換性のあるデバイスを選択し、オプションでログインまたは変数プロファイルを上書きします。変数プロファイルを省略して継承するか、nullを渡して1回の実行で無効にします。
list_mobile_runs → 認可された合格/不合格サマリー、プライベートビデオ/スクリーンショット、フィルタリングされたログ、実際のステップ名、詳細な失敗、セッションメタデータを確認します。認証情報付き実行で安全なサニタイズを確立できない場合、詳細なテキストは保留されますが、ステータスと利用可能な視覚的証拠は残ります。

AIによるリファイン: 許可リストベータはダッシュボードとRESTリファインエンドポイントから利用できます。Refine MCPツールはまだ公開カタログに含まれていません。

✅

コンプライアンスと証拠（エンタープライズ）

collect_compliance_evidence — 接続されたサービス（Cloudflare、GitHub、Sentry、Supabase、Railway）から自動証拠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 — すべての接続されたサービスで、ベースラインからのセキュリティ設定ドリフト（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キー使用状況を監査し、推奨事項（例: 非アクティブなキーの失効）を生成します。
get_security_events — クロスサービス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相関されます。

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役立ちます。

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。人気クライアントのセットアップガイドは以下のとおりです:

🤖

Claude Desktop

設定 → 開発者 → 設定の編集を開き、次を追加します:

claude_desktop_config.json

保存後、Claude Desktopを再起動します。

✳️

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キーを設定します。

🔧

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。標準設定を使用します:

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。次の用途に使用できます：

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 — ターミナルから離れずにレポートを一覧表示、フィルタリング、管理
パイプに適した出力 — 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・更新

インストール

npm install -g @bugagent/cli

インストールを確認：

bugagent --version

認証

APIキーを環境変数として設定：

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キーを取得してください。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export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"

詳細は任意のコマンドで--helpを使用します：

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は次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

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

--debug トラブルシューティング用のリクエスト/レスポンス詳細を表示

--help 任意のコマンドのヘルプを表示

--version CLIバージョンを表示

出力形式

CLIはさまざまなユースケースに対応する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`

人間に優しいYAML出力。設定ファイルや可読性に適しています。

`pretty`

デフォルト。ターミナル向けに設計された色付きの整形出力。

`raw`

未整形の出力。スクリプトや自動化に便利です。

--transformによるフィルタリング

--transformをGJSON構文とともに使用して、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としても利用でき、AIコーディングアシスタントがあなたの代わりにbug_Agent_を使用できます。

✨

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CLIツールを文脈に応じて呼び出せます。bug_Agent_スキルを使用すると、AIアシスタントがコマンドを入力しなくても、バグの報告、プロジェクトステータスの確認、Jiraへの同期ができます。

スキルのインストール

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

インストールすると、コンテキストを認識するAIアシスタントが、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把握した上で、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コマンドに変換して実行します。

🎬

Session Replay + AIアシスタント： Session Replayが有効な場合（Enterprise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、より詳細で正確なバグレポートを自動的に作成できます。

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