概要
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/unlock-your-development-productivity-with-kiro-and-mcp/
詳細内容
## Kiro と Model Context Protocol (MCP) で開発生産性を解き放つ
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/unlock-your-development-productivity-with-kiro-and-mcp/
KiroがAnthropicのオープンソースModel Context Protocol (MCP) を統合し、多様な開発ツールや社内データソースとのシームレスな連携を実現することで、AIによる開発生産性を劇的に向上させる。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 85/100 | **Annex Potential**: 80/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[Kiro, Model Context Protocol (MCP), AI開発ツール, 開発ワークフロー統合, 仕様駆動開発]]
Kiroは、ファイルの読み書きやBashスクリプト実行といった組み込み機能により、開発プロセスを加速するAIツールとして注目を集めています。今回、KiroがAnthropicが提供する画期的なオープンソースプロトコルであるModel Context Protocol (MCP)を統合したことで、その可能性が劇的に広がりました。MCPは、AIモデルが社内ナレッジベース、カスタムAPI、プロジェクト管理ツール（Jira, GitLab, Asanaなど）、データベース、CI/CDパイプライン（GitLab, GitHub Actions, Jenkinsなど）、コード品質ツール（SonarQube, Code Climateなど）、監視システム（Prometheus, Grafanaなど）、インフラ管理ツールなど、多岐にわたる開発エコシステム内のツールやデータに、安全かつ一貫してアクセスすることを可能にする「ユニバーサル翻訳機」として機能します。
これは、日々のWebアプリケーション開発に携わるエンジニアにとって極めて重要な進展です。なぜなら、これまで手動で行っていた情報収集やツール間のコンテキストスイッチに起因するオーバーヘッドを大幅に削減し、AIが開発ワークフローの深い部分まで関与できるようになるからです。具体的には、AIエージェントが、単にコードを生成するだけでなく、プロジェクトの状況を把握し、関連ドキュメントを参照し、APIを呼び出し、さらにはCI/CDの状況を確認するといった、より複雑なタスクを人間の指示に基づいて自律的に実行する道を開きます。
記事では、GitLabのイシューをKiroに直接取り込み、自然言語で仕様駆動開発を進める具体例が詳細に示されています。MCPを通じてGitLabと連携することで、Kiroはプロジェクトのイシューから要件ドキュメントを自動生成し、さらに技術的な設計、システムコンポーネントの相互作用、データモデル、API仕様、セキュリティ要件、性能要件などを含む設計ドキュメントを作成。最終的には、それを実行可能なタスクリストへと分解する一連のワークフローをサポートします。これにより、エンジニアはタスク管理ツールと開発環境を行き来することなく、AIが提示する構造的な計画に基づいて、よりスムーズに機能実装に集中できるようになり、開発のボトルネックが解消されることが期待されます。
このKiroとMCPの統合は、AIが単なるコード補完ツールを超え、開発プロセスのコアに深く組み込まれる根本的な変化を示唆しています。私たちは、AIをまるでチームメイトのように活用し、ツール間の連携に費やす時間ではなく、「構築」そのものに多くの時間を費やせるようになるでしょう。KiroとMCPは、AIを活用した新しい開発生産性の標準を確立する上で重要な一歩となります。