概要
https://blog.shibayu36.org/entry/2025/09/01/163000
詳細内容
## AIでSlackから歴史的経緯を追いかけやすくしよう - slack-explorer-mcpを作った
https://blog.shibayu36.org/entry/2025/09/01/163000
開発者は、コードに現れない設計判断の背景や仕様決定の経緯をSlackから効率的に発見するため、AIエージェントと連携するMCPサーバー「slack-explorer-mcp」を開発し、その実用性を詳述する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 89/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[AIエージェント, Slack連携, 履歴追跡, 開発者ワークフロー, MCP (Model Context Protocol)]]
「なぜこの設計になったのか」「なぜこの仕様なのか」といった、コードには表れないシステムの歴史的経緯を追跡することは、Webアプリケーションエンジニアにとって不可欠なながらも困難な課題です。特にSlackのようなコミュニケーションツールに残された議論は、適切な検索クエリの作成や情報の抽出が難しく、AIエージェントによる直接的な活用も限定的でした。
この課題を解決するため、開発者がModel Context Protocol（MCP）サーバー「slack-explorer-mcp」を新たに開発しました。これはSlack User Tokenを活用し、メッセージ検索、スレッド返信の取得、ユーザー情報取得に特化したツールです。Claude CodeやCursorといったMCP対応AIエージェントに統合することで、エンジニアは自然言語で「なぜBigQueryのテーブルがマテリアライズドビューなのか」「なぜこのSaaSは年間契約なのか」といった質問を投げかけ、AIがSlackの過去の議論を検索・分析し、その背景を要約してくれるようになります。
これにより、コードだけでは知り得ない設計判断の理由や仕様決定の経緯を効率的に把握できるようになり、開発者の生産性が大幅に向上します。また、特定のチャンネルの週次トピックまとめや、自身の今日の活動要約など、日々のワークフロー改善にも応用可能です。既存のSlack向けMCPツールが抱えていた、多機能ゆえの導入コスト（botを多数のチャンネルに追加する必要性）やセキュリティ上の懸念（ブラウザ認証トークンの要求）を克服し、情報収集に特化した安全かつ手軽なソリューションを提供している点が重要です。このツールは、AIエージェントが開発者の「知りたい」に寄り添う、具体的な実践例を示しています。