概要
https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/how-to-debug-a-web-app-with-playwright-mcp-and-github-copilot/
詳細内容
## How to debug a web app with Playwright MCP and GitHub Copilot
https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/how-to-debug-a-web-app-with-playwright-mcp-and-github-copilot/
GitHub Copilotは、Playwright MCPを活用することでウェブアプリケーションのデバッグを自動化し、バグの再現と解決を効率的に実行します。
**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**: [[GitHub Copilot Agent, Playwright, Webアプリケーションデバッグ, AIによるコード生成, Model Context Protocol (MCP)]]
GitHub Copilot AgentとPlaywright Model Context Protocol (MCP)サーバーを組み合わせることで、ウェブアプリケーションのデバッグプロセスが劇的に効率化される実践的な手法を紹介する記事です。多くのバグレポートに含まれる再現手順の手動検証は、開発者にとって時間と労力を要する課題でした。本記事では、この課題に対し、Copilot Agent ModeがPlaywright MCPを活用してブラウザを直接操作し、ユーザー報告のバグを自動的に再現・確認する具体的なワークフローを詳述します。さらに、Copilotはフロントエンドおよびバックエンドのコードベースを分析して根本原因（例：バックエンドのわずかなタイプミス）を特定し、修正案を提示した上で、その修正が実際に機能するかを再度Playwrightで検証する、エンドツーエンドのデバッグサイクルを完遂します。
この統合がウェブアプリケーションエンジニアにとって重要である理由は多岐にわたります。まず、Playwrightの強力なE2Eテスト能力をAIエージェントに提供することで、CopilotはアプリケーションのUI層と「視覚的に」インタラクションし、コード変更がユーザー体験に与える影響を直接評価できます。これにより、手動でのステップ実行や結果確認の負担が大幅に軽減され、開発者はより創造的で複雑な問題解決に注力できるようになります。また、MCPは元々Anthropicが開発したオープンプロトコルであり、AIエージェントが外部ツールと連携するための汎用的な手段を提供するため、将来的な拡張性も期待できます。Playwrightの初期設定ファイルもCopilotが生成できる点も、新しいデバッグワークフローへの導入障壁を低減する実用的なメリットと言えるでしょう。このアプローチは、AIを単なるコード生成ツールとしてではなく、アクティブな「ピアプログラマー」としてデバッグサイクルに深く組み込み、開発のスピードと品質を同時に向上させる可能性を示唆しています。