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🛠️ 開発・MCP コミュニティ

copilot-mcp-server

Direct access to GitHub Copilot MCP server tools for AI-powered development assistance

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o copilot-mcp-server.zip https://jpskill.com/download/17391.zip && unzip -o copilot-mcp-server.zip && rm copilot-mcp-server.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/17391.zip -OutFile "$d\copilot-mcp-server.zip"; Expand-Archive "$d\copilot-mcp-server.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\copilot-mcp-server.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して copilot-mcp-server.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → copilot-mcp-server フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

Copilot MCP Server

このスキルを使用する場面:

  • 特定のタスクのために Copilot AI モデルに直接アクセスする必要がある場合
  • Copilot の特殊なツール (review, debug, explain など) を使用したい場合
  • copilot-flow ワークフローの外部で AI の支援が必要な場合

利用可能な MCP ツール

コアツール

ask-copilot

コーディング支援、デバッグ、アーキテクチャ設計のための汎用 AI アシスタント。

mcp__plugin__copilot__ask-copilot(
  prompt="string",           // 必須: Copilot に対する質問またはタスク
  context="string",          // オプション: 追加のコンテキスト
  model="string",            // オプション: 使用する特定のモデル (デフォルト: claude-sonnet-4.5)
  allowAllTools=true/false   // オプション: Copilot が利用可能なすべてのツールを使用することを許可する
)

copilot-review

特定の領域に焦点を当てたプロフェッショナルなコードレビュー。

mcp__plugin__copilot__copilot-review(
  code="string",                      // 必須: レビューするコード
  focusAreas=["security", "performance", "maintainability", "best-practices"]  // オプション: 焦点を当てる特定の領域
)

copilot-explain

コードスニペットの詳細な説明を取得します。

mcp__plugin__copilot__copilot-explain(
  code="string",      // 必須: 説明するコード
  model="string"      // オプション: 使用するモデル
)

copilot-debug

コンテキストを考慮した分析でコードのエラーをデバッグします。

mcp__plugin__copilot__copilot-debug(
  code="string",      // 必須: エラーのあるコード
  error="string",     // 必須: エラーメッセージ
  context="string"    // オプション: 追加のコンテキスト
)

copilot-refactor

コードのリファクタリングと改善のための提案を取得します。

mcp__plugin__copilot__copilot-refactor(
  code="string",      // 必須: リファクタリングするコード
  goal="string"       // 必須: リファクタリングの目標 (例: "improve performance")
)

copilot-test-generate

既存のコードのユニットテストを生成します。

mcp__plugin__copilot__copilot-test-generate(
  code="string",        // 必須: テストするコード
  framework="string"    // オプション: テストフレームワーク (例: jest, pytest, mocha)
)

copilot-suggest

特定のタスクの CLI コマンドの提案を取得します。

mcp__plugin__copilot__copilot-suggest(
  task="string",       // 必須: タスクの説明
  model="string"       // オプション: 使用するモデル
)

セッション管理

copilot-session-start

コンテキスト追跡による新しい会話セッションを開始します。

mcp__plugin__copilot__copilot-session_start()

copilot-session-history

継続性のために会話履歴を取得します。

mcp__plugin__copilot__copilot-session_history(
  sessionId="string"   // オプション: 特定のセッション ID
)

モデルの選択

タスクの複雑さに応じて、利用可能なモデルから選択してください。

claude-sonnet-4.5 (デフォルト)

  • 最適な用途: システム設計、アーキテクチャの決定、コードレビュー、パフォーマンスの最適化
  • 能力と速度のバランス

claude-opus-4.5

  • 最適な用途: 厳密な実行を必要とする複雑な問題
  • 最高の推論能力

claude-haiku-4.5

  • 最適な用途: クイックな構文クエリ、単純なロジックの質問、API の使用法
  • 最速の応答

gemini-3-pro-preview

  • 最適な用途: Flutter, Angular, GCP, Firebase, Google Cloud 開発
  • Google エコシステムの専門知識

gpt-5-mini (無制限に使用可能)

  • 最適な用途: 概念の説明、一般的な技術的な質問、ドキュメントのクエリ
  • Pro+ サブスクライバーは使用制限なし

gpt-5.1-codex / gpt-5.1-codex-max

  • 最適な用途: 複雑なアルゴリズム、システムのリファクタリング、大規模な機能開発
  • 高度なコード生成

gpt-5.2

  • 最適な用途: 大規模なコンテキストでの複雑な推論
  • 最高の理解力

使用例

コードの実装

mcp__plugin__copilot__ask-copilot(
  prompt="Implement a REST API endpoint for user authentication with JWT",
  model="claude-sonnet-4.5",
  allowAllTools=true
)

セキュリティレビュー

mcp__plugin__copilot__copilot_review(
  code=`function login(username, password) {
    const query = \`SELECT * FROM users WHERE username = '\${username}' AND password = '\${password}'\`;
    return db.query(query);
  }`,
  focusAreas=["security", "sql-injection", "authentication"]
)

エラーデバッグ

mcp__plugin__copilot__copilot_debug(
  code="const result = await fetchData().json;",
  error="TypeError: fetchData(...).json is not a function",
  context="Trying to parse JSON response from API"
)

テストの生成

mcp__plugin__copilot__copilot_test_generate(
  code=`function isPrime(n) {
    if (n <= 1) return false;
    for (let i = 2; i * i <= n; i++) {
      if (n % i === 0) return false;
    }
    return true;
  }`,
  framework="jest"
)

ベストプラクティス

推奨事項

  • プロンプトを具体的にする
  • 利用可能な場合はコンテキストを提供する
  • タスクの複雑さに適切なモデルを選択する
  • 関連するクエリにはセッション管理を使用する
  • 特定の領域にレビューを集中させる

避けるべき事項

  • 「コードを書いて」のような広すぎるプロンプトを使用しない
  • 単純なタスクに強力なモデルを過度に使用しない
  • 空のパラメータを渡さない
  • 焦点を絞らずにすべての領域のレビューを依頼しない
  • 1つのセッションで無関係なクエリを混在させない

エラー処理

MCP サーバーが利用できない場合:

  1. GitHub Copilot CLI の認証を確認する
  2. MCP サーバーの構成を確認する
  3. Claude Code または MCP クライアントを再起動する

統合に関する注意点

  • このスキルは、ツールへの直接アクセスを提供します
  • 構造化されたワークフローには、copilot-flow-integration スキルを使用してください
  • すべてのツールには、アクティブな GitHub Copilot サブスクリプションが必要です
  • 使用量は Copilot API の制限にカウントされます

キーワード

copilot, mcp, ai, code review, debugging, testing, refactoring, github copilot, claude, gpt, gemini

📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Copilot MCP Server

When to use this skill:

  • When you need direct access to Copilot AI models for specific tasks
  • When you want to use Copilot's specialized tools (review, debug, explain, etc.)
  • When you need AI assistance outside of the copilot-flow workflow

Available MCP Tools

Core Tools

ask-copilot

General-purpose AI assistant for coding help, debugging, and architecture design.

mcp__plugin__copilot__ask-copilot(
  prompt="string",           // Required: The question or task for Copilot
  context="string",          // Optional: Additional context
  model="string",            // Optional: Specific model to use (default: claude-sonnet-4.5)
  allowAllTools=true/false   // Optional: Allow Copilot to use all available tools
)

copilot-review

Professional code review with focus on specific areas.

mcp__plugin__copilot__copilot-review(
  code="string",                      // Required: Code to review
  focusAreas=["security", "performance", "maintainability", "best-practices"]  // Optional: Specific areas to focus
)

copilot-explain

Get detailed explanations of code snippets.

mcp__plugin__copilot__copilot-explain(
  code="string",      // Required: Code to explain
  model="string"      // Optional: Model to use
)

copilot-debug

Debug errors in code with context-aware analysis.

mcp__plugin__copilot__copilot-debug(
  code="string",      // Required: Code with error
  error="string",     // Required: Error message
  context="string"    // Optional: Additional context
)

copilot-refactor

Get suggestions for code refactoring and improvements.

mcp__plugin__copilot__copilot-refactor(
  code="string",      // Required: Code to refactor
  goal="string"       // Required: Refactoring goal (e.g., "improve performance")
)

copilot-test-generate

Generate unit tests for existing code.

mcp__plugin__copilot__copilot-test-generate(
  code="string",        // Required: Code to test
  framework="string"    // Optional: Testing framework (e.g., jest, pytest, mocha)
)

copilot-suggest

Get CLI command suggestions for specific tasks.

mcp__plugin__copilot__copilot-suggest(
  task="string",       // Required: Task description
  model="string"       // Optional: Model to use
)

Session Management

copilot-session-start

Start a new conversation session with context tracking.

mcp__plugin__copilot__copilot-session_start()

copilot-session-history

Retrieve conversation history for continuity.

mcp__plugin__copilot__copilot-session_history(
  sessionId="string"   // Optional: Specific session ID
)

Model Selection

Choose from available models based on task complexity:

claude-sonnet-4.5 (default)

  • Best for: System design, architecture decisions, code review, performance optimization
  • Balance of capability and speed

claude-opus-4.5

  • Best for: Complex problems requiring strict execution
  • Highest reasoning capability

claude-haiku-4.5

  • Best for: Quick syntax queries, simple logic questions, API usage
  • Fastest response

gemini-3-pro-preview

  • Best for: Flutter, Angular, GCP, Firebase, Google Cloud development
  • Google ecosystem specialization

gpt-5-mini (unlimited usage)

  • Best for: Concept explanations, general technical questions, documentation queries
  • No usage limits for Pro+ subscribers

gpt-5.1-codex / gpt-5.1-codex-max

  • Best for: Complex algorithms, system refactoring, large feature development
  • Advanced code generation

gpt-5.2

  • Best for: Complex reasoning with large context
  • Highest comprehension

Usage Examples

Code Implementation

mcp__plugin__copilot__ask-copilot(
  prompt="Implement a REST API endpoint for user authentication with JWT",
  model="claude-sonnet-4.5",
  allowAllTools=true
)

Security Review

mcp__plugin__copilot__copilot_review(
  code=`function login(username, password) {
    const query = \`SELECT * FROM users WHERE username = '\${username}' AND password = '\${password}'\`;
    return db.query(query);
  }`,
  focusAreas=["security", "sql-injection", "authentication"]
)

Error Debugging

mcp__plugin__copilot__copilot_debug(
  code="const result = await fetchData().json;",
  error="TypeError: fetchData(...).json is not a function",
  context="Trying to parse JSON response from API"
)

Test Generation

mcp__plugin__copilot__copilot_test_generate(
  code=`function isPrime(n) {
    if (n <= 1) return false;
    for (let i = 2; i * i <= n; i++) {
      if (n % i === 0) return false;
    }
    return true;
  }`,
  framework="jest"
)

Best Practices

Do

  • Be specific in your prompts
  • Provide context when available
  • Choose appropriate model for task complexity
  • Use session management for related queries
  • Focus review on specific areas

Don't

  • Use overly broad prompts like "write code"
  • Overuse powerful models for simple tasks
  • Pass empty parameters
  • Ask for review on all areas without focus
  • Mix unrelated queries in one session

Error Handling

If MCP server is unavailable:

  1. Check GitHub Copilot CLI authentication
  2. Verify MCP server configuration
  3. Restart Claude Code or your MCP client

Integration Notes

  • This skill provides direct tool access
  • For structured workflow, use copilot-flow-integration skill
  • All tools require active GitHub Copilot subscription
  • Usage counts towards Copilot API limits

Keywords

copilot, mcp, ai, code review, debugging, testing, refactoring, github copilot, claude, gpt, gemini