クラウドエージェント — プレイブック

一言で

Cloud Agent は、GitHub 上で非同期に動く Copilot。

Issue やタスクを渡すと、クラウドでコードを読み、実装し、検証し、PR として返してくれる。

できること

Background 実行：IDE を閉じても、処理はクラウドで継続する。
Actions 上で実行：セッションは GitHub Actions runner 上で動くため、実行ログを追えて透明性が高い。
チームで確認：Cloud Agent のセッションはチーム全員が参照でき、作業内容を共有しやすい。
Repo 全域コンテキスト：依存関係やモジュール構造を踏まえて編集できる。
検証まで実行：テスト・ビルド・静的解析などを実行し、結果を PR に反映する。
複数ハーネス対応：Anthropic Claude SDK や OpenAI Codex SDKも選択できる。(Third Party Agent)

起動方法

VS Code から：Chat の Local と書いてあるところから Cloud に切り替える。
GitHub.com から：リポジトリ画面の Agents パネル から起動する。プロンプトとブランチ起点を指定するだけ。
Issue から：Issue を Copilot に assign するだけ。タイトルと本文がそのままタスク仕様になる。
CLI から：/delegate を使って Copilot Cloud Agent に作業を渡す。他の SDK / Harness には delegate できない。

環境カスタマイズ（`copilot-setup-steps.yml`）

リポジトリに 任意で .github/workflows/copilot-setup-steps.yml を置くと、Cloud Agent の GitHub Actions 環境を完全に制御 できる。未設定なら Ubuntu のデフォルト環境で依存を自動推測。

name: "Copilot Setup Steps"

on: workflow_dispatch

jobs:
  copilot-setup-steps:
    runs-on: ubuntu-latest  # ← より大きなランナー / self-hosted / windows-latest にも切替可
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
        with:
          lfs: true                    # Git LFS 有効化
      - uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: "20"
      - run: npm ci                    # 依存を事前インストール
      - run: pip install -r requirements.txt
    env:
      MY_API_BASE: https://api.example.com

カスタマイズできること：

🛠️ ツール・依存関係の 事前インストール（npm / pip / apt …）
💪 GitHub-hosted ランナーの サイズ拡張
🏠 self-hosted ランナー で実行
🪟 Windows 開発環境への切替（デフォルトは Ubuntu Linux）
📦 Git LFS の有効化
🔑 環境変数 の設定
🔥 エージェント ファイアウォール の無効化・カスタマイズ

MCP サーバーで外部ツールを追加

Cloud Agent には 専用の MCP サーバー設定 がある。ローカルの MCP 設定とは別管理で、ブラウザ上の Settings → Copilot → Coding agent → MCP servers から JSON を貼るだけ。設定したサーバーは、その Org / アカウントで起動するすべての Cloud Agent セッションに自動で接続される。

例：Context7 を MCP サーバーとして追加

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.context7.com/mcp",
      "tools": ["*"]
    }
  }
}

🌐 type: "http" — リモート MCP サーバーに HTTP / SSE で接続(stdio はサンドボックス制約上ローカル子プロセスで起動するもののみ)
🛠️ tools: ["*"] — そのサーバーが公開する全ツールを許可。特定ツールだけを使いたい場合はホワイトリスト指定可
🔐 認証が必要なサーバーは headers で API トークンを渡す(GitHub Actions Secrets を ${{ secrets.* }} で参照)

💡 詳細は Extend Cloud Agent with MCP を参照。

検証ツール（デフォルト ON）

Cloud Agent は生成コードに対し、PR 作成前に 4 つの検証 を自動実行。問題を検出したら自前で修正を試みてから PR を出す。

検証ツール	見るもの	目的
CodeQL Code scanning	セキュリティ脆弱性	SQLi、XSS、危険な API 使用などを検出する。
Copilot Code Review	コード品質	ロジックバグ、不要な複雑さ、実装上の問題を指摘する。
Secret Scanning	API キー・認証情報	生成コード経由の secret 漏洩を防ぐ。
Dependency Vulnerability checks	依存パッケージ	GitHub Advisory Database と照合し、脆弱な依存追加を検出する。

💰 無料で使える ── GitHub Advanced Security ライセンスは不要。設定は Settings → Copilot → Cloud agent → Validation tools から ON/OFF 可能。

チームでの活用イメージ

退社前 ── 残った Issue を 3 件、Cloud Agent に assign して帰る。

夜間 ── ランナー上で Cloud Agent が黙々と実装・自己検証。CodeQL も Code Review もパスしたものだけが PR になる。

翌朝 ── レビュー待ちの PR が並んでいる。あなたの仕事は “書く” ではなく “判断する”。人間は意思決定に集中、機械は反復に集中 ── これが AI 駆動開発のチーム運用の最小単位。

ワークフロー全体図

人は Issue を整える・レビューする・マージする だけ。実装と修正のループは Cloud Agent が回す。

%%{init: {'themeVariables': {'fontSize': '40px'}}}%%
flowchart LR
  subgraph Human["👤 人（開発者）"]
    direction TB
    A["Issue の<br/>内容を調整"]
    B["Issue を<br/>Copilot に assign"]
    C["コメントで<br/>レビュー指摘"]
    D{"修正<br/>完了?"}
    M["マージ"]
    A --> B
  end

  subgraph Copilot["☁️ Cloud Agent"]
    direction TB
    E["成果物作成"]
    F["PR 作成"]
    G["指摘を修正"]
    E --> F
  end

  B --> E
  F --> C
  C --> G
  G --> D
  D -->|"修正NG /<br/>追加指摘"| C
  D -->|"OK"| M
  M -.->|"次の Issue へ"| A

  classDef human fill:#0a0e27,stroke:#00f0ff,color:#00f0ff,stroke-width:2px
  classDef agent fill:#1a1500,stroke:#ffb000,color:#ffb000,stroke-width:2px
  classDef decide fill:#1a0a2e,stroke:#ff2e88,color:#ff2e88,stroke-width:2px
  classDef done fill:#0a1a14,stroke:#9bbc0f,color:#9bbc0f,stroke-width:2px
  class A,B,C human
  class E,F,G agent
  class D decide
  class M done

人間のタスクは 判断と意思決定、Copilot のタスクは 実装と反復。境界を分けることで、レビュー待ちの PR がパイプラインのように流れる。

一言で