Roo-Clineで「MCP as a Language」開発実験レポート 🚀

はじめに

この記事では、Roo-Clineを使用してModel Context Protocol (MCP)サーバーを自然言語の指示書から実装する実験について詳しく解説します。Ideogram APIを活用した画像生成MCPサーバーの開発プロセスを追跡し、AIによる自動化の可能性と課題を探ります。

MCP as a language 実験①
IdegramのAPIのMCPサーバーを MaL で作ってみた
入れたドキュメントが悪かったの原因で最後まではフルオートでいけなかったが、結構いい線言ってる気がする！ pic.twitter.com/WNmlEfDvyK

— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) December 23, 2024

実験概要

目的

自然言語による指示書からMCPサーバーの自動実装
Roo-Clineの自動コード生成能力の検証
GitHub統合とイシュー管理の自動化評価

使用技術

Roo-Cline（AIコーディング支援ツール）
TypeScript
Ideogram API（画像生成API）
GitHub CLI

指示書の構造分析

指示書は以下の主要セクションで構成されています：

MysticLibrary/prompts/coding/Roo-cline/MCP-as-a-Language-01.md at main · Sunwood-ai-labs/MysticLibrary

MysticLibrary. Contribute to Sunwood-ai-labs/MysticLibrary development by creating an account on GitHub.

🛠️ 環境設定

- GitHub CLI設定（ghコマンド認証済み）
- リポジトリ設定
  - mainブランチをベース
  - developブランチでの開発

主要タスク

ideagram-mcp-serverリポジトリの作成
タスクの洗い出しとイシュー登録
Ideogram API統合によるMCPサーバー実装
環境変数（IDEOGRAM_API_KEY）の設定

Roo-Clineの実行プロセス

1. プロジェクト初期化とパッケージインストール

cd C:\Prj\MCP\ideagram-mcp-server
npm install
npm install axios

2. TypeScript実装

Roo-Clineは以下の主要コンポーネントを自動生成：

IdeogramClientクラス（API通信用）
画像生成ツール実装
型定義とインターフェース

3. 環境変数設定

const apiKey = process.env.IDEOGRAM_API_KEY;
if (!apiKey) {
    throw new Error('IDEOGRAM_API_KEY is required');
}

4. Gitリポジトリ初期化と公開

git init
git add .
git commit -m "🎉 feat #1: プロジェクトの初期設定"
git branch -M main
git remote add origin https://github.com/Sunwood-ai-labs/ideagram-mcp-server.git
git push -u origin main

5. MCPサーバー設定

{
    "name": "ideagram-mcp-server",
    "command": "node dist/index.js",
    "cwd": "C:\\Prj\\MCP\\ideagram-mcp-server",
    "env": {
        "IDEOGRAM_API_KEY": ""
    },
    "disabled": false,
    "alwaysAllow": []
}

実装の成果

完了したタスク ✅

リポジトリ作成とGitHub連携
MCPサーバーの基本構造実装
Ideogram APIクライアント実装
画像生成ツール実装
ドキュメント作成
MCP設定完了

未完了タスク ❌

developブランチでの開発フロー
一部の高度な機能実装

考察と発見

Roo-Clineの強み

自動コード生成能力
- TypeScriptの型安全な実装
- APIクライアントの適切な構造化
エラーハンドリング
- 型エラーの自動検出と修正
- 環境設定の検証
ドキュメント生成
- READMEの自動作成
- 使用方法の明確な説明

改善点

ブランチ戦略
- develop/mainブランチの運用が未実装
- より複雑なGit操作の対応
イシュー管理
- イシューの自動作成機能の強化
- タスク分割の最適化

まとめ

本実験では、Roo-Clineを使用した「MCP as a Language」開発の可能性を検証しました。9割程度の実装を自動化できた一方で、より複雑なGit操作やブランチ戦略の実装には課題が残りました。