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MCPで実現するAIエージェント駆動のNext.jsアプリデバッグ手法

 MCPで実現するAIエージェント駆動のNext.jsアプリデバッグ手法

2025/8/27 https://findy.connpass.com/event/365880/ にて発表予定の資料です #Nextjs_findy
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現在のAIコーディングツールは、コードベースの情報しかアクセスできないため、実際のデバッグには限界があります。本発表では、MCP(Model Context Protocol)を活用し、AIエージェントがログ取得、GitHub Issue検索、最新ドキュメント参照、ブラウザ操作まで自律的に実行できる手法を紹介します。さらに、エラーナレッジベースによって解決策を蓄積することで、AIの精度向上と人間の学習を両立させる、持続可能な開発プロセスを実現します。Next.js v15の具体例を交えて解説します。

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NakamuraTakumi

August 26, 2025
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Transcript

  1. About Me GitHub: nyatinte X: nyatinte にゃちんてと読みます Takumi Nakamura (@nyatinte

    にゃちんて) 新卒フロントエンドエンジニア Next.js, TypeScript, AIが好き 気になっているNext.jsの機能はDynamic IO OSS ccexp (claude-code-explorer) ccusage Raycast Extension
  2. エラー ナレッジベース 1. エラーを探索・検出してログ収集 Background dev server Playwright MCP 4.

    問題の解決 3. 修正→再実行してログ収集 AIによるコード編集 Playwright MCP 2. エラー解決法を調査 Context7 MCP Deepwiki MCP GitHub MCP エラーナレッジ AIエージェント駆動デバッグの流れ AIが学び続け、 “人間も成長できる” 7
  3. Claude CodeではBackgroundで開発サーバーを起動(npm run dev)しておい て、出力されたログを見ることができる browserDebugIntoInTerminal でブラウザのログをターミナルに出力 tmuxの活用やログファイルの出力で他AIエージェントもできる これを利用して、Playwright MCPやBrowser

    use MCPなどを使い、自動テス ト実行 → エラーを発見・再現 開発サーバーからデバッグ情報が取得でき、AIエージェントに対するフィード バックを与えることができる 1. エラーを探索・検出してログ収集 8
  4. 人間のエラー解決プロセスをそのまま模倣させる Next.jsのIssueを調査する → GitHub MCP Next.jsの最新ドキュメントを見に行く → Context7 MCP, Deepwiki

    MCP コミュニティブログを参考にする → WebSearch系 MCP Next.js MCP開発の動きもある https://github.com/vercel/next.js/pull/81770 Next.jsコミュニティの情報量の多さが強みになる 2. エラー解決法を調査 9
  5. エラー ナレッジベース 1. エラーを探索・検出してログ収集 Background dev server Playwright MCP 4.

    問題の解決 3. 修正→再実行してログ収集 AIによるコード編集 Playwright MCP 2. エラー解決法を調査 Context7 MCP Deepwiki MCP GitHub MCP エラーナレッジ Thank you for listening! AIが学び続け、 “人間も成長できる” 15