Microsoftは、クラウド開発を容易にするための新しいツールをリリースし、Visual Studio 2022の「Github Copilot for Azure for Azure」の公開プレビューを開始しました。新しいツールは、Copilotの「エージェントモード」に直接azureサービスを統合します。拡張機能は、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を使用して、Copilotにエージェントのように行動する力を与え、複雑なジョブを自動的に処理することを目指しています。 src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/08/github-copilot-for-azure.jpg”>
プロンプトからプロビジョニングまで:Azureのコピロット
href=”https://devblogs.microsoft.com/visualstudio/github-copilot-for-azure-preview-launches-in-visual-s-suptio-2022-with-mcp-support/”ターゲット=”_ blankインターフェイス。開発者は、Azure開発者CLI(AZD)との展開やCLIコマンドの実行など、以前にスイッチングコンテキストを必要とするタスクを実行できるようになりました。
AZDとの統合は特に注目に値します。これにより、Copilotは、事前に定義されたテンプレートに基づいて複雑なマルチサービスの展開を調整でき、簡単なリソースクエリを超えて完全なアプリケーションライフサイクル管理に移行できます。これにより、エージェントがシンプルなアシスタントから本物のDevOpsパートナーに昇格します。
傑出した機能は、その「ゼロセットアップ」アプローチです。拡張機能は、必要なAzure MCPサーバーを自動的にインストールおよび管理し、重要な技術的ハードルを削除します。この使いやすさは、クラウド開発の侵入に対する障壁を下げるというマイクロソフトの戦略の中心です。これらには、に従って、Azure Kubernetesサービス(AKS)、COSMOS DB、Key Vault、およびAzureストレージが含まれます。この幅の幅は、クラウドライフサイクル全体をカバーするというマイクロソフトの野望を示しています。 「AIアプリケーション用のUSB-Cポート」。」
プロトコルの設計は、特定のエディターからプログラミング言語を分離した言語サーバープロトコル(LSP)に触発されています。同様に、MCPはユニバーサル標準を作成し、互換性のあるAIエージェントがツールに曝露するサーバーに接続できるようにし、よりオープンなエコシステムを促進することを目指しています。同社は、2025年6月のVSコード1.101のリリースで基礎を築き、ネイティブMCPサポートを提供し、Copilotを真のコーディングエージェントに変えました。これに続いて、7月にCopilot Chatのオープンソーシングが続きました。開発者の要求を分析し、適切なツールを選択し、一連のアクションを実行して目標を達成できます。ある開発者は、このエクスペリエンスを変革的であると説明しました。 「エージェントがリアルタイムでプランをチェックするのを見るのを見ると、チームメイトの肩を覗くように感じました。このチームメイトがスラックに気を取られることはありません」と彼は
ハイステークスエコシステムの強力なツール
これらのエージェント機能を統合することにより、MicrosoftはAIアシスト開発の境界を押し広げています。目標は、ペアプログラマーから複雑なマルチステップタスクを委任できるアクティブなチームメイトに進化することです。これは、最近の業界動向と一致するビジョンです。
この力には、重大なセキュリティ責任があります。 MCPへの依存度の高まりにより、新しい攻撃面が作成されます。 2025年5月、セキュリティ会社Invariant Labsは、「有毒なエージェントフロー」と呼ばれる重大な脆弱性を発見しました。これにより、AIエージェントがプライベートデータの漏れになりました。エージェントが問題のレビューを任されたとき、それは隠された命令を読み取り、それがプライベートコードリポジトリにアクセスするように指示し、パブリックリポジトリで新しいプル要求を作成することにより機密データを除去するように指示しました。 href=”https://invariantlabs.ai/blog/mcp-github-vulnerability”target=”_ blank”>堅牢なセキュリティ測定。提案された緩和には、エージェントが1回のセッションで複数のリポジトリにアクセスすることを妨げるポリシーなど、コンテキスト認識許可コントロールが含まれ、アーキテクチャレベルでのセキュリティの必要性を強調しています。これらの強力なエージェントシステムを採用する組織は、堅牢な監視およびアクセス制御を実装して、敏感なクラウド環境へのAI自律アクセスを付与するという固有のリスクを管理する必要があります。 href=”https://learn.microsoft.com/en-us/azure/developer/github-copilot-azure/introduction”ターゲット=”_ blank”> azureアカウント。シニアプロダクトマネージャーのユン・ジョン・チョイが述べたように、ビジョンは「視覚的なスタジオを離れることなく紺ureの特徴を出荷することです。エージェント駆動、MCP対応、追加のセットアップなし」、効果的に