AIエージェントとの連携を強化するMCPサーバーを搭載

MCPサーバーはAIエージェントが外部のシステムやデータにアクセスできるようブリッジの役割となる仕組みです。静的解析の結果やルールドキュメントなどの情報をAIエージェントに提供することで、具体的な修正案やツール利用における問題解決方法を提示できるようになります。

MCPサーバーによるAI連携でできることの例

• 自律的な違反修正　 →　開発者の負担を軽減、開発の遅れを防止
• ルールセット最適化　 → 　解析時間の短縮、誤検出の最小化
• ツール利用のサポート　 → 　オンボーディング期間短縮、チーム利用促進

MCPに対応したAIエージェントやLLMベースのコーディングアシスタント(GitHub Copilotなど)であれば簡単に統合でき、MCPサーバーとの連携をサポートするLLM対応開発環境(Eclipse、Visual Studio、Visual Studio Codeなど)で使用可能です。

※ C/C++testにはLLMプロバイダーの利用契約は含まれていません。利用者が個別に契約する必要があります。また、AIの利用に関しては必ずお客様の組織のポリシーをご確認ください。

機械学習により修正すべき違反を予測

機械学習(ML)機能は、過去の静的解析の違反に対するユーザーのアクションなど複数のデータを組み合わせた分析をツールが行い、静的解析の各違反に対して、修正するべきかどうかの予測を行います。

これにより、人による違反の仕分け作業が軽減され、違反を確認・修正するプロセスを効率化することができます。また、この機能は違反の仕分けを続けることで徐々に改善されていくため、学習データを積み重ねた分だけ、プロジェクト特有の習慣を考慮した予測ができるようになります。

• 機械学習機能を用いて、修正すべき違反/修正不要な違反を識別します。
• 解析結果の確認 → 違反修正のプロセスの効率化を支援します。