VibeShift
GroundNG · コーディング
VibeShiftはGroundNGによるオープンソースのAIコードのセキュリティエージェントで、MCPを通じてAIコーディングアシスタントに接続する。AIが生成したコードを検査し、公開前に修正内容をエディタへ返す。
VibeShift について
What Is VibeShift
VibeShiftは、AIアシスタントにコードの大部分を書かせるチーム向けに作られたセキュリティエージェントだ。独立したダッシュボードとして動くのではなく、Model Context Protocolを介してCursor、GitHub Copilot、Claude Codeといったツールに接続する。セキュリティチェックは、すでに使っているエディタの中で行われる。
狙いは明確な穴を埋めることにある。AIアシスタントはコードを素早く生成するが、そのコードにはSQLインジェクション、クロスサイトスクリプティング、安全でない設定、壊れたロジックといった気づきにくい不具合が混じり得る。AIが書いた断片を毎回手作業で見直すのは遅く、つい後回しになる。VibeShiftはその一次チェックを自動化する。生成されたコードを解析し、問題箇所と深刻度を指摘し、修正のヒントをコードを書いたアシスタントへ返す。
提供形態はセルフホストのMCPサーバーだ。自分で動かし、APIキーを持つLLMにつなぐ。コードもモデル選択も自分の管理下に置ける。その代わりセットアップは必要で、エージェントが動く前にPython 3.10以降、LLMのAPIキー、機能するMCP設定がそろっていなければならない。
Getting Started
- VibeShiftのリポジトリを複製し、Python 3.10以降で仮想環境を作る。
- 依存関係とPlaywrightのブラウザをインストールし、サンプルの環境ファイルを改名してLLMのAPIキーを記入する。
- MCP設定にVibeShiftサーバーを追加し、AIアシスタントから呼べるようにする。
- サーバーを起動したままにして、関数の検査、テストの記録、回帰スイートの実行をアシスタントに頼む。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
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ユーザー
- AIと一緒にコードを書く個人開発者：ローカルのPythonサーバーを動かしLLMのキーを用意できるなら、リポジトリに入る前にセキュリティ上の不具合を捕まえられる。
- 専任のセキュリティエンジニアがいない小規模なプロダクトチーム：AIが書いたコードの一次チェックを自動で受け、結果の仕分けは自分たちで行う。
- QA・テストエンジニア：自然言語からPlaywrightのテストフローを記録し、回帰スイートとして再実行する。
タスク
- AIが生成したコードの脆弱性検査：断片やより大きなブロックに静的解析とAIによるチェックをかけ、深刻度と位置を受け取る。
- ブラウザテストの記録：流れを自然言語で説明し、再利用できるテストファイルとして保存する。
- 回帰スイートの実行：保存したテストを走らせ、合否の結果をスクリーンショットとコンソールログとともに受け取る。
- テスト網羅の探索：サイトを巡回し、ページごとに提案されたテスト手順を得る。
シーン
- AIが書いたコードだらけのプルリクエストを確認する：自分で全行読む代わりに、コミット前にスキャンを走らせる。
- テストスイートのないアプリで網羅を立ち上げる：説明からフローを記録し、回帰の基準を少しずつ積み上げる。
- リファクタ後もテストを生かす：自己修復するテストが、セレクタを手で更新する作業を減らす。
主な機能
主要アシスタントとのMCP連携
VibeShiftはModel Context Protocolのサーバーとして動くため、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot、Roo Codeといったアシスタントに組み込める。MCP設定にサーバー項目を1つ足し、自然言語で呼び出すだけでよい。この連携により、セキュリティチェックは別のツールではなくエディタの中にとどまる。
自動セキュリティスキャン
エージェントは、アシスタントがコードを生成・編集する流れで解析する。ソースコードを調べる静的解析と、該当する場面では実行中のコンポーネントに対する動的チェックを組み合わせる。XSS、SQLインジェクション、安全でない設定、ロジックの欠陥といった問題を探し、種類・位置・深刻度を報告する。Playwrightテストの記録と実行も同じエージェントが担う。
AIによるテスト記録の支援
ブラウザの流れを自然言語で説明すると、VibeShiftはそれをPlaywrightベースのテストスクリプトに変える。手順を計画し、実際のブラウザを操作し、結果をJSONファイルに保存する。「機能が何をすべきか」の説明と「それを示すテスト」の距離が縮まる。
再現性のあるテスト実行
記録したテストはPlaywrightで反復可能に実行される。実行が終わると、VibeShiftは合否の状態をエラー、スクリーンショット、コンソールログとともに返す。このフィードバックが、どこが壊れたかをアシスタントに伝え、修正案につなげる。
自己修復するテスト
土台のコードやページが変わると、既存のテストが自ら調整する。単純なリファクタでセレクタを手書きし直す必要はない。小さなテストスイートが朽ちる原因となる保守作業を減らせる。
テスト探索と視覚的回帰
VibeShiftはサイトを巡回し、見つけたページにテスト手順を提案できる。OpenAI互換のLLMならどれでも使える。ピクセル比較と視覚モデルの両方でスクリーンショットを比べる視覚的回帰チェックにも対応し、テキスト主体のテストが見落とすレイアウト変更を拾う。
メリットとデメリット
メリット
- Apache-2.0で公開されており、コードを読み、監査し、拡張できる。
- MCPサーバーとしてローカルで動き、キーを持つLLMならどれでも使えるため、コードとモデル選択を自分の管理下に保てる。
- セキュリティスキャンとブラウザテストを1つのエージェントにまとめ、開発サイクルの広い範囲をカバーする。
- レポートに位置、深刻度、修正のヒントが含まれ、AIアシスタントがそのまま行動に移せる。
デメリット
- セットアップは開発者向けだ。動かす前にPython、依存関係のインストール、機能するMCP設定が必要になる。
- LLMのAPIキーは自分で用意するため、スキャンとテストの品質は接続するモデル次第になる。
- 実行中アプリへの動的チェックなど一部の機能は、指し示す対象が動いているときだけ役に立つ。
よくある質問
AIが生成したコードのセキュリティ脆弱性を検査し、修正のヒントを含む結果をAIコーディングアシスタントへ返す。同じMCPサーバーからブラウザテストの記録と実行も行う。
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VibeShiftの代替ツール
Forefront
Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
Startkit
StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
Testim
Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。