Ava
An AI-powered MCP server that automatically tracks and reports task progress to Slack, enabling hands-free team communication while you code.
README
Ava
Ava は、進捗の共有やチームとのコミュニケーションが苦手な人でも、AI が自動で外部化と情報共有を手伝ってくれる世界をつくるプロジェクトです。
作業に集中しすぎて進捗報告を忘れてしまう、詰まっているのになかなか相談できない、定期的な進捗確認ミーティングでコーディングが中断される。こんな悩みはありませんか?
Ava ができること
自動で進捗をSlackに報告
Claude Code や Cursor などの AI コーディングエージェントで作業を進めると、自動的に Slack の指定チャンネルに進捗が投稿されます。
- タスク開始: 何に取り組み始めたかを報告
- 進捗更新: 作業の進み具合を随時共有
- ブロッキング報告: 困っていることを自動で相談
- 休止・再開: 別タスク優先時や中断時の状況を共有
- 完了報告: 完了内容を共有
プライバシーに配慮した設計
Slack に送られるのは、抽象的なサマリのみです。コードの全文、秘密鍵やトークン、エラーログの詳細は送信されません。送信されるのは作業内容の要約、ブロッキング・休止の理由の概要、完了サマリのみです。
自分でコントロールできる自動化
いつ報告するか、どの粒度で話すか、何を共有するかは自然言語でコントロールできます。完全に自動化されたツールではなく、プロンプト次第でルーチンも自分でコントロールすることで安心感を得られます。
ハイパーフォーカスでも安心
集中して作業しているときでも、AI が代わりにチームとコミュニケーションを取ってくれます。マイクロマネジメントが不要になり、信頼関係を保ちながら開発に集中できます。
主な機能
MCP サーバー
Model Context Protocol (MCP) に対応した HTTP サーバーを /mcp エンドポイントで提供。AI Agents から直接タスク管理が可能です。
利用可能なツール:
start_task- タスクを開始して Slack に通知update_task- 進捗を更新(ブロッキング・休止を自動解消)report_blocked- ブロッキングを報告pause_task- タスクを一時休止resume_task- 休止中のタスクを再開complete_task- タスク完了と PR を報告list_tasks- タスク一覧を取得
OAuth 2.1 + PKCE 認証
セキュアな認証フローで MCP クライアントを保護:
- 動的クライアント登録 (
/api/oauth/register) - Authorization Code + PKCE フロー (
/oauth/authorize) - アクセストークン管理 (
/api/oauth/token) - Well-Known メタデータエンドポイント
Slack 統合
ユーザー認証:
- Slack OpenID Connect でシームレスなログイン
- ワークスペース単位でのボットインストール
リアルタイム通知:
- タスクごとに専用スレッドを作成
- 開始・進捗・ブロッキング・休止・再開・完了をリアルタイムで投稿
- コードや機密情報は送信せず、抽象的なサマリのみ
日次レポート:
/daily-reportコマンドで AI による日次サマリを生成- 実行ユーザーのみに表示される ephemeral message
Stripe サブスクリプション
Terraform による料金プラン管理:
- Infrastructure as Code で料金プランを管理
- dev/prod 環境ごとに独立した設定
- lookup key を使った柔軟な価格管理
- Stripe Provider(lukasaron/stripe)を使用
サブスクリプション API:
- チェックアウト (
POST /api/stripe/checkout): サブスクリプション購入画面へリダイレクト - ビリングポータル (
POST /api/stripe/portal-session): サブスクリプション管理画面へリダイレクト - サブスクリプション取得 (
GET /api/stripe/subscription): 現在のサブスクリプション情報を取得
Webhook 対応:
customer.subscription.created/updated/deleted: サブスクリプション変更の自動同期customer.deleted: 顧客削除時のデータクリーンアップ- 署名検証によるセキュアな通信
料金プラン:
- Basic Plan: 500円/月
- lookup key
basic_monthlyで価格を動的取得 - 自動税計算対応(日本)
ダッシュボード
Web UI でタスクの可視化:
- 進行中・ブロッキング・休止・完了のステータス別表示
- タスクの詳細履歴(更新・ブロッキング・休止の記録)
- チーム全体の作業状況を一覧で確認
開発者体験
- ワンストップオンボーディング(Slack 連携 → チャンネル選択 → MCP 設定)
.mcp.json自動生成- 自己署名証明書対応の開発サーバー
- TypeScript フルサポート
アーキテクチャ
Monorepo 構成
このプロジェクトは pnpm workspace を使用した monorepo 構成です:
ava/
├── apps/
│ └── www/ # Next.js アプリケーション (MCP サーバー、API、ダッシュボード)
├── packages/
│ ├── database/ # Drizzle ORM スキーマと DB ユーティリティ
│ └── integrations/ # 外部サービス連携 (Slack, Stripe など)
└── infra/ # Terraform による Infrastructure as Code
システムアーキテクチャ
┌─────────────────┐
│ AI Agents │
│ (MCP Client) │
└────────┬────────┘
│ HTTPS + OAuth 2.1
▼
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Ava (Next.js 16) │
│ │
│ ┌──────────┐ ┌────────────┐ │
│ │ /mcp │ │ /api/* │ │
│ │ (Hono) │ │ (Hono) │ │
│ └──────────┘ └────────────┘ │
│ │
│ ┌──────────────────────────────┐ │
│ │ Next.js App Router │ │
│ │ (Dashboard, Onboarding) │ │
│ └──────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌──────────────────────────────┐ │
│ │ OpenTelemetry │ │
│ │ (instrumentation.ts) │ │
│ └──────────────────────────────┘ │
└────┬───────────┬───────────┬───────────┬────────┘
│ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│PostgreSQL│ │Slack API │ │Stripe API│ │ Axiom │
│(Drizzle) │ │(Bot,OIDC)│ │(Payments)│ │ (Traces) │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
ルーティング構成:
/mcp- MCP サーバー(Hono、単独ルート)/api/*- API エンドポイント(Hono、catch-all ルート)/api/oauth/*- OAuth 2.1 認可サーバー/api/auth/*- Slack OIDC 認証/api/slack/*- Slack 連携(ボットインストール、コマンド)/api/stripe/*- Stripe サブスクリプション(チェックアウト、ビリングポータル、Webhook)/api/health- ヘルスチェック
- その他 - Next.js App Router(ダッシュボード、オンボーディング)
技術スタック
| カテゴリ | 技術 |
|---|---|
| フレームワーク | Next.js 16 (App Router), React 19 |
| API | Hono 4.10 |
| データベース | PostgreSQL + Drizzle ORM |
| 認証 | Arctic (OAuth 2.1), Slack OpenID Connect |
| MCP | @hono/mcp, @modelcontextprotocol/sdk |
| AI | Vercel AI SDK + OpenAI |
| 決済 | Stripe |
| Infrastructure | Terraform, Stripe Provider (lukasaron) |
| Observability | OpenTelemetry, Axiom |
| UI | Tailwind CSS v4, Radix UI, shadcn/ui |
| 型安全 | TypeScript 5, Zod |
| テスト | Vitest, Playwright |
| 開発ツール | pnpm, Lefthook, ESLint, Prettier |
前提条件
必須
- Node.js 18+ (
corepack enable pnpm推奨) - Docker & Docker Compose (PostgreSQL 用)
- Slack アプリ - 以下の設定で作成:
Slack アプリの設定
方法 1: App Manifest を使用(推奨)
-
Slack API で「Create New App」→「From an app manifest」を選択
-
ワークスペースを選択
-
以下の App Manifest を貼り付け(
<YOUR_BASE_URL>を実際のベース URL に置き換えてください):
{
"display_information": {
"name": "Ava"
},
"features": {
"bot_user": {
"display_name": "Ava",
"always_online": false
},
"slash_commands": [
{
"command": "/daily-report",
"url": "https://<YOUR_BASE_URL>/api/slack/commands",
"description": "本日のタスクサマリを生成",
"usage_hint": "",
"should_escape": false
}
]
},
"oauth_config": {
"redirect_urls": [
"https://<YOUR_BASE_URL>/api/auth/slack/callback",
"https://<YOUR_BASE_URL>/api/slack/install/callback"
],
"scopes": {
"user": ["openid", "profile", "email"],
"bot": [
"chat:write",
"chat:write.public",
"channels:read",
"groups:read",
"commands"
]
}
},
"settings": {
"interactivity": {
"is_enabled": true,
"request_url": "https://<YOUR_BASE_URL>/api/slack/interactions"
},
"org_deploy_enabled": false,
"socket_mode_enabled": false,
"token_rotation_enabled": true
}
}
- App Credentials から
Client ID、Client Secret、Signing Secretを取得
方法 2: 手動設定
-
Slack API で「Create New App」→「From scratch」を選択
-
OAuth & Permissions で Bot Token Scopes を追加:
chat:write- メッセージ投稿chat:write.public- パブリックチャンネルへの投稿channels:read- チャンネル一覧取得groups:read- プライベートチャンネル一覧取得commands- Slash Command 実行
-
OAuth & Permissions で User Token Scopes を追加:
openid- OpenID Connect 認証profile- プロフィール情報取得email- メールアドレス取得
-
OAuth & Permissions で Redirect URLs を追加:
https://<YOUR_BASE_URL>/api/auth/slack/callback https://<YOUR_BASE_URL>/api/slack/install/callback -
Slash Commands で
/daily-reportを作成:- Request URL:
https://<YOUR_BASE_URL>/api/slack/commands - Description:
本日のタスクサマリを生成
- Request URL:
-
App Credentials から
Client ID、Client Secret、Signing Secretを取得
- OpenAI API キー - OpenAI Platform で取得
- Stripe アカウント - Stripe Dashboard でアカウントを作成
- テスト環境で開発する場合は、テストモードの API キーと Webhook シークレットを使用
- Webhook エンドポイント:
https://<YOUR_BASE_URL>/api/stripe/webhook - Webhook イベント:
customer.subscription.created,customer.subscription.updated,customer.subscription.deleted,customer.deleted
環境変数の設定
プロジェクトルートに .env ファイルを作成してください。.env.example を参考にしてください:
cp .env.example .env
その後、以下の環境変数を設定します。
環境変数の説明
| 変数名 | 説明 | 必須 |
|---|---|---|
NEXT_PUBLIC_BASE_URL |
アプリケーションのベース URL。OAuth メタデータや Slack リダイレクト URL の構築に使用 | Yes |
NEXT_PUBLIC_SITE_NAME |
サイト名(デフォルト: "Ava") | No |
DATABASE_URL |
PostgreSQL 接続文字列 | Yes |
SLACK_APP_CLIENT_ID |
Slack アプリの Client ID | Yes |
SLACK_APP_CLIENT_SECRET |
Slack アプリの Client Secret | Yes |
SLACK_SIGNING_SECRET |
Slack アプリの Signing Secret(Slash Command の署名検証に使用) | Yes |
OPENAI_API_KEY |
OpenAI API キー(日次レポート機能に使用) | Yes |
STRIPE_SECRET_KEY |
Stripe API キー(テスト環境: sk_test_、本番環境: sk_live_) |
Yes |
STRIPE_WEBHOOK_SECRET |
Stripe Webhook 署名シークレット(Webhook イベントの検証に使用) | Yes |
AXIOM_API_TOKEN |
Axiom API トークン(OpenTelemetry トレースの送信に使用、本番環境のみ) | No |
AXIOM_DATASET_NAME |
Axiom データセット名(OpenTelemetry トレースの送信先、本番環境のみ) | No |
ローカル開発
# corepack を有効化
$ npm run setup
# 依存関係をインストール
$ pnpm install
# .env としてコピー
$ cp .env.example .env
.env ファイルに環境変数を設定してください(前述の「環境変数の設定」を参照)。
# PostgreSQL コンテナを起動
$ pnpm db:up
# マイグレーションを実行
$ pnpm db:migrate
# 開発サーバーを起動
$ pnpm dev
サーバーが起動したら、https://localhost:3000 にアクセスしてください。
Stripe Webhook のローカルテスト
Stripe CLI を使用してローカル環境で Webhook をテストできます:
# Stripe CLI でローカルに Webhook を転送
$ pnpm dev:stripe
# 別のターミナルで開発サーバーを起動
$ pnpm dev
Stripe CLI が STRIPE_WEBHOOK_SECRET を自動生成するので、.env ファイルに設定してください。
Terraform で料金プランをデプロイ
# Stripe API キーを環境変数に設定
$ export TF_VAR_stripe_api_key=sk_test_xxxxx
# dev 環境の場合
$ cd infra/enviroments/dev
# Terraform を初期化(初回のみ)
$ ../../../infra/tf.sh init
# 変更内容を確認
$ ../../../infra/tf.sh plan
# Stripe にデプロイ
$ ../../../infra/tf.sh apply
# Price ID などの出力を確認
$ ../../../infra/tf.sh output
注意: 本番環境(infra/enviroments/prod)では、本番用の API キー(sk_live_)を使用してください。
Testing
Unit Test
$ pnpm test
$ pnpm test:watch
E2E Test
$ pnpm exec playwright install chrome
$ pnpm build
$ pnpm test:e2e
$ pnpm test:e2e:ui
Database
$ pnpm db:up # PostgreSQL コンテナを起動
$ pnpm db:migrate # マイグレーションを実行
$ pnpm db:studio # Drizzle Studio を起動
$ pnpm db:down # PostgreSQL コンテナを停止
オンボーディング(初回セットアップ)
開発サーバー起動後、以下の手順で Slack 連携と MCP 設定を完了します。
ステップ 1: Slack でログイン
- ブラウザで https://localhost:3000 にアクセス
- 「Login with Slack」をクリック
- Slack の認証画面で許可
ステップ 2: Slack ワークスペースにボットをインストール
- ダッシュボードで「Slack 連携」または
/slack/install/startにアクセス - ボットをインストールするワークスペースを選択
- 必要な権限を確認して「許可する」
ステップ 3: 通知チャンネルの選択
/onboarding/connect-slackにアクセス- タスクの進捗を投稿するチャンネルを選択
- 「保存」をクリック
Note: 後から変更したい場合は
/settings/channelから変更できます。
ステップ 4: MCP クライアントの設定
/onboarding/setup-mcpにアクセス- 表示される設定をコピー
Note: 後から設定を確認したい場合は
/settingsから確認できます。3. プロジェクトルートに.mcp.jsonファイルを作成して貼り付け:
{
"mcpServers": {
"ava": {
"type": "http",
"url": "https://localhost:3000/mcp"
}
}
}
ステップ 5: AI Agents から接続
# 自己署名証明書を許可して AI Agent を起動
NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0 claude
初回接続時、ブラウザで OAuth 2.1 の認可画面が開きます。「許可」をクリックすると、AI Agents から Ava の MCP ツールが使えるようになります。
MCP ツールの詳細
start_task
新しいタスクを開始します。
パラメータ:
issue.provider:"github"または"manual"issue.id: GitHub Issue 番号(オプション)issue.title: タスクのタイトルinitial_summary: 初期状況の説明
動作:
- データベースに新しいタスクセッションを作成
- Slack の通知チャンネルに新規スレッドを作成し、開始メッセージを投稿
- スレッド情報を保存
update_task
タスクの進捗を更新します。
パラメータ:
task_session_id: タスクセッション IDsummary: 進捗の要約raw_context: 詳細なコンテキスト(DB 保存のみ、Slack には送信されない)
動作:
- ステータスを
in_progressに戻す - 未解決のブロッキングや休止を自動的に解消
- Slack スレッドに進捗を投稿
report_blocked
タスクでブロッキングが発生したことを報告します。
パラメータ:
task_session_id: タスクセッション IDreason: ブロッキングの理由raw_context: 詳細なコンテキスト(オプション)
動作:
- ステータスを
blockedに更新 - Slack スレッドにブロッキングを通知
pause_task
タスクを一時休止します。
パラメータ:
task_session_id: タスクセッション IDreason: 休止の理由raw_context: 詳細なコンテキスト(オプション)
動作:
- ステータスを
pausedに更新 - Slack スレッドに休止を通知
resume_task
休止中のタスクを再開します。
パラメータ:
task_session_id: タスクセッション IDsummary: 再開時の状況raw_context: 詳細なコンテキスト(オプション)
動作:
- ステータスを
in_progressに戻す - 休止レポートに
resumed_atを記録 - Slack スレッドに再開を通知
complete_task
タスクを完了します。
パラメータ:
task_session_id: タスクセッション IDsummary: 完了サマリ
動作:
- ステータスを
completedに更新 - 完了情報を upsert
- Slack スレッドに完了を投稿
list_tasks
タスク一覧を取得します。
パラメータ:
status: ステータスでフィルタ(in_progress,blocked,paused,completed)(オプション)limit: 取得件数の上限(オプション)
戻り値:
- 認証ユーザーのタスク一覧(更新日時降順)
日次レポート機能
Slack で /daily-report コマンドを実行すると、AI が本日のタスクを要約します。
対象タスク
- 本日
completedになったタスク - 本日更新された
in_progressまたはblockedのタスク
動作
- 対象タスクをデータベースから取得
- OpenAI API を使用してタスクを要約
- 実行したユーザーのみに表示される ephemeral message で返信
必要条件
OPENAI_API_KEY環境変数の設定- Slack ボットのインストール
セキュリティとプライバシー
データベースに保存されるもの
- ユーザー情報(Slack ID、メールアドレス)
- ワークスペース情報と Bot トークン
- タスクセッション、更新履歴、ブロッキング報告、休止報告
- OAuth クライアント情報、認可コード、アクセストークン
Slack に送信されるもの
- タスクの抽象的なサマリ(開始・進捗・ブロッキング・休止・完了)
- ステータスの変更通知
Slack に送信されないもの
- コードの全文やスニペット
- 秘密鍵、トークン、環境変数
- 生のエラーログやスタックトレース
- リポジトリの機密情報
raw_context パラメータに指定されたデータはデータベースにのみ保存され、Slack には送信されません。
トラブルシューティング
AI Agents から接続できない
症状: MCP クライアントから Ava に接続できない
解決方法:
- 自己署名証明書を許可して起動:
NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0 claude .mcp.jsonの URL が正しいか確認- 開発サーバーが起動しているか確認(
pnpm dev)
Slack 通知が届かない
症状: タスクを開始/更新しても Slack に通知が来ない
解決方法:
/settings/channelで通知チャンネルの設定を確認・変更- Slack ボットがワークスペースにインストールされているか
/settingsで確認 - ボットが通知チャンネルに参加しているか確認(自動参加のはず)
データベース接続エラー
症状: ECONNREFUSED や database "ava" does not exist エラー
解決方法:
# コンテナの状態を確認
docker compose ps
# コンテナを再起動
pnpm db:down
pnpm db:up
# マイグレーションを再実行
pnpm db:migrate
/daily-report が動かない
症状: Slack で /daily-report を実行してもエラーが返る
解決方法:
OPENAI_API_KEYが.envに設定されているか確認- Slack アプリの Slash Commands 設定を確認
- Request URL が正しいか確認:
<BASE_URL>/api/slack/commands
コントリビューション
コントリビューションを歓迎します!
- このリポジトリをフォーク
- フィーチャーブランチを作成 (
git checkout -b feature/amazing-feature) - 変更をコミット (
git commit -m 'Add some amazing feature') - ブランチにプッシュ (
git push origin feature/amazing-feature) - Pull Request を作成
詳細は CONTRIBUTING.md を参照してください。
ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスの下で公開されています。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。
謝辞
- Model Context Protocol - AI とツールをつなぐ標準プロトコル
- Hono - 軽量で高速な Web フレームワーク
- Next.js - React フレームワーク
- Drizzle ORM - TypeScript ORM
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.