MCP を介した Crashlytics の AI アシスタント

Firebase Crashlytics MCP ツールとプロンプトを使用すると、Gemini CLI、Claude Code、Cursor などの MCP 対応の AI 搭載開発ツールを使用して Crashlytics データとやり取りできます。これらの Crashlytics MCP ツールとプロンプトは、AI ツールに重要なコンテキストを提供し、問題の管理、優先順位付け、デバッグ、修正に役立ちます。

Firebase MCP サーバーを設定すると、Crashlytics の MCP 機能を使用できます。

問題の優先順位を設定して修正するためのガイド付きワークフロー

自由形式の会話型デバッグ

info MCP とはModel Context Protocol（MCP）は、AI ツールが外部のツールやデータソースにアクセスするための標準化された方法です。

始める前に: Firebase MCP サーバーを設定する

このセクションでは、Crashlytics 固有の MCP コマンド、プロンプト、ツール（これらはすべてこのページの後半で説明します）を使用できるように、Firebase MCP サーバーの基本的な設定について説明します。

前提条件

環境が次の要件を満たしていることを確認します。

• Node.js と npm が動作していること。Node.js をインストールすると、npm コマンドツールが自動的にインストールされます。

• AI を活用した開発ツールが MCP 統合をサポートしています。

Unity プロジェクトを使用している場合は、Crashlytics MCP ツールとプロンプトの読み込みに関するよくある質問をご覧ください。

Firebase MCP サーバーを使用するように AI ツールを構成する

gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/firebase/

{
  "mcpServers": {
    "firebase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
    }
  }
}

gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/firebase/

{
  "mcpServers": {
    "firebase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "firebase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
    }
  }
}

claude mcp add firebase npx -- -y firebase-tools@latest mcp

claude mcp list

firebase: npx -y firebase-tools@latest mcp - ✓ Connected

{
  "mcpServers": {
    "firebase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "firebase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"],
      "disabled": false
    }
  }
}

"mcpServers": {
  "firebase": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
  }
}

"servers": {
  "firebase": {
    "type": "stdio",
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
  }
}

"mcp": {
  "servers": {
    "firebase": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
    }
  }
}

"mcpServers": {
  "firebase": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
  }
}

上記の各 AI ツールの基本構成に加えて、オプション パラメータを指定できます。

（推奨）crashlytics:connect の問題の優先順位付けと修正を行うガイド付きワークフロー

Crashlytics は、アプリの Crashlytics の問題を優先順位付けして修正するのに役立つ、会話型で柔軟なガイド付きワークフローを提供します。たとえば、AI ツールで問題を取得し、問題を説明し、考えられる修正を特定し、コードの変更を行うこともできます。

このガイド付きワークフローは、crashlytics:connect MCP コマンドで使用できます。

コマンドにアクセスして使用する

1. まだ行っていない場合は、Firebase MCP サーバーを設定してから、AI ツールを起動します。

2. crashlytics:connect MCP コマンドを実行します。

   ほとんどの AI ツールでは、このワークフローに簡単にアクセスする方法が用意されています。たとえば、Gemini CLI を使用している場合は、スラッシュ コマンド /crashlytics:connect を実行します。

3. AI ツールを使用して、Crashlytics の問題の優先順位を設定し、修正します。例:

   • 優先度の高い問題のリストを表示します。
   • ID または URL を指定して、特定の問題をデバッグします。
   • クラッシュに関する詳細情報をリクエストします。
   • 提案された根本原因の理由をエージェントに尋ねます。

自由形式の会話型デバッグ

crashlytics:connect を使用してデバッグを最適化することをおすすめしますが、Crashlytics MCP ツールにアクセスできる AI ツールとの自由形式の会話を使用して問題をデバッグすることもできます。これは、MCP プロンプト（スラッシュ コマンドやカスタム コマンドとも呼ばれます）をまだサポートしていない AI ツールで特に重要です。

Firebase MCP サーバーを設定したら、次の例を試してください。

問題とクラッシュのコンテキストを取得する

AI ツールが Crashlytics MCP ツールにアクセスできる場合、ユーザー数やイベント数、スタック トレース、メタデータ、アプリのバージョン情報などの重要な Crashlytics 問題データを取得できます。

以下はプロンプトの例です。

• A customer reported an issue during login when using our latest release. What Crashlytics issues do I have that could be related to this login trouble?

  • この質問に答えるために、AI ツールはコードを読み取ってログインが発生する場所を把握し、さまざまな Crashlytics MCP ツールを使用して問題データを取得します。AI ツールは、ログインフローに関連する問題が最新バージョンに存在するかどうかを判断しようとします。

• The previous on-call engineer was investigating issue abc123 but wasn't able to resolve it. She said she left some notes -- let's pick up where she left off.

  • この質問に回答するために、AI ツールはさまざまな Crashlytics MCP ツールを使用して、問題のコンテキストと問題に投稿されたメモを取得します。また、問題の調査を再開するために、クラッシュの例を取得することもあります。

デバッグ調査を文書化する

問題のデバッグを行う際は、自分自身やチームのために記録を保持すると役立つことがよくあります。Crashlytics は Firebase コンソールでこの機能を提供します。また、Crashlytics MCP ツールを搭載した AI ツールも役立ちます。たとえば、調査の要約、有用なメタデータ（Jira や GitHub の問題へのリンクなど）を含むメモの追加、問題の修正後のクローズなどです。

以下はプロンプトの例です。

• Add a note to issue abc123 summarizing this investigation and the proposed fix.
• We weren't able to get to the bottom of this issue today, summarize what we learned and attach it to issue abc123 to pick back up later.
• Close issue abc123 and leave a note including the link to the PR that fixed the issue.

Crashlytics MCP ツールのリファレンス

次の表に、Firebase MCP サーバーから使用できる Crashlytics MCP ツールを示します。

Firebase MCP サーバーを設定すると、AI ツールでこれらの MCP ツールを使用して、問題の把握、デバッグ、管理を行うことができます。これらの MCP ツールは、crashlytics:connect ガイド付きワークフローと AI ツールとの自由形式の会話の両方で使用されます。

ほとんどのユースケースでは、これらの MCP ツールは LLM 専用であり、人間のデベロッパーが直接使用するものではありません。LLM は、AI ツールとのやり取りに基づいて、これらの MCP ツールを使用するタイミングを決定します。

Crashlytics の問題を管理する

次の表に、Crashlytics の問題を管理するために使用できるツールを示します。

Crashlytics データを取得する

次の表に、アプリに関する Crashlytics 関連情報を取得するために使用できるツールを示します。

その他の情報

データの使用方法

データ ガバナンスは、使用する AI 搭載の開発ツールによって決定され、その AI ツールで定義された条件が適用されます。

料金

Firebase では、Crashlytics MCP ツールとプロンプトの使用や、一般公開 API からの Crashlytics データの取得に対して料金は発生しません。

費用は、使用する AI 搭載の開発ツールによって決まります。AI ツールで使用される Crashlytics データの量によって決まる場合もあります。Firebase には、コンテキストに読み込まれるデータ量を明示的に制御する方法はありませんが、モデルの適切なデフォルト ガイダンスが用意されています。

トラブルシューティングとよくある質問