blueprint-mcp実践ガイド：コードベースを可視化するダイアグラム自動生成ツールの活用法
お疲れ様です！IT業界で働くアライグマです！
「新しいプロジェクトに参画したけど、コードベースの全体像がまったく掴めない…」
「ドキュメントが古くて、実際のアーキテクチャと乖離している…」
「チームメンバーにシステム構成を説明したいけど、図を作る時間がない…」
こんな悩みを抱えているエンジニアやPjMの方は多いのではないでしょうか。
私自身、過去に参画したプロジェクトで、数十万行規模のコードベースを前に途方に暮れた経験があります。
READMEは3年前から更新されておらず、アーキテクチャ図は存在しない。
結局、コードを1ファイルずつ読み解きながら、自分でホワイトボードに構成図を描くしかありませんでした。
そんな課題を解決してくれるのが、今回紹介するblueprint-mcpです。
このツールは、コードベースを解析してシステムアーキテクチャのダイアグラムを自動生成してくれるMCPサーバーです。
GitHub Trendingでも注目を集めており、ArcadeAIが開発を進めています。
この記事では、blueprint-mcpの導入から実践的な活用法まで、PjMとしての経験を交えながら解説していきます。
blueprint-mcpとは何か：コードベース可視化の新アプローチ
blueprint-mcpは、Model Context Protocol（MCP）を活用したダイアグラム生成ツールです。
コードベースを解析し、システムアーキテクチャやモジュール間の依存関係を視覚的に表現してくれます。
MCPとblueprint-mcpの関係
MCPは、LLM（大規模言語モデル）と外部ツールを連携させるためのプロトコルです。
Claude DesktopやCursorなどのAIツールから、MCPサーバーを通じて様々な機能を呼び出せます。
blueprint-mcpは、このMCPの仕組みを使って、以下の機能を提供します。
- コードベース解析：ディレクトリ構造やファイル間の依存関係を自動で読み取る
- ダイアグラム生成：Mermaid形式やPlantUML形式でアーキテクチャ図を出力
- リアルタイム更新：コードの変更に応じて図を再生成できる
MCPの基本的な仕組みについては、AIの共通言語「MCP」とは何か？ツール連携の未来とPjMが知るべきリスクで詳しく解説しています。
従来のドキュメント管理との違い
従来のアーキテクチャドキュメントは、手動で作成・更新する必要がありました。
そのため、コードの変更に追従できず、ドキュメントと実装が乖離するという問題が頻発していました。
blueprint-mcpを使えば、コードベースから直接ダイアグラムを生成できるため、常に最新の状態を反映した図を得られます。
私がPjMとして関わったプロジェクトでも、この「ドキュメントの陳腐化」は大きな課題でした。
新メンバーが古いドキュメントを信じて実装を進め、後から大幅な手戻りが発生したこともあります。
blueprint-mcpのようなツールを導入することで、こうしたリスクを軽減できます。
アーキテクチャ設計の体系的な知識を身につけたい方にはソフトウェアアーキテクチャの基礎が体系的にまとめられていておすすめです。
blueprint-mcpの導入手順と環境構築
ここからは、実際にblueprint-mcpを導入する手順を説明します。
前提として、Node.js（v18以上）とnpmがインストールされている環境を想定しています。
インストールと基本設定
まず、blueprint-mcpをインストールします。
GitHubリポジトリからクローンするか、npmでインストールできます。
# GitHubからクローン
git clone https://github.com/ArcadeAI/blueprint-mcp.git
cd blueprint-mcp
# 依存関係のインストール
npm install
# MCPサーバーとして起動
npm run startClaude Desktopと連携する場合は、設定ファイルに以下を追加します。
{
"mcpServers": {
"blueprint": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/blueprint-mcp/dist/index.js"],
"env": {}
}
}
}対応しているプログラミング言語
blueprint-mcpは、複数のプログラミング言語に対応しています。
- JavaScript / TypeScript：import/export文を解析して依存関係を抽出
- Python：import文やモジュール構造を解析
- Go：パッケージ構造と依存関係を可視化
- Java：クラス間の継承・実装関係を図示
言語ごとに解析精度は異なりますが、主要なWebアプリケーションやバックエンドシステムであれば十分に活用できます。
MCPサーバーの開発や連携について詳しく知りたい方は、MCPサーバー開発実践ガイド：Claude連携で業務効率を3倍にする実装術も参考にしてください。
トラブルシューティング
導入時によく発生する問題と対処法をまとめます。
- 「MCPサーバーに接続できない」：設定ファイルのパスが正しいか確認。絶対パスで指定することを推奨
- 「ダイアグラムが生成されない」：対象ディレクトリに解析可能なファイルが存在するか確認
- 「依存関係が正しく表示されない」：動的インポートやランタイム依存は解析対象外の場合がある
私が初めて導入した際も、パスの指定ミスで30分ほど悩みました。
エラーメッセージをよく読み、設定を一つずつ確認することが大切です。
AI駆動開発の全体像を把握するならAI駆動開発完全入門 ソフトウェア開発を自動化するLLMツールの操り方が実践的な内容でおすすめです。
実践的な活用シーン：オンボーディングと設計レビュー
blueprint-mcpは、様々な場面で活用できます。
ここでは、特に効果が高い2つのシーンを紹介します。
新メンバーのオンボーディング効率化
新しいプロジェクトに参画したエンジニアにとって、コードベースの理解は最初の大きなハードルです。
blueprint-mcpを使えば、システム全体の構成を視覚的に把握できるため、理解にかかる時間を大幅に短縮できます。
特に効果が高いのは、マイクロサービス構成のシステムです。
サービス間の依存関係が複雑な場合、全体像を把握するだけで数日かかることもあります。
blueprint-mcpで生成したダイアグラムを見せながら説明すれば、初日から全体像を共有できます。
設計レビューでの活用
設計レビューの場でも、blueprint-mcpは威力を発揮します。
コードから自動生成されたダイアグラムを使えば、「実装と設計の乖離」を客観的に確認できます。
私が経験したケースでは、設計書では「疎結合」とされていたモジュール間に、実際には多数の直接依存が存在していました。
blueprint-mcpで生成した図を見せることで、チーム全員が問題を認識し、リファクタリングの優先度を上げる判断ができました。
以下のグラフは、コードベース理解にかかる時間を手法別に比較したものです。
手動でコードを読み解く場合を100%とすると、ドキュメント参照で約60%、blueprint-mcp活用で約25%まで短縮できます。
これは私がPjMとして複数のプロジェクトで観察した傾向を数値化したものです。
AIエージェントを活用した開発手法については、AIエージェント開発の実践ガイド：自律型タスク処理で業務効率を3倍にする設計手法で詳しく解説しています。
コードの品質を高めるリファクタリング手法を学ぶならリファクタリング(第2版)が定番の一冊です。
blueprint-mcpの応用テクニックとカスタマイズ
基本的な使い方を押さえたら、より高度な活用法にも挑戦してみましょう。
出力形式のカスタマイズ
blueprint-mcpは、複数の出力形式に対応しています。
- Mermaid：GitHubやNotionで直接レンダリング可能
- PlantUML：詳細なUML図を生成したい場合に最適
- DOT（Graphviz）：大規模なグラフを扱う場合に有効
用途に応じて出力形式を選択することで、チームのワークフローに合わせた運用が可能です。
解析対象のフィルタリング
大規模なコードベースでは、すべてのファイルを解析すると図が複雑になりすぎることがあります。
そのような場合は、解析対象をフィルタリングすることで、見やすい図を生成できます。
# 特定のディレクトリのみを解析
blueprint analyze --include "src/core/**" --exclude "src/tests/**"
# 特定の深さまでの依存関係のみを表示
blueprint analyze --depth 2私がPjMとして心がけているのは、「誰に見せる図か」を意識することです。
経営層への報告であれば高レベルな概要図、開発チームへの共有であれば詳細な依存関係図と、目的に応じて出力を調整します。
マルチエージェントシステムの構築に興味がある方は、マルチエージェントシステム構築術：LangChainで実現する自律協調型AI開発も参考になります。
CI/CDパイプラインへの組み込み
blueprint-mcpをCI/CDパイプラインに組み込むことで、コード変更のたびにダイアグラムを自動更新できます。
# GitHub Actionsの例
name: Update Architecture Diagram
on:
push:
branches: [main]
jobs:
update-diagram:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Generate diagram
run: |
npx blueprint-mcp analyze --output docs/architecture.md
- name: Commit changes
run: |
git add docs/architecture.md
git commit -m "Update architecture diagram" || exit 0
git pushこれにより、ドキュメントの陳腐化を防ぎ、常に最新のアーキテクチャ図を維持できます。
プロフェッショナルなエンジニアとしての心構えを学ぶなら達人プログラマーが長く読み継がれている名著です。
まとめ
blueprint-mcpは、コードベースの可視化を自動化し、エンジニアやPjMの生産性を向上させる強力なツールです。
この記事で紹介した内容を振り返ります。
- blueprint-mcpの概要：MCPを活用したダイアグラム自動生成ツール
- 導入手順：GitHubからクローンし、Claude Desktopと連携設定
- 活用シーン：オンボーディング効率化、設計レビュー、ドキュメント自動更新
- 応用テクニック：出力形式のカスタマイズ、フィルタリング、CI/CD連携
まずは小規模なプロジェクトで試してみて、チームのワークフローに合うかどうかを検証することをおすすめします。
コードベースの理解にかかる時間を短縮できれば、本来の開発作業により多くの時間を割けるようになります。
ぜひblueprint-mcpを活用して、効率的な開発体制を構築してみてください。
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