セットアップガイド

窓エディション・まるごとエディション共通の導入手順です。共通セットアップのあと、使うエディションに応じた追加準備を行います。

1前提と準備するもの

項目	内容
TALON環境	Ver.5.1以上(起動時JavaScriptなど一部の機能はVer.6.2.19以降)。バージョンは機能設定画面右上の「About TALON」にマウスカーソルを合わせると確認できます。窓エディションは開発環境・本番環境のどちらにも導入できます(本番での利用はご利用にあたってを参照)。まるごとエディションは本番と分離された開発環境(TALON+DB)で使います(必須)
TALON構築支援サイトのアカウント	利用するためにはTALON構築支援サイトのお客様・パートナー様権限が必要になります。MCPサーバとの接続ができない場合は契約をご確認ください
TALON標準ファンクション	セットアップ済みであること(TALONの環境構築手順マニュアル「注意事項」を参照)
リポジトリ移送機能	［オプション］リポジトリ移送機能がセットアップ済みであること(パッケージの取込に使用します)
データベース	Oracle / PostgreSQL / MySQL / SQL Server のいずれか(TALONが使用しているもの)
AIコーディングエージェント	Claude(Claude Code)または ChatGPT(Codex)。ライセンス・利用契約は利用者側で準備します。その他のMCP対応エージェントでも動作し得ますが、サポート対象外です
TALONナレッジMCPサーバ	両エディションで接続必須。窓エディションでは仕様の裏取りに、まるごとエディションでは手順書・マニュアル・リポジトリ構造の参照、実例の参照、機械検証に使用します
UIテスト環境	窓エディション: Chromium系ブラウザ(Chrome / Edge)があれば十分です。UIテスト時はリモートデバッグ起動したブラウザをAIが自動操作します(3章参照)。まるごとエディション: Node.js 22以上 + Playwright が必須です(三層検証で使用。導入作業はAIに依頼できます)
AI実行環境	AIエージェントを動かすPC。TALONサーバー上である必要はありませんが、TALONへHTTPまたはHTTPSでアクセスできることが必要です
配布パッケージ	TALON AI Developerの配布パッケージ(ZIP)。TALONダウンロードページから入手します

配布パッケージの内容は次のとおりです。

フォルダ	内容
`0_DATABASESCRIPT/`	DBファンクションの追加スクリプト(DB種別ごとに1ファイル)
`1_REPOSITORY/`	AI開発用API機能のリポジトリデータ(CSV)
`2_MARKDOWN/window/instructions/`	窓エディション用に、AIに読ませる仕様書一式(開発用仕様書・テスト仕様書・フォルダ構成)
`2_MARKDOWN/full/instructions/`	まるごとエディション用に、AIに読ませる仕様書一式(同上。開発用仕様書がエディション別)
`README.txt` / `CHANGELOG.txt`	パッケージの説明と変更履歴

2共通セットアップ

配布パッケージを入手します — TALONダウンロードページからTALON AI DeveloperのZIPをダウンロードし、任意の場所に解凍します
機能を移送します(リポジトリ取込) — パッケージの1_REPOSITORY/配下のTLN_AI_DEVフォルダを、リポジトリ移送フォルダへ配置します。リポジトリ移送フォルダは、システムプロパティFILE_IO_PATHで定義されたフォルダ配下のREPOSITORYフォルダです(初期値: C:\talon\if\REPOSITORY。「TALON標準機能」>「システム設定情報メンテナンス」で確認できます)。配置後、TALONメニューから「TALONリポジトリ移送データ取込」画面を開き、リポジトリ識別名にTLN_AI_DEVを入力して「検索」し、表示された明細すべての対象欄にチェックを付けて「リポジトリ取込」を実行します。本処理はシステム管理グループ(system)のユーザーで実行してください
TALONリポジトリ移送データ取込画面
機能をセットアップします — 移送した機能をご利用中のDB上で動作させるため、機能呼出画面から「TALON_AI_DEVELOPER_機能セットアップ・初期化」を起動し、「セットアップ実行」ボタンを押します。本セットアップは再実行可能で、バージョンアップ等でリポジトリ移送機能を用いて再度機能を移送した場合は、その都度実行します
TALON_AI_DEVELOPER_機能セットアップ・初期化画面
※TALON Ver.6.1.5以前では、セットアップ実行後にログファイルへエラーが出力される場合がありますが、画面上にエラーメッセージが表示されていなければ動作上の問題はありません
DBファンクションを作成します — パッケージの0_DATABASESCRIPT/にある、ご利用のDB用のスクリプト(例: 追加スクリプト_PostgreSQL.sql)を、DB管理ツールから実行します。本システムが使用するファンクションがデータベースに作成されます
開発用ルートフォルダを作ります — AI実行環境(PC)上に、AIが作業するプロジェクトフォルダを作成します(例: C:\dev)。その直下に、使うエディションの仕様書一式(窓エディションは2_MARKDOWN/window/instructions/、まるごとエディションは2_MARKDOWN/full/instructions/)をinstructions/という名前で配置します。置くのはどちらか一方だけです(2つの開発用仕様書を同じinstructions/に並べると許可ルールが矛盾します。両エディションを併用する場合は開発用ルートフォルダを分けてください)。AIはこの仕様書を実行ルールとして読み込みます
TALONナレッジMCPサーバを接続します — お使いのAIエージェントに、TALONナレッジMCPサーバ(TALON Knowledge)を接続します。TALONのマニュアル・設定リファレンス・実例をAIが自分で検索できるようになります。Anthropic(Claude)とOpenAI(ChatGPT)では公開コネクタとして提供しており、ウェブのチャット画面の設定からコネクタを検索して「TALON Knowledge」を追加します。ウェブで追加したコネクタは、ターミナルのAIコーディングエージェントからもそのまま利用できます(Claude: claude.aiで追加したコネクタをClaude Codeから利用可能 / ChatGPT: ChatGPTで接続したコネクタをCodexから利用可能)。MCPサーバへの接続は両エディションで必須です。接続すると、TALON構築支援サイトのログイン認証を求められますのでログインします(TALONの保守契約をしている、もしくはパートナー契約を結んでいる企業様のみが利用できます)
Claude のMCP接続画面イメージ（設定→コネクタ→追加で当画面が開く）

ChatGPTのMCP接続画面イメージ（設定→プラグイン→プラグインを探すで当画面が開く）
AIに仕様書を読ませて開始します — AIエージェントを開発用ルートフォルダで起動し、「instructions/の開発用仕様書を読んで作業を始めてください」と伝えます。初回はAIが_local/env.json(接続先情報ファイル)の雛形を作成し、TALONのURL・ログイン情報の記入を求めてきます

バージョン管理の利用を強く推奨します — 開発用ルートフォルダは、Git(GitHub等)によるバージョン管理下に置くことを強く推奨します(必須ではありませんが、あるのと無いのとでは安全性が大きく違います)。AIの成果物(src/・tests/)が差分としてレビューできるようになり、変更履歴が残り、問題があればいつでも巻き戻せます。複数人で開発するプロジェクトでは、個人のフォルダではなくチームで共有するプライベートリポジトリ(Private GitHubリポジトリ等)で管理してください。なお、接続情報の_local/、証跡のevidence/、一時ファイルのwork/はコミット対象外とします(AIが.gitignoreの設定を提案します)。

接続先情報はチャットに書かない — TALONのURL・パスワードなどの接続先情報は、チャットではなく_local/env.jsonに記入して受け渡す運用です。_local/フォルダはGit管理の対象外とし、AIも資格情報をチャットや成果物に書き出しません。

補足: その他のMCP対応エージェントからの接続(サポート対象外) — 対応AIエージェントはClaudeとChatGPTの2つですが、TALONナレッジMCPサーバはMCPの標準仕様(Streamable HTTP + OAuth 2.0 + 動的クライアント登録)で公開されているため、MCPに対応したAIエージェントであれば接続できる場合があります(動作保証・サポートの対象外です)。一般的な流れは次のとおりです。

エージェントのMCP設定に、エンドポイントhttps://mcp.talon.jp/mcpをHTTPトランスポートで登録する
エージェントの認証フローを実行するとブラウザが開くので、TALON構築支援サイトのアカウントでログインする
ツール一覧にsearch_manual等が表示されれば接続完了

例: Gemini CLI の場合

gemini mcp add --transport http --scope user talon-knowledge https://mcp.talon.jp/mcp
gemini    # 起動後、作業フォルダを信頼し、/mcp auth talon-knowledge を実行
          # ブラウザが開くのでTALON構築支援サイトのアカウントでログインし、/mcp list でツール表示を確認

※Google Workspaceアカウントでご利用の場合は、Gemini CLI本体の認証にGOOGLE_CLOUD_PROJECT環境変数(GCPプロジェクトID)の設定が別途必要です。

3窓エディションで使い始める

共通セットアップが済めば、窓エディションはそのまま使い始められます。追加の環境準備はありません。

本番環境で使う場合 — AIの書込み先はスクリプト領域(窓)に構造上限定されますが、生成されたコードの正しさが保証されるわけではありません。本番運用中のシステムに適用する場合はコードレビューとテストを必須とし、変更管理・リリース判断はお客様の承認体制のもとで行ってください(ご利用にあたってを参照)
単体テスト・UIテストを使う場合 — テストはAIへの依頼時に「実施する」と伝えた場合のみ実行されます。UIテスト(ブラウザでの動作確認)は、リモートデバッグ起動したChrome / Edge(CDP)をAIが自動操作する方式で、追加のツール導入は不要です。ブラウザの起動はAIに任せられますが、利用者が事前に起動しておく場合は既定プロファイルを使わず、次のように専用プロファイルで起動します(Edgeはmsedge.exeで同様):
```
chrome.exe --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir="C:\dev\_local\chrome-debug"
```
デバッグ起動中のブラウザは同一端末の他プロセスから操作できる状態になるため、テスト終了後は必ず終了してください

使い方はユーザーマニュアル(窓エディション)へ進んでください。

4まるごとエディションの追加準備

まるごとエディションは、AIが機能設定をリポジトリテーブルへ直接書き込みます。必ず本番と分離された開発環境で使います。共通セットアップに加えて以下を準備してください。

本番と分離された開発環境を用意します — 壊れても困らないTALON環境+データベースを用意します。本番環境・本番DBに接続しての利用はできません(AIは本番環境へ直接書き込みません。本番への反映は人がリポジトリ移送で行います)
DB接続ユーザーを用意します — AIがリポジトリ・業務テーブルへ読み書きするためのDB接続ユーザーを用意します(TALONアプリケーションの接続ユーザーと同等でよい)
env.jsonに本番と分離された開発環境であることを記入します — まるごとエディションでは_local/env.jsonのenvKind欄にverification(本番と分離された開発環境であることの宣言)の記入が必須です。記入がない場合、AIは作業を開始しません

Node.js + Playwright は必須です — まるごとエディションの三層検証(ブラウザ実機検証)は、実機実証済みのPlaywrightハーネスで行うため、Node.js 22以上と Playwright が必須です(導入作業はAIに依頼できます)。窓エディションのようなデバッグ起動ブラウザのみでの代替はできません。

使い方はユーザーマニュアル(まるごとエディション)へ進んでください。

5動作確認

TALONへの疎通を確認します — AIに「TALONへの疎通を確認してください」と依頼します。AIが_local/env.jsonの接続先へログインし、応答が返ることを確認して結果を報告します
AIに簡単な調査を依頼します — 窓エディションの動作確認として、既存の機能IDを1つ伝えて「この機能に設定されているJavaScriptの一覧を見せてください」と依頼します。AIがログイン・検索を行い、一覧を返せばセットアップ完了です
(まるごとエディション)構築の練習をします — 開発環境で「単純な一覧保守機能を1本作ってください」と依頼し、構築から三層検証までが通ることを確認します