クイックスタート

このガイドでは、OpenPRのセットアップと最初のワークスペース、プロジェクト、イシューの作成を案内します。すでにインストールを完了していることを前提としています。

ステップ1: OpenPRを起動

まだ起動していない場合は、サービスを起動：

cd openpr
docker-compose up -d

すべてのサービスが正常になるまで待機：

docker-compose ps

ステップ2: 管理者アカウントを登録

ブラウザでhttp://localhost:3000を開きます。**Register（登録）**をクリックしてアカウントを作成してください。

最初のユーザーが管理者

最初に登録したユーザーが自動的にadminロールを取得します。このユーザーはすべてのワークスペース、プロジェクト、システム設定を管理できます。

ステップ3: ワークスペースを作成

ログイン後、最初のワークスペースを作成：

1. ダッシュボードで**Create Workspace（ワークスペースを作成）**をクリック。
2. 名前（例："My Team"）とスラッグ（例："my-team"）を入力。
3. **Create（作成）**をクリック。

ワークスペースはすべてのプロジェクトとメンバーの最上位コンテナです。

ステップ4: プロジェクトを作成

ワークスペース内で：

1. **New Project（新規プロジェクト）**をクリック。
2. 名前（例："Backend API"）とプロジェクトキー（例："API"）を入力。キーはイシュー識別子のプレフィックスとして使用されます（例：API-1、API-2）。
3. **Create（作成）**をクリック。

ステップ5: イシューを作成

プロジェクトに移動してイシューを作成：

1. **New Issue（新規イシュー）**をクリック。
2. タイトルと説明を入力。
3. 状態を設定（backlog、todo、in_progress、またはdone）。
4. オプションで優先度（low、medium、high、urgent）、担当者、ラベルを設定。
5. **Create（作成）**をクリック。

イシューはAPIやMCPサーバーでも作成できます：

# Create an issue via REST API
curl -X POST http://localhost:8080/api/projects/<project_id>/issues \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <your_token>" \
  -d '{
    "title": "Set up CI pipeline",
    "state": "todo",
    "priority": "high"
  }'

ステップ6: カンバンボードをセットアップ

プロジェクトの**Board（ボード）**ビューに移動します。イシューは状態ごとにカラムに整理されます：

カラム	状態	説明
Backlog	backlog	アイデアと将来の作業
To Do	todo	現在のサイクルで計画済み
In Progress	in_progress	積極的に作業中
Done	done	完了した作業

イシューをカラム間でドラッグ＆ドロップして状態を更新してください。

ステップ7: チームメンバーを招待

Workspace Settings（ワークスペース設定） > **Members（メンバー）**へ：

1. **Invite Member（メンバーを招待）**をクリック。
2. メールアドレスを入力。
3. ロールを選択：Owner（オーナー）、Admin（管理者）、またはMember（メンバー）。

ロール	権限
Owner	フルアクセス、ワークスペースを削除可能
Admin	プロジェクト、メンバー、設定を管理
Member	イシュー、コメントを作成・管理

ステップ8: AIアシスタントを接続（オプション）

AIアシスタントがプロジェクトを管理できるようにMCPサーバーをセットアップ：

1. Workspace Settings（ワークスペース設定） > **Bot Tokens（ボットトークン）**へ。
2. 新しいボットトークンを作成。opr_プレフィックスが付きます。
3. ボットトークンでAIアシスタントを設定。

Claude Desktopの設定例：

{
  "mcpServers": {
    "openpr": {
      "command": "/path/to/mcp-server",
      "args": ["--transport", "stdio"],
      "env": {
        "OPENPR_API_URL": "http://localhost:3000",
        "OPENPR_BOT_TOKEN": "opr_your_token_here",
        "OPENPR_WORKSPACE_ID": "your-workspace-uuid"
      }
    }
  }
}

AIアシスタントは34のMCPツールを通じてプロジェクトのリスト表示、イシューの作成、スプリントの管理などができるようになります。

次のステップ

• ワークスペース管理 -- ワークスペース構成とメンバーロールについて学ぶ
• イシューとワークフロー -- イシュー追跡と状態管理の詳細
• スプリント計画 -- スプリントサイクルの設定
• ガバナンスセンター -- 提案、投票、信頼スコアを有効化
• APIリファレンス -- 外部ツールとの統合
• MCPサーバー -- AIアシスタント向けMCPツール完全リファレンス