GitHub CopilotをMITMプロキシの背後に置いて学んだこと

筆者は開発者であり、AIを活用したアプリケーションの内部動作に興味を持ち、毎月のクレジットをすぐに使い切ってしまったことから、GitHub Copilotを調査対象に選んだ。多くのこうしたアプリはElectron上に構築されていることに注目し、人気のオープンソースMITMツールであるmitmproxyを使用して、VS CodeからのHTTP/HTTPSトラフィックを傍受した。VS Codeをプロキシ経由に設定した後、Copilotが入力前でも複数のカテゴリのリクエストを行っていることを観察した：認証とセッション、設定とポリシー、MCPレジストリ、リポジトリとセッション、モデルディスカバリ、最近のリポジトリである。プロンプトに応答する前に、Copilotは/modelsや/agents/swe/modelsなどのエンドポイントを介して利用可能なモデルを確認する。オートモードでは、/models/session/intentへのリクエストがユーザープロンプトの意図（コード生成、デバッグ、推論、ツール使用）を分類し、適切なモデルを選択する。筆者は.envファイルからのシークレットが漏洩するかどうかをテストした：.envに偽のシークレットを追加し、無関係なpyproject.tomlファイルに入力した。傍受されたインライン提案リクエストには、最近編集したファイルがコンテキストとして含まれるため、プロンプトにシークレットが含まれていた。これは、シークレットファイルに対してCopilotを無効にしても、最近の編集がある場合は漏洩を防げないことを示している。