MCPでLLMに行動させる - Terraformを例とした tfmcp の紹介 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに こんにちは！今回は、私が最近開発した tfmcp というツールを紹介します。これは Terraform を LLM（大規模言語モデル）から操作できるようにするツールで、Model Context Protocol (MCP) を活用しています。 github.com このブログが良ければ読者になったり、GitHub リポジトリにStarをいただけると開発の励みになります。nwiizoをフォロワーしてくれるのもありがたいです。より良いツール開発のためのフィードバックもお待ちしています！ MCP とは何か？ 記事を始める前に、まず MCP (Model Context Protocol) について簡単に説明しましょう。MCP についてより詳しい情報は、公式ドキュメント modelcontextprotocol.io や Anthropic の Model Context Protoc
TypeScript AI Agent Framework & Platform | Mastra
Build agents with a modern TypeScript stackMastra is an all-in-one framework for building AI-powered applications and agents.
Mastra入門 〜AIエージェント開発ツールの概要と使い方〜
Mastraとは Mastra（マストラ）は、AIエージェント開発のためのオープンソースフレームワークです。TypeScript（JavaScript）で実装され、大規模言語モデル（LLM）を活用したAIアプリケーションや機能を効率的に構築できます。 例えば、対話型の「エージェント」（自律的にタスクを実行するAIシステム）をシンプルなコードで実装でき、ローカル環境やクラウド上で動作させることが可能です。 主な特徴 Mastraでは、エージェントにツールやワークフローなどの機能を組み込むことで、言語モデルに外部の操作能力を与えることができます。エージェントはユーザーからの指示に応じて、これらのツールを活用したり、定義されたワークフロー（処理手順）に従ったりしながら、自律的に処理を進めていきます。 また、OpenAIのGPT-4やAnthropicのClaude、GoogleのGeminiなど
MCP Server
Frequently Asked QuestionsFrequently Asked Questions about MCP Servers
AWS 環境チェックツール「Service Screener v2」を使ってみたので使用感を紹介 | DevelopersIO
いわさです。 先日 Service Screener の使用感を確認する機会があり、少し触ってみたのでこのツールについて紹介したいと思います。 Service Screener は、AWS 環境で自動チェックを実行し、推奨事項を提供するオープンソースツールです。 aws-samples 内のリポジトリとして管理されています。 Service Screener は現在は v2 であり、v1 が存在していました。 v1 と v2 の違いですが、大きくはチェック対象の AWS サービスや、サポートするコンプライアンス/フレームワークが異なっています。 v1 では EC2, RDS, S3, Lambda, EKS, OpenSearch, IAM のみがサポートされていましたが、v2 になって CloudFront, CloudTrail, DynamoDB, EFS, Elasticache,
職位にかかわらず全員がリーダーシップを発揮するチーム作り / Building a team where everyone can demonstrate leadership regardless of position
Scrum Fest Fukuoka 2025
GitHub Copilot agentsを使ってみた。私はCursorを使い続けた。
この記事は2025年2月時点での情報です。 AIの進化が爆速のため、この記事の知見はもう古くなってしまったかもしれません。 結論 GitHub Copilotを使っているユーザーなら使用しても良さそう。 Cursor, Windsurf, Cline を既に使っている人は乗り換えるメリットが少なそう。 ↑と比べて、特段何か良い点が見出せなかった。 GitHub Copilot agentsは個人的には使い辛さがあった上で、基本的な使用感はそこまで変わりませんでした。 それであれば、使い辛さがない方で良いという判断です。 私個人にはCursor, windsurfの方が合っていたかな、という印象です。 何が使いにくかったか エージェントモードだと会話履歴が残らないことです😢 生成されたコードを「accept」して、「Done」をしてしまうと勝手に消えてしまいます。 Cursorでも履歴を保
DockerでローカルHTTPS通信を実現 - Qiita
Docker を利用すると、ローカル環境でも本番に近い環境を構築し、テストすることが一般的です。 本記事では、フロントエンドとバックエンドを分離した Web サービスを構築し、HTTPS を用いた ローカル環境 のセットアップ方法を解説します。 環境構築の要件 1. HTTPS でアクセスするために必要なもの HTTPSでアクセスするためには、まず証明書が必要です。AWS Route 53でドメインを登録し、証明書を取得します。 ドメインの設定 フロントエンド URL: https://front.com バックエンド URL: https://back.com とする場合、両方を A レコード（IPv4） として 127.0.0.1 に登録します。
Clineに全部賭ける前に 〜Clineの動作原理を深掘り〜
はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin
MCPで広がるLLM 〜Clineでの動作原理〜
この記事『Clineに全部賭ける前に 〜Clineの動作原理を深掘り〜』では、Clineの内部構造について解説しました。今回は、その中でも最近、特に注目されている機能の一つ、MCPについての概要、ならびにCline内部での実装方法について詳しく掘り下げていきます。 そもそもMCPとは MCP（Model Context Protocol）はClineやCursorなどといった、LLMを使用しているクライアントがMCPサーバーと連携するためのプロトコルです。広義的に、MCPとはそのプロトコルを使用したサービスのことを指します。 MCPサーバーとはクラウド上のサービスやローカルで立ち上げているサーバーなどのことです。LLMがこのサーバーと連携することで、Notionのファイル編集やSupabaseのデータベースクエリ、Cloudflareのステータスチェック、ローカルのファイル編集などが可能に
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｢この世が終わった｣のを知らないのは日本だけだ