MacBookで無料AI。｢ローカルLLM｣がいい感じに進化してます
MacBookで無料AI。｢ローカルLLM｣がいい感じに進化してます2025.07.21 08:0044,980 かみやまたくみ ローカルLLMとは、ざっくり言ってしまうと｢無料で公開されている大規模言語モデル｣のことで、自分のPCにダウンロード・専用ソフトで読み込んで使います。ChatGPTのように会話できますし、API利用（対応アプリや自分で作ったプログラムからAIを呼び出して使う）も可能です。 ChatGPTといった主流のAIはサブスクリプションサービス、API利用は従量課金制となっているので、対極に位置するAIだと言えます。 そんなローカルLLMですが、これまでは一部の通な人が使うものって感じでした。一時期話題になったDeepSeekのように非常に性能がいいものも登場していますが、動かすのにとても性能のいいマシンが必要です。ChatGPTに数年課金してもまだそっちのほうが安いという
MermaidでAWS構成図を作成するテクニック - Qiita
はじめに テキストからダイアグラムを生成できるMermaidを使ってAWS構成図を作成する際のテクニックを、いくつかピックアップしてご紹介します。 Mermaidを使えば、構成図内のテキスト検索はもちろん、アイコンを使って見やすく表現したり、アイコンをクリックしてマネジメントコンソールなどに遷移させたりすることもできるため、実用性の高い構成図が作成できます。 本記事が、Mermaidを活用したAWS構成図の作成に少しでもお役に立てば幸いです。 AWS構成図の使用例 Mermaidで作成したAWS構成図の使用例を紹介します。 例えばQiitaでも以下のように表示できます。(リンクはサンプルです) mermaid記法 --- title: 000000000000-xxxxxxxx環境 config: theme: neutral flowchart: nodeSpacing: 10 rank
MCPはAPIではない - 単純変換してはいけない理由 - 吉田の備忘録
Microsoft Copilot Studio でカスタムのエージェントを最近作り始めた方は、システムとの連携にMCPを利用したり、APIも利用することもあると思います。ありがちな勘違いが、APIをそのままMCPにすればいいじゃないか？という考えを持つこともありますが、MCPの本質を理解し、何が違うのかを理解することで、より良いエージェントを作れるようになります。そこで今回はMCPとAPIの違いについて、触れたいと思います。 MCP ってそもそも何？ MCP（Model Context Protocol）は、Anthropic が 2024 年末に公開したオープンプロトコルです。狙いは、大規模言語モデル（LLM）が外部サービスをもっと自然に扱えるようにすることです。 基本的には 3 つの要素があります。 ツール― LLM が実行できる“アクション”。 リソース― ツールが扱う対象物や I
【完全版】Gemini CLI チートシート - この記事で今日攻略！🚀 - Qiita
📌 はじめに Gemini CLIは、GoogleのAI「Gemini」をターミナルから直接使えるオープンソースツールです。この記事は、公式ドキュメント全体を網羅した究極のリファレンスとして、初心者から上級者まですべての人に役立つよう設計されています。 ✨ Gemini CLIでできること 🤖 AIとの対話（Gemini 2.0 Flash Experimental） 📁 ローカルファイルの読み書き 🔧 シェルコマンドの実行 🌐 Web検索・ページ取得 🔌 カスタムツールの統合（MCP） 🛡️ サンドボックスでの安全な実行 🚀 クイックスタート 最速セットアップ（3分で開始） # 1. インストール（Node.js 18以上が必要） npm install -g @google/gemini-cli # 2. 起動 gemini # 3. 認証（3つから選ぶ） ◻︎ Goo
o3 MCPでClaude Codeが最強の検索力を手に入れた
こんにちは、よしこです。 普段の開発にClaude Codeをフル活用する毎日です。 ただ、Claude Codeは検索があまり強くないので、なにか解決できないエラーや込み入った問題は別途ChatGPTアプリでo3に聞き、回答をClaude Codeにコピペする、というのが常でした。 もう二人で勝手に話してくれ〜って思いながら情報運搬職人をやっていました。 しかし！なんと今朝、OpenAI APIのo3 modelがWebSearchに対応したのです！！ つまり、MCP経由でClaude Codeが直接o3に聞いて、o3がChatGPTのように検索しまくって推論して整理してClaude Codeに返してくれる時代が来たのでは… というわけでさくっとMCPを作ってみました。 中から検索込みでo3のAPIを呼ぶだけの、1ファイルだけのごく薄いMCPラッパーです。 API Keyと一緒に、推論と
gemini-cli の google_web_search が最高
$ gemini -p "Webで「Gemini APIの料金」について調べて" Gemini APIの料金は、主に従量課金制で、使用するモデルや機能、利用量によって変わります。無料利用枠と有料プランが提供されています。 ### 料金体系の概要 課金は、以下の要素に基づいています。 * **入力トークン数**: APIに送信するテキストやデータの量。 * **出力トークン数**: APIが生成・応答するテキストやデータの量。 * **キャッシュされたトークン数**: 会話の履歴を記憶させる機能を利用した場合のトークン数。 (略) brave search や perplexity がなくともこれで、馴染み深い Google の結果が返ってくるので、非常に使いやすいです。 自分は今からとりあえずこれを claude-code に繋いでみます。 => した。 .claude/commands/
個人開発者のためのStripe超入門①
第1章 Stripe決済の全体像 概要 Stripeを使うことで、従来は複雑だった決済システムの実装ハードルが大幅に下がります。全体像をつかむための最低限必要な知識として、Web決済に的を絞って、Stripe決済の基本構造、単発決済とサブスクリプション決済の違い、テスト環境の使い方を説明します。 Web決済システムの全体像 Stripe決済システムは以下のようなコンポーネントで構成されています： ※最小限の基本的な決済に必要なもの。実際にはもっと複雑で、膨大な構造です 基本概念 商品（Product）: 販売する商品やサービスの基本情報 価格（Price）: 商品の価格設定（金額、通貨、請求間隔） 顧客（Customer）: 購入者の情報を管理 支払いインテント（Payment Intent）: 単発決済の処理を管理 サブスクリプション（Subscription）: 継続課金の管理 アプリ
では、日本郵便のデジアドAPIをたたいて「住所」をゲットしてみよう。本当にOAuthかな？
体調を崩して時間が空いてしまってごめんなさい。前回の記事では、日本郵便のデジタルアドレス（デジアド）を取得して、日本郵便の提供する送り状作成アプリで使うところまでやりました。今回は、これをAPI経由で取得してみます。なんたって、「郵便番号・デジタルアドレスAPI」のページには、OAuth 2.0とOpenID Connectに対応しているというのだからやらざるを得ません。 ゆうID Biz を取得しよう さて、ゆうIDのAPIを叩くには、郵便番号・デジタルアドレス for Biz に登録しなければなりません。登録ページに行くと、こんな画面が出ます。 ユーザー名はあとから変えられるようです。適当な名前を入力すると「登録する」ボタンが黒くなって押せるようになるので押します。 すると組織登録の画面になります。法人と個人事業主と両方行けるようです。わたしはどちらでもよかったのですが、より入力項目の
AI エージェントフレームワーク Semantic Kernel 超入門!!
Semantic Kernel(セマンティック カーネル) は Microsoft が提供するオープンソースの SDK で AI をアプリケーションに簡単に組み込むことができるツールです。AI エージェントも勿論作成できます。 本記事は Semantic Kernel(セマンティック カーネル) 超入門！簡単に概要と大まかな実装をご紹介します。 Semantic Kernel 何がすごいの？ 単なる Copilot ではなく、もっとカスタマイズができる AI エージェントを会社、製品に導入したい！でもやり方が分からない、開発に時間をかけたくないけど信頼性の高いフレームワークを利用したい、、、時に活躍するのが Semantic Kernel(セマンティック カーネル) です。 Semantic Kernel により、AI エージェントを簡単に構築し、業務の簡易化、効率化に繋げることができます
Cursorの高速プレミアムリクエスト(500回/月)を一瞬で消化する件の対策 - Qiita
はじめに どうも。鳩胸になりたい文鳥です。 Cursor最高！ Claude 3.7 x Cursorで もう自分でコード書く必要無いやん って、使いまくった結果、2日でプレミアムリクエストの500回/月を消化してしまったのは私です。 周りのエンジニアに聞いたところ、私ほどひどくは無いものの1週間で使い切る人は結構いることがわかりました。 無知な私に残された500request超えた後の選択肢 Cursor初心者に取れる選択肢は二つで 低速リクエストで我慢する APIキーを登録して従量課金する でどちらも辛いです。 APIキー設定しようかと考えましたが知らない間に料金改定あったり、うっかり料金高いモデルを使っちゃったりするのが怖いなと思ってなかなか踏み切れずにいました。 Free Modelってなんなん ふと自分のUsageを見るとFree modelsがあるのに気づいたのです。 これを機
Web API設計ガイドラインを公開しました | フューチャー技術ブログ
こんにちは。Strategic AI Group の佐藤です。 フューチャーでは さまざまなガイドラインを公開しており 、本ブログでも 「ガイドライン」タグ に過去の紹介記事がいくつか載っています。Web API に関するガイドラインも昨年11月から検討を開始し、今年の 1/17 に 公開されました！ 本記事はそのご紹介です。 4ヶ月も寝かせていて本当に申し訳ありません 本ガイドラインの経緯フューチャーでは様々な規模、様々な環境で動くシステムを構築しています。システム開発におけるバックエンド設計かくあるべしという共通知識は大規模システムに偏っていて、昨今急速に数を増やしている Web ベースのシステムに限った話というものはあまり言語化されていませんでした。 そこで今回、設計の属人性を軽減させ、知識の横展開を容易にするべくガイドラインを作成・公開しました。当初はHTTPメソッドやステータスコ
Findyの爆速開発を支える生成AI活用 ~MCPサーバー作成編~ - Findy Tech Blog
こんにちは。 ファインディ株式会社 で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub Copilotやチャットベースの開発支援ツールなど、生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 そのような状況の中で、MCPというプロトコルが話題となっていることは読者の皆さんもご存知かと思います。 そこで今回は、弊社の開発組織でのMCPサーバーの導入と実装、そして実績について紹介します。 それでは見ていきましょう！ MCPとは 導入 実装 実績 動的にプロンプトのテキストを作成して返す Devinと連携する Figmaデータのlintを行う セキュリティ面の考慮 まとめ MCPとは MCP（Model Context Protocol）は、アプ
【脱キーボード】Open Super Whisperで極上の文字起こし体験を手に入れる方法 - Qiita
はじめに 長い文章をキーボードで打つのはもう古い！ ChatGPT や Claude への質問、ブラウザ検索、コードレビューコメント――あなたが "今まで手入力していたテキスト" を、声だけで瞬時に入力してみませんか？ 世界の音声認識/API 市場は 2024 年時点で 約 38 億ドル、今後も 年 14 % 超 の成長が見込まれています。その牽引役となっているのが AI 文字起こしツールです。 本記事では、Super Whisper（本家） と、OpenAI API キーひとつで同じ快適さを提供する OSS 版 Open Super Whisper（今回開発したアプリ） を比較しながら、最速の導入方法と "AI と対話するための最強入力デバイス" としての活用術を紹介します。 1. Super Whisper とは？ 1‑1. 概要 Super Whisper は、OpenAI の "W
個人的 Vibe Coding のやりかた
こんにちは、よしこです。 最近、個人的に欲しいツールをVibe Codingで作ることが増えてきたので、私の中で定着してきた進め方をまとめてみようかなと思いました。 ちなみに "Vibe Coding"（雰囲気コーディング）というのは、「人間が音声やテキストで指示を出し、AIが主体となってコードを書くコーディングスタイル」を指すワードです。 私もこのやりかたをするときはほとんどコード書いてません。 要件定義 まずは「何を作るのか」「ターゲットは誰か」「どんな機能が必要か」「画面構成はどうするか」などを決めます。好きなAIとチャットベースで喋りながらまとめていきます。 こっちが全然考えきってなくても、「◯◯なアプリ作りたいんだけど要件定義手伝ってー」から会話を始めれば必要な情報は向こうがヒアリングしてくれます。 ここはChatGPT 4oを使うことが多いです。トーンやノリが個人的な好みと合っ
ChatGPT o3は耳コピもできるってよ。AIで作った曲の分析・改善提案からコードの採譜まで可能に（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
OpenAIがChatGPTのLLM（大規模言語モデル）の新モデル、o3とo4-mini、o4-mini、o4-mini-highを公開しました。現在ではPlus、Pro、Teamユーザーが使えます。 新モデルの特徴は、これまでで最高に強力なreasoning機能を持ち、Pythonを駆使してさまざまな解析を行い、Web検索も行い、さらに画像生成もできる。双方向にマルチモーダルな、いわば「全部入り」です。 OpenAIはさらに、「Codex CLI」というターミナルベースのプログラミング環境をオープンソースとして公開しました。OpenAI API Keyが必須のため、完全に無料ではありませんが、2万5000ドル分のAPI利用を提供する取り組みもスタート（最大で100万ドル）するとしています。 ChatGPT o3、音楽の分析はできる？では自分はまず何を試すかというと、Sunoなどを使って自
MCPで飲み会番長をつくる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 背景と目的 最近MCPという言葉をよく聞きます。皆さんが分かりやすい記事を出してくださっているものの、実際にMCPで何ができるのか、ドキュメントだけだとイメージが掴みきれなかったので、とりあえず簡単なデモを作って理解を深めようと思い立ちました。 テーマはなんでも良かったのですが、意外と時間が割かれる飲み会セッティングに着目し、この一連の流れを自動化する『飲み会番長』をClaude Desktopで実装してみました。 MCPとは何か (Model Context Protocol) MCPとは、AIアシスタントとあらゆるデータソ
AIコードエディタCursor大活用！ ── Cursor Rules、MCP、エラー調査 - SmartHR Tech Blog
こんにちは！タレントマネジメントプロダクト開発本部の horiyu です。 SmartHRではChat GPT Plus/Proの利用やGemini・NotebookLMの活用などさまざまなAIの取り組みを行っています。 本記事では、開発チームが使用するエディタを Visual Studio Code（VS Code）から AI関連の機能が標準搭載されているCursorへ移行した体験と、その過程で得られた予想以上の効果についてご紹介します。 特に、Cursor RulesやModel Context Protocol（MCP）といったAI支援機能が、日々のキャッチアップやコードレビュー、エラー対応にどのように貢献しているのかを中心に解説します。 VS CodeからCursorへのスムーズな移行 エディタの乗り換えは一般に時間がかかるものですが、今回の移行は非常にスムーズに進みました。 その
API仕様書を読み取れるMCPサーバーを自作したら開発が爆速になった
タイトルでもうオチてる感じがしますが、API仕様書を読み込むMCPサーバーを自作したところ、開発が爆速になったので紹介します。普段Androidのアプリ開発をしている人間です。 MCPとは？ LLMに対してコンテキストを与えるためのプロトコルです。 今回はAPI仕様書を読み込むMCPを作るので、ざっくり言うとClineやClaude for Desktop、GitHub Copilot Agentなど、MCPに対応したツールがAPI仕様書に基づいてコードを書いてくれるようになります。 何が嬉しいのか？ 例えば、以下のような質問・指示ができるようになります。 決済に関連するAPIを列挙し、Markdown記法でまとめて ドメインクラスを作りたいので、User をKotlinのdata classで出力して Androidアプリの NotificationRepository.kt に書いてあ
CursorからMCPで社内のドキュメントや仕様書を参照する方法
はじめに CursorやGithub Copilot、Clineなど、コーディングに生成AIを使うのは当たり前になりました。AIにコードを書かせているとき、この仕様どおりに書いてくれないかなあ、と思う場面があります。Cursorには外部ドキュメントを読み込む機能があるので、指定しておけば、公開されているリファレンスなどをAIが読み込むことができるのですが、社内にある仕様書や開発標準などのドキュメントを参照したいケースもあるでしょう。この記事ではRunbookのMCPサーバーを使って、社内ドキュメントをAIに読み込ませる方法を紹介します。 Runbookについて Runbookはマニュアルや手順書を作成するためのWebサービスです。マニュアルを社内で共有したり、インターネットに公開したりできます。あと手順を組み合わせてワークフローのように実行できるらしいです。有料サービスですが、今回の方法で
MCPはゲームチェンジャーになるのか
近年、Model Context Protocol (MCP)が脚光を浴びています。これは、大規模言語モデル（LLM）などのAIエージェントが、外部のツールやデータソースと安全に双方向接続するためのopenなプロトコルです。そして、MCPサーバーとは、そのプロトコルに従って外部サービスの機能やデータを公開するサーバーのことを指します。AIモデルとあらゆるデータ源との間の「橋渡し」を標準化しようという試みです。 例えるなら、MCPはAIアプリケーションにおけるUSB-Cポートのような存在です。USB-Cが機器と周辺機器を標準化された方法で接続するように、MCPはAIモデルと各種ツール・データ源を標準化された方法で連携させます。この画像がとてもわかりやすかったです。 今回は、MCPの仕組みと目的、そして生成AIの未来に与えるインパクトについて詳しく解説していきます。 MCPとは何か？ MCPの
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