サクサク読めて、アプリ限定の機能も多数！
トップへ戻る
GWの過ごし方
docs.anthropic.com
MCPは、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。MCPは、AIアプリケーション向けのUSB-Cポートのようなものと考えてください。USB-Cがデバイスを様々な周辺機器やアクセサリーに接続する標準的な方法を提供するように、MCPはAIモデルを異なるデータソースやツールに接続する標準的な方法を提供します。
Anthropic home page日本語Search...Search...NavigationようこそDeveloper PlatformClaude CodeModel Context Protocol (MCP)API リファレンスリソースリリースノート構築する Anthropic APIとClaudeの使い方を学びましょう。 ドキュメントについてClaudeに質問する… はじめに数分で最初のAPI呼び出しを行いましょう。 APIリファレンスAPIとSDKを使用して統合し、スケールさせましょう。 Anthropic Consoleブラウザで直接強力なプロンプトを作成してテストしましょう。 リリースノートClaudeとAPIの変更点や新機能について学びましょう。 Claude 4へのアップグレード最新モデルにアップグレードして、Claude 4で利用可能な新しいツールと機能にアクセ
Even the most advanced language models, like Claude, can sometimes generate text that is factually incorrect or inconsistent with the given context. This phenomenon, known as “hallucination,” can undermine the reliability of your AI-driven solutions. This guide will explore techniques to minimize hallucinations and ensure Claude’s outputs are accurate and trustworthy. Basic hallucination minimizat
When to prompt engineer This guide focuses on success criteria that are controllable through prompt engineering. Not every success criteria or failing eval is best solved by prompt engineering. For example, latency and cost can be sometimes more easily improved by selecting a different model. Prompt engineering is far faster than other methods of model behavior control, such as finetuning, and can
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \ -H "content-type: application/json" \ -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -d '{ "model": "claude-opus-4-1-20250805", "max_tokens": 1024, "tools": [ { "name": "get_weather", "description": "Get the current weather in a given location", "input_schema": { "type": "object", "properties": { "location": { "type": "string"
このページを最初にブックマークしてみませんか？
『docs.anthropic.com』の新着エントリーを見る
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
