Model Context Protocol (MCP) サーバを使ってみた・作ってみた
Model Context Protocol（MCP）は、AI（LLM）の能力を拡張するためのプロトコルです。このブログ記事では、以下について書きます。 MCPの概要 MCPを使ってみた MCPを作ってみた MCPとは何か？ Model Context Protocolは、AI（GPTやClaudeなどのLLM）が外部システムやAPIと通信するための標準化されたプロトコルでAnthropic社が定めたものです。MCPを使用することで、AIアシスタントは以下のようなことが可能になります： インターネット上の情報にアクセスする データベースを検索する ファイルシステムを操作する 外部APIを呼び出す GitやGitHubなどの開発ツールを操作する MCPの公式サイトの紹介文には以下のような概念図があります。 modelcontextprotocol.io introductionより引用 また
【MCPのトリセツ #1】MCPの概要と導入方法
このシリーズでは、Claude や Windsurf Casade などの AI を強化する「MCP（Model Context Protocol）」の導入方法と活用テクニックを、初心者にもわかりやすく解説していきます。様々なMCPサーバーを活用して、AIとの協働作業をより豊かなものにしていきましょう！ シリーズ目次 👉 MCPの概要と導入方法 Filesystem MCP Server： AIでローカルファイルを扱う YouTube MCPサーバー：動画の内容を取得 mcp-pandoc： AIでドキュメント形式を変換 GitHub MCPサーバー： AIでリポジトリを管理 Figma MCP：デザインとコードを効率的に連携 Slack MCPサーバー：チームコミュニケーションを強化 Firecrawl MCP：スクレイピングでウェブ情報を取得・分析 Markdownify MCP S
wappalyzerを使って、Webページで使われている技術を調べる
Wappalyzer とは Webページで使われている、技術、フレームワーク、サービスを一覧表示してくれるアドオンです。 導入手順 Chromeの場合 Chromeの場合は、下記リンクからアドオンを追加。 その他のブラウザの場合 下記、ブラウザはアドオン対応です。詳しくは公式にて。 触ってみる Airbnbの技術を見てみる 使っている技術は分かるが、バージョンまでは分からない。 Facebookの技術を見てみる 使っている技術もほとんど表示されない。 おわりに 今回は、wappalyzerについてまとめました。 皆さんの開発ライフの一助となれば幸いです。 twitterでGolang・Flutter・GCP開発など情報発信していますので、よかったらフォローしてくださいmm
Cursor活用（v0.47）：Rules機能のアップデートについて - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 先日、Cursorが最新バージョン0.47にアップデートされ、多くの機能改善が行われました。私も新機能を早速試してみたところ、特に「Rules」と「MCP（Model Context Protocol）」の改良が非常に印象的でした。 なお、MCPについては近日中に別記事で詳しく解説する予定です。今回は、その中でも「Rules」に焦点を当ててご紹介します。 1. Rulesとは？ Rulesは、Cursorに搭載されているシステムプロンプトのような機能です。半年前に初めてこの機能を紹介したときから、コード作成時の細かなトラブルが大幅に軽減
プロダクト開発に必要なもの全部繋げたらCursorが最強のプロダクトマネージャーになった｜田口 信元
Ubie株式会社で病気のQ&Aのプロダクトマネージャー（PdM）を務めている、田口（@guchey）です。 Cursorをプロダクトマネジャーが活用する記事を見て、自分もプロダクトマネジメント業務の中心をCursorにしてみることにしました。 威力すごい。各所にあった知識を集約した結果、自分の認知限界を超える相棒になりました。 現在のスプリント、バックログアイテム、OKR、ユーザーストーリー、主要メトリクスを把握したAIは、プロダクトの現在地から未来の姿まで詳細に把握したAIプロダクトマネージャーだった。 ディレクトリ構成今はこんな構成にしています。 cursor_pdm/ ├── .cursor/ # Cursor AI 用の設定ファイル │ ├── mcp.json # MCP設定ファイル │ └── rules/ # Cursor AIルール │ ├── 000_general.md
Claude Codeが最高のバイブコーディングツールすぎる｜shi3z
Vibe Codingという概念が爆誕している。 2月頃にAndrej Karpathy氏がx.comでポストしたことをきっかけに、この言葉が急速に広まった。 There's a new kind of coding I call "vibe coding", where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists. It's possible because the LLMs (e.g. Cursor Composer w Sonnet) are getting too good. Also I just talk to Composer with SuperWhisper… — Andrej Karpathy (@karpathy) February
わざわざ言語化されないClineのコツ
これなに これを書いた後にClineが盛り上がってきたので、また書きたくなった。二番煎じをやめろ。 大枠では変わってないので軽めのTips集です。 前回から変わった点 一か月前(2025/2/3)に書いた時から状況が変わっている ハイブリッド推論モデルとして、Claude 3.7 Sonnetが公開(2/24) Clineのアップデート .clineignoreによる読み込み対象からの除外 @terminal, @gitによるコンテキスト理解の改善 MCP Marketplace mizchiさんの魂が震えた モデル選定(2025/03) 利用経験のあるモデルを主観的にランク付けしている。 Tier1(基本これでいい) Claude 3.7 Sonnet Tier2(サブ機) Claude 3.6 Sonnet Claude 3.5 Sonnet Gemini 2.0 Pro Tier3(
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
ZennチームにもDevinがジョインしました。そしてAIコーディング時代におけるエンジニアの役割について
先月、社長にお願いしてZennチームに試験的にDevinを導入することができました。 導入して約1ヶ月ほど経ったので、Devin含むAIコーディングエージェントの活用や課題、そして生成AI時代におけるエンジニアの役割について思うところを書いてみようと思います。 Devinとは 自律性の高いAIコーディングエージェントです。Cognition社（Devin開発元）いわく「最初のAIソフトウェアエンジニア」。 AIモデルが独立した動作環境（Linuxサーバ）、コーディングエディタ（VSCode。拡張機能も入れられる）、ブラウザを持っており、それらを自由に操作する権限を与えられていることが新規性だと思っています。 かなり話題になっており、Zennにも毎日のようにDevinに関する記事が執筆されています。 Devinに懐疑的な見方もある （特に海外の一部ユーザーの間などで）Devinのタスク遂行力
あなたの仕事に“AI秘書”を。ノンエンジニアでもOKなCursorエージェント超入門｜miyatti@エクスプラザ
どうも！生成AIのプロダクト開発支援やってるエクスプラザの"生成AIエバンジェリスト"みやっちです！（Xのアカウントは @miyatti ） ざっくりいうと生成AIの「社会」推進を日々がんばっている人間です。 ※ 自己紹介と会社紹介的に入社エントリおいておきます 今回はノンエンジニア向けのCursor講座という内容で、記事をかかせていただきました！だいぶ長文ですけど、もしよければご参考にしていただければ！ 0. はじめに ── そもそも“エージェント”って何？「AIエージェント」……最近、こうした言葉を耳にする機会が増えていませんか？ ざっくり言えば、“AIが自分で考えて動いてくれる存在”を指します。たとえば「イベントの準備を任せたい」と伝えるだけで、必要なタスクリストを自動的に生成し、順番や優先度を決めて進行管理までやってくれるのがエージェントの魅力。まるでAI秘書のように、こちらの目的
【完全解説】Clineソースコードから学ぶAIエージェント機能の設計 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. はじめに Cline は、VS Code の拡張機能として動作する AI エージェントです。 ユーザーが自然言語（チャット）でコード修正を指示すると、Cline は内部で大規模言語モデル（LLM）を活用し、以下の流れを 自動的 に実行します。 VS Code 上で対象ファイルを確認 修正案の生成（LLM への問い合わせ） 提案内容に応じたファイル更新 このような「チャットベースのコード修正ワークフロー」を実現するために、Cline は以下の特徴を備えています。 多様な LLM（OpenAI / Anthropic / DeepSe
Cline+Claudeでの開発を試してみた感想
2年くらい前からCopilotやCursorによるコーディングサポートを受けた開発は実際に行なっていたのだけど、先週くらいからコーディングエージェントによる開発にも本腰を入れて調査を始めた。以下はその際に雑に調べた情報まとめ。 そんでこの土日くらいまで毎日、主にCline+Claude(その他versionや派生系クライアントも含む)を使って色々とコード生成させたりして実験したのでその感想を書く。 試してみたこと 最初は簡単なpromptを入力してポン出しで生成させるToDoリストとか管理画面みたいなものを作らせてワイワイしてた。だけど何回かやったら流石に飽きてきたので、もう少し規模の大きなタスクに取り掛からせることにした。 既存プロジェクトへのテスト追加 まず最初に、個人開発してるモンハンnowのTA走者向けのwebサイトが現状テストゼロだったので、これに対してClaude 3.5 so
Clineが実行したコマンドの結果がCline自身で読み込めない場合の対処法
Clineにコマンドを実行させた場合に通常であればVSCode内のshellが立ち上がり、コマンド実行してその結果を元に次のフローに進む。 しかし自分の環境ではコマンドの実行結果をClineが読めないというエラーが出てた(コマンドの実行結果が表示されていないようです。というメッセージがClineから返ってくる。)。 色々調べると下記のTroubleshootingにあるようにVSCodeのshell integrationを有効にしてVSCodeを立ち上げさせるような設定([[ "$TERM_PROGRAM" == "vscode" ]] && . "$(code --locate-shell-integration-path zsh)")を.zshrcなどに追記すればいいらしい。 まず自分はこれを試したがダメだった。 原因を調べるとcode --locate-shell-integrat
これから始める Cursor エディター!
社内でCursor Businessを導入したので、利用方法や機能をまとめておきます。 なお、Cursorは発展途上で、UI周りの機能変更が多いため、あくまでも参考程度にしてください。 Cursorエディターとは Cursorエディターは、AIを活用してソフトウェア開発をスピードアップしてくれる次世代エディターです。チャット感覚でコードの修正や提案を行ったり、複数行にわたるコード補完などをガッツリやってくれます。さらに、Cursor独自のエージェント機能で自動的にコードベースを解析してくれるので、ちょっとしたバグ修正からプロジェクト全体のビルドまでグイッとサポートしてくれます。 Cursorのプラン Cursorには、大きく3つのプランがあります。いずれも「プライバシーモード」を有効にすれば、コードは自分のマシンにしか保存されず、外部への共有や学習には使用されません。ここではざっくりと紹介
Roo CodeとClineはどう違うのか
前提 Roo CodeがClineのフォークという程度には知られている。Roo Codeを好んで使っているユーザーがいるがどんな違いがあるのかというのが気になっていたので調べた。 結論としては「Rooは個人が趣味で実験的な機能モリモリ入れた改造版で、Clineが事業としてやっていこうとしているオリジナルな製品」 機能面は両方インストールしてもらえばすぐ分かるので背景的な情報とか内部設計とかをピックアップした。 画面 Roo Code Cline ユーザー数：Cline>Roo Code これはマーケットプレイスとGitHub、Discordを見るとわかる。 ざっくりと４：１ 開発者数：Cline>Roo Code Clineは会社化して採用してる GitHub上でいろんな人が活動してる エンタープライズでマネタイズするらしい MetaからClineに転職した人とかいる Rooはメインの二人
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
Perplexityも「ディープリサーチ」実装。無料で使えるのに、OpenAIに迫る実力だった | ライフハッカー・ジャパン
OpenAIに続き、Perplexity AIも「ディープリサーチ」の流れに参入しています。そして、そのアプローチは非常に興味深いものです。 DeepSeekの「推論」モデルの流れを汲みながら、Perplexityは主要なAIプロバイダーとして初めて無料ユーザー向けにディープリサーチ機能を提供。一方、OpenAIのディープリサーチ機能は月額200ドルのProサブスクリプションでのみ利用可能です。 ディープリサーチって？ディープリサーチは、少し時間がかかるものの、関連する検索を数十回行い、数百のリソースを精査し、推論モデルを用いて各プロンプトを段階的に論理的に処理するAI機能です。 Copilotの「Think Deeper」機能などでも似たような結果を得ることはできますが、ディープリサーチの特徴は、収集した情報をすべて統合し、包括的なホワイトペーパー形式のレポートとして提供する点にあります
NotebookLMでポッドキャスト生成してMacWhisperで文字起こししながら聴くのが英語のリスニング訓練に良い - laiso
最近「生成AIで英語を効率よく勉強するには」というnote記事で、自分が興味のある題材の教材を手に入れるために生成AIを活用するノウハウが紹介されていた。 note.com これには共感できて、私も「海外ドラマを使って英語学習しよう！」というメソッドに乗って実践しては「ドラマ興味ねぇ〜」と挫折を繰り返すことが多かった（ディズニーの英語と映画アラジンがライブラリに眠っている）。自分の好きなテーマで教材を作ればモチベーションが保ちやすいのはそのとうりだと思う。 私の場合、読み書きよりもリスニングをもっと鍛えたいという気持ちが強い。理由はソフトウェア技術関連の動画やポットキャスト（カンファレンスの録画とかテックインフルエンサーの配信とか）の音声を翻訳を挟まずに理解できるようになりたいから。即時性の高い一次情報が英語かつ音声でしか入手できないことが結構ある。以前感想を書いたOSSのドキュメンタリー
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GitHub - modelcontextprotocol/python-sdk: The official Python SDK for Model Context Protocol servers and clients
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