A postmortem of three recent issues
Published Sep 17, 2025 This is a technical report on three bugs that intermittently degraded responses from Claude. Below we explain what happened, why it took time to fix, and what we're changing. Between August and early September, three infrastructure bugs intermittently degraded Claude's response quality. We've now resolved these issues and want to explain what happened. In early August, a num
Pythonで理解するMCP（Model Context Protocol） | gihyo.jp
動作環境 Python 3.12 ライブラリの使用バージョン gradio 5.34.2 anthropic 0.54.0 mcp 1.9.4 python-dotenv 1.1.0 仮想環境とライブラリインストール % cd mcp-host-with-gradio % python3 -m venv venv % source venv/bin/activate (venv) % pip install gradio anthropic mcp dotenv .envファイルの設定 AnthropicのAPIキーが必要です。APIキーの作成は以下を参考にしてください。APIの利用には料金がかかりますが、API従量課金であれば5ドルから始めることが可能です。 Claudeを使い始める -Anthropic .env ANTHROPIC_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxx
シンプルな MCP サーバを作って動作を理解する
はじめに 最近は AI、特に LLM の発展がまさに日進月歩ですね。毎週、下手したら毎日のように新しいニュースが飛び込んできます。 中でも自分が注目しているのは Anthropic 社が提唱している MCP（Model Context Protocol）です。 解説にあたり、事前に簡単な MCP サーバのサンプルを実装しました。実装は GitHub に上がっているのでこれを変更しながら動作を確認してみてください。 今回はこの MCP サーバの実装を元に MCP の動作のさせ方について解説していこうと思います。 MCP とは まずは簡単に MCP について触れておきます。 MCP は Anthropic 社が提唱しているオープンなプロトコル仕様です。ドキュメントから引用すると以下のように説明されています。 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
AnthropicAI Tool で Retrieval-Augmented Generation を実装してみた
LangChain なんか使わなくてもシュッと作れたので記事にしておく。 RAG とは 生成AIに検索能力をもたせるやつ。 要は検索機能をこちらで提供してやって、AIにそれを読ませる。 AnthropicAI Tool OpenAI でいう Function Calling JSONSchema で関数シグネチャを与えると、それを使うDSLを生成する。実際の関数は自分で実装して、AI が生成した引数(JSONSchema に従う)を渡す。 TypeScript の Mapped Types でツールの実装部分に型をつける簡単なラッパーを書いた。 RAG の CLI を作る Google検索をするAPIを実装 Google Custom Engine API を使った 本文要約をするAPIを実装 Mozilla の実装を使った 与えられた URL を fetch して、その本文部分を抽出する
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GitHub - anthropics/claude-code-sdk-python