Amazon Bedrock AgentCore Memory の組み込みオーバーライド戦略を試してみた | DevelopersIO
はじめに こんにちは、スーパーマーケットのライフが大好きなコンサルティング部の神野（じんの）です。 Amazon Bedrock AgentCore Memory には、AIエージェントの長期記憶の抽出をカスタマイズできる「組み込みオーバーライド戦略（Built-in with Overrides Strategy）」という仕組みがあります。 デフォルトのビルトイン戦略でも良い感じに長期記憶が取得できるのですが、もしかするとカスタマイズしたいことがあるかもしれません。例えば特定の話題だけ抽出するようにしたい、任意のモデルを使いたいなど。そこで今回紹介する組み込みオーバーライド戦略が活用できます。 実際に組み込みオーバーライド戦略を使って、抽出プロンプトとモデルの変更を試し、抽出される長期記憶がどう変わるかを確認してみました！ 前提 環境 使用したバージョンは下記となります。 Python
MCP Run Python
MCP Run Python (via) Pydantic AI's MCP server for running LLM-generated Python code in a sandbox. They ended up using a trick I explored two years ago: using a Deno process to run Pyodide in a WebAssembly sandbox. Here's a bit of a wild trick: since Deno loads code on-demand from JSR, and uv run can install Python dependencies on demand via the --with option... here's a one-liner you can paste int
MCP Run Python - PydanticAI
MCP Run Python The MCP Run Python package is an MCP server that allows agents to execute Python code in a secure, sandboxed environment. It uses Pyodide to run Python code in a JavaScript environment with Deno, isolating execution from the host system. Features Secure Execution: Run Python code in a sandboxed WebAssembly environment Package Management: Automatically detects and installs required d
複数の MCP サーバーを使った OpenAI Agents SDK コード例
すでにご存知の方も多いかと思いますが、OpenAI の Agents SDK から直接 Model Context Protocol (MCP) サーバーをツールとして利用できるようになりました！工夫次第でいろいろと可能性が広がりそうですね。 この機能の基本的な使い方を知るには Agents SDK のドキュメントページ（日本語化しました！） とリポジトリ内の examples/mcp/ 配下が参考になりますが、実際に MCP サーバーの連携を利用する場合、複数の MCP サーバーを同時に利用することが多いのではないかと思います。この記事では、その方法について補足解説したいと思います。 紹介するコード例では MCP プロジェクトが提供している以下のサーバーを利用します： Filesystem MCP サーバー：ローカルのファイルシステムとのやりとりが可能 Slack MCP サーバー：Sl
MCPサーバーが切り拓く！自社サービス運用の新次元 - エムスリーテックブログ
こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループ、コンシューマチームの園田です。本記事では、外部サービスとAIエージェントの連携を可能にするMCPプロトコルについて、技術検証の実装例を交えてお話しします。 1. MCPとは（ざっくり） MCP（Model Context Protocol）とは、Anthropic社によって策定されたAIエージェントが外部サービスから情報を参照したり連携することを目的としたプロトコルです。 「MCPサーバー」は、GitHubやPostgreSQLといったリソースをMCPで喋れるように変換してあげるプロキシのようなサーバーです。 Claude DesktopやCursorなどはMCPクライアントの機能があり、GitHubなどのMCPサーバーを利用してナレッジとして利用したり、プルリクエストの作成なども行えます。 Introduction - Model Cont
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Building a Deep Research MCP Server | OpenAI Cookbook
