なぜ MCP なのか
なぜ自分が MCP を追いかけているのかを雑にだらだらと書いて行こうと思います。 乱文です。 オープンなプロトコル追いかけている理由は Model Context Protocol がオープンなプロトコルにしたことです。これが ChatGPT Plugins とかのクローズドなプロトコルであれば全く追いかけていなかったと思います。 MCP は Anthoropic 以外でも MCP クライアントを実装しさえしていれば、多くの MCP サーバーと接続する事が出来ます。実際 MCP を公開した Anthropic が提供している Claude Desktop や Claude Code だけでなく Cline や Cursor などが MCP クライアントを実装したことにより、MCP サーバーさえ実装してしまえば、様々な環境で利用できる仕組みになっています。 そして VS Code も MCP
世の中には多くの C# に関する誤解が蔓延っています。 偏見にも満ちています。 そして技術的に正しい批判ではなく、根本的に技術的に誤った批判ばかりで正直悲しい。 技術的に正しい形の批判なら「お、そうだな。そしてそれの解決策はですねぇ...(ﾆﾔﾆﾔ)」となるのですが...。 そして C# 界隈から一歩出ると、「え、C# で作ってるの！？なんで？？」とか言われる事が非常に多い始末。 C# 大好きマンとしては非常に嘆かわしい。 嘆かわしい限りなので、ここでなぜ C# を私が好むか、そして何故ソフトウェアの開発に向いているかを語りたいと思います。そして誤解が解けたら嬉しい。ついでに C# を書きたいと思ってくれたら嬉しい。 想定読者 前書きという名の予防線 事前知識: C# と .NET C# はパフォーマンスの高い言語 C# はビルドも高速 C# はオープンソースかつクロスプラットフォーム 言
現時点で個人の感想です。流動的なので、明日にでも意見は変わってると思います。 モデル Claude-3.7-sonnet コーディング性能が圧倒的に良い。迷ったらとりあえずこれを使っておけばよい だいたい1ファイル1000行ぐらいが管理できる限界 Gemini 2.5 今なら無料で使える。今のうちに使い込んでクセを把握するといい。 巨大コンテキスト理解ができるので、「大量にコードを読んでちょっとだけコードを書く」つまり一般的な業務プログラミングに向いてる。 リリースから一週間は負荷が高くて不安定だったが、最近安定してきた さすがに単純なコーディング性能は Claude-3.7-sonnet に劣る deepseek-chat Cline で使うには遅すぎて役に立たない AIツール作るときの壁打ちに使っている。雑に巨大データ送りつけても安くて安心 コーディングエージェント/拡張 Cline
OpenAI Agents SDK で「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」を自動化してみた - 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 @zazen_inu さんの記事「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」が凄いので OpenAI Agents SDK で自動化してみました。 目的 @zazen_inu さんのメソッドを楽に実行したい OpenAI Agents SDK で実装してみてフレームワークのクセとか使い方を理解したい 方法 愚直に実装します。 処理フロー それぞれの Agent の背後にはテキスト生成モデルがいます。用途によってモデルの種類を決めます。賢さ、インターネットの情報の調査能力、コストなどを意識します。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ある日の我が家 ワイ「ああ、せやな」 ワイ「ChatGPT君は、なんでも答えてくれるもんな」 娘「でもさ、質問に答えるだけじゃなくて」 娘「プレゼン資料を作ってくれたりはしないの？」 娘「資料のファイル丸ごと作ってくれたら超便利なのに」 ワイ「おお、ええ発想やな」 ワイ「実はな、もうできる時代になってきてるみたいやで！」 娘「え、そうなの？」 ワイ「ああ」 ワイ「最近MCPっていうプロトコルがIT界隈で話題沸騰中でな？」 ワイ「ChatGPTのデスクトップアプリも、そのMCPへの対応を進めてるらしいんや」1 娘「へぇ〜」 娘「そのMCP
MCPサーバー自作入門
はじめに すでに日本語でも紹介記事が多数ありますが、私も MCP（Model Context Protocol）サーバーの開発を試してみたので備忘録として。 MCP の仕組みはともかくまずは作り方が知りたい！という方向けです。 MCP サーバー開発用の SDK は Python, Java, TypeScript など複数の言語をサポートしていますが、本記事ではTypeScript SDKを使用します。 また開発した MCP サーバーを利用する MCP クライアントにはCursorを使用します。 基本的に公式ドキュメントを参考にしています。 🙆♂️本記事で触れること TypeScript SDK を用いた MCP サーバーの実装方法 実装した MCP サーバーを Cursor で使用する方法 実装した MCP サーバーの配布(Publish)方法 デバッグ方法：Inspector の使
MCPサーバーを安全に動かすための工夫
現在普及しているStdioServerTransport型MCPサーバーの使用方法は設定ファイルにnpxやuvxコマンドを記述する。これはその場でダウンロードしたスクリプトファイルを実行することを意味する。 https://code.visualstudio.com/docs/copilot/chat/mcp-serversしかしこの実行方式は開発者には悪名高いソフトウェアのインストール手順「curlしてbash（URLでダウンロードしてきたシェルスクリプトをパイプしてノールック実行）」を思い出させる。「curlしてbash」なら単一の信頼した配布元を基準に判断できるがnpxやuvx方式は依存するライブラリも芋づる式に参照してくる。つまり任意のコードをどこかの経路（MCPサーバー本体でなくその内部の別の依存ライブラリかもしれない）を通じて実行される可能性は残る。 curl | bash
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
MCPサーバをつくって学ぶ 最近、AIアシスタントの文脈で「MCP」や「MCPサーバー」という用語を聞くようになった。 MCP（Model Cotext Protocol）とは？ Model Context Protocolとは、AIとアプリケーションとの間で情報を効率的にやり取りするためのプロトコル。 簡単に説明すると、AIが自分の作ったアプリケーションを操作できるように、データを提供したり、機能を公開したりして、扱いやすくするための方法を定義したもの（プロトコル）。 MCPを使うことで、AIがアプリケーションのコンテキストを理解できるようになる。 たとえば、いままで手動でデータを貼り付けたり、プロンプトを書いてコンテキストを補っていたりしたものが、AIが直接アプリケーションから取得できるようになる。 MCPサーバー 主に3つの機能を提供する。 Resources … クライアントが読み
コーディング AI エージェントを自作してみよう
コーディング AI エージェントを自作してみよう 好むと好まずと関わらず、ソフトウェア開発において AI の活用は重要なパラダイムシフトの 1 つです。AI エージェントはユーザーからの指示を元に自律的にタスクを選択し、実行します。この記事では、コーディング AI エージェントを自作する過程を紹介します。 好むと好まずと関わらず、ソフトウェア開発において AI の活用は重要なパラダイムシフトの 1 つです。The End of Programming as We Know It という記事ではプログラミングが終焉を迎えるのではなく、「今日私達が知っているプログラミングの終わり」であると述べられています。AI に置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミンツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであるとというのです。 It is not
製品ドキュメントは読むのではなく質問する時代
VS Code の GitHub Copilot が MCP クライアントとして動作する仕組みが追加されたので、Copilot から気軽に自社製品の質問ができたら、快適ではないだろうか？考えた。 そこで、ハルシネーションをできるだけ少なくし、かつ安価で自社製品ドキュメントへの質問ができる仕組みを作ってみることにした。ちなみに LLM 系の知識はほぼ無い。 できあがった Sora Document MCP (Local) 0:00 /0:57 1× GitHub Copilot + Sora Document MCP デモ まぁまぁの速度で、質の高い回答を箇条書きで返してくれるようにはなった。 仕組みについて自社製品のドキュメントは Sphinx というフレームワークをを利用しており、reStucturedText (以降 rst) というマニアックなもので書かれている。この rst を L
ChatGPTが“AI界のUSB-C”こと「MCP」対応へ 競合・Anthropic発の規格が実質的な業界標準に
米OpenAIは3月27日、ChatGPTのデスクトップアプリ版や同社のAPIを、AIモデルと外部データソースやサービスをつなぐ規格「Model Context Protocol」（MCP）に対応させる方針を示した。今後数カ月以内に新たな情報を出すという。MCPは米Anthropic発の規格で、米Microsoftなど大手も取り入れており、OpenAIの採用により実質的なデファクトスタンダードになる可能性が高まった。 この方針に合わせ、OpenAIは同日、AIエージェントのソフトウェア開発キット（SDK）でMCPをサポートした。同社は3月上旬、AIエージェントのSDKについて、一般のユーザーから具体的な仕様と共にGitHub上でMCP対応の提案を受けていたが「このライブラリを依存関係の少ない状態に保ちたいと考えている」「MCPの考え方を支持してはいるが、これ（注：ユーザーが提案した仕様を指
リモートMCPがやってくる、そしてA2Aについて
先日 Streamable HTTP Transportに対応したMCP TypeScript SDK 1.10.0がリリースされました。これは、以前のSSE Transport（2024-11-05）を置き換えるものです。Python SDK（最新バージョン1.6.0）にはまだこの更新が含まれていないようです。 Release 1.10.0 · modelcontextprotocol/typescript-sdkStreamable HTTP release This is the first release supporting the new Streamable HTTP transport from protocol version 2025-03-26, which supersedes the SSE transport from protocol version 2024
AI エージェントの連携を標準化する A2A プロトコルを試してみる AI エージェント同士の連携を標準化するために Agent2Agent プロトコル（A2A）を発表しました。A2A プロトコルは基盤となるフレームワークやベンダーに依存せず、エージェント同士が安全な方法で相互に通信できるように設計されています。この記事ではサンプルコードを通じて A2A プロトコルを使用した AI エージェントの連携を体験してみます。 AI エージェントとはユーザーに代わって目標達成のために自律的に選択してタスクを遂行する AI 技術のことです。従来のチャット型の AI ツールは 1 つのタスクを完了するたびに再度ユーザーの指示を待つ必要がありました。AI エージェントは実行したタスクのフィードバックを元に次のタスクを選択し、ユーザーにの介入を最小限に抑えることができます。 AI エージェントが効果的に目
シェルでコンテナの実行や操作ができる「Dagger Shell」、Docker創始者らによるDagger社からオープンソースで登場
Dockerの創始者であるSolomon Hykes氏らが中心となって発足されたDagger社から、コンテナ時代の新しいシェルとうたわれた新ツール「Dagger Shell」が登場しました。 シェルを補完してコンテナを操作可能に Dagger Shellはシェルを置き換えるのではなく補完するものだと説明されています。 Dagger Shellを用いることで、シェルコマンドやシェルスクリプトの中でコンテナの操作が可能になります。 下記はデモ動画のキャプチャです。ここではシェルコマンドとして「container | from alpine | with-exec apk add git | terminal」と入力、実行されています。つまりAlpine Linuxのコンテナを起動してgitをインストールし、terminalを起動するというものです。 Dagger Shellコマンドはサンドボッ
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（英語） 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：Slack ワーク
MCP サーバーの Streamable HTTP transport を試してみる MCP では stdio と Streamable HTTP の 2 つの transport が定義されています。TypeScript SDK では v1.10.0 から Streamable HTTP transport がリリースされました。この記事では MCP サーバーを構築し、Streamable HTTP transport を試してみます。 MCP（Model Context Protocol）では JSON-RPC を使用してメッセージをエンコードしています。クライアントとサーバー間のトランスポート方式として以下の 2 つが定義されています。 stdio: 標準入出力を介した通信（主にローカル実行向け） Streamable HTTP: HTTP ストリーミングを介した通信（リモートサーバ
Flutter開発の真実：クロスプラットフォームの光と影 #Flutter #GameWith #TechWith - GameWith Developer Blog
目次 はじめに Flutter開発6年間の実践知識 Flutterの進化と共に 実務での実感：Flutterの真の価値 個人での感想レベル ベンチャー企業におけるFlutter採用 開発中の典型的な障壁とその解決策 Flutter Web特有の課題 パッケージ紹介 Network関連 UI関連 その他利用したことのあるパッケージ Flutter Web特化パッケージ その他の開発上の運用について Basic認証の実装例 IP制限の実装 まとめ：Flutterの光と影 クロスプラットフォーム対応のFlutterの光（強み） クロスプラットフォームの対応のFlutterの影（課題） 最後に はじめに GameWithのクライアントアプリチームでリーダーをしているkyamです。 元々はiOSエンジニアとして活動していましたが2018年頃から社内・社外でFlutterを活用したモバイルアプリやWe
はじめに 遅ればせながら..MCPサーバーのキャッチアップをはじめまして、ざっくり理解するために作ってみました。 今回は、プロンプトに入力されたURLを元にWebサイトから本文を抽出し、Markdownで返すMCPサーバーを作ってみようと思います。 MCPとは MCP（Model Context Protocol）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。 以下の構成要素があります。 MCPホスト: Claude Desktop、IDE、または MCPを介してデータにアクセスする AI ツールなどのプログラム MCPクライアント: サーバーとの1:1接続を維持するクライアント（一般的にはMCPホストに内包） MCPサーバー: 標準化されたモデルコンキテストプロトコルを通じて特定の機能を公開する軽量プログラム ローカルデータソース: MCPサ
手作りして学ぶMCPの仕組み
この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ Loglass Tech Blog Sprint の88週目の記事です！ 2年間連続達成まで残り18週となりました！ 1. はじめに Model Context Protocol(MCP)は公式SDKを使って手軽に実装が可能です。しかしSDKでの実装は楽な反面、内部の仕組みを意識することは少ないです。この記事ではMCPの通信の仕組みを見ていき、SDKを使わずに最小限の実装のMCPサーバーを作ってみることで理解を深めたいと思います。 この記事で触れること MCPのアーキテクチャと通信の概要 JSON-RPCベースのメッセージングプロトコル TypeScriptを使った最小限のMCPサーバー実装 この記事で扱わないこと MCPの活用方法や利点 実運用向けの本格的なMCPサーバー実装（実際の運用では公式SDKやフレームワークの利用をおすすめします） 2.
「あの人も読んでる」略して「も読」。さまざまな寄稿者が最近気になった情報や話題をシェアする企画です。他のテックな人たちがどんな情報を追っているのか、ちょっと覗いてみませんか？ みなさんこんにちは。 「あの人も読んでる」、第2回目の投稿です。maguro (X @yusuktan)がお届けします。 今回のテーマ: MCPAIの進歩があまりにも目覚ましすぎる昨今、いかがお過ごしでしょうか。僕は少しキャッチアップが遅れ気味で危機感を持っているところです。 そんな中で僕が最近導入して即座に「もっと早く使い始めておくべきだった」と感じたのが「MCP（Model Context Protocol）」です。 すでに利用している方も多いと思いますが、2週間前の筆者のように「MCPって最近よく聞くけど、まあいつか気が向いたら設定するか」と考えているような方がもしいらっしゃったら、そのような方の背中を押したい
こんにちは。ダイの大冒険ガチ勢のbun913と申します。 みなさんはMCPという外部システムやDBとの連携などを標準化するプロトコルをご存知ですか？ 個人的に世界一わかりやすい資料は以下の記事でしたので、ぜひご一読ください。 前回の記事で、TestRailというサービスを自然言語でいい感じに操作できるようにMCPサーバーを自作しました。 一言で目的を申し上げると「TestRailにテストケースや詳細なステップを記録しているため、Playwright-mcpなどと連携して、自然言語でいい感じにテストをかけないか？」 ということにつきます。 決して現時点で人気なツールではないのですが、作っている中でわかった初歩的なポイントがありましたので紹介したいと思います。 1: Toolsを多く提供しすぎてMCPクライアントが全部のツールを認識できない たとえば私はCursorエディターを利用しているため
スクエニのストラテジーRPG『エンバーストーリア』のLive2D表現がかなりすごい。「2Dなのに振り向く演出」まで実装された魂こもった演出の作り方 - AUTOMATON
スクウェア・エニックスがPC（DMM GAMES）/iOS/Android向けに基本プレイ無料で配信しているストラテジックRPG『エンバーストーリア』。魔獣がはびこる試練の大地「レンゴク」を舞台に大規模な集団戦闘が楽しめるリアルタイムストラテジーゲームの本作だが、実は会話やムービーパートにおけるLive2D表現にも非常に力が入れられていることをご存知だろうか。可動域やモーションの幅など、とにかくすごいのだ。言葉を尽くすよりも見たほうが早いので、ひとまずショートムービーを見ていただきたい。 今回、弊誌AUTOMATONでは、スクウェア・エニックス、オレンジキューブ、ＣＲＩ・ミドルウェア、Live2Dへの合同インタビューを実施。お話を伺っていくなかで、『エンバーストーリア』のLive2Dモデルはクリエイターのこだわりや情熱がふんだんに込められた代物だということがわかった。インタビューの前半にあ
GoogleのLLM「Gemini」でコードレビューをするGitHub Actionsを自力で構築してみた - NTT Communications Engineers' Blog
ビジネスdアプリ開発チームの立木です。現在、私たちのチームでは生成AIによる開発効率の向上を検討しています。その一環として、コードレビューの自動化を検討しています。 そこで、本記事では検証の一環として勉強も兼ねて、GoogleのLLM「Gemini」でコードレビューをするGitHub Actionsを自力で構築してみたのでその方法を紹介します。 Geminiとは Google AI Studio Vertex AI Google Gen AI SDK 着想の背景 コードレビューの観点 完成したもの ファイルの構成 処理の流れ gemini-code-review.yml gemini_review_code.py プロンプト 終わりに Geminiとは Geminiとは、Googleが提供しているLLMです。つい先日も、Gemini 2.5 proがリリースされ、コーディング能力を含め、そ
MCPサーバーを作ってみる 松尾研究所テックブログのMCP入門記事で紹介されていた、以下の公式MCP Python SDKが、MCPサーバを作ることができるということで気になったので、実際に作ってみました。 同じようなことをしている先人の記事が沢山あったので、本記事の参考リンクにも掲載します。より詳しい解説などが知りたい人は参照してみてください。 MCPサーバの作成 仮想環境構築 MCPサーバーでは、ホストの環境から分離するために、仮想環境を使うのがベターです（使わなくても作成はできます）。PythonだとuvかDockerが良いと思います。今回は手軽に使用できるuvを使用します。uvのセットアップや基本的な使い方に関しては以下記事を参照してください。 uvでは、以下のコマンドで仮想環境を構築できます。 # server.py from mcp.server.fastmcp import
こんにちは。bamboo-houseです。 今回は、CursorとMCPサーバーを接続して、Cursor上で天気について正確に聞けるようになったのでその内容をまとめたいと思います。（誰も欲しくないと思うが） CursorとMCPサーバーの接続のチュートリアルになっているので、ぜひ参考にしてみて下さい🙌 MCPとは何ですか? MCPを使うと、アプリとLLMが情報をやりとりする方法が標準化されます 標準化されると、外部のデータやツールを追加するのが簡単になります それによってLLMがより便利で強力な処理をできるようになります MCPの概念はClaudeの開発企業「Anthropic」によって提唱されました バージョン cursor 0.47.x node v18 or later npm v9 or later 動作動画 1. MCPサーバーを作成する 早速、天気を正確に調べるMCPサーバー
pglite + pgvector で文章の類似度検索を実装します。 動機 とにかく手っ取り早くローカルにデータを突っ込んでおいて検索する RAG の雛形がほしかったんですが、調べても大規模ストレージを前提とした大掛かりな実装が多いです。 スクリプトを書いたらポンと実行できるセットアップ不要なものがあると、色々と実験ができます。 mastra/rag を読んでたら、簡単にできる気がしたのでやりました。ただ、chunk のドキュメント分割相当のものはまだ作ってません。そこまで難しい概念でもないので、雑に作れそうではあります。 qrdrant も検討しましたが、サーバーを建てるのが面倒でした 準備: ベクトル化用の関数 今回は @ai-sdk/openai を使ってベクトル化をします // OPENAI_API_KEY= import { openai } from "@ai-sdk/open
プロジェクト管理のタスクリスト - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 追記（2025年04月21日） この記事は一部古い情報もありますので気をつけてください。 現代の開発ではCICD/自動テスト/コードレビューなどは必須レベルであった方が良いし、インフラはクラウドが主流になっていると思います（記事公開時点でも世の中的にはそうでしたが...）。 また、この記事は小規模受託に特化しているので、一定以上の規模のアプリケーション開発においては気をつけるべきポイントに抜けがあります。 そんなこの記事の上位互換とも言える記事が公開されました。ぜひこちらも目を通していただけると良いことがあると思います。 今一定以上の規
はじめに この記事は、弊社で開発しているデザインシステム MFUI のコンポーネント情報を AI コーディングアシスタントに効率的に提供するために開発した Model Context Protocol (MCP) サーバーの実装と活用方法について解説します。 なお、MFUI の詳細についてはこの記事では触れません。 弊社のテックイベント Money Forward TECH DAY'24 にて同じチームの Taiga Kiyokawa さんの Money Forward UI の紹介をご覧ください。 また、Model Context Protocol の詳細についての詳しい解説もありませんので、公式の情報を参照してください。 MCPサーバーの目的 MFUI は、Storybook をドキュメンテーション基盤とし、詳細の利用方法は各ストーリーに、コンポーネントのインターフェース詳細は JSD
Ink を使って CLI アプリを React で書く
Ink を使って CLI アプリを React で書く Ink は CLI アプリを React で書くためのライブラリです。Flexbox レイアウトエンジンである Yoga を使用しているため、Web アプリケーションと同じような CSS を使って UI を構築できることが特徴です。Codex や Claude Code といったコーディングエージェントの CLI アプリが Ink で書かれています。 Ink は CLI アプリを React で書くためのライブラリです。Flexbox レイアウトエンジンである Yoga を使用しているため、Web アプリケーションと同じような CSS を使って UI を構築できることが特徴です。Codex や Claude Code といったコーディングエージェントの CLI アプリが Ink で書かれています。 プロジェクトを作成する 以下のコマン
Vercel AI SDK で MCP クライアントをツールとして利用する MCP（Model Context Protocol）は LLM に追加のコンテキストを提供するための標準化されたプロトコルです。Vercel AI SDK は v4.2 から MCP をサポートしており、MCP クライアントをツールとして利用できます。この記事では Vercel AI SDK を使って MCP ツールを使用する方法を紹介します。 MCP（Model Context Protocol）は、LLM（大規模言語モデル）に追加のコンテキストや機能を提供するための標準化されたプロトコルであり、AI アプリケーション開発において注目を集めています。MCP を利用することで、LLM は外部ツールやデータソースと連携し、より高度なタスクを実行できるようになります。 MCP サーバーの例としては、以下のようなものが
ChatGPT で、カスタムの GPTs を試したことがある方は多いと思います。しかし、GPTs に外部サービスとの接続方法を設定するだけでツールを自由に追加できる機能 GPT Actions を試したことがある方はまだまだ少ないのではないでしょうか。 この GPT Actions は、様々な用途で活用できる可能性を持っています。GPT Actions を挟むだけで、すでに存在しているナレッジベースや社内サービスと ChatGPT をつなぐことができます。そして、こうした外部サービスを活用する AI を GPTs をユーザーインタフェースとして ChatGPT ワークスペース内の利用者全員に配布することができます。 先日、近い将来に ChatGPT デスクトップアプリが MCP サーバーとの接続に対応する計画も発表されましたが、MCP との連携という選択肢が増えた後でも GPT Actio
【実験】 Google OAuth2 付きMCPサーバーを作って、Claude Desktopから呼んでみる（Cloudflare）
はじめに LLMと外部データソースを統合する際、ツールの認証をどうするのか悩みます。たとえば、MyGPTsのActionsではOAuth 2.0による認証[1]が実装されています。 MyGPTsではこのようにOAuth設定が可能 これは結構便利で、Google Apps Scriptを作り、組織内ユーザーにアクセスを限定した形でデプロイすれば、スプレッドシートやGmailとのセキュアな連携が、認証フロー含めてMyGPTs上で完結します。 Apps Scriptは呼び出し元を制限できる。呼び出しにはOAuth2が必要。 一方でClaude Desktopも使えるGoogle Workspace連携MCPサーバーの作例を見ると、APIキー認証のものか、手元で認証フローを走らせるもので、Claude Desktop上で認証・認可できるものは管見の限りありません。 この記事は、Claude Des
最近Web開発業界で、「MCPサーバー」というものが注目されている。自社で管理している任意の情報システムと生成AIツールを連携できるような仕組みとして、活用の可能性が模索されているようだ。 簡単に実装できそうな様子があったので、まずはプライベートで実験してみたいと思って、自作の短歌投稿サイトUtakataと連携するMCPサーバーを作ってみた。 MCPサーバーの構築に興味はあるが、やり方がよく分からないような方の参考になるように、作り方を紹介してみる。 今回やったこと UtakataのRailsアプリケーションに、ユーザーごとの短歌の一覧をJSONの配列で返すAPIを作成する ローカル環境で動作するMCPサーバーを構築し、ユーザーごとの短歌の一覧を取得するToolを作成する Claude DesktopにMCPサーバーを登録し、AIとのチャットでユーザーの投稿短歌についてやりとりできるように
MCP(The Model Context Protocol) を理解する - Part1: 概要編｜Weights & Biases Japan
Weights & Biases AI Solution Engineerの鎌田(X: olachinkei)です。MCP(The Model Context Protocol)が業界標準になってきましたね。2025/3/27にはOpenAIもMCPのサポートをリリースしました。 people love MCP and we are excited to add support across our products. available today in the agents SDK and support for chatgpt desktop app + responses api coming soon! — Sam Altman (@sama) March 26, 2025 MCPは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーションが、外部のツール、構造化されたデータ、事前定
日本からのアクセス急増中——YC発・AIエージェントの革命児「Mastra」が日本で人気のワケ - BRIDGE（ブリッジ）
写真左から：Tony Kovanen氏、Tyler Barnes氏、Shane Thomas氏、Ward Peeters氏、Nik Aiyer氏、Abhi Aiyer氏、Mastra 創業者のSam Bhagwat氏。（写真提供：Mastra） YC W25 バッチから誕生した Mastra は、今、現実世界を大きく変えようとしている AI エージェントの開発者向けツールとして大きく話題になっている。彼らに出資している RICE Capital の福山太郎氏によるとそのトラフィックの3割はなんと日本からだそうだ。 特にアプリ開発者が好む TypeScript ネイティブのオープンソース SDK とクラウドサービスで、企業の AI 導入におけるボトルネックであるワークフロー構築を劇的に簡素化する Mastra。 カスタマーサポート自動化や商品検索エンジンなど、多彩なユースケースで実証された技
Amazon RDSの監査ログを保全する信頼性の高いソフトウェアの設計と実装について - Pepabo Tech Portal
はじめに 背景 信頼性 監査プロセス コスト 要件 機能要件 非機能要件 設計 システムの構成要素 なぜECSを選んだのか 監査ログ保全における適切なリソース管理 私達のユースケースに合わせたオブジェクトキー 実装と検証を繰り返しフィードバックループをまわす ログが途中で途切れる 並行運用 転送量のコスト増加 ECS Fargateのキャパシティ不足 ログの整合性をチェック ログローテーションサイズの変更 オンコールドキュメントを作成 成果 Future Works まとめ harukin drumato はじめに こんにちは。技術部技術基盤グループのharukin,drumatoです。 カラーミーでは従来Data Firehose（旧Kinesis Data Firehose）を用いて、Amazon RDSの監査ログをS3に保存する仕組みを運用していました。 しかし、運用していく中で継続
はじめに 自己紹介 株式会社ナレッジワークVP of Engineeringの@hidekです。 CTOのmayahを支えながら、Engineeringチーム全体のマネジメントをやっています。 また、AI Integrationグループという社内のAIを支えるチームのマネージャーも兼任しています。 「SaaS is dead」 昨年末から「SaaS is Dead」という刺激的なフレーズが注目を集めました。しかし、これはすでに語られている通り、文字通りにSaaSが消滅するという意味ではありません。むしろ、従来の単一機能・単一領域のSaaSが次の段階へと進化していることを表現したキャッチフレーズと捉えています。これまでユーザーがブラウザやアプリのUIを直接操作していたSaaSが、AIとの統合により、より高度で複合的なサービスへと進化しているのです。 最新のSaaSでは、LLMなどのAIを活用
OpenAI、AIエージェント構築ツール「Responses API」「Agents SDK」を発表 どう役立つのか、事例も紹介
Responses APIは、OpenAIの組み込みツールを活用してエージェントを構築するための新しいAPIプリミティブ（基本要素）だ。これは、対話形式のAIを扱うAPI「Chat Completions API」のシンプルさと、「Assistants API」のツール利用機能を組み合わせたものだ。モデルの能力が進化し続けるにつれて、Responses APIは、エージェントアプリケーションを構築する開発者にとって、より柔軟な基盤を提供すると当社は考えている。Responses APIを呼び出すことで、開発者は複数のツールを組み合わせたり、モデルと複数回のやり取りを行ったりし、ますます複雑なタスクを解決できるようになる。 Responses APIは、Web検索、ファイル検索、コンピュータ操作などを行う新しい組み込みツールをサポートする。これらのツールは連携して動作するよう設計されており、
MCP世界への招待：AIエンジニアが創る次世代エージェント連携の世界 / CA.ai #1 | CyberAgent Developers Blog
応用AIエンジニアのスキルを最大限活かせるMCPの現在と未来を解説。LLM活用経験を持つエンジニアが今すぐ取り組める基本機能から、これから実現するリモートMCP、階層型AI連携などの可能性まで紹介。私たちが描く次世代AIエコシステムのロードマップと、その実現に向けた取り組みを共有します。ツールやLLMを使いこなす応用エンジニアにとって、新たな可能性を切り拓くための必須セッションです。 本記事は、2025年03月21(金)に開催した「CA. ai#1」において発表された「MCP世界への招待：AIエンジニアが創る次世代エージェント連携の世界」に対して、社内の生成AI議事録ツール「コエログ」を活用して書き起こし、登壇者本人が監修役として加筆修正しました。 株式会社サイバーエージェント CTO統括室 Developer Productivity室 Günther Brunner（グンタ ブルンナー
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【C#】何故 C# を好むのか。～他の言語と比較しながら～ - ねののお庭。
プログラミング用途の生成AI関連ツールの評価 2025/04/14
ワイ「AIちゃん！ワイのタスク全部やっといて！」#MCP - Qiita
MCPサーバをつくって学ぶ | ダーシノ(@bc_rikko)
AI エージェントの連携を標準化する A2A プロトコルを試してみる
複数の MCP サーバーを使った OpenAI Agents SDK コード例
MCP サーバーの Streamable HTTP transport を試してみる
30分で作ってみる自作MCPサーバー - KITUNE IS GOOD
【#も読】MCPことはじめ / MCPサーバーのセキュリティリスク（@yusuktan）
MCPサーバーを自作する中でつまずいたポイント
最小限のPython MCPサーバを作ってLLMを騙してみる
CursorとMCPサーバーの接続を試してみる（AIエージェント入門）
PGlite + pgvector で100行で実装するベクトル検索 (node/deno/drizzle)
デザインシステム MFUI を MCP サーバー化して社内に提供した話
Vercel AI SDK で MCP クライアントをツールとして利用する
ChatGPT と外部サービスを接続する GPTs 開発ガイド
短歌投稿サイトUtakataのMCPサーバーを作ってみた - あなたとあなたの話がしたい
システムアーキテクチャから考えるAIエージェント時代のSaaSの可能性