tsconfig.json を使うと、型チェックを緩く/強くしたり、また出力する JS の形式を変えたりできる。しかしいくつかの事情から、正しく書くのが難しい。 オプションの数が非常に多い その数なんと 133 個 *1 オプションの意味や役割が理解しにくい 公式ドキュメントは丁寧にかかれているが... JavaScript や TypeScript の仕様、型の知識、歴史的経緯などを知らないと理解しづらい 推奨されるオプションが変わっていく 言語やエコシステムの進化/変化によって変わる 最近だと Node.js の TypeScript サポートで変わった 「オプションの細かい意味とかは一旦いいから、モダンで最小限の tsconfig.json がすぐに欲しい！！！」。そうした声に応えて、id:mizdra がオススメする「4 ステップでモダンな tsconfig.json を作る方法」
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
VSCodeのDevContainer入門＆Claude Codeのリファレンス実装を見てみる - くらげになりたい。
この記事を読んで、Cline / RooCodeなどを使うなら、 ちゃんと使えるようにしたいなと思い、いろいろ調べてみたときの備忘録(*´ω｀*) Cline / RooCodeを安全に使うためにDevContainerを使い始めた 環境は、macOS＋OrbStack DevContainerとは Dev Containerは、Dockerコンテナ上で開発するための拡張機能。 環境構築をコンテナとして用意でき、ローカル環境も汚さないですむ Dev Containers - Visual Studio Marketplace Developing inside a Container また、開いたフォルダをコンテナ上にマウントして、コンテナ内で実行するので、 それ以外のファイルにアクセスできなくすることができるので、AIエージェントを使うときにも安全 コンテナへの接続方法はいくつかあり、そ
Blender MCP を試す｜npaka
「Blender MCP」を試したのでまとめました。 1. Blender MCP「Blender MCP」は、「MCP」を介して「Claude」を「Blender」と直接対話できるようにします。この統合により、プロンプトによる3Dモデル作成や操作などが可能になります。 2-2. Claude Desktop AIアシスタントのClaudeを利用するためのデスクトップアプリケーションです。 ・Claude Desktop 2-3. Python 3.10以降 + uvPythonは、公式サイトから適切なバージョンをインストールします。 uvのインストール手順は、次のとおりです。 ・Mac brew install uv・Windows powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" set Path=C:\Users
こんにちは、スマートラウンドの開発の渡邊です。 最近MCPサーバーという単語を聞くことが増えたので、自社サービスのデータをMCPサーバー経由で取得した場合の挙動を検証したくなり、PoCの実装をしました。 この記事では、似たような状況の方（自分のようなMCP初心者）を対象に、以下のような目的でMCPサーバーを実装するための知見を共有します。 何らかのWebアプリケーションのデータをMCPサーバー経由で取得してLLMとの連携を検証したい PoCレベルのクオリティで良い（ローカル起動の開発サーバーなどの本番環境以外でのお試し） この記事ではMCPサーバーやプロトコルの詳細な説明はしません。MCPサーバーを実装してお試しで動かすことのみに焦点を当てます。 やることとしては、基本的には公式のQuickstartと似た内容を段階的に実装します。 ただし、実装内容を簡素にすることで、最初の一歩としてなる
ココピー (cocopy) というブラウザ拡張機能がある。 chromewebstore.google.com Webページを見ていて URL やページタイトルなどをコピー＆ペーストしたくなったとき、ココピーを使うと思い思いの形式でクリップボードへのコピーができて便利だ。 ココピーについてはいろいろな人が紹介記事を書いているのでそれを読んでもらうのがいいと思う。 blog.pokutuna.com motemen.hatenablog.com ココピーは任意の JavaScript コードを実行できる ココピーは現在見ているページの URL・ページタイトル・コンテンツを JavaScript コードでいい感じに整形してからクリップボードに突っ込めるツールだ。 JavaScript コードはユーザーが好き勝手に書くことができる。fetch() を使って外部 API を叩くこともできる。 とい
GitHub - typedgrammar/typed-japanese: 🌸 Learn Japanese grammar with TypeScript
If you can write TypeScript, you can understand Japanese! Typed Japanese is a TypeScript type-level library that enables the expression of complete Japanese sentences through the type system. It creates a domain-specific language (DSL) based on Japanese grammar rules, allowing a subset of grammatically correct natural language to be written and verified using TypeScript's compiler. This project al
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
私的MarkdownとGoogle Slidesでスライドを作成する方法（またはdeckの紹介) - Copy/Cut/Paste/Hatena
md2googleslides の体験が良すぎた結果、より体験向上のため、一から専用のツールを作った— k1LoW (@k1LoW) 2025年3月14日 md2googleslides 転職してKeynoteのスライドテンプレートがなくなったので*1、これを機にスライド作成環境をGoogle Slidesに移行することにしました。 ちなみに、今まではMarkdownで構成を書いて、それをあるタイミングでKeynoteに移して、以降はKeynoteを編集するという形で運用していたのですが、せっかくなのでもっとスライド作成体験が良くなる方法があるかもと思って調べてみました。その流れで見つけたのが md2googleslides です。 github.com これはMarkdownをもとにGoogle Slidesプレゼンテーションにページを追加してくれるツールで、本家は動きませんでしたが（メ
なるべくWindows側の環境には手を加えずにClaude Desktopからplaywright-mcpを使えるように設定する備忘録 環境 Windows 11 WSL v2.5.4.0 (Ubuntu 24.04.1) Claude Desktop for Windows v0.9.0 WSL側でNode.js環境は整備済みとする 手順 WSL側で npx playwright install-deps する WSL側で npx playwright install chrome する WSL側で npm install --global @playwright/mcp@latest する WSL側で which mcp-server-playwright でパスを確認して控えておく WSL側で which node でNode.jsのフルパスも控えておく Windows側でClaud
LLMによるパワポ自動生成にチャレンジしてわかった課題 - Insight Edge Tech Blog
はじめに こんにちは。２０２３年１２月からInsight Edgeに参画したData Scientistのカイオと申します。 入社してから幅広い分野のAIや機械学習だけでなく、API構築やクラウドと関わり海外出張までする機会があって非常に感謝しています。 最近、LLMを使ってPPTXを生成する案件に携わり得た知識を共有しようと思ってこの記事を書きました。 目次 PPTXファイルの構成 PythonによるPPTXライブラリ(python-pptx) わかった課題 まとめ PPTXファイルの構成 皆様ご存知だと思いますが、PowerPointが世界一使われている発表資料です。OpenOffice等のオープンソースアプリも存在しますが人気度がそこまで高くありません。 PowerPointは２００７においてPPTからPPTXフォーマットに変わってその中身の仕様は大きく変わりました。中身は非常に複雑
runn と Testcontainers で「ちょうどいい」Go API テスト - Techtouch Developers Blog
はじめに バックエンド API のテスト事情 バックエンドのテスト構成（これまでとこれから） テスト構成分類（これまで） テスト構成分類（これから） 「ちょうどいい API テスト」とは API テストに求める価値 実行の容易性 メンテナンスのしやすさ 技術選定のポイント runn の採用理由 Testcontainers の活用 実装例 API サーバー実体 APIテスト runn シナリオ APIテストコード おわりに はじめに バックエンドエンジニアの nome です。花粉症🤧なのでこの時期はリモート仕事の幸せを改めて実感しています。 テックタッチのバックエンドAPIでは、これまでユニットテストと Postman による API 統合テストを中心に自動テストを実施してきましたが、テストカバレッジの不足や実行・メンテナンスコストの課題がありました。 本記事では、これらの課題を解決する
【Gemini】GPU不要！超軽量TTSとLLMを使ったチャットWebサービスの構築 ～ UTAU収録音声を用いたTTS ～
はじめに エイプリルフールネタとして、「蒼月ハヤテ」という歌声合成音声ツール用の素材キャラクターを作りました。 その際に配布サイトも自作したのですが、折角キャラクターと歌声生成用の自分の声データがあったので、それらを組み合わせてLLM=>TTS(text-to-speech)を繋げたら、まるで自分のクローンが喋っているようになると思ったので、隠し機能としてTTSでのお試しと会話機能をWebに展開しました。 今回は備忘も込めて、各種技術の紹介をしようと思います。 できあがりイメージ ざっくり使用技術 Typescript arwes (frontend design) Next.js Gemini API (LLM) tone.js (sound) render.com (deploy) upstash (security) 要件の整理と技術選定 元々は「UTAU」という合成音声用の素材配布
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
こんにちは、tacoms EMのかがわ(@shinpr_p)です。 皆さんはプロダクトに関するドキュメントを書いていますか？ 私はここ数年はプロダクトの特に仕様に関するドキュメンテーションには否定派のスタンスを取っていました。 理由は、ドキュメントは不足よりも誤った情報が記載されていることによる負の影響が大きいと考えているため、です。 企画段階など開発に着手する前にドキュメントを新規作成することは比較的容易です。ですが、作成された瞬間からドキュメントは腐っていきます。これを常に最新の状態に維持するためには一定以上の運用コストを払わなくてはいけません。 一言で運用といっても、さまざまな経路からプロダクトに対する改善要望は発生しますし、不具合や障害起因で仕様変更を余儀なくされることもあります。これらに都度追従し、ドキュメントを更新し続けるためには涙ぐましい努力が必要です。 私は地道にコツコツ努
2025 marks the "Year of the AI Agent." As AI agents rapidly evolve, enabling large language models (LLMs) to interact seamlessly with real-world data and tools has become a key challenge. Enter the Model Context Protocol (MCP), introduced by Anthropic in late 2024, quickly becoming a widely-recognized standard. Think of MCP as the AI world's USB-C port—it defines clear guidelines, allowing AI mode
はじめに こんにちは。ベースマキナで代表取締役社長をしております、高橋（timakin）です。 皆様、AI活用してますか？この数ヶ月から1年くらいの間で、AIを使ったプログラミングの進化といったら本当に目覚ましいものがありますね。 自分もソフトウェアエンジニアとしての経験をしたうえで代表をしているので心が踊る技術を何度か見てきましたが、10年単位で見てもここまでのパラダイムシフトはなかったのではと思います。 この変化に取り残されないよう、ベースマキナでもエンジニアチーム全体でのCursor導入、Clineの積極的活用等を実施しています*1。 ClineでClaudeを使う場合は会社で全エンジニアメンバー用のAPIキーを発行して使ってもらっています。 さて、そんなベースマキナですが、この記事では弊社のプロダクトの新機能開発をAIエージェント駆動で行った際の試行錯誤・学びをご紹介します。 なん
LLMモジュールの普通ではない使い方
それはある日のこと ある日のこと、社内Slackに吉川部長からこんな投稿がありました。 「伊達さんがXでリポストしてたアリババクラウドのオープンソースLLMって、オフラインでLLMが動く小さいモジュールなのかしら？オフラインでLLMが使える可能性があるなら試してみたい感じではあります。」 これは、M5Stack社のLLMモジュールの発売案内に関するポストでした。 LLMモジュールが面白いのは、AI対話アプリケーションをハードウエア単体だけで実現しているところです。高価なGPUを積んだPCであれば単体で実現するのは比較的容易なのですが、安価な基板１つだけで音声対話型AIを実現してしまうのは、ちょっとびっくりする技術です。 一般的に、音声対話型のAIを実現するためには、以下の４つの技術が必要になります。 キーワード検出 KWS（Keyword Spotting）：特定のキーワードやフレーズを音
We have discovered a critical vulnerability in the Model Context Protocol (MCP) that allows for "Tool Poisoning Attacks." Many major providers such as Anthropic and OpenAI, workflow automation systems like Zapier and MCP clients like Cursor are susceptible to this attack. Concerned about MCP and agent security? Sign up for early access to Invariant Guardrails, our security platform for agentic AI
はじめに OpenTelemetryを活用した分散トレーシングやメトリクス収集が広がる中、OTLP/HTTP通信の内容を詳細に確認したいという場面がちょいちょいあります。 例えばさくらのクラウドのモニタリングスイートというサービスではログをOTLP/HTTPで送信可能です。 manual.sakura.ad.jp このモニタリングスイートと連携する時にどのようなリクエストを送っているのかだとかレスポンスの具体的な内容だとかを確認したいケースがあったりします。 これを簡単に行うためにOTLP/HTTPでのリクエスト/レスポンスを可視化する軽量プロキシツール otlp-http-spy というのを作ったのでご紹介します。 otlp-http-spyとは？ otlp-http-spyは、OpenTelemetry Protocol (OTLP) のHTTP通信を監視し、リクエストとレスポンスの内
Django のアプリケーションログを structlog で構造化し、ログの検索性を向上させる - Nealle Developer's Blog
こんにちは。SREチームの高 (@nogtk)です。ゼノブレイドXリメイクで惑星ミラの探索に勤しんでいる今日この頃です。 直近行った取り組みとして、アプリケーションログの構造化を行い、ログの検索性の向上を行いました。この記事では実際の実装も交えつつ実施した内容についてご紹介したいと思います。 構造化ロギングによって解決したい課題 Park Direct のバックエンドアプリケーションは Django で作られ、ログの出力先としては Datadog Logs を利用しています。このアプリケーションログは、長らくデフォルトである非構造化形式でログが出力されており、以下のような課題を抱えていました。 タイムスタンプやログレベル、トレースバックなどの各要素について、Grokパーサなどを駆使し Datadog のログパイプライン処理で抽出を行なっていたが、パターン網羅に限界があり、うまくパースできて
TL;DR: I chose to make using AI a manual action, because I felt the slow loss of competence over time when I relied on it, and I recommend everyone to be cautious with making AI a key part of their workflow. In late 2022, I used AI tools for the first time, even before the first version of ChatGPT. In 2023, I started using AI-based tools in my development workflow. Initially, I was super impressed
Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the March 2025 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: Agent mode Agent mode is available in VS Code Stable. Enable it by setting chat.agent.enabled (more...). Extend agent mode with Model Context Proto
はじめに：この記事について この記事はModel Context Protocol (MCP)という、2024年11月にAnthropicが発表した新しいAIエージェント接続プロトコルについて、その基本概念から実践的な活用方法まで包括的に解説します。特にMicrosoftのAzure AI Foundryとの連携を中心に、具体的なハンズオン手順を通じてMCPの可能性と実用性を探ります。 また、本記事は2部構成となっております。 Part2は以下です。 この記事で学べること MCPの基本概念とアーキテクチャを理解できる クラウドとローカル環境の両方でMCPを実装する方法を学べる Azure AI Foundryとの連携手順を通じて実践的なスキルを身につけられる エンタープライズ環境でのMCP活用におけるセキュリティ考察を理解できる MCP登場から約4ヶ月の2025年3月現在、MCPは急速に業
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
MCP サーバーを自作して GitHub Copilot の Agent に可読性の低いクラス名を作ってもらう
はじめに 今まで Model Context Protocol (MCP) の C# SDK を調べて記事を書いてきました。 .NET で MCP サーバー・クライアントを試してみよう .NET で MCP サーバー・クライアントを試してみよう その 2 .NET で MCP サーバー・クライアントを試してみよう その 3 今回は MCP サーバーを自作して Visual Studio Code の GitHub Copilot の Agent から使ってもらおうと思います。 プロジェクトの作成と下準備 ASP.NET Core の Web API のプロジェクト（Minimal API) を作成して、そこに以下のパッケージを追加します。 ModelContextProtocol.AspNetCore v0.1.0-preview.4 余談ですが 2 日前にはこのパッケージは無くて Mod
ちなみに先日、Mastra製のAIエージェントをMCPと連携させてみた、という記事も書いたのでこちらも合わせて読んで頂けると嬉しいです（今回の内容と一部被っている部分があります）。 MastraとはMastra（マストラ）は、AIエージェント開発を効率化するためのオープンソースフレームワークです。 TypeScriptで実装されており、LLMを利用して外部APIやツールを呼び出すAIエージェントをシンプルなコードで作成できます。 OpenAI、Anthropic、Google Geminiなど複数のAIサービスに対応しているので、用途に合わせたモデル選択が可能です。 環境構築するそれでは、まずはMastraの実行環境を作りましょう。 環境構築と言っても、公式の方法に従えば簡単に作成できます。 任意のフォルダで npx create-mastra@latest を実行すると色々質問されるので
Amazon Q Developer for CLIを使って、AWSのリソースをAIで作成⇒調査⇒構成図作成までやってみて、構築作業を楽にしよう | コラム | クラウドソリューション｜サービス｜法人のお客さま｜NTT東日本
WSLのインストール WSLのインストールはWindows 10 バージョン2004以上またはWindows 11の環境で実施します。Powershellを管理者権限で開き、下記のコマンドを実行します。 wsl --install WSL のインストール | Microsoft Learn 無事WSLがインストールできたらWSLの仮想環境にログインします。 wsl ~ Amazon Q Developer for CLIのインストール WSLの各コンポーネントを最新化します。 $ sudo apt update $ sudo apt upgrade AWS CLIをインストールします。 $ curl "https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-x86_64.zip" -o "awscliv2.zip" $ sudo apt install
Claude DesktopとMCPを使って学習ログを作る
やりたいこと 日々の学習を効率化するために、参考になったwebページの内容を振り返る仕組みが欲しい 最近はMCPの開発が盛んなのと、ClaudeDesktopからだと定額で利用できるため、これらを使って簡単な学習ログの仕組みを構築する 参考にした記事 必要なもの Claude Desktop Claude Pro アカウント fetch MCP サーバ URLを投げつけると中身を読んでくれる ページにあるLinkの先とかまで読んでほしいときはPlaywrightMCPを使うと良さそう Claude Code MCPサーバとして動かすとファイルの読み書きができる 作り方 ClaudeProに課金したアカウントであれば、ファイル>設定>開発者>構成を編集 とすると、 claude_desktop_config.jsonがあるディレクトリが開く。 claude_desktop_config.js
Terraform実行ユーザー用の最小権限の原則を支援するPike触ってみた | フューチャー技術ブログ
はじめにTIG 真野です。Terraform連載2025の2日目です。 Pikeを触ってみた記事です。 PikeとはPike は James Woolfendenさんによって開発されたTerraformのコードを静的解析し、その terraform apply に必要な最小権限の原則に則ったIAMポリシーを生成するツールです。直接 .tf のコードをスキャンするというところが、良さそうと思ったポイントです。 Terraformを用いてインフラ構築する際には、強めの権限（本来は不要であるサービスの作成権限など）を付与して行うことが多いと思います。そのため、万が一のセキュリティ事故や誤操作で思いがけない結果に繋がる懸念がありました。しかし、最小権限の原則を忠実に守ろうとすると難易度・対応コストが高くなるため、ある程度割り切った運用を採用することが多いように思えます（もちろん、開発時は大きめを許
APIドキュメント管理が激変！Apidog MCPサーバーで実現するバイブコーディング(Vibe coding) - Qiita
「え、これマジ？」AIとAPIの融合で開発が激変する瞬間 最近、開発現場でAIの波が押し寄せてきてますよね。私も昨日までは「AIなんて、まだまだ実用レベルじゃないでしょ」なんて思ってたんですが...衝撃的な体験をしてしまいました。それが今日お話しする「Apidog MCPサーバー」との出会いです。 いま、ソフトウェア開発の世界は大きな転換点に立っています。AIが私たちのコーディング方法を根本から変えようとしているんです。その中でも特に注目すべきなのが「モデルコンテキストプロトコル（MCP）」。これ、マジですごいんですよ！ MCPって何かというと、AIコーディングアシスタントと外部知識ソースをスマートに繋ぐ革新的な技術なんです。ちょっと難しく聞こえるかもしれませんが、簡単に言うと「AIに必要な情報をピンポイントで与えられる仕組み」です。 従来のAIは訓練データの範囲内でしか答えられませんでし
サイバーセキュリティの界隈で注目度がまた上がってきた脅威インテリジェンスのネタ、つぶやいたがオチが見つからないので没にしようかと思ったが、タイトルとは裏腹に少し真面目に脅威インテリジェンスを購入(契約)することに対する期待値と、課題感について少しまとめてみる。 よく聞く期待値の話「脅威インテリジェンスって凄いらしいじゃないか！うちの組織でも活用できないか？」みたいな話がお偉いさんから飛んでくるらしいですね、そうです、こういった企業戦略や、サイバーセキュリティの銀の弾丸(…ではないのだが)として企業の上層部にはよく刺さる。 例えばこうだ、「あなたの組織の業界は◯◯に狙われている。この情報は参考にお渡しします」とベンダーにサンプルを渡される。彼らも真面目に分析した正当なパーツのインテリジェンスが分け与えられたら「そりゃすごい！」となるだろう。むしろならない組織はそれはそれで心配になる。 すると
Cline/Roo CodeにVSCode拡張機能を作ってもらった｜所感と用意するべきこと・考えるべきこと - くらげになりたい。
巷で話題のCline/Roo Codeを試してみたくて、 前から欲しかったVSCode拡張機能を作ってもらった 構成や価格は、 VSCode + Roo Code Anthropic API(Claude 3.7 Sonnet) v0.1.0までで、約$30(≒4,500円) そこから機能追加で、＋約$10(≒1,500円) 執筆時点で、110タスクくらい つくってもらったもの VSCodeをノートアプリとして使いたいなと思うけど、 ファイルの並び順とかがいい感じにならないので、 並び替えとかいろいろできるエクスプローラーを作ってもらった Sortable Explorer - Visual Studio Marketplace memorylovers/sortable-explorer: Flexible Sort Explorer of VSCode Extention 機能はこんな
先月執筆した 「Next.js App Router で実装！フリマっぽいサンプルアプリ」 という記事に続き、たまたま機会があったので Next.js App Router で実装シリーズの第二弾として、技術スタック共有サイトっぽいサンプルアプリを作ってみました。 前回の記事では、ディレクトリ構成やレンダリングモデルなどの基本的なところを手探りで書いていました。今回の記事では、ディレクトリ構成など踏襲しつつ下記の部分をアップデートとして取り組んでみました。 ORM を用いた DB アクセス 簡易的なテスト Next.js 特有のモーダル実装 認証認可 OpenTelemetry による計装 今回は「Next.js でフルスタックに実装する際の技術スタックは何を使う？」というのをテーマに実装してみました。一ヶ月間の隙間時間で実装したにしては色々な要素を詰め込めて、自分なりに最低限こういった周
REST API 設計指針・認証認可編
このシリーズ記事ではREST API を設計するときの指針をまとめていきます。記念すべき第一回目は認証・認可編です。認証と認可 まずはよく概念がごちゃごちゃになってしまう認証と認可の違いについてから。この２つの違いはとても簡単です。ただクラウドを使った場合色んな機能が抽象化され一回のリクエストで同時にその2つが処理されるケースもあるため変わりづらいケースもあります。 認証：リクエスタ（APIを呼び出す側）が誰であるか？APIを呼び出す権限を有しているのか？を判断します。 認可：認証通過後、つまりAPIを呼び出せるリクエスタであると判断された後、どういう操作を許可するか？を定義します。例えば管理者はすべてのデータ操作が可能ですが、一般的な閲覧者は書き込みは許可されず、読み込みのみが許可されます。複数ユーザーが存在しているサイトであれば、リクエスタは自分の権限範囲においてのみデータ読み書きが許
はじめに ↓このポストに書いていた話に関する内容です。 最初に「VS Code Insider版の設定から MCPサーバーの設定を追加できる」という情報を見かけたのは、上記で引用しているポストでした。 また、検索をしてみると日本語や英語の記事も書かれているようでした。 以下は、その一例です。 ●Visual Studio Code + Model Context Protocol (MCP) Servers - the first look - DEV Community https://dev.to/thangchung/visual-studio-code-model-context-protocol-mcp-servers-the-first-look-18nb 余談： MCP を軽く試した時の記事 余談ですが MCP は以前、しばらく積みネタにした後に、以下の記事に書いた Clau
Self-contained Python scripts with uv - the.dusktreader blog
TLDR You can add uv into the shebang line for a Python script to make it a self-contained executable. I am working on a Go project to better learn the language. It's a simple API backed by a postgres database. When I need to test out an endpoint, I prefer to use the httpx python package inside an ipython REPL over making curl requests. It's nice to be able to introspect responses and easily packag
Introducing bulk suppressions - ESLint - Pluggable JavaScript Linter
At some point, every development team faces the same challenge: you want to enable a new ESLint rule to improve code quality, but your existing codebase already contains numerous violations. When the rule isn’t auto-fixable, the path to enabling it as an error can be challenging. Today, we’re excited to introduce ESLint’s new violation suppression system, designed to make adopting stricter linting
こんにちは。サーバーサイドエンジニア, EMをしている @godgarden です。 この記事では、スマートバンクにおける データ活用の障壁とその課題にどのように向きあって対処しているか「データ活用の現在地を紹介」したいなと思います。 同じような課題と向き合っている人の少しでも参考になれば嬉しいです！ 💭 データ活用、こんな課題ありませんか？ 事業の立ち上げ当初は要求もシンプルなので、あまり気にならないんですが、事業・組織の拡大とともに複雑性を増して起こる課題ですね。 ボディブローみたいにジワ...ジワ…と判断のスピードと質が落ちていくんですね 背景と課題：成長とともにデータへの障壁が顕在化する スマートバンクも例外ではなく、事業・組織が大きくなっていくにつれ、データに纏わる課題を目にする場面が増えてきました。 データ量の増加に伴うパフォーマンス劣化 データのサイロ化。それによって引き起
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4 ステップでモダンな tsconfig.json を作る - mizdra's blog
簡易な自作MCPサーバーをお試しで実装する方法
ココピーからChatGPTを呼んで文章生成させる - 無駄と文化
なるべくWSL側に寄せつつplaywright-mcpをClaude Desktopで使えるようにする
Vercel AI SDK で MCP クライアントをツールとして利用する
プロダクト仕様ドキュメントを腐らせないためのCursorとMCPの活用｜shinpr
Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog
開発期間2週間！新機能の叩き台をAIエージェント駆動で爆速開発した話 - ベースマキナ エンジニアブログ
MCP Security Notification: Tool Poisoning Attacks
otlp-http-spyでOTLP/HTTPの内容を目視する - febc技術メモ
Why I stopped using AI code editors · Luciano Nooijen
March 2025 (version 1.99)
Part1 : Azure AI Foundry で MCPを使ってみた【深掘りと最新動向調査】
30分で作ってみる自作MCPサーバー - KITUNE IS GOOD
MastraのAIエージェントで記憶機能を試す｜ニケちゃん
脅威インテリジェンスはショートケーキの苺なんです｜Nasotasy
Next.js App Router で実装！技術スタック共有っぽいサンプルアプリ
VS Code の設定から MCPサーバーを追加して GitHub Copilot agent mode で利用してみる（安定版でも利用可能に） - Qiita
tsconfig.json generator for @mizdra
戦略と実行を爆速でつなぐデータ活用の現在地 - inSmartBank