GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. 2slides - An MCP server that provides tools to convert content into slides/PPT/presentation or generate slides/PPT/presentation with user intention. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS inte
現状の決済システムでは人間が信頼できる画面上で直接購入ボタンをクリックすることを前提としており、自立型の AI エージェントがユーザーに代わって決済することは想定されていません。そこで Google により Agent Payments Protocol (AP2) と呼ばれる新しいプロトコルが提案されました。プラットフォーム間でエージェント主導の決済を安全に開始・処理することを可能にします。この記事では AP2 のサンプルコードを実際に試してみた手順を紹介します。 今日ではユーザーの操作を代行する AI エージェントが普及しつつあります。ユーザーが旅行の計画を立てる際には、AI エージェントがウェブサイトを検索し宿泊施設やフライトの手段を提案したり、カレンダーから空き時間を確認してスケジュールを調整するといった操作を委任できます。とはいえすべての操作を AI エージェントに任せるわけには
Announcing Agent Payments Protocol (AP2) | Google Cloud Blog
Today, Google announced the Agent Payments Protocol (AP2), an open protocol developed with leading payments and technology companies to securely initiate and transact agent-led payments across platforms. The protocol can be used as an extension of the Agent2Agent (A2A) protocol and Model Context Protocol (MCP). In concert with industry rules and standards, it establishes a payment-agnostic framewo
Firebase Studio lets you build full-stack AI apps with Gemini | Google Cloud Blog
Millions of developers use Firebase to engage their users, powering over 70 billion instances of apps every day, everywhere — from mobile devices and web browsers, to embedded platforms and agentic experiences. But full-stack development is evolving quickly, and the rise of generative AI has transformed not only how apps are built, but also what types of apps are possible. This drives greater comp
Real-world gen AI use cases from the world's leading organizations | Google Cloud Blog
AI is here, AI is everywhere: Top companies, governments, researchers, and startups are already enhancing their work with Google's AI solutions. Published April 12, 2024; last updated October 9, 2025. Automotive & Logistics Business & Professional Services Financial Services Healthcare & Life Sciences Hospitality & Travel Manufacturing, Industrial & Electronics Media, Marketing & Gaming Public Sec
An AI-native software engineer is one who deeply integrates AI into their daily workflow, treating it as a partner to amplify their abilities. This requires a fundamental mindset shift. Instead of thinking “AI might replace me” an AI-native engineer asks for every task: “Could AI help me do this faster, better, or differently?”. The mindset is optimistic and proactive - you see AI as a multiplier
Accepted at ICLR 2026 (Oral). GEPA: REFLECTIVE PROMPT EVOLUTION CAN OUTPER- FORM REINFORCEMENT LEARNING Lakshya A Agrawal1 , Shangyin Tan1 , Dilara Soylu2 , Noah Ziems4 , Rishi Khare1 , Krista Opsahl-Ong5 , Arnav Singhvi2,5 , Herumb Shandilya2 , Michael J Ryan2 , Meng Jiang4 , Christopher Potts2 , Koushik Sen1 , Alexandros G. Dimakis1,3 , Ion Stoica1 , Dan Klein1 , Matei Zaharia1,5 , Omar Khattab6
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Agentic Commerce Protocol 1. Agentic Commerce Protocol「OpenAI」と「Stripe」は、「Agentic Commerce Protocol」を以下の目標で構築しました。 ・強力 AI製品の何百万人ものユーザーとつながり、直接的な顧客関係を構築します。 ・導入の容易さ 既存のコマースシステムに簡単に接続できるため、最小限の労力で注文受付を開始できます。 ・柔軟性 決済処理業者、プラットフォーム、購入タイプ、業種を問わず機能します。OpenAIとStripeが管理し、より多くの参加者を募集しています。 ・安全性 決済情報を保護し、コンプライアンスを維持し、加盟店に注文の承認または拒否に必要なシグナルを提供します。 販売業者は顧客との関係を維持できます。つまり、販売業者は購入フロー全体
ChatGPT、「Company knowledge」機能追加 SlackやGitHubなどから関連情報を抽出して回答を生成
OpenAIは2025年10月23日（米国時間）、「ChatGPT Business」「ChatGPT Enterprise」「ChatGPT Edu」向けに新機能「Company knowledge」を追加した。「Slack」「Microsoft SharePoint」「Google Drive」「GitHub」といった業務アプリを横断的に解析し、コンテキストを統合して回答を生成する。「GPT-5」を搭載し、回答には参照元を明示するので、情報の出所を確認できる。 例えば、営業担当者が「次の顧客ミーティングの準備資料を作成して」と依頼すると、連携させたSlackやメール、「Googleドキュメント」の最近の会議メモなどから関連情報を抽出し、コンテキストを結び付けて資料を作成する。 利用を開始するには、メッセージ入力欄の「Company knowledge」を選択し、初回のみ業務アプリを接続
TL;DR: Aim for a clear spec covering just enough nuance (this may include structure, style, testing, boundaries) to guide the AI without overwhelming it. Break large tasks into smaller ones vs. keeping everything in one large prompt. Plan first in read-only mode, then execute and iterate continuously. “I’ve heard a lot about writing good specs for AI agents, but haven’t found a solid framework yet
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AI エージェントのための Agent Payments Protocol (AP2) を試してみた
The AI-Native Software Engineer
GEPA: Reflective Prompt Evolution Can Outperform Reinforcement Learning
Agentic Commerce Protocol (ACP) ガイド｜npaka
How to write a good spec for AI agents