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
生成AIを活用したシステム開発の現状と展望
Copyright (c) The Japan Research Institute, Limited 生成AIを活用したシステム開発 の現状と展望 - 生成AI時代を見据えたシステム開発に向けて - 株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ 2024年09月30日 <本資料に関するお問い合わせ> 伊藤蓮(ito.ren@jri.co.jp) 近藤浩史(kondo.hirofumi@jri.co.jp) 本資料は、作成日時点で弊社が一般に信頼できると思われる資料に基づいて作成されたものですが、情報の正確性・完全性を弊社で保証するもので はありません。また、本資料の情報の内容は、経済情勢等の変化により変更されることがありますので、ご了承ください。本資料の情報に起因して閲覧者 及び第三者に損害が発生した場合でも、執筆者、執筆取材先及び弊社は一切責任を負わないものとします。本資料の著作権は株式会社日
OSS の Open Deep Research で Deep Research を実現してみた - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちはデータ分析エンジニアの木介です。 今回は、Hugging Faceより公開されたオープンソースのAIエージェントOpen Deep Researchを実際に動かしていきたいと思います。 huggingface.co はじめに 1. 概要 Open Deep Researchの仕組み 2. Open Deep Researchを動かす 準備 構築方法 検索実行 OpenAI Deep Researchとの比較 まとめ 1. 概要 Deep Researchとは、ウェブ検索をしながら自律的に情報を収集し、詳細なレポートを出力してくれるサービスのことを指します。 現在、「Deep Research」という名称が付けられている代表的なサービスとして、以下のものがあります。 サービス名 OpenAI Deep Research Google Gemini Deep Researc
What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I)
It’s an exciting time to build with large language models (LLMs). Over the past year, LLMs have become “good enough” for real-world applications. The pace of improvements in LLMs, coupled with a parade of demos on social media, will fuel an estimated $200B investment in AI by 2025. LLMs are also broadly accessible, allowing everyone, not just ML engineers and scientists, to build intelligence into
GPT for Sheets™ and Docs™ - Google Workspace Marketplace
GPT for Sheets™ is the leading bulk AI processing agent for Google Sheets, which enables you to: 🚀 Run up to 400 prompts per minute ✅ Execute up to 200k rows in one run reliably 🔄 Choose from the world’s best AIs: ChatGPT, Claude, Gemini™, Perplexity, Grok and more ISO 27001 certified and GDPR compliant. Brought to you by Talarian: makers of YAMM, Form Publisher, and Awesome Table, some of the m
Perplexity AI法人版本音レビュー：法人向けプランの実態と導入検討のポイント - 社内SEゆうきの徒然日記
www.itmedia.co.jp 企業版の提供が始まったから仕様をみながらレビュー記事 パープレ加筆記事だけど下書きは自分で作成 だからステマなし オープンソースだからアメリカサーバーでホストして怪しいコードを取り除いてセキュリティ安全といくら言っても個人なら、使わなければいい でも法人、きちんとしたIT企業ならお客さんの情報預かってて適当な事すると責任問題になって信用問題になるからからdeepseekを選べる仕様は多くの企業で警戒されて問答無用で導入承認下りない予感 完全削除は絶対するべき 記事には書かれてないけどchatGPT claudeの最新版が使えるようになった 一番上はオープンソースだからホストは自由 怪しいコードを除去したから安心と言われても、取り残しのミスもなきにしもあらずだから不安でdeepseekモデルは使ってない 除去漏れリスクもあるから個人使用でもこのモデル利用は
米Microsoftは5月19日（現地時間）に開催した年次開発者会議「Build 2025」で、Windows 11のMCP（Model Context Protocol）対応を予告した。まずは今後数カ月以内に、一部のパートナー向けにプレビュー版を公開する予定。 「MCP Servers for Windows」として、Windowsのファイルシステムやウィンドウ管理機能などをMCPサーバとし、AIエージェントからアクセス可能にする機能を提供。AIエージェントが、PCにインストールされたアプリのMCPサーバを検出・利用できる機能「MCP Registry for Windows」も提供する。 開発者向け機能として、Windows向けアプリの特定の機能を、MCPサーバとして利用可能にする「App Acition on Windows」も発表した。MCPサーバとして利用可能にした機能は、AIエ
Below is part 1 of an extended scenario describing how the future might go if current trends in AI continue. The scenario is deliberately extremely specific: it’s definite rather than indefinite, and makes concrete guesses instead of settling for banal generalities or abstract descriptions of trends. Open Sky. (Zdzisław Beksiński)The return of reinforcement learningFrom 2019 to 2023, the main driv
GitHub - taishi-i/awesome-ChatGPT-repositories: A curated list of resources dedicated to open source GitHub repositories related to ChatGPT and OpenAI API
awesome-chatgpt-api - Curated list of apps and tools that not only use the new ChatGPT API, but also allow users to configure their own API keys, enabling free and on-demand usage of their own quota. awesome-chatgpt-prompts - This repo includes ChatGPT prompt curation to use ChatGPT better. awesome-chatgpt - Curated list of awesome tools, demos, docs for ChatGPT and GPT-3 awesome-totally-open-chat
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
Bing AIチャットをデフォルトのウェブ検索に設定して2週間ほど使ってみたので、感想をレポートします。 https://www.bing.com/images/create 良い点 良い点としては「ウェブ検索結果の一覧を眺めて頭の中でまとめる」という作業をかわりにやってくれる網羅性があるので。専門用語と周辺知識のルックアップなどの場面では楽になりました。 不満点 反対に不満点としては、専門的な内容を検索したい時は検索結果のサマリだけでは目的の情報に辿りついてないので個別でキーワード検索してページを発見する必要があり、まわりくどさを感じました。 ブラウザからの使い方 以下のように設定しています。 Bing Chat for All BrowsersでGoogle Chromeからアクセスできるようにする。 もしくはUser-Agent Switcher and ManagerでEdgeと同
This is an all-in-one crosspost of a scenario I originally published in three parts on my blog, No Set Gauge. Links to the originals: A History of the Future, 2025-2027A History of the Future, 2027-2030A History of the Future, 2030-2040 Thanks to Luke Drago, Duncan McClements, Theo Horsley, and Bilal Chughtai for comments. 2025-2027Below is part 1 of an extended scenario describing how the future
ChatGPT単語 ニコニコ動画でChatGPTの動画を見に行く チャットジーピーティー 3.7万文字の記事 58 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 🧠 ChatGPTの正体を一言でいうと？🔍 正式名称と中身🔧 できること（例）🏗 どうやって作られてる？🤖 何がすごいの？⚠ 注意点（万能ではない）🎓 一言まとめ技術的な概要主な特徴活用例🧠 一言で言うと？📜 基本情報🔍 なぜ作られたの？🔧 主なプロダクトと技術🌐 他社との連携⚠ OpenAIが重視していること✨ 一言まとめ🔹OpenAIの設立経緯🔹OpenAIのミッション🔹主な製品と技術🔹OpenAIの影響🔹今後の展望📌 ユーザーエージェントとは？📌 なぜユーザーエージェントで回答が変わる？📌 ChatGPTでユーザーエージェントが影響するケースは？1. そもそも User‑Agent とは？2. な
![ChatGPTとは (チャットジーピーティーとは) [単語記事] - ニコニコ大百科](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cf369acae1f3cd673c78ee5b6604503263c1c32a/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdic.nicovideo.jp%2Fimg%2Fog_b.webp)
111 A Comprehensive Survey of AI-Generated Content (AIGC): A History of Generative AI from GAN to ChatGPT YIHAN CAO∗, Lehigh University & Carnegie Mellon University, USA SIYU LI, Lehigh University, USA YIXIN LIU, Lehigh University, USA ZHILING YAN, Lehigh University, USA YUTONG DAI, Lehigh University, USA PHILIP S. YU, University of Illinois at Chicago, USA LICHAO SUN, Lehigh University, USA Recen
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Windows 11がMCP対応へ AIエージェントがファイルシステムやアプリへアクセス可能に
A History of the Future, 2025-2027
GEPA: Reflective Prompt Evolution Can Outperform Reinforcement Learning
Bing AIチャットをデフォルトのウェブ検索にして使ってみた - laiso
A History of the Future, 2025-2040 — LessWrong
ChatGPTとは (チャットジーピーティーとは) [単語記事] - ニコニコ大百科
A Comprehensive Survey of AI-Generated Content (AIGC): A History of Generative AI from GAN to ChatGPT