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
AnthropicのDesktop Extensions (DXT)完全ガイド： ローカルAIアプリケーションの新時代
はじめに：DXTがもたらす革命 2025年6月27日、AnthropicがClaude Desktop用の「Desktop Extensions (DXT)」を発表しました。これは、ローカルMCPサーバーを単一の .dxt ファイルにパッケージ化し、ワンクリックでインストールできるようにする画期的な仕組みです。 本記事では、DXTの技術的詳細から実装方法、そして日本企業での活用方法まで、開発者向けに徹底解説します。 📋 目次 DXTとは何か 従来のMCPサーバー導入の課題 DXTのアーキテクチャ クイックスタート 実装例：社内ツールのDXT化 セキュリティと企業向け機能 公式サンプルの衝撃 今後の展望 DXTとは何か Desktop Extensions (DXT) は、Model Context Protocol (MCP) サーバーとその依存関係を単一のパッケージにまとめる新しい配布
Qwen3 の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Qwen3: Think Deeper, Act Faster 1. Qwen3本日 (2025年4月28日) 、「Qwen3」をリリースしました。「Qwen3-235B-A22B」は、「DeepSeek-R1」「o1」「o3-mini」「Grok-3」「Gemini-2.5-Pro」などの他のトップティアモデルと比較して、コーディング、数学、一般的な機能などのベンチマーク評価で競争力のある結果を達成しています。さらに、小型のMoEである「Qwen3-30B-A3B」は、10倍のアクティブパラメータを持つ「QwQ-32B」を凌駕し、「Qwen3-4B」のような小さなモデルでさえ、「Qwen2.5-72B-Instruct」の性能に匹敵します。 2つのMoEモデルをオープンウェイト化しています。「Qwen3-235B-A22B」は、総パラメ
あしざわです。 「このGitHubリポジトリのコードについて質問したいけど、ファイルが多すぎてAIサービスに全部アップロードできない...」 「生成AIにこのリポジトリ全体の構造を理解してもらった上で質問したいのに...」 こんな悩みを抱えたことはありませんか？ 今回はそんな悩みを解決する、Gitingestというツールをご紹介します。 忙しい人向けのまとめ Gitingestは任意のGitリポジトリをLLMが読み取りやすいコードベースのテキストダイジェストに変換するツール Webブラウザ、セルフホスティング、CLI、ブラウザ拡張機能、Python拡張機能など複数の利用方法がある 一番簡単な利用方法：GitHubリポジトリのURLの "hub" を "ingest" に変換する（例：https://gitingest.com/awslabs/mcp） サマリー、ディレクトリ構造、ファイルの
「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
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. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS integrations (e.g. Slack, Salesforce, Gmail) with Paragon’s ActionKit API. Adfin - The only platform you need to get paid - all payments in one place, in
Coding Agent へのタスク依頼を最適化する方法: Pull Request 作成 Workflow - freee Developers Hub
はじめに こんにちは、タイガーチームでエンジニアをしている横塚といいます。 この記事では Coding Agent へのタスク依頼を最適化していく過程を step-by-step で一緒に見ていきます。 お題は「Pull Request の作成」です。 コードは既に書いている コミット済みで git の work-tree はクリーンな状態 この状況から Coding Agent (Cline, Roo Code, Goose CLI, GitHub Copilot Agent, Claude Code etc…) に高品質な Pull Request を作成してもらうことを目指します。 TL;DR: Coding Agent によるワークフローの最適化には、シンプルなプロンプトチューニングのみでは不十分 事前に確定できる処理はスクリプトに任せ、LLM には柔軟性が求められる処理に専念させ
MCP Python SDK のドキュメント｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・modelcontextprotocol/python-sdk 1. 概要「MCP」を使用すると、アプリケーションは標準化された方法でLLMにコンテキストを提供できます。これにより、コンテキストの提供とLLMとの実際のやり取りを分離できます。「Python SDK」はMCP仕様を完全に実装しており、以下のことが容易になります。 ・任意のMCPサーバに接続できるMCPクライアントの構築 ・リソース、プロンプト、ツールを公開するMCPサーバの作成 ・stdio、SSE、Streamable HTTPなどの標準トランスポートの使用 ・すべてのMCPプロトコルメッセージとライフサイクルイベントの処理 2. インストール2-1. PythonプロジェクトにMCPを追加Pythonプロジェクトの管理には「uv」が推奨されています。 (1) プロジェク
なぜ MCP クライアント側開発の解説が必要か Model Context Protocol（MCP） は、さまざまな AI アプリケーションや LLM（Large Language Model）を外部ツール・リソース・ワークフローに接続するためのプロトコルです。これはサーバーとクライアントの 2 つの側面があるのですが、現在 Web 検索などで見つかる情報は主に「MCPサーバーの呼び出し方」と「（呼び出される）MCPサーバーの作り方」というテーマが中心になっています。しかし実際に MCP サーバーを呼び出せるのは、Claude アプリや Zed などのエディタ*1、VS Code 拡張の Cline*2 といった、すでにクライアント（ホストアプリケーション）を実装している限られたアプリケーションに限られます。 そのため、サーバーを実装するだけでは、現状対応しているアプリ(多くはCalau
通常、MCPサーバーを利用するにはそのクライアントアプリ（Claude Desktop、Cursor、Mastraなど）が必要です。 先ほどAnthropicから発表された MCP connector を使用すれば、AnthropicのメッセージAPIから直接MCPサーバーに接続できます。 使い方 早速試してみましょう。 今回はサンプルコードとしてPythonを利用します。 まずは必要なパッケージをインストールします。 import os import anthropic import sys def main(): # 環境変数からキーを取得 api_key = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY") if not api_key: raise ValueError("ANTHROPIC_API_KEY環境変数を設定してください。") # Client を初期化 c
OpenSearch 3.0 でMCPによるAgentとの連携を行ってみる - 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、OpenSearch 3.0の最新リリースについての紹介と、新たに対応したMCP（Model Context Protocol）を用い外部リソースとOpenSearchの連携方法について解説していきます。 opensearch.org OpenSearchでのMCPの利用方法は、以下の2つの構成があります。 構成①：OpenSearchからMCPを利用する OpenSearch内でMCPクライアント/サーバーを構築し、ユーザーからの検索内容に応じてMCP経由でリソースを利用する方法。 構成➁：MCPサーバーからOpenSearchを呼び出す ユーザーがMCPクライアントを用意し、OpenSearch内で構築されたMCPサーバー経由でLLMからOpenSearch内のリソースを操作する方法。 はじめに OpenSearch 3.
Today, we are excited to announce the launch of .NET 10, the most productive, modern, secure, intelligent, and performant release of .NET yet. It’s the result of another year of effort from thousands of developers around the world. This release includes thousands of performance, security, and functional improvements across the entire .NET stack-from languages and developer tools to workloads-enabl
Intro Quickstart Examples Documentation API Reference Model context protocol (MCP) The Model context protocol (aka MCP) is a way to provide tools and context to the LLM. From the MCP docs: MCP is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for AI applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect your devices to variou
缶つぶし機とソフトウェア移行技術 - Refactoring to Rust の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに ——あるいは、「知っている」と「理解している」の間 Rustのことは、知っていた。学習もしていた。実務でも使っていた。 でも、それは知っているつもりだった。 知ってるつもり 無知の科学 (ハヤカワ文庫NF) 作者:スティーブン スローマン,フィリップ ファーンバック早川書房Amazon 日々Rustで開発し、BoxとRcとArcを使い分け、tokio::spawnでタスクを生成し、?演算子を当たり前のように書いている。FFI？PyO3使えばいいでしょ。WebAssembly？wasm-bindgenがあるじゃない。技術的には、確かに「使える」レベルにはあった。 でも、心のどこかで感じていた違和感があった。 オートバイのエンジンを分解できる人と、エンジンが動く原理を理解している人は違う。コードが動くことと、なぜそう書くべきかを理解することも違う。私は前者だった。メカニックではあった
【インターンレポート】OpenAI Agents SDK (Python版) でコールセンター風音声対話型マルチエージェントデモを作ってみた(おまけ付き) - Insight Edge Tech Blog
目次 【インターンレポート】OpenAI Agents SDK (Python版) でコールセンター風音声対話型マルチエージェントデモを作ってみた(おまけ付き) はじめに 1.AIエージェント✖️音声 = 音声エージェント 1.1 普及してきたAIエージェントについて 1.2 音声エージェントの恩恵について考える 1.3 リアルタイム音声対話API・音声エージェント開発ツールの紹介 2. OpenAI Agents SDK (Python版)で作る音声対話型マルチエージェントツール 2.1 OpenAI Agents SDKとは 2.2 2種類の音声エージェントの構造 2.3 デモの紹介 2.4 今後の展望 おわりに 参考資料 はじめに こんにちは！！！ Insight Edgeでアルバイトをしております、東京科学大学大学院 修士2年の田中です。大学院では、経営工学系の研究室で、サッカーの
One of the main barriers to a wider adoption and experimentation with open-source agents is the dependency on extra tools and frameworks that need to be installed before the agents can be run. In this post, we introduce the Wasm agents blueprint, aimed at showing how to write agents as HTML files, which can just be opened and run in a browser, without the need for any extra dependencies. This is s
Update 1.99.1: The update addresses these security issues. Update 1.99.2: The update addresses these issues. Update 1.99.3: The update addresses these issues. 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 highligh
Release date: June 12, 2025 Security update: The following extension has security updates: ms-python.python. Update 1.101.1: The update addresses these issues. Update 1.101.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the May 2025 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version
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
Model Context Protocol (MCP) 概要 MCPは、Claudeの開発元であるAnthropicによりLLMとローカル環境を接続するための標準プロトコル この規格で実装されたMCPサーバーを使うことで、LLMにローカルファイルの読み取りやAPIへのアクセスなどの機能を拡張できる JSON-RPC の仕様が規格化されているだけなので、様々なプログラミング言語で実装可能 Claude DesktopやCursor、Clineなどでは既にMCPサーバーの利用がサポートされている 仕様（Draft）はこちら GoのMCP開発ライブラリ Python, TypeScript, Java, Kotlin は公式からSDKが提供されていますが、(2025-03-21時点) Goでライブラリを使ってMCPサーバーを実装する場合は、自前で実装するか、サードパーティライブラリに頼ることに
Release date: May 8, 2025 Update: Enable Next Edit Suggestions (NES) by default in VS Code Stable (more...). Update 1.100.1: The update addresses these security issues. Update 1.100.2: The update addresses these issues. Update 1.100.3: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the April 2025 release
Published Sep 29, 2025 The Claude Agent SDK is a collection of tools that helps developers build powerful agents on top of Claude Code. In this article, we walk through how to get started and share our best practices. Last year, we shared lessons in building effective agents alongside our customers. Since then, we've released Claude Code, an agentic coding solution that we originally built to supp
Web search · Ollama Blog
Web search September 24, 2025 A new web search API is now available in Ollama. Ollama provides a generous free tier of web searches for individuals to use, and higher rate limits are available via Ollama’s cloud. This web search capability can augment models with the latest information from the web to reduce hallucinations and improve accuracy. Web search is provided as a REST API with deeper tool
Awesome GitHub Copilot MCP Server で GitHub Copilot を強くする
はじめに GitHub Copilot の Agent Mode には調べものやコードを書いてもらったり毎日大変お世話になっています。 MCP サーバーや各種 instructions, chat mode, prompt files などを使用することで、より便利に使うことができます。ただ、毎回独自に生成するのは面倒ですし、他の人が作成したものを参考にしたいと思うこともあります。 そんな時に使えるのが Awesome GitHub Copilot のリポジトリ です。 ここには様々な用途で使える Chat modes, Instructions, Prompt files が纏められています。2025 年 9 月現在、これを何個くらい使えるか数えてみたところ、以下のようになりました。 chatmodes フォルダー: 53 個 instructions フォルダー: 69 個 promp
Fun with uv and PEP 723
Fun with uv and PEP 723 June 24, 2025 For the longest time, I have been frustrated with Python because I couldn’t use it for one-off scripts. I had to first ensure it was running in an environment where it could find the right Python version and the dependencies installed. That is now a thing of the past. uv¶ If you are not a Pythonista (or one possibly living under a rock), uv is an extremely fas
I recently shipped Context, a native macOS app for debugging MCP servers. The goal was to build a useful developer tool that feels at home on the platform, powered by Apple's SwiftUI framework. I've been building software for the Mac since 2008, but this time was different: Context was almost 100% built by Claude Code1. There is still skill and iteration involved in helping Claude build software,
Join a VS Code Dev Days event near you to learn about AI-assisted development in VS Code. Release date: August 7, 2025 Update 1.103.1: The update adds GPT-5 prompt improvements, support for GPT-5 mini, and addresses these issues. Update 1.103.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the July 2025
Introducing Strands Agents, an Open Source AI Agents SDK | Amazon Web Services
AWS Open Source Blog Introducing Strands Agents, an Open Source AI Agents SDK Today I am happy to announce we are releasing Strands Agents. Strands Agents is an open source SDK that takes a model-driven approach to building and running AI agents in just a few lines of code. Strands scales from simple to complex agent use cases, and from local development to deployment in production. Multiple teams
図に表すとこんな感じです(雑ですみません) 2. 作るもの 自社サービスの劣化版を作りつつ、そこにAIエージェントを搭載する体で実装していこうかと思います。 弊社のサービスについて 弊社は「KANNA」という建築や製造、不動産などの現場で働く方をターゲットにしたサービスを提供しています。メインとしては「プロジェクト管理アプリ」「デジタル帳票アプリ」という大きく2軸の機能で展開しています。 全体の流れとして、「案件」を作成し、そこに写真や資料を格納します。その案件ごとにチャットを作成することもできます。 「案件テンプレート」と呼ばれる案件の雛形を事前にカスタマイズし、プリセットを作る機能があります。 今回作るもの AIエージェントを介して、案件の操作をできるように実装をしていこうかと思います。以下のような操作が必要になるかと思います。 案件の作成 案件テンプレート/案件名/説明 の指定が必須
Discover the best Python and TypeScript agent frameworks that seamlessly integrate Model Context Protocol (MCP) registries as agent tools and context provision for LLMs. Toolkits for AI agents expose developers to various APIs to equip AI solutions with tools to carry out tasks and ensure accurate results for user satisfaction. However, integrating these tools into AI apps and managing them can be
The Model Context Protocol (MCP) Proxy for AWS is now generally available - AWS
The Model Context Protocol (MCP) Proxy for AWS is now generally available Today, AWS announces the general availability of the Model Context Protocol (MCP) Proxy for AWS, a client-side proxy that enables MCP clients to connect to remote, AWS-hosted MCP servers using AWS SigV4 authentication. The Proxy supports popular agentic AI development tools like Amazon Q Developer CLI, Kiro, Cursor, and popu
If you’ve read any of my stuff or listened to one of my presentations before, you’ve likely heard my snarky joke: “Don’t be passive aggressive with Copilot.” My point with this joke is serious, though. Copilot works best when you give it the right context. Just like a new teammate, it can’t read your mind (even if it sometimes feels like it can). Copilot can likely figure out what you’re doing and
Introducing AWS MCP Servers for code assistants (Part 1) | Amazon Web Services
Artificial Intelligence Introducing AWS MCP Servers for code assistants (Part 1) We’re excited to announce the open source release of AWS MCP Servers for code assistants — a suite of specialized Model Context Protocol (MCP) servers that bring Amazon Web Services (AWS) best practices directly to your development workflow. Our specialized AWS MCP servers combine deep AWS knowledge with agentic AI ca
あなたのAIエージェントはどっち派？ MCPツールをLLMに渡す2つの方法 - ENECHANGE Developer Blog
VPoTの岩本 (iwamot) です。*1 昨日の水本さんの記事を読み、AIの登場による変化を前向きにとらえる姿勢が重要だと感じました。登場前に戻ることはもうできないですものね。 今日のぼくの記事では、AIエージェントを「使う」ではなく「作る」視点での「AIエージェント活用」を取り上げます。AIエージェントの実装に興味のある方の参考になれば幸いです。 フォーカスするのは「AIエージェントからMCPツールの情報をどのようにLLMに渡すか」についてです。MCPツールの情報を渡さなければ、LLMはツールが呼び出せる（AIエージェントに呼び出しを依頼できる）ことを知らないまま回答してしまいます。 以下、ご自身がAIエージェント（例：Cline、Claude Code）やAIエージェントSDK（例：Strands Agents、OpenAI Agents SDK）を実装するとしたらどうするか考えな
Software engineering with LLMs in 2025: reality check
Hi – this is Gergely with the monthly, free issue of the Pragmatic Engineer Newsletter. In every issue, I cover challenges at Big Tech and startups through the lens of engineering managers and senior engineers. If you’ve been forwarded this email, you can subscribe here. Two weeks ago, I gave a keynote at LDX3 in London, “Software engineering with GenAI.” During the weeks prior, I talked with soft
I want everything local — no cloud, no remote code execution. That’s what a friend said. That one-line requirement, albeit simple, would need multiple things to work in tandem to make it happen. What does a mainstream LLM (Large Language Model) chat app like ChatGPT or Claude provide at a high level? Ability to use chat with a cloud hosted LLM, Ability to run code generated by them mostly on their
Effectively building AI agents on AWS Serverless | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Effectively building AI agents on AWS Serverless Imagine an AI assistant that doesn’t just respond to prompts – it reasons through goals, acts, and integrates with real-time systems. This is the promise of agentic AI. According to Gartner, by 2028 over 33% of enterprise applications will embed agentic capabilities – up from less than 1% today. While early generative AI efforts foc
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
GitHub - langroid/langroid: Harness LLMs with Multi-Agent Programming
Click to expand Aug 2025: 0.59.0 Complete Pydantic V2 Migration - 5-50x faster validation, modern Python patterns, 100% backward compatible. Jul 2025: 0.58.0 Crawl4AI integration - browser-based web crawling with Playwright for JavaScript-heavy sites, no API key required (thank you @abab-dev!). 0.57.0 HTML Logger for interactive task visualization - self-contained HTML logs with collapsible entrie
New! (May 23, '25) If you prefer Python, check out the companion post Tiny Agents in Python. Over the past few weeks, I've been diving into MCP (Model Context Protocol) to understand what the hype around it was all about. My TL;DR is that it's fairly simple, but still quite powerful: MCP is a standard API to expose sets of Tools that can be hooked to LLMs. It is fairly simple to extend an Inferenc
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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
Gitリポジトリ全体をテキスト化できるツール：「Gitingest」の紹介 | DevelopersIO
【#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クライアントアプリを作ってコマンドラインでエージェントを走らせよう - laiso
簡単にMCPを実行できるMCP connectorを試す
Announcing .NET 10 - .NET Blog
Model context protocol (MCP) - OpenAI Agents SDK
Wasm-agents: AI agents running in your browser
March 2025 (version 1.99)
May 2025 (version 1.101)
GoのModel Context Protocol (MCP)の開発フレームワークmcp-goを使ってみる
April 2025 (version 1.100)
Building agents with the Claude Agent SDK
I Shipped a macOS App Built Entirely by Claude Code
July 2025 (version 1.103)
何もわからんけど作ってみる、なんちゃってAIエージェント
The Top 7 MCP-Supported AI Frameworks
5 tips for writing better custom instructions for Copilot
InstaVM - Secure Code Execution Platform
Tiny Agents: an MCP-powered agent in 50 lines of code