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
AIコーディングの常識が変わる！Claudeを"覚醒"させる知性、「Serena」徹底解説｜Kyutaro
AIを使ってコーディングをしていると、こんな風に感じたことはありませんか？ 「大きなファイルを読み込ませるたびに、大量のトークンが消費されてしまう…💸」 「1つのバグを直してもらったら、別の3つのバグが生まれてしまった…😭」 「AIがコードの全体像を理解してくれなくて、何度も同じ説明を繰り返している…🌀」 これらの悩みは、AIがコードを「テキストの羅列」としてしか見られていないことに起因します。しかし、もしAIが人間のようにコードの「意味」や「構造」を理解してくれたら…？ 今回は、そんな夢のような未来を実現するツール「Serena」について、その魅力と使い方を、AI技術に触れたことのある皆さまに向けて、じっくりと解説していきます！ そもそも「Serena」って何者？ なぜ必要なの？Serenaは、一言でいうと「AI（特にClaude）に、あなたのプロジェクトコードを深く理解させるため
はじめに こんにちは。クラウドエースの荒木です。 ChatGPT や Claude などの生成 AI が日常生活やビジネスに浸透してきましたが、これらの AI の真価は外部システムと連携したときに発揮されます。しかし、この連携には大きな課題がありました。 これまで AI と外部システムを連携させるには、システムごとに個別の API 統合が必要で、認証方法やデータ形式、エラー処理など、細かな実装を繰り返す必要がありました。このような個別対応は開発効率を下げ、拡張性や保守性の面でも問題がありました。 そこで登場したのが「Model Context Protocol（MCP）」です。2024 年 11 月に Anthropic が発表したこのオープンプロトコルは、AI と外部システムの接続を標準化し、開発者の負担を大幅に軽減します。 この記事では、MCP の基本概念から実装方法、活用事例まで、技
Serena MCPはClaude Codeを救うのか？
「Claude Codeがアホになる問題」が勃発している最中、SerenaというMCPサーバーが「Claude Codeのコンテキスト消費を削減し、応答を改善する」という評価でユーザーたちの間で注目されています。 筆者も実際にSerenaを使ってみたところ、確かにコンテキスト効率の改善（入出力トークンの減少を指します）を実感できました。詳しく調べてみると、このツールは非常にユニークな発想で設計されており、一過性の流行として消費されるには惜しいと感じました。 そこで、本記事では、この機能の背景にある技術的な仕組みを詳しく解説したいと思います。実際の検証も交えながら、Serenaのアーキテクチャとその効果を分析していきます。 現在のコーディングエージェントが抱える課題現在のコーディングエージェントの多くは、コードを単なるテキストファイルとして扱って逐次的な処理をしています。この根本的なアプロー
ローカルRAGを手軽に構築できるMCPサーバを作りました
はじめに 最近話題のMCP（Model Context Protocol）記事です。MCPに関しては、同僚の李さんが素晴らしい記事を書いてくださいましたので、MCP自体の概要に関しては以下記事参照ください（お約束）。 今回は、LLMの代表的なユースケースとも言えるRAG（Retrieval-Augmented Generation）です。RAGはドキュメントから関連情報を検索し、AIの回答生成に活用する技術で、専門知識や最新情報を必要とするタスクに使われます。以前にTanuki-8BとOllamaとDifyを使って日本語ローカルRAG構築という記事でローカルRAGの構築について説明したので詳しくはそちらを参照してください。簡単なRAGの構成図としては以下となります（記事より引用）。 今回は、このRAGをMCPを使って実現します。つくるMCPサーバの中身としてはPostgreSQLでベクトル
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
1. はじめに年末年始は仕事や転職活動で忙しく、恥ずかしながらAnthoropicの発表したMCP (Model Context Protocol)についてはあまり踏み込まずに簡単に眺めているのみに留まっていたモグリです。 色々と落ち着いてきたため、やっとMCPについて勉強しています。 MCPを用いると例えば、現在(2025/03/24)まだ日本では導入されていないWeb検索やBrowser Useの機能をClaudeに組み込めてとても便利だなと思います。 一方で、Claudeにより複雑な作業をさせたいと考えると、Web検索やBrowser Useの機能をもったDeep Researchエージェントを自前で組んで、その結果だけ返すMCPサーバーを建てた方が良い作業が出来るのではないかと考えます。（API利用料は置いておいて。） Claude Desktop + Deep Research
MCPでLLMに行動させる - Terraformを例とした tfmcp の紹介 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに こんにちは！今回は、私が最近開発した tfmcp というツールを紹介します。これは Terraform を LLM（大規模言語モデル）から操作できるようにするツールで、Model Context Protocol (MCP) を活用しています。 github.com このブログが良ければ読者になったり、GitHub リポジトリにStarをいただけると開発の励みになります。nwiizoをフォロワーしてくれるのもありがたいです。より良いツール開発のためのフィードバックもお待ちしています！ MCP とは何か？ 記事を始める前に、まず MCP (Model Context Protocol) について簡単に説明しましょう。MCP についてより詳しい情報は、公式ドキュメント modelcontextprotocol.io や Anthropic の Model Context Protoc
はじめに 最近は AI、特に LLM の発展がまさに日進月歩ですね。毎週、下手したら毎日のように新しいニュースが飛び込んできます。 中でも自分が注目しているのは Anthropic 社が提唱している MCP（Model Context Protocol）です。 解説にあたり、事前に簡単な MCP サーバのサンプルを実装しました。実装は GitHub に上がっているのでこれを変更しながら動作を確認してみてください。 今回はこの MCP サーバの実装を元に MCP の動作のさせ方について解説していこうと思います。 MCP とは まずは簡単に MCP について触れておきます。 MCP は Anthropic 社が提唱しているオープンなプロトコル仕様です。ドキュメントから引用すると以下のように説明されています。 MCP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
Claude Codeを使い始めて、様々な発信をしてきました。俺の(n)vimerとしてのアイデンティティを取り戻してくれたので感謝しています。settings.jsonやCLAUDE.md、.claude/commands/**.mdの設定について書いてきました。今回は「Hooks」について。これも設定しておくと、Claude Codeがグッと使いやすくなる機能です。 syu-m-5151.hatenablog.com このブログが良ければ読者になったり、nwiizoのXやGithubをフォロワーしてくれると嬉しいです。では、早速はじめていきます。 はじめに ここで読むのをやめる人のために言っておくと、Hooksは「Claude Codeがファイル編集した後に必ずフォーマッターを実行する」みたいなことを自動化できる機能です。CLAUDE.mdに書いても忘れちゃうようなことを、システムレベ
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
Anthropic、ワンクリックでローカルMCPサーバーをインストールできる「Desktop Extensions」をリリース Anthropicは2025年6月25日、Claude Desktop上でボタンをクリックするだけでローカルMCP（Model Context Protocol）サーバーをインストールできるパッケージツール「Desktop Extensions」をリリースした。 Desktop Extensions: One-click MCP server installation for Claude Desktop | Anthropic Local MCP servers can now be installed with one click on Claude Desktop. Desktop Extensions (.dxt files) package your
動作環境 Python 3.12 ライブラリの使用バージョン gradio 5.34.2 anthropic 0.54.0 mcp 1.9.4 python-dotenv 1.1.0 仮想環境とライブラリインストール % cd mcp-host-with-gradio % python3 -m venv venv % source venv/bin/activate (venv) % pip install gradio anthropic mcp dotenv .envファイルの設定 AnthropicのAPIキーが必要です。APIキーの作成は以下を参考にしてください。APIの利用には料金がかかりますが、API従量課金であれば5ドルから始めることが可能です。 Claudeを使い始める -Anthropic .env ANTHROPIC_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxx
概要 MCP（Model Context Protocol）は、LLM（大規模言語モデル）とツールを連携させる革新的なプロトコルとして急速に普及しています。MCPによって、AIエージェントに各種のタスクを任せることが現実になりました。 同時に重要性を増しているのが、自サービスのMCPサーバーを完備してAIフレンドリーにすることです。サービスやデータベースは「AIから使えるかどうか」によってその価値が大きく変わります。 本書はMCPの基礎概念からMCPサーバー開発のための環境構築、基本的な実装、複雑なドメインヘの応用、そして品質保証を扱います。書籍内では実例として、初歩的な天気予報サーバーや、実践的な社内ドキュメントサーバーを作成します。 また、著者が独自に考案した「4層テスト戦略」は、従来のAPIテストでは対応困難なMCP特有の課題に対する解決策を提示します。さらにはCI/CDおよび自動テ
MCPにおけるセキュリティ考慮事項と実装における観点（前編） - GMO Flatt Security Blog
MCP logo ©︎ 2024–2025 Anthropic, PBC and contributors | MIT license はじめに 本記事は、セキュリティエンジニアのAzaraこと齋藤とコーポレートセキュリティエンジニアのhamayanhamayanが、社内で行ったディスカッションを元に記述した記事です。 本記事は、MCP の利活用の際に考えるべき、セキュリティに関する考慮事項や、脅威の想定、実装時気にすべき観点などについてまとめたシリーズの前編になります。前編では、MCPに関する基本的な事項を扱いながら、利用者側の目線でMCPに対するセキュリティを考えていきます。社内での利活用の際に参考になれば幸いです。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診断・ペネトレーショ
LSP を活用してセマンティックなコード検索・編集能力を提供する MCP サーバー Serena の導入・使用方法を紹介。Claude Code でのオンボーディングからリファクタリングまでの実践的な活用例を解説します。 Serena はセマンティックなコード検索・編集能力を追加するオープンソースのツールキットです。MCP（Model Context Protocol） サーバーとして動作しているため、Claude Code や Cursor, VS Code のように MCP に対応しているクライアントであれば利用できます。またエージェントフレームワークとして Agno を使用しているため、特定の LLM モデルに依存せずに動作します。 Serena は LSP（Language Server Protocol）を使用してセマンティックなコードを解析するのが特徴です。LSP はコードの構
週末にやった感じ、GithubのCopilot Agentがかなり良かったので感想を書く。 前提 今回作ったツールで似たようなやつはいっぱいあって、llm ってやつが便利なんだけどPythonだし、重厚過ぎてちょっとしたことに入れるにはハードルが高いし、Serverには入れにくい。 ってことでGolangが良いなって思ってシンプルなやつを作った。 その際にGithubにCopilot AgentがGAになったので、こいつをvibe codingのメインで開発してみた。 ちなみに普段からRoo CodeやClaude Codeなんかも触っているのでvibe codingやAI Agentの活用には慣れている。 結論 業務で使うならCopilot Agentがかなり良い印象。 ClineやRoo Codeでやってたことは置き換わりそうな印象がある。 特にCopilotのAgentタイプだけでは
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
tl;dr Anthropic の開発者向けイベント Code with Claude が開催されたよ Claude 4 Opus と Claude 4 Sonnet が発表されたよ 無課金を含むすべてのプランで Claude 4 Opus と Claude 4 Sonnet が使えるよ Anthropic API に Code Execution Tool、MCP Connector、Files API、Extended Prompt Caching の 4 つの機能が追加されたよ（ベータ版） Claude Code が正式リリースされたよ これはなに？ 2025 年 5 月 22 日にサンフランシスコにて開催された Anthropic の開発者向けイベント、Code with Claude に関する発表まとめ。公開されたモデルや機能などをひと通り紹介、実際に動かすところまでを解説した記
MCP（Model Context Protocol）を活用したJグランツ補助金検索システムの実装例｜デジタル庁
デジタル庁プロダクトマネージャーユニットの土岐竜一です。事業者の手続システム総括班で、Jグランツを含む事業者向けシステムなどを担当しています。 この記事では、デジタル庁が運用する補助金電子申請システム「Jグランツ」のAPIを、Anthropic社が提唱するModel Context Protocol（MCP） によりラッピングし、LLMから利用可能なシステムのサンプル設計および実装について説明します。 具体的には、Pythonで簡単に実装できるFastMCPフレームワークを利用し、Jグランツの補助金検索や詳細の取得などの実用的な機能を備えたMCPサーバーを例として実装します。なお、本記事におけるコードはGitHubよりダウンロード可能です。 本実装例で実現できること今回紹介するMCPサーバーを利用すると、LLM（Claudeなど）を通じて、以下のような自然言語によるJグランツの補助金検索や
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 最近、MCP(Model Context Protocol)が注目を集めていますね。そこで、MCPを使って、Cursor や Cline などからシームレスに Oracle データベースにアクセスする MCP サーバーを作ってみました。 こんな感じでテーブルの構造を聞いてみたり こんな感じで LLM に SQL を書かせて、その場でテストしてみたりすることができます。 こちら↓の Claude Desktop と私のチャットの履歴を見ていただくと、Claude Desktop のような出来の良い MCP Host とデータベー
Hugging Faceのブログで提唱されている「Tiny Agents」。 そのコンセプトに触発され、バイブコーディングで1000行以内の軽量エージェント作りに挑戦してみました。 これらの記事では、MCPをツールとして用いる軽量なエージェントの概念として、Tiny Agentsを紹介しています。(Githubリポジトリも公開） 今回は上記記事をインスパイアにTiny Agentsを作ってみました、せっかくなのでAIコーディング・バイブコーディング縛りです。 （コードの細かい部分は全然確認していないので、お見過ごしください） 冷静に考えたら、1000行はtinyなのか？と思いましたが、プロンプトやコードコメントも含めて1ファイルに収めた時のコード行数なので、一旦tiny寄りと見なして頂けたらとても嬉しいです。 そして、最初に懺悔しておくと、MCPサーバーの実装も含めたら1000行を超えてい
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
新Codex CLIの使い方
GPT-5の公開（2025年8月7日）に合わせ、Codex CLIがChatGPTのPlusやProサブスクリプションに追加料金なしで利用可能になりました。これによりAPI課金を使わずに導入できるようになり、新規ユーザーが増えています。 GitHub - openai/codex: Lightweight coding agent that runs in your terminalLightweight coding agent that runs in your terminal - openai/codexGitHubopenaiCodex CLIの最初のバージョンは2025年4月に公開されましが、リサーチプレビュー段階のプロジェクトなので頻繁に変更があります。リリース１ヶ月後にはTypeScriptからRustにスクラッチで書き直され。しばらく２つのバージョンの開発が並行していまし
達人出版会
知識ゼロからノーコードではじめる Studio Webサイト制作入門 gaz 徹底攻略 データベーススペシャリスト教科書 令和7年度 株式会社わくわくスタディワールド 瀬戸美月 徹底攻略データサイエンティスト検定問題集［リテラシーレベル］対応 第2版 小縣 信也, 斉藤 翔汰, 森田 大樹, 田澤 賢, 小宮 寛季, 野口 敏久, 山田 弦太朗, 安… Proxmox VEサーバー仮想化 導入実践ガイド エンタープライズシステムをOSSベースで構築 青山 尚暉, 海野 航, 大石 大輔, 工藤 真臣, 殿貝 大樹, 野口 敏久 1週間でLPICの基礎が学べる本 第4版 中島 能和 Windowsで作る侵入検知システム 自作IDS/IPSで学ぶ実践セキュリティ dora シリコンに導入されたドーパントの物理 公益社団法人 応用物理学会 半導体分野将来基金委員会 Pythonを使った数値計算入
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
本連載では、MCP（Model Context Protocol）を使ってLLMと外部ツールを統合する方法を解説します。MCPは、LLMと外部システムをつなぐためのオープン標準であり、開発者にとっては組み合わせ爆発の解消やプラグアンドプレイ型の拡張性を提供するものです。MCP を利用することで、LLMアプリケーションの開発・運用が大幅に効率化することが期待されています。 はじめに 本連載では、MCP（Model Context Protocol）を使ってLLMと外部ツールを統合する方法を解説します。 対象読者 生成AIやLLMの基礎知識がある方 VS CodeやLLMを触ったことがあるエンジニア 企業で業務活用を検討中の担当者 必要な環境 GitHub Copilot／Codespacesが有効なGitHubアカウント MCPとは MCPが生まれた背景 近年、ChatGPTやClaudeな
MCPを最大限に活用した次世代のWebアプリ開発 Next.js、Honoは Context7 MCP 最新のコードやスニペット デザインを v0やReaddy、same.new(=AIデザイン生成Webサービス)で作成。 フロントエンドを Figma MCP 画面デザイン等 バックエンドを Supabase MCP DB操作等 資料を filesystem MCP 指定したフォルダに資料や1ファイル化したファイルの読み込み テストをPlaywright MCP 自然言語でのテストコードの自動生成 Git管理を GitHub MCP GitHubの自動操作等 保守運用を Raygun MCP でエラーの自動追跡 サブスクライブを Stripe MCP Stripeでの実装 多様なAIモデルを GitHub Copilot Agent mode、Claude Sonnet 3.5 3.7、G
Claude Code×Obsidianで作るナレッジベース開発環境 - YOUTRUST Tech Blog
この記事で得られること ✅ 30分の会議を5分で議事録化する自動化フロー ✅ 開発量を2.5倍に増やした具体的な環境構築方法 ✅ 情報検索を30秒以内に短縮するナレッジ管理術 ✅ PRレビューを10点満点で自動評価する設定 ✅ すぐに使えるCLAUDE.md設定テンプレートとスクリプト TL;DR Claude CodeとObsidianを組み合わせることで、議事録作成時間を66%削減、開発コントリビューションを2.5倍に増加させました。Tactiq→Google Drive→Obsidianの自動化フローと、AIに最適化されたナレッジベース構築により、マネジメント業務をこなしながらも効率的な開発を実現。本記事では実際の設定ファイルとワークフローを公開します。 こんにちは、YOUTRUSTでエンジニアリングマネージャーをしている須藤（YOUTRUST/X）です。AI爆速普及委員会の委員長と
「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
Gooseとは何か block.github.io BlockのAIチームが開発していたAIエージェント「Goose」が先日公開された。 これは、Rustで書かれたコマンドラインとウェブサーバーのコアモジュール、それを呼び出すElectron製のデスクトップアプリという構成になっている。 ユーザーは対話型シェルやデスクトップアプリのチャットUIを通じて、Cline*1やOnlook*2のようにローカルファイルを編集しながらコーディングをアシストしてもらう。 12月時点ではコアがPythonで書かれていたが、ベータリリース時にRustで書き直された。どうやらユーザー環境にPythonをインストールしてもらう必要があるのを避けたかったようだ*3。 github.com Gooseのコントリビューターなんか大人数で作っている・・ Gooseの目新しい点は、VS Codeなどのエディタから独立した
はじめに こんにちは、ZOZOMO部OMOブロックの宮澤です。普段は「ZOZOMO」のブランド実店舗の在庫確認・在庫取り置きという機能の開発と保守を担当しています。 本記事では、LLMを駆使したSlackbotを活用して、アプリケーション例外のアラート調査・分析を自動化した試みについて紹介します。 SlackbotのバックエンドにLLMを導入し、LLMの汎用的な推論能力とMCPを通じたプロダクト知識の注入を用いて、より実践的な調査・分析の自動化を試みました。 本記事がLLMを活用した運用作業の自動化を検討されている方の参考になれば幸いです。 目次 はじめに 目次 試みの背景 LLM・MCPによるアプローチ 実装方法の検討 システム構成とアプリケーションの仕組み システムの全体構成 エージェントの構成 Strands Agentsの採用 エージェント構成 Worker Agent Media
AIにBetできていますか？ 皆さんはAIを使ってコーディングや、その他の業務を効率化していますか？ 調べると出てくるようなものもありますが、 実際にこうやってるよ、というものを簡単に紹介しようかなと思います。 *多分そんなに特殊な使い方はしていないと思いますが、主にAIとの共存系の使い方の話です。 読むのが面倒くさい方向けに Google NotebookLMの音声でもどうぞ（言葉などがおかしいものがいくつかあります） 現在はどう使っているか 2025/07 現在は、開発にはClaude Code Maxをメインに使っています。 Gemini CLIはサブ的な位置づけではありつつも、Claudeとコラボレーションするようにして相互補完的に使っています。 HタスクのあとにGemini CLIを使ってコードレビューをしてもらうようにしたり、 複数のAIでコラボレーションさせることで、なるべく
Findyの爆速開発を支えるGitHub Copilotとエージェント活用法 - Findy Tech Blog
こんにちは。 ファインディ株式会社 で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub CopilotやCursorなど、生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 そこで今回は、弊社のGitHub Copilotの活用方法について紹介します。 それでは見ていきましょう！ カスタムインストラクション MCP Agent mode Coding Agent まとめ カスタムインストラクション GitHub Copilotを始めとする生成AIツールを効果的に活用するためには、まず最初にカスタムインストラクションの設定が必要不可欠です。 docs.github.com カスタムインストラクションに関しては以前の記事で紹介しておりますので、
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
自然言語でブラウザE2Eテストを回す
はじめに こんにちは。BEENOSのがれっとです。 E2Eテストのメンテナンス、うまくできていますか？ E2Eテストはその性質上、アプリケーションのUI変更や仕様変更に影響を受けやすく、テストコードの頻繁な修正が必要となり、メンテナンスコストが高いという課題があります。 私たちの持つサービス、「Groobee」は、サイトのデザインや構造を柔軟にカスタマイズできる点が特徴です。ユーザー自身でUIを変更可能なため、DOM要素に依存する従来のE2Eテストは、これらの変更によって頻繁に動作しなくなります。それによる維持管理コストの高さが課題となっていました。 そこで、今年（2025年）3月に登場したPlaywright MCPを使い、LLMを活用した自然言語でのE2Eテストを実験してみました。 Playwright MCPとは ブラウザを自動操作するためのツールであるPlaywrightをMCPサ
AWS Documentation MCP Server でAWSのFAQアシスタントを作成する - Taste of Tech Topics
はじめに データ分析エンジニアの木介です。 AWSの公式ドキュメントで欲しい情報を探そうとしても、なかなか目的のページが見つからなかったりすることってありませんか？ AWSから「AWS Documentation MCP Server」が公開されたため、本記事では、それを利用して、最新のAWSドキュメントに基づき、質問に回答してくれるFAQアシスタントの作成方法について紹介したいと思います。 MCP Serverの呼び出しには、Claude Desktop および dolphin-mcp を利用します。 github.com はじめに 概要 1. MCPとは MCPのしくみ 2. AWS Documentation MCP Serverとは Claude Desktop経由でAWS ドキュメントのFAQアシスタントを作成する dolphin-mcpでAWS ドキュメントのFAQアシスタント
AI エージェント界隈で話題の MCP の凄さ実感！ー その特徴・技術概要・今後の展開 ー「メタ AI エージェント」実現なるか？
MCP が盛り上がってるらしい… Anthropic が 2024年11月に発表した「Model Context Protocol（MCP）」ですが、AI エージェント界隈で結構な盛り上がりを見せています。そこで、その特徴や技術概要、将来の展望について、実際にコーディングした経験も踏まえてまとめてみようと思います。今後の開発の方向性を見るにつけ、MCP が切り開こうとしている世界とその可能性に、とてもワクワクしています。希望的憶測だと、たぶん 「メタ AI エージェント」「自律進化型AIエージェント」 にまでつながります！（後述） では手始めに、MCP について少々… MCPとは、雑に言うと、LLM が外部ツールやリソースを扱えるようにして、生成 AI の適用範囲を劇的に拡大するための オープンソース技術です。 この技術は「AI エージェント」と非常に相性が良いです。たとえば「マーケティン
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Model Context Protocol（MCP）とは？生成 AI の可能性を広げる新しい標準
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
Claude + MCP + Deep Researchを試そう｜はち
シンプルな MCP サーバを作って動作を理解する
Claude CodeのHooksは設定したほうがいい - じゃあ、おうちで学べる
Anthropic、ワンクリックでローカルMCPサーバーをインストールできる「Desktop Extensions」をリリース | gihyo.jp
Pythonで理解するMCP（Model Context Protocol） | gihyo.jp
MCPサーバー開発大全 | 技術評論社
コーディングエージェントの能力を拡張する Serena を試してみた
GithubのCopilot Agentで便利ツールを作った - そーだいなるらくがき帳
Anthropic の Code with Claude に関する発表まとめ
MCPが便利そうなので Oracle DB とおしゃべりする MCP サーバーを作ってみた - Qiita
作って覚えるAIエージェント：1000行以内のtiny-agentをバイブコーディングで作ってみる
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
Anthropic発「MCP」とは何か？ 基本概念から実践まで一気通貫で解説
便利なMCP 2025年4月版 (もう古いコードの提案はしなくなるMCP他) - Qiita
【#も読】MCPことはじめ / MCPサーバーのセキュリティリスク（@yusuktan）
Rust製MCP対応AIエージェント『Goose』の技術概要 - laiso
LLMを駆使したSlackbotによる例外アラート調査・分析の自動化 - ZOZO TECH BLOG
AIとの並走ってどうやってるの？の紹介 - ytake blog