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
MCP入門
MCP概要説明 この記事はMCP2025-03-26リビジョンを基に作成しました。 Model Context Protocol (MCP) とは何か？ MCP は、AI アシスタント（チャットボットや自動化エージェントなど）が、さまざまな外部データやツールにアクセスするための 共通のルール（プロトコル） です。 従来は、AI にデータベースやウェブサービス、ローカルのファイルを使わせたいとき、それぞれ違う接続方法をいちいち作り込む必要がありました。すると、AI を拡張するたびに「新しいツール用の独自コード」を用意しなくてはなりません。 MCP を使うと、「AI ⇔ データやツール」 の接続方式を 標準化 できるため、同じ仕組みでいろいろなデータソースや外部サービスとやり取りできます。これは、AI の開発者とデータ管理者双方にとって、大きな手間削減や再利用性の向上につながります。 Anth
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
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
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
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
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
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
背景 以前はClaudeに記憶を与えるLocal Memory MCPを作った記事を作成した。 その後すぐ、Claude MobileがRemote MCPを対応したため、どうしてもスマホで使うClaudeも記憶を持たせてほしいのでLocal MCP Serverをリモート化したくてAWS Lambdaで実装した。 なぜLambdaなのか？ サーバーレスでイベント駆動 私のユースケースとしてはClaudeと会話するときに、必要な場合はMemory MCPに私に関する記憶を取り出したり、記憶を作成したりするものだ。 そのため、1日多くても数十回使うようなものであり、サーバーを常時起動する必要がなく、イベント駆動のLambdaに非常に合うものであった。 個人利用はほぼ無料枠で完結 AWS Lambdaの無料枠は以下の通りだ。 毎月100万リクエスト無料 毎月40万GB秒の実行時間無料 私の場合
There is currently an explosion of people sharing their experiences with agentic coding. After my last two posts on the topic, I received quite a few questions about my own practices. So, here goes nothing. Preface For all intents and purposes, here’s what I do: I predominently use Claude Code with the cheaper Max subscription for $100 a month 1. That works well for several reasons: I exclusively
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
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
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
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
1. FastMCPサーバ「FastMCPサーバ」は、FastMCPアプリケーションの中心となるクラスで、アプリケーションのツール、リソース、プロンプトのメインコンテナとして機能し、「MCPクライアント」との通信を管理します。 2. サーバの作成サーバのインスタンスの作成手順は、次のとおりです。 通常は、クライアントアプリケーションやログでサーバを識別できるように、サーバに名前を付けます。 from fastmcp import FastMCP # 基本的なサーバインスタンスを作成 mcp = FastMCP(name="MyAssistantServer") # サーバとのやり取り方法に関する指示を追加することもできる mcp_with_instructions = FastMCP( name="HelpfulAssistant", instructions="このサーバはデータ分析ツー
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
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
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
はじめに 株式会社ネクストスケープ エンタープライズサービス部の小野塚です ChatGPT、Claude のDesktop版、Claude Code、Cursor、そしてBigQuery in Gemini等、色々と触ってきまして、BacklogのMCPサーバーも活用しています。 まあ、主要なところは一通り触れただろうかというところでふと見渡してみたところ、SerenaというMCPサーバーが良いという記事を以前もみかけていたのですが、スルーしていたことに気づきました。 github.com そこでちょっと試してみたいと思います。 MCPサーバーなので当然ながらClaude Code、Cursor等で利用可能です。 私がざっとX等で見た限りではClaude Codeとの組み合わせが多かったようなのですが、私は今のところCursorが主に使っているツールとなっておりますので、Cursorで試し
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
MCP Run Python - PydanticAI
MCP Run Python The MCP Run Python package is an MCP server that allows agents to execute Python code in a secure, sandboxed environment. It uses Pyodide to run Python code in a JavaScript environment with Deno, isolating execution from the host system. Features Secure Execution: Run Python code in a sandboxed WebAssembly environment Package Management: Automatically detects and installs required d
This post is also available in the following languages. English, Korean, Chinese はじめに 先日、Anthropic社はClaude LLMを通じてモデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol、以下MCP）を発表しました。MCPは、大型言語モデル（large language model、以下LLM）が外部のデータソースや機能を利用するためのプロトコルで、誰でも利用可能なオープンプロトコルとしてAnthropic社が公開しました（参考）。これにより、多くのサービスでMCPをサポートするようになり、多くのユーザーがMCPを使ってLLMと外部サービスを接続する方法に興味を持ち始めました。 この記事では、注目されているMCPの概念とアーキテクチャについて説明し、LINE Messagin
「やっちゃえ、バーサーカー」Container-Useで実現するAIエージェントの開発環境 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに AIコーディングエージェント（Claude Code、Cursor、Cline等）の普及により、開発効率は飛躍的に向上しました。しかし、複数のAIエージェントを同時に使用する際、以下のような課題に直面することがあります： ファイルの競合: 複数のエージェントが同じファイルを同時に編集 環境の汚染: 一つのエージェントの変更が他の作業に影響 作業追跡の困難: どのエージェントが何を変更したか把握しにくい これらの課題を解決するのが、Daggerが開発したContainer-Useです。 github.com Daggerとは何か DaggerはDockerの創設者Solomon Hykes氏が2018年に立ち上げた会社で、「DevOpsオペレーティングシステム」の構築を目指しています 。コンテナで開発者の問題を解決したHykesは、今度は「CI/CDの混乱状態」という開発者とインフ
注目MCPニュース 昨今LLM界隈を賑わせているMCP（Model Context Protocol）ですが、個人的には最近のビッグニュースとして以下の２つが挙げられます。 Azure FunctionsトリガーがMCPに対応! Azure Functionsは「トリガー」と呼ばれる仕組みを使ってイベントドリブンなアプリケーションを構築することができます（たとえばタイマートリガーで定期実行、HTTPトリガーでWeb APIを作る、など）。 2025年4月5日にAzure FunctionsのMCPトリガーがプレビュー版として公開されたことがMicrosoftの公式ブログで発表されました。本記事執筆時点での対応言語はC#、Python、Nodeの3つです。 VS Code Stable 1.99でMCPが正式サポート! GitHub CopilotにAgent modeが追加され、それと同時
Rustのバックエンド開発の最近の動向を追う
はじめにyukiです。RustのカンファレンスであるRust.Tokyoのオーガナイザーを務めているほか、『実践Rustプログラミング入門』『RustによるWebアプリケーション開発』といった書籍を共著で執筆しました。 この記事のテーマは、近年利用が進み人気が高まるRustのバックエンド開発における動向です。前半で、現在人気のあるライブラリの動向を簡単にまとめます。次に、私が現在開発の動向に注目しているいくつかのライブラリについて紹介します。 人気のバックエンド開発ライブラリの動向Rustによるバックエンド開発[1]では、やはり最近でも次の2つのクレートが選ばれる傾向にあるようです。「デファクトスタンダード」と呼べるくらいには、そろそろなってきたのではないでしょうか。 axum actix-web 数年前であればactix-webが一強ではあったものの、近年はtokioチームが開発するax
Azure MCP ServerとGitHub CopilotでAzure上のアプリをできる限り簡単に作る - Taste of Tech Topics
こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 (YAMALEXについて詳細はこちらをぜひご覧下さい。) www.acroquest.co.jp MCP（Model Context Protocol）が登場して少し時間が経ちましたが、その間にMCPに対応するサービスが増え、LLM 用ツールとしてその利用も拡大しています。 ツール提供側・クライアント側のどちらのサービスも増えており、今後さらに対応が広がりそうです。 そのような中で、MicrosoftがAzure MCP ServerというAzureリソースをMCP経由で操作できるMCP Serverを公開しました。 github.com 現在は操作できるリソースは限られていますが、CosmosDBやBlob Storageなどのデータ参照などが可能です。 この記事では簡単にMCPについて説明した後、G
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
はじめに 自己紹介 株式会社ナレッジワークVP of Engineeringの@hidekです。 CTOのmayahを支えながら、Engineeringチーム全体のマネジメントをやっています。 また、AI Integrationグループという社内のAIを支えるチームのマネージャーも兼任しています。 「SaaS is dead」 昨年末から「SaaS is Dead」という刺激的なフレーズが注目を集めました。しかし、これはすでに語られている通り、文字通りにSaaSが消滅するという意味ではありません。むしろ、従来の単一機能・単一領域のSaaSが次の段階へと進化していることを表現したキャッチフレーズと捉えています。これまでユーザーがブラウザやアプリのUIを直接操作していたSaaSが、AIとの統合により、より高度で複合的なサービスへと進化しているのです。 最新のSaaSでは、LLMなどのAIを活用
SaaSのためのAIエージェント開発: GeminiとMCP（Streamable HTTP）で作るシンプルなRAGアプリケーション - MNTSQ Techブログ
こんにちは、MNTSQでアルゴリズムエンジニアをやっている平田です。 MNTSQではAIで企業の契約業務を変革するプロダクトを開発しています。 mntsq.co.jp ところでみなさん、MCP（Model Context Protocol）使っていますか？ 2024年11月にAnthropicがMCPを提唱してから半年しか経っていないのに、MCPを取り巻くAIエージェント開発のエコシステムは爆発的なスピードで成長を遂げています。 （実際、この記事を書いている最中にアップデートがあって、何度か書き直しています🫠） 先日MCPがStreamable HTTPをサポートしたため、MNTSQでも自社プロダクトへのMCP導入を検討し始めました。 Streamable HTTPではサーバーをステートレスにできるので、アーキテクチャがシンプルになり、水平スケーリングが容易になります。これはMNTSQの
Amazon Bedrock AgentCoreを一通りさわり倒してみる ~ 全体の感想とRuntime編 ~ - Generative Agents Tech Blog
ジェネラティブエージェンツの遠藤です。 7月にジョインしたばかりなので初めましての方が多いと思いますが、今後ともよろしくお願いします！ 発表されたばかりのAmazon Bedrock AgentCore (Preview)のドキュメントを一通り読んだところ、「これ欲しかったやつ！！」ってなってテンションが爆上がりしています。 勢いに任せて全部触ってまとめようと思ったのですが思ったより量が多いので、まずは全体の感想とAgentCore RuntimeでLangChainを動かしてみた所をまとめてみました。 aws.amazon.com ざっくりの感想として「遂にエージェントのためにAWSが本気で作ってくれたやつがでたな・・・！」って感じがしています。 LLMアプリケーションのインフラを考え始めると色々と悩ましい点が多いのですが、Agent Coreにはそれらの困りどころを解決するためのサービ
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.
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。 これまでのおさらい 【第1回】Anthropic発「MCP」とは何か？ 基本概念から実践まで一気通貫で解説 はじめに 前回の記事では、MCPの基本概念と実際の動作を確認しました。今回は実際にMCP SDKを使って、独自のMCPサーバーを開発していきます。 今回開発するMCPサーバーのコードは、以下のGitHubリポジトリ（finalブランチ）で公開しています。 GitHubリポジトリ 対象読者 生成AIやLLMの基礎知識があ
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
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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
Rust製MCP対応AIエージェント『Goose』の技術概要 - laiso
AIとの並走ってどうやってるの？の紹介 - ytake blog
FastMCP 入門 (2) - FastMCPサーバ｜npaka
MCPサーバー「Serena」を触ってみた - NEXTSCAPE blog
簡単にMCPを実行できるMCP connectorを試す
MCPの概念とLINE Messaging APIを利用したMCPサーバー構築事例の紹介
Azure FunctionsでMCPサーバーを作る！
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システムアーキテクチャから考えるAIエージェント時代のSaaSの可能性
MCP Python SDKで天気予報サーバーを開発──実装から動作確認まで徹底解説
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