今や毎日耳にするChatGPTだけれど、そもそもどんな風に話題になってきたのかをこのGWを利用して振り返りたいって人もいるはず。そんな人のためにChatGPT関連ニュースをまとめておきましたので、ぜひご利用ください！ 良い振り返りで、良い人生を。 このタイトルだけでもChatGPTに食わせて、話題の流れをまとめてもらうのが一番かも？ 週刊東洋経済 2023/4/22号（ChatGPT 仕事術革命） 作者:週刊東洋経済編集部東洋経済新報社Amazon 2020/06/01 あまりに高精度のテキストを作り出してしまうため「危険すぎる」と問題視された文章生成言語モデルの最新版「GPT-3」が公開 - GIGAZINE 2020/07/21 GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ 2020/07/22 「GPT-3」は思ってたより「やばい」ものだった。話し言葉でプログラミングまでこなすAI
AIコーディング前提の開発プロセスを仕組み化 はじめまして。松尾研究所の中川です。 AIコーディングを前提に、提案から開発・運用までを一気通貫で進めるスタイルは増えつつあります。弊社のプロジェクトでも、AIコーディングは単なる「補助」ではなく、開発プロセスの中核として扱われる場面も多くなってきました。 私も小規模体制で開発速度と品質を両立するために、Claude Codeの運用における 並列化・プロンプト運用・レビュー自動ループ・ナレッジ一元化・インストラクション（Skills） の5点を“仕組み”として作っています。 この記事では、Claude Code中心のAIコーディング手法をまとめます。 開発対象 Claude Codeの実務運用で開発したWebアプリ構成です。 フロントエンド： React + Vite + TypeScript バックエンド： FastAPI 非同期処理ワーカー
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
MCPサーバー自作入門
はじめに すでに日本語でも紹介記事が多数ありますが、私も MCP（Model Context Protocol）サーバーの開発を試してみたので備忘録として。 MCP の仕組みはともかくまずは作り方が知りたい！という方向けです。 MCP サーバー開発用の SDK は Python, Java, TypeScript など複数の言語をサポートしていますが、本記事ではTypeScript SDKを使用します。 また開発した MCP サーバーを利用する MCP クライアントにはCursorを使用します。 基本的に公式ドキュメントを参考にしています。 🙆♂️本記事で触れること TypeScript SDK を用いた MCP サーバーの実装方法 実装した MCP サーバーを Cursor で使用する方法 実装した MCP サーバーの配布(Publish)方法 デバッグ方法：Inspector の使
世は大 AI 時代ということで、調べ事や開発に様々な AI を利用するようになりました。 AI 失業だの SaaS is dead だのと騒がしいですが、そういうのは今日は置いておきます。 AI を使うのも良いですけど、せっかくソフトウェアエンジニアをやっているのですから、自分で作ってみるのもいいですよね。 結論から先に書いておくと、AIエージェントも今どきは簡単に自作できるようになっています。 この記事では Google 製の Agent Development Kit (ADK) を使いますが、何を使うにせよ、そもそも AI エージェントがどう動いているか理解しておかないと効率が悪いです。 それだって AI に聞けば出てくる、、わけですが、まあ人間が要点をまとめた記事にもまだ五円くらいは価値があるかなってことでまとめてみました。 ... お察しの通り、AI に指示して書かせたわけですけ
リモートMCPがやってくる、そしてA2Aについて
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。 Streamable 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 2024-11-05.… Streamable HTTP Tr
htmxは、HTMLの属性を追加するだけで、インクリメンタル検索やインライン編集をはじめとするさまざまな動的なUI（User Interface）を実現できるJavaScriptライブラリです。SPA（Single Page Application）フレームワークのような大がかりなビルド環境を用意することなく、すでにあるサーバーサイドアプリケーションに段階的に導入できる点も大きな魅力です。 本記事では、htmxの基本的なしくみや使用方法を紹介したのち、架空のタスク管理アプリケーションを題材に、htmxで実現できるさまざまなインタラクションを紹介します。 htmxの概要 HTMLを拡張するアプローチ htmxの基本的なアイデアは、HTMLの属性を使ってサーバーとの通信およびDOM更新を宣言的に記述するというものです。 たとえば、ボタンがクリックされたらサーバーからデータを取得し、画面の一部を
こんにちは。製造ビジネステクノロジー部の小林です。 最近、AWSクラウドへの負荷テストを計画しています。 負荷テストは、システムが大量のトラフィックに耐えられるかを確認するだけでなく、スケーリング設計やクォータ調整、運用時の安定性を評価するためにも欠かせない重要な工程です。 しかし、実際に負荷テストを行おうとすると、利用できるツールが多く、どれを選ぶべきか迷ってしまいます... そこで本記事では、負荷テストツールについて、それぞれの特徴や得意分野を整理し、どのような用途で活用できるかをまとめました。 本記事で紹介するツールについて 本記事では、負荷テストで広く利用されることが多いツールについて、次の観点をもとにピックアップしています。 採用実績 GitHubスター数、コミュニティの活発さ、企業での利用事例など。 機能の幅広さ 大規模負荷、複雑なシナリオ記述、分散実行など、本格的な負荷テスト
![[2025年版] 負荷テストツールをまとめてみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2df9260414ad6f999e1572718cfb183e63384d2d/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimages.ctfassets.net%2Fct0aopd36mqt%2F1dD7b8HkT2sbiJzUIewMTD%2Fe5cdc6f33c4fdd9d798f11a4564612ff%2Feyecatch_developersio_darktone_1200x630.jpg)
Another year passes. I was hoping to write more articles instead of just these end-of-the-year screeds, but I almost died in the spring semester, and it sucked up my time. Nevertheless, I will go through what I think are the major trends and happenings in databases over the last year. There were many exciting and unprecedented developments in the world of databases. Vibe coding entered the vernacu
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
AIエージェントのUXを進化させる「A2UI」でアプリを構築 - Taste of Tech Topics
こんにちは。大塚です。 普段は生成AIを利用したサービスの開発に携わっているのですが、直近の仕事では、数理最適化の手法を扱う機会がありました。 実は、大学の授業で数理最適化をかじっており、教授がよく 「人の勘や経験に頼っている部分を数式に落とし込むことで、合理的な意思決定ができるようにしよう。」 といっていたことを思い出しました。 まさに今、それを仕事で実践できており、面白くなってきました。 さて、今回のテーマは最適化ではなく、AIエージェントのUIについてです。 現在の生成AIアプリのUIといえば、「チャット」形式がほとんどの状況だと思いますが、チャットのアプリは汎用的な一方で、入力を制御したり、画像や動画の表示が難しかったりと、限界を感じることってありませんか？ そんな悩みを解決してくれる、「A2UI（Agent to UI）」という、AIエージェント用のUIプロトコルが、2025年1
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
AI関連、競合は現れども、性能的にやはりOpenAI一強なのかなぁというところに現れたAnthropic Claude 3は、確かに明らかに性能がいい、GPT-4を凌駕している……！というわけで大いに気に入った（ついでに最近のOpenAIのムーブが気に入らない）ので、C#で使い倒していきたい！そこで、まずはSDKがないので非公式SDKを作りました。こないだまでプレビュー版を流していたのですが、今回v1.0.0として出します。ライブラリ名は、Claudeだから、Claudiaです！.NET全般で使えるのと、Unity(Runtime/Editor双方)でも動作確認をしているので、アイディア次第で色々活用できると思います。 GitHub - Cysharp/Claudia 今回のSDKを作るにあたっての設計指針の一番目は、公式のPython SDKやTypeScript SDKと限りなく似せる
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？
【速報】OpenAI が MCP 対応を発表 ＆ 仕様バージョンアップ！ MCP が実質的な業界標準 になりそうです！ 2025年3月27日、OpenAI が MCP 対応を発表 しました： @OpenAIDevs "MCP 🤝 OpenAI Agents SDK" 「ChatGPTが“AI界のUSB-C”こと「MCP」対応へ 競合・Anthropic発の規格が実質的な業界標準に」ITmedia また、3月26日には、MCP 仕様のバージョンアップの発表 もありました！（特にリモートMCPサーバー関連）： @alexalbert__ "A new version of the MCP spec was finalized today" MCP Spec Revision: 2025-03-26 この資料の内容は古くなってしまった部分があるので、誤解がないようにまずは速報を。 時間が取れ次
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
This all started with a blog post back in 2020, from a tech curiosity: what's the fastest way to scale containers on AWS? Is ECS faster than EKS? What about Fargate? Is there a difference between ECS on Fargate and EKS on Fargate? I had to know this to build better architectures for my clients. In 2021, containers got even better, and I was lucky enough to get a preview and present just how fast t
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
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
TanStack AI は TanStack チームが開発する TypeScript 向けの軽量な AI フレームワークです。LLM プロバイダーのインターフェイスを抽象化し、ツール呼び出しやチャット機能を提供します。この記事では TanStack AI の概要と基本的な使い方を紹介します。 AI エージェントの開発をする上で LLM の API 呼び出しを抽象化してくれるフレームワークは欠かせないものと言えるでしょう。OpenAI や Anthropic などの主要な LLM プロバイダーはそれぞれ公式 SDK を提供していますが、それぞれ異なるインターフェイスを提供しているため複数の LLM モデルを切り替えながら開発する場合には煩雑さが増してしまいます。 この差異を吸収してくれるフレームワークとして TypeScript なら AI SDK、Python なら LangChain が
Every System is a Log: Avoiding coordination in distributed applications | Restate
BlogEvery System is a Log: Avoiding coordination in distributed applications Building resilient distributed applications remains a tough challenge. It should be possible to focus almost entirely on the business logic and the complexity inherent to the domain. Instead, you need to review line-by-line and check: “what if the service crashes here?”, “what if the API we call here is temporarily unavai
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
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
Assessing Claude Mythos Preview’s cybersecurity capabilities April 7, 2026 Nicholas Carlini, Newton Cheng, Keane Lucas, Michael Moore, Milad Nasr, Vinay Prabhushankar, Winnie Xiao Hakeem Angulu, Evyatar Ben Asher, Jackie Bow, Keir Bradwell, Ben Buchanan, David Forsythe, Daniel Freeman, Alex Gaynor, Xinyang Ge, Logan Graham, Kyla Guru, Hasnain Lakhani, Matt McNiece, Mojtaba Mehrara, Renee Nichol, A
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
April 25, 2022 Four Eras of JavaScript Frameworks April 25, 2022 I started coding primarily in JavaScript back in 2012. I had built a PHP app for a local business from the ground up, a basic CMS and website, and they decided that they wanted to rewrite it and add a bunch of features. The manager of the project wanted me to use .NET, partially because it’s what he knew, but also because he wanted i
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
この記事は 趣 Advent Calendar 2025 の5日目の記事です。 4日目は 獏星(ばくすたー) さんの 「無職期間(5ヶ月)の振り返り」 でした。 無職、大変趣がありますね。 さて、趣アドベントカレンダーということですが、人によって何にどのような趣を感じるかは異なるものです。 そこで LLM に趣を見出してもらうことで新たな視点を獲得することを目指します。 以下のようなものを作りました。 趣ディテクター テキストや画像を与えると LLM が趣を見出してくれます。 さて、このアプリを作るにあたり、せっかくなので趣のある国産のクラウド、さくらのクラウド を使ってみることにしました。 本記事では LLM を使ったアプリケーションを作り、さくらのクラウドで動かす手順を紹介します。 注意 本アプリは予告なく停止する可能性があります さくらの AppRun CR 版上にデプロイしており、
"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 various peripherals and accessories, MCP provides a standardized way to connect AI models to different data sources and tools." ― Anthropic TL;DR I would like for this to turn out to be a skill
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
What is Model Context Protocol (MCP)? How it simplifies AI integrations compared to APIs | AI Agents That Work
MCP (Model Context Protocol) is a new open protocol designed to standardize how applications provide context to Large Language Models (LLMs). Think of MCP like a USB-C port but for AI agents: it offers a uniform method for connecting AI systems to various tools and data sources. This post breaks down MCP, clearly explaining its value, architecture, and how it differs from traditional APIs. What is
Lightweight Javascript Framework Review (For Django Developers)
Lightweight Javascript Framework Review (For Django Developers) The Full-Stack Django Series: How to Combine Frontend and Backend Lightweight Javascript Framework Review How to add Typescript to Django Django Favicon Guide How to Develop Responsive HTML Email in Django Django Form Validation Guide Introduction Many developers are confused when they try to find a Lightweight Javascript Framework fo
Bucket full of secrets – Terraform exfiltration | Mercari Engineering
Background At Mercari, we utilize many microservices developed across multiple different teams. Each team has ownership over not only their code, but also the infrastructure necessary to run their services. To allow developers to take ownership of their infrastructure we use HashiCorp Terraform to define the infrastructure as code. Developers can use Terraform native resources or custom modules pr
New – Amazon CloudWatch Evidently – Experiments and Feature Management | Amazon Web Services
AWS News Blog New – Amazon CloudWatch Evidently – Experiments and Feature Management Update Nov 29, 2021 – This post has been modified to provide more clarity on the new service. As a developer, I am excited to announce the availability of Amazon CloudWatch Evidently. This is a new Amazon CloudWatch capability that makes it easy for developers to introduce experiments and feature management in the
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,
I did this in 2020 and then again in 2021, but I’m in the mood to look around again. Let’s look through Are We GUI Yet? and see what’s up these days. The task today is to have a text label and an input field that can change the text in the label. In React, for example, this is basically free: const Demo = () => { let [state, setState] = useState("Hello, world!"); return ( <div> <p>{state}</p> <inp
Hello friends, this is the first of two, possibly three (if and when I have time to finish the Windows research) writeups. We will start with targeting GNU/Linux systems with an RCE. As someone who’s directly involved in the CUPS project said: From a generic security point of view, a whole Linux system as it is nowadays is just an endless and hopeless mess of security holes waiting to be exploited
--- name: skill-creator description: Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations. license: Complete terms in LICENSE.txt --- # Skill Creator This skill provides guidance for creating effective skills. ## About Skills S
OpenAI Assistants APIを使わずに無限にスケールする汎用AI(仮)を開発した - LIFULL Creators Blog
KEELチーム の相原です。 前回のエントリ で我々KEELチームはKubernetesベースの内製PaaSであるKEELを開発・運用する傍ら、LLMという新たなパラダイムの台頭にあわせてベクトルデータベースの提供や周辺ソフトウェアを社内向けに開発していることを紹介しました。 www.lifull.blog あれから数ヶ月が経ち、現在私達はLIFULLのグループ会社全体に向けて汎用AI(仮)を提供しています。 もともと我々KEELチームはPlatform Engineeringの一環として、Kubernetesベースの内製PaaSであるKEELのほかにコードジェネレータによる一貫したPaaS体験を中心に様々なユーティリティをコマンドラインから提供するkeelctl, KEELが提供するプラットフォームのユーザ体験を向上させるブラウザ拡張のkeelextを開発してきました。 Platform
社内 AI エージェント Synapse を MCP サーバ化して Entra ID で認証する - カンム テックブログ
エンジニアの佐野です。Synapse というデータ分析を補助する AI エージェントを運用しています。以下の前回の記事からの続きです。 tech.kanmu.co.jp 最近これの機能分割を行い、Synapse の Web アプリケーション部分 (Synapse Chat)と、BigQuery へのアクセスや社内ナレッジを提供する部分を分割しました。後者は認証つき MCP サーバ として切り出され、 tools-gw (ツールゲートウェイ) と名付けられました。これによってカンム社員は既存の Synapse Chat (ウェブブラウザ)に加えて、各位が好きなツール (Claude Code, Claude Desktop, Codex...)*1 を利用して、カンムの社内用語や業務用語がそのまま通じる状態で AI ツールを利用することができるようになりました。 MCP サーバについて SN
Best practices for event logging and threat detection Best practices for event logging and threat detection 3 Table of contents Executive summary �4 Introduction �5 Audience �5 Best practices �5 Enterprise-approved event logging policy �5 Event log quality �5 Captured event log details �6 Operational Technology considerations �7 Additional resources �7 Content and format consistency �7 Timestamp c
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GWにChatGPTについて振り返りたい人向けまとめ - まなめはうす
Claude Code中心のAIコーディング運用：実務で効いた5つの型
Model Context Protocol（MCP）とは？生成 AI の可能性を広げる新しい標準
AIエージェント自作のための基礎知識 - 誰かの役に立てばいいブログ
HTMLを拡張し、JSなしで動的UIを作る「htmx」 | gihyo.jp
[2025年版] 負荷テストツールをまとめてみた | DevelopersIO
Databases in 2025: A Year in Review
Anthropic発「MCP」とは何か？ 基本概念から実践まで一気通貫で解説
FastMCP 入門 (2) - FastMCPサーバ｜npaka
neue cc - Claudia - Anthropic ClaudeのC# SDKと現代的なC#によるウェブAPIクライアントの作り方
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
Scaling containers on AWS in 2022
Rustのバックエンド開発の最近の動向を追う - Findy Media
TypeScript 向けの AI フレームワーク TanStack AI を試してみた
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
Announcing .NET 10 - .NET Blog
Claude Mythos Preview \ red.anthropic.com
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
pzuraq | Four Eras of JavaScript Frameworks
March 2025 (version 1.99)
さくらのクラウドで「趣」を検出するアプリを作った - ちょうげのブログ
A Critical Look at MCP - Raz Blog
I Shipped a macOS App Built Entirely by Claude Code
A 2025 Survey of Rust GUI Libraries
Attacking UNIX Systems via CUPS, Part I
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