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
シェルスクリプトとの対比で理解するPythonのsubprocess - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の ikasat です。 皆さんは git, ssh, rsync のような外部コマンドを呼び出すスクリプトを書きたくなったことはありますか？ 個人的にこの類のスクリプトは最初はシェルスクリプトとして書くのですが、改修を重ねるうちに肥大化して処理も複雑になり、 後から Python のような汎用プログラミング言語で書き直すことがよくあります。 外部コマンド呼び出しを書き直す際に、Git 操作のために pygit2、 SSH 接続のために paramiko のようなライブラリをわざわざ使うのは大がかりだったり、 rsync に相当するようなこなれたライブラリが存在しなかったりする場合があります。 そのような時は標準ライブラリの subprocess モジュールを利用し、Python から外部コマンドを呼び出すことになるでしょう。 しかしながら、Python のチュートリアルペ
2026年3月24日、LLMプロキシライブラリ LiteLLM の PyPI パッケージが侵害されました。 攻撃者は PyPI のメンテナアカウント（krrishdholakia）を乗っ取り、クレデンシャル窃取・Kubernetes 対象のラテラル・永続化マルウェアを含むバージョン 1.82.7 および 1.82.8 を公開しました。 本記事では公開情報をもとに、事象の概要を記録します。また、対応指針を示します。 免責 本記事の目的は事態の把握と対応の促進であり、違法行為への加担・助長を意図するものではありません。 ペイロードの動作は手法の理解に必要な範囲で要約して記載しています。 記述の一部には不正確な情報が含まれている可能性があります。 速報性を優先していますので、ご了承ください。 TL;DR - 対応指針 pip show litellm によりインストール済バージョンを確認してくだ
Announcing WASIXWASIX extends the WASI proposal to build useful and productive applications today with full POSIX compatibility Today we are very excited to launch a new initiative that will start shaping the future of WebAssembly on both the browser and the server. WASI was announced about 4 years ago and was a great push to move the Wasm community forward. It got everyone so excited that even So
この記事は「はてなエンジニア Advent Calendar 2024 - Hatena Developer Blog」の 41 日目の記事です。昨日は id:masayosu さんの「AWS EKS Automode のノード管理について」でした。 はてなのマンガアプリチームで Android エンジニアをやっている id:mangano-ito です。 スクワット最強説 スクワットは筋トレの中でもオススメらしいのです。 理屈はよくわかってないけど、筋トレやるならスクワットがオススメだよみたいなことはよくきくと思います: diamond.jp ので、自分は風呂前や風呂中に気休め程度にスクワットをやっている。たまに変な腹筋もやっていますが…自分のヘソを見つめるやつ。 www.nisshin.com それはさておき、スクワットのいいところとしましては、映像をみながらやりやすいということです。
**PythonとD言語の連携: パフォーマンスと使いやすさの融合** こんにちは、皆さん。今回は、PythonとD言語を連携させ、お互いの利点を最大限に活かしてプログラミングを行う方法に焦点を当ててみたいと思います。Pythonの柔軟性とD言語のパフォーマンスを組み合わせ、効率的で高速なプログラミングを実現しましょう。 1. PythonからD言語の共有ライブラリを呼び出す まずは、PythonからD言語で作成した共有ライブラリ（Dynamic Link Library）を呼び出す例を見てみましょう。D言語のコードをコンパイルして共有ライブラリを生成し、それをPythonから使用します。 // D言語のコード（add.d） int add(int a, int b) { return a + b; } このD言語のコードをコンパイルして共有ライブラリを生成します。 $ dmd -shar
はじめに これまでPythonとGoでプロセス管理システムを実装してきましたが、今回Rustでも実装してみました。各言語にはそれぞれ得意不得意があり、プロジェクトの要件によって最適な選択は変わります。変なとこがあれば教えてください。 この記事では、Rustでプロセス管理システムを実装した経験を共有します。標準ライブラリのstd::processだけでは不十分な要件があったため、より高度な制御が可能な実装を行いました。 doc.rust-lang.org サンプルコードはこちらに配置しておきます。 github.com Python、Go、Rustでの実装経験から見えた違い 3つの言語でプロセス管理を実装してきた経験から、それぞれの特徴をまとめます。 Pythonでの実装 subprocessモジュールは高レベルで使いやすい asyncioとの組み合わせで非同期処理も可能 GILの影響で真の
今回は Transformer 系のモデル、具体的には BERT, T5, GPT の推論を高速化してみます。高速化手法として FasterTransformer, Torch-TensorRT, AWS Neuron を用い、素 の transfomers に比べ、どの程度速くなるか（ならないか）、利点・欠点を確認してみましょう。 1. はじめに 今回は Transformer 系のモデル、具体的には BERT, T5, GPT の推論を様々な技術を使って高速化してみます。 高速化の元ネタは Hugging Face の transformers1 縛りとして、素の transformers で推論する場合に比べ、 どの程度速くなるか（ならないか）見てみましょう。 推論を高速化する技術としては FasterTransfomer2, Torch-TensorRT3, AWS Neuron(
This isn’t another AI-generated blog post about generic security practices. It contains detailed instructions on protecting Node.js applications from supply-chain attacks and describes best practices for security in any programming language. According to the GitHub report, The state of open source and rise of AI in 2023, JavaScript and TypeScript are the #1 and #3 most popular languages hosted on
ちょっとしたツールのためにPythonからGitやDockerなどのコマンドを実行してゴニョゴニョする、ということはよくあるかと思います。 OSコマンドを手軽に実行するPython標準ライブラリ subprocess で頻用する機能について使い方を整理します。 docs.python.org 環境 $ python --version Python 3.6.8 subprocess Python上から他のプログラム (コマンド) を別のプロセスで実行することができる標準ライブラリです。 使い方はシンプルで subprocess.run(["実行したいコマンド", "オプションなど", ...]) でOKです。 結果はデフォルトでは標準出力に表示されます (= printを実行したときと同じ) import subprocess subprocess.run(["touch", "hoge.
500 Python Interpreters
🐍 No Steppy On Threads 🐍August 19, 202417 minutes As we approach the final release date for Python 3.13, I’ve seen an uptick in discussion regarding 3.13’s introduction of an optional GIL. While removing the GIL has been a long time coming for the average user (I’ve dreamt of this for nearly 20 years), there have actually been two concurrent efforts to improve Python’s performance for multithrea
MCPサーバとクライアントのstdio transportは何をしている？ MCPサーバのPythonスクリプトに一連のJSONを送ってツール一覧を得るまで - nikkie-ftnextの日記
はじめに 七尾百合子さん、お誕生日 17日目 おめでとうございます！ nikkieです。 久しぶりのMCPの話題です。 目次 はじめに 目次 MCPサーバは一体何をやっている？ 結論：stdio transportを覗き見 今の理解：MCPサーバにはクライアントからJSONが送られる 終わりに MCPサーバは一体何をやっている？ Quickstartに沿ってお天気のMCPサーバを作りました。 modelcontextprotocol.io 作る中で試しに、MCPサーバのスクリプトをPython処理系で実行してみたのですが、何も起こりません。 % uv run weather.py # Ctrl+C連打で抜けます しかしMCPクライアントにMCPサーバのスクリプトを渡すと動きます。 % uv run client.py ../weather/weather.py 一体何をやっているのでしょう
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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
2026年3月24日の LiteLLM 侵害の概要と対応指針
Announcing WASIX · Blog · Wasmer
2025年、それはスクワットの時代 🏋️ - マンガ〜ノ伊藤ノ〜ト
PythonとD言語の連携: パフォーマンスと使いやすさの融合 - ITエンジニアが仕事に対して思うこと
RustでLinuxプロセス管理をしてみた - じゃあ、おうちで学べる
はじめての自然言語処理 Transformer 系モデルの推論高速化の検証 | オブジェクトの広場
Secure Node.js Applications from Supply Chain Attacks
Python: subprocessでOSコマンドを実行する - け日記