いわさです。 先日プレビューで登場した AI 統合開発環境の「Kiro」ですが、注目を集めたためか現在はウェイトリストへの登録が必要な状況です。 Waitlist - Kiro より 以前はbrewからインストールすることでウェイトリストを回避することなどが出来たらしいのですが、現在は IDE 起動時に認証が必須になり IDE 上でもウェイトリストへ登録されるような形になっています。 そして、以前まではウェイトリストで承認されるまではダウンロード自体が出来なかったのですが、現時点ではインストーラーのダウンロード自体は公式ホームページからも行うことが出来ます。 ダウンロード方法 前述のインストーラー自体に認証が組み込まれたためでしょうか、公式ホームページでもダウンロード専用ページが追加されたようです。 本日時点では公式ホームページのフッターメニューに Download が存在し、次のようにウ

こんにちは。サービス開発室の武田です。 Claude Codeで開発していて、プロジェクトローカルなメモリ（CLAUDE.md）が欲しいなと思ったことはないでしょうか？大丈夫です、作れます！ ユースケース たとえばAWS環境へアクセスする際にawsumeを普段使っているとします。その場合awsume foo-dev && aws sts get-caller-identityとすることで、foo-devで定義されたプロファイルを使用してAWS CLIを実行できます。ただしMFAを設定している場合は、次の記事のように事前設定が必要になります。 さて、そうした場合にawsumeを使うかどうかは個人の環境の話ですし、プロファイル名も同様です。そのためこの情報はリポジトリにはコミットしにくいです（メンバー全員で統一するとかならいいけど）。 またグローバルメモリ（~/.claude/CLAUDE.m

カスタマイズ機能 Claude Codeの強みは、カスタムスラッシュコマンドとhooks機能にあります。hooksについては以前ブログでも詳しく解説しています マルチモーダル機能 Claude CodeではCtrl+Vで画像を貼り付けることで画像を読み込ませることができます。 一方、Gemini CLIは扱える幅がより広く、PNG等の一般的な画像形式の他にSVGファイルも読み込めます。SVGに関してはClaude Codeでも読み込めるのですが、Error: File content (27032 tokens) exceeds maximum allowed tokens (25000).というエラーが出ることからも、画像というよりテキストデータとして読んでいる感じです。 Gemini CLIはSVGファイルをbase64エンコードして画像として読んでいるのでスムーズに読めるという印象で

こんちには。 データ事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 今回はClaude Codeを徹底解説したいと思います。 本記事について 私は元々はCursorを使っており、Claude Codeは必要なのか半信半疑だったのですが、試してみた感じエージェントの挙動はかなり期待通りな印象です。実際にCursorではコード補完やCmd + Kをメインに、エージェント的な動きはClaude Codeやるように最近使い分けを始めています。 使用感は主観に寄るところも大きいので文面でお伝えするのは難しいですが、Claude Codeのことを少しでも知ってもらい多くの人に使ってもらるよう、一通りの使い方を記事にしました。 以下の内容で記載しており、盛りだくさんとなっております。 Claude Codeの基本的なセットアップ方法から解説 基礎的な使い方から応用（Permission、Gi

はじめに アノテーションのWebサイトを管理している Shimizu です。 巷で話題の Claude Code にとりあえず触れてみようと思い、手始めにWebサイト開発環境のWebフレームワーク刷新を指示してみたのですが、利用開始からわずか1時間ほどで実現でき、その凄さに驚きました。ここでは実施した内容を備忘として記事にしました。 ※ 本記事では Claude Code の導入方法については触れていません。これからインストールされる方は下記の記事*1を参考にしてください。 *1 Claude Codeを徹底解説してみた（前編） | DevelopersIO 抱えていた課題 管理しているWebサイトの中で、比較的古いWeb開発フレームワーク（Middleman.js / jQuery 等）で作成されたものがあります。 Dockerコンテナに開発環境を構築していますが、Webフレームワークの

MCP（Model Context Protocol）を活用し、GrafanaとClaude Desktopを連携させてみました。AIアシスタントによるダッシュボード操作と自然言語でのデータ分析がもたらす新しいオブザーバビリティの可能性を感じてもらえれば。 「AI駆動オブザーバビリティって、こんな感じになるんだろうなぁ…」 先日開催した、Grafana Meetup Japan #5｜ JAXAにおける観測データの一般公開と衛星運用のLT枠で「GrafanaをClaude DesktopからMCPで触ってみた」というタイトルで登壇しました。 登壇では実際にデモも実施してみました。おそらくオブザーバビリティという枠組みの中での生成AIの活用は、こういう方向性に収束していくかなぁという感触を感じられたので、是非どんな内容なのかざっと見てもらいつつ、皆さんの手元のダッシュボードで試してもらえれば

はじめに こんにちは！アノテーション株式会社 採用チームの大橋です！ 「地元にいながらAWSを学び、成長したい」──そんな想いでアノテーションに入社されたM.Sさん。 現在は沖縄を拠点に、フルリモートでクラウド技術を磨きながら、データエンジニアとしてパートナーアライアンスゾーン メンテナンスチームで活躍されています！ 仕事も趣味も充実しているという、M.Sさんのとある1日ついてお聞きしました！ 沖縄にいながら、最新のAWS技術に触れ続けています データエンジニアとして、地元の沖縄からフルリモートで 県外の様々な企業のデータ分析基盤の運用・保守を行うM.Sさん。 10:00｜始業 出社後まず行うのは、データ集計処理の実行結果の確認です。 システムが自動で処理した内容が、メールやSlackで通知されるため、エラーが発生していないかをチェックします。 📌 保守対応時間が10:00〜18:00の

こんばんは、製造ビジネステクノロジー部の夏目です。 今回はnulabさんがbacklogの公式MCPサーバーを公開したので試してみます。 backlog-mcp-server nulabさんが公式で出したbacklogのMCPサーバー。 backlogでできることはほとんどできそうなくらい多くの機能があります。 他にも今まで試したMCPサーバーとは異なる二つの特徴があります。 Docker動かすことを推奨している Descriptionを日本語に変更できる 前者はもともとできることは知っていましたが、Dockerでの使用を推奨するのは初めて見ました。 後者は、正確に言うとDescriptionを任意の文字列に変更できます。 そのための日本語のテンプレートを公式が用意しています。 使ってみる MCPサーバーを設定する 使ってみる 1. MCPサーバーを設定する 日本語用のテンプレートをダウン

AI検索エンジンであるPerplexirtyのAPI(Sonar API)のドキュメントをチェックしていたところ、公式MCPサーバの記事を見つけました。 Githubのリポジトリはこちらです。 ということで、Claude Desktopに連携させて試してみました。 また、MCPサーバで提供するツールによって複数のPerplexityのモデルを利用できるので、それぞれで出力を試した結果も掲載します。モデルごとの出力の差に興味がある方もぜひご参考にしてください。 どんなことができるのか Perplexityが提供するAPIである"Sonar API"を用いて、プロンプトで渡した情報について調べた結果を返してくれます。 Sonar APIでは利用できるモデルがいくつかありますが、この公式MCPサーバではツールによってモデルを切り替えることができるようになってます。 具体的には、2025年4月時点

大阪オフィスの小倉です。 AWSのMCPサーバに、AWS Lambda MCP ServerとAWS Diagram MCP Serverが追加されていました。 今回はLambda MCP Serverを試してみました。 AWS Lambda MCP Server 以下の図によると、MCPクライアントとLambda関数のブリッジとなる、と記載されています。 (https://github.com/awslabs/mcp/blob/main/src/lambda-tool-mcp-server/README.md より引用) それでは、以下のドキュメントに従って試していきます AWS Lambda MCP Server - AWS MCP Servers 必要なツールは以下になります uv AWS SAM CLI まず、lambda-mcp-server内のexamplesディレクトリの中に

小ネタです。 先に公開したデータアプリケーションサービスのMorphに関するブログですが、 このサービスについては最近オープンソース(OSS)版もリリースされています。 当エントリではそのオープンソース版を手元の個人環境起動させてみた、という内容を紹介致します。 下準備 MorphのOSS版については、基本的にはpipで必要なライブラリをインストールした後はコマンドを幾つか打つだけであら簡単、あっという間に出来上がり...！という流れなのですが、手元の端末でPython/pip実行環境を整える必要があったのでその部分もメモとして記載しておきます。 ## Mac OSのバージョン確認 % sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 14.5 BuildVersion: 23F79 ## Python実行環境の確認 ### pythonは入っていない

NANDゲートからCPU、OS、コンパイラまで。コンピュータの仕組みを実践的に学べる名著の改訂版が登場 プログラムがどのように実行されるのか、気になったことはありませんか? そんな好奇心旺盛なエンジニアにぴったりなのが 『コンピュータシステムの理論と実装(通称Nand2Tetris本)』 です。 https://www.amazon.co.jp/dp/481440087X/ コンピュータシステムの理論と実装 第2版 ―モダンなコンピュータの作り方 出版社 : オライリー・ジャパン 発売日 : 2024/12/2 この本では、NANDゲートから始めて、CPU、アセンブラ、仮想マシン、コンパイラなど、ハードウェアからソフトウェアまでコンピュータをゼロから作りながら学べます。 本書の第2版の翻訳にあたり、レビュアーとして参加したので、本書の魅力を紹介します。 『コンピュータシステムの理論と実装』

こんにちは。まるとです。 現地時間 2024/9/26、Amazon Aurora MySQLでもRDS Data APIをサポートするアナウンスがありました！ 従来は、Amazon Aurora PostgreSQLのみのサポートとなっておりましたが、今回新たにAmazon Aurora MySQLでもサポートしたことにより、更にDBエンジンの選択肢が増えるのではないでしょうか。 そもそも、RDS Data APIって何？何がすごいの？と感じる方もいらっしゃるかもしれません。 そこで、改めてRDS Data APIを整理し、実際に触っていきたいと思います。 RDS Data APIとは 一言でお伝えすると、APIを通してSQLステートメントを実行できるものです。 特徴としては以下のようなものが挙げられます。 DBクラスターへの永続的な接続が不要（接続を管理する必要がない） HTTPSエン

15時間で学べるAI学習決定版。グーグルが提供する無料の機械学習集中講座が大幅刷新され、LLMもカバー Googleが提供する無料の機械学習の集中講座はご存知でしょうか? 機械学習に関する幅広いテーマを座学・動画・実験・コーディングといった様々なアプローチで15時間で学べます。しかも無料です。 このコンテンツはもともとは2018年に公開されたものであり、多くのエンジニアに活用されました。 とはいえ、2017年のTransformerの論文、大規模言語モデルの発展、2022年のChatGPTリリースなど、AIは急速に発展し、より広い職種に身近なものになっています。 この流れを受けて、入門講座は2024年8月に大幅に刷新されました。 ※冒頭で登場するResearch DirectorのPeter NorvigはAIの世界的な教科書"Artificial Intelligence: A Mode

SBJソリューション部のserinaです。 先日、Postmanでテストを書く機会があったのでやったことをまとめたいと思います。 Postmanとは Postmanは、API（アプリケーションプログラミングインターフェース）の開発、テスト、デバッグを効率的に行うためのツールです。 ちなみにPostmanの日本法人設立は、2023年12月5日です。 結構最近なことに驚きました。 設定言語に日本語が設定できるようになったのもこの頃らしいので、今は昔に比べると日本語で使える機能が充実していそうです。 テストを書く場所 Scriptに書いていきます。 テストの実行方法 Run collection Run folder リクエストを開いて、Sendボタンをクリック Monitor (モニター機能) Newman (コマンドライン) MonitorとNewmanは使用したことがないですが、全部で5つ

「Grafanaのダッシュボードあれこれ触ってみたいけれど、実際やるなら自分の身近にある機器のメトリクスを使ってやってみたいよなぁ」 Grafanaには、学習目的でTestData data sourceが公式から提供されています。ダッシュボードの表示形式を手を動かしながら学ぶには良いデータソースなのですが、いかんせんテスト用のデータなので、実際のユースケースからは遠かったり、クエリがシナリオとして隠蔽されているため、Grafanaの基本であるPrometheusやLokiを学ぶには不向きです。 どうしたもんかと考えていたところ、だれの環境にもあるクライアントPC（Mac, Windows, Linux）をデータソースとして使うのが、実際のデータに触れるには手っ取り早いんじゃないか？ということで、Grafana CloudのIntegrationsの機能を利用して試してみました。 設定自体

はじめに こんにちは、かつまたです。 この記事では、AWSを使ってパブリックサブネット配置の踏み台サーバーとプライベートサブネット配置のWebサーバーを構築し、最終的にWebページを表示するまでの手順を2章に分けて、画像とともに説明していきます。具体的には以下の構造を構築しました。 1.踏み台サーバ編 1.1 VPC、サブネット作成 まず、VPCを作成します 1.AWSコンソールにログインし、「VPCを作成」をクリックします。 2.VPCの任意の名前（LT-katsumata-vpc）を入力し、IPv4 CIDRブロックを「10.0.0.0/16」に設定します。 3.「VPCを作成」をクリックします。 次にサブネットを作成します。 1.「サブネットを作成」をクリックします。 2.「VPC ID」に先ほど作成したVPCを選択します。 Public Subnet: 名前タグ: LT-katsu

こんにちは！AWS事業本部のおつまみです。 みなさん、セキュリティグループの変更・追加・削除を検知して、Teamsに通知してほしいなぁと思ったことはありますか？私はあります。 通知することで、不正や意図しない変更を迅速に把握し、対応することが可能になります。 今回は通知する仕組みをCloudFormationテンプレートで構築できるようにしたので、紹介します！ このような通知画面となります。 実装方法はこちらのブログを参考にしました。 構成図 今回構築する構成です。 前提として、CloudTrailが既に有効化されている環境で構築します。 セキュリティグループを変更(追加・削除)してから、Teams通知するまでの流れ セキュリティグループの変更(追加・削除)： ユーザーまたはAWSサービスがセキュリティグループに対して変更（追加・削除）を実施 CloudTrailによるログ記録： AWS

こんにちは、AWS事業本部 コンサルティング部の荒平(@0Air)です。 Classmethod Odyssey Onlineにて、「オンプレミスからの移行先はやっぱりAWSでしょ！ -損益分岐点を考えてみた-」というタイトルで登壇しました。 資料にも記載がありますが、 当初予定していた内容から若干変更 があります。 登壇資料 次のインフラ構成を検討する方に届けたい 次世代のインフラを検討するうえで、現在がVMwareの場合は以下のような選択肢があると思います。 ネイティブクラウド (AWS, Azure, Google Cloud, OCI) Nutanix Cloud Clusters (on AWS, Azure) VMware Solution (各クラウド) オンプレミス継続 それぞれの選択肢について、移行のハードル・コストについての考え方を紹介しました。 また、検討するう