はてなブックマーク

🔍Microsoftが発表したPlaywright MCPとは？― AIとウェブ自動化の“次の一手”をわかりやすく解説！ みなさん、「AIがウェブページを自分で操作する」技術で新たな展開がありました。Microsoftが新しく発表した「Playwright MCP」という技術。 この記事では、 🧠 Playwright MCPって何？ 🤖 何ができるの？ ☁️ なぜ注目されてるの？ という点を、エンジニアではない方にも分かりやすく、やさしい言葉とイメージで解説していきます！ 🧠 Playwright MCPって何？まず名前にある「Playwright」は、Microsoftが開発しているブラウザ自動化のツールです。もともとは、開発者がWebサイトの操作を自動でテストしたり、繰り返し作業を楽にするためのものでした。 そこに今回追加されたのが「MCP（Model Context Pro

AI技術の発展が目覚ましい中、「MCP(Model Context Protocol）」もまた進化を続けています。今回は、AnthropicのMCPに関する2025年前半のロードマップについて、全体像を分かりやすく整理してみました。このロードマップは、AIとデータをつなぐ新しいプロトコルをさらに実用的・安全・柔軟にするための計画が示されていますが、あくまで現時点での方針であり、最終形は変わる可能性があります。では、その主要なポイントをセクションごとに見ていきましょう。 1. リモートMCP対応：インターネット越しの安全な接続へ目標: リモート環境でMCPを安全かつスムーズに活用できるようにする。 • 認証・認可（Authentication & Authorization） MCPサーバーとクライアントを結ぶ際の安全性を強化。OAuth 2.0など、業界標準の認証方式を取り入れ、誰が何にア

こんにちは！今回はOpenAI Day11で発表されたChatGPTのデスクトップアプリの新機能について、わかりやすく解説していきます 🌟 ChatGPTの進化は日々目を見張るものがありますが、今回のアップデートは特に「デスクトップ環境での生産性向上」をテーマにしており、これからの仕事や趣味の時間が大きく変わる可能性を秘めています。まずは目次をご覧ください： 目次デスクトップアプリの登場の背景と役割 新機能：アプリ連携で実現する便利な使い方 具体例：コーディングや文章作成での活用法 音声モードでのユニークな体験 まとめ：未来に向けた展望 1. デスクトップアプリの登場の背景と役割ChatGPTといえば、これまではブラウザ上で利用するイメージが強かったですよね。しかし、ブラウザには限界があります。例えば： 手元の情報をもっと簡単に利用したい 切り替えなくても並行作業を進めたい そんなニーズ

Anthropic社のClaude発！AIアシスタントが「何でも繋がる」時代へ。新技術MCPが切り開く可能性 ※この記事は、Anthropicが発表したModel Context Protocolについて、エンジニアではない方にも分かりやすく解説する記事です。 Model Context Protocol (MCP) - AIとデータを「つなぐ」新しい標準規格今回は、AI業界で大きな注目を集めている新しい技術「Model Context Protocol（MCP）」について、できるだけ分かりやすく解説していきたいと思います。 目次そもそもなぜMCPが必要なの？みなさんは、ChatGPTやClaudeなどのAIアシスタントを使っていて、こんな経験はありませんか？ 「社内の資料を見ながら回答して欲しいのに...」 「SlackやGitHubの内容も含めて分析して欲しいけど...」 「データベー

※2024/5/11 13:29追記DifyのLuyu Zhang CEOから直接コメントをいただきましたので、この記事の最後に追記いたしました。 Difyはテンセント系企業？使用して大丈夫？最近注目を集めているLLMOpsプラットフォームのDify.aiですが、中国のテンセントがバックにいるのではないかとの憶測がネット上で広がっていました。以下はXで話題の投稿です。 Difyは中国のテンセントがバックです。 DifyのWEB版（サブスク版）は使うべきではありません。裏側からあなたの作ったシステムも、プロンプトも、APIキーも丸見えですから。Gitからシステムをおろし、ローカルで開発し、GCPなどのクラウドで運用するなら、ありと思います。 — 平岡 憲人(HIRAOKA, Norito) Stand with Ukraine (@onokoro48) May 9, 2024 この記事では、

Retrieval Augmented Generation（RAG）は、AIと特に大規模言語モデル（LLM）の分野で注目されている新しい技術です。この記事では、RAGが何であり、どのようにLLMの性能を高めるのか、具体的な実用例とともに解説します。ベクトルデータベースの活用方法や、RAGを実装する際のポイントも紹介します。 1. Retrieval Augmented Generation（RAG）とはRetrieval Augmented Generation（RAG）は、大規模言語モデル（LLM）と外部のデータベースや情報源を結びつけるための新しい技術です。この技術は、特に質問応答（QA）システムや自然言語処理（NLP）タスクでの性能向上が期待されています。 基本概念RAGは、質問やプロンプトに対する回答を生成する際に、外部のデータベースから関連する情報を「取得」（Retrieval