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はじめに 最近はChatGPTやClaudeなど、LLMを活用したAIのツールが急速に普及しています。内部でLLMの力を最大限活かすことで、Clineはプログラミング、Perplexityは情報検索、V0はビジュアルの作成、といった様々なタスクがスムーズに行えるようになっています。また、MCPの登場によってLLMの能力が拡張され、これらツールの使い勝手は益々良くなっていくはずです。一方で、LLMの力が強くなっていくに連れて注意しなければいけないのがプロンプトインジェクションの脅威です。 プロンプトインジェクションとは プロンプトインジェクションとは、AIのチャットボットに対して、ツール本来の使い方とは反して情報を抜き出したり攻撃することを指します。 例えば、プロンプトインジェクションによってAIツールの実装において最も重要ともされる「システムプロンプト」がリークされる可能性があります。通常

この記事『Clineに全部賭ける前に　〜Clineの動作原理を深掘り〜』では、Clineの内部構造について解説しました。今回は、その中でも最近、特に注目されている機能の一つ、MCPについての概要、ならびにCline内部での実装方法について詳しく掘り下げていきます。 そもそもMCPとは MCP（Model Context Protocol）はClineやCursorなどといった、LLMを使用しているクライアントがMCPサーバーと連携するためのプロトコルです。広義的に、MCPとはそのプロトコルを使用したサービスのことを指します。 MCPサーバーとはクラウド上のサービスやローカルで立ち上げているサーバーなどのことです。LLMがこのサーバーと連携することで、Notionのファイル編集やSupabaseのデータベースクエリ、Cloudflareのステータスチェック、ローカルのファイル編集などが可能に

はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin