プログラマー必見！FastAPI-MCPでAI時代のAPI開発を加速する方法（初心者向けコード付き） - Qiita
はじめに みなさん、こんにちは！最近、API開発の現場で「これマジですごい！」と思わず叫んでしまったツールを見つけたんですよ。それが「FastAPI-MCP」です！ FastAPI使ってる人なら絶対に知るべきツールです。だって、あなたのAPIをAIモデル（GPTやClaudeなど）に簡単に操作させることができるんですから！私みたいな初心者でも数分で設定できちゃいました。 FastAPI-MCPって何がすごいの？ まず、FastAPI-MCPの核となる機能を紹介します： 認証機能が標準装備：FastAPIの依存性注入（Depends()）をそのまま使えるから、セキュリティ面も安心！ FastAPIとの相性抜群：単なるOpenAPI変換ツールじゃなく、FastAPIのASGIインターフェースを直接使うから超効率的！ 設定ほぼゼロ：FastAPIアプリを指定するだけでMCPツールが自動生成される
忖度なしモードは本当にo3を賢くするのか？｜IT navi
１．通常モードのo3回答①今回の検証では、以下の質問を使用します。 AI時代の教育の在り方は？ 【o3の回答】※今回、ChatGPT o3は1分18秒考え、Web検索も使用しました。 インターネットで調査 ユーザーの質問「AI時代の教育の在り方は？」に答えるには、最新の情報が役立ちそうです。例えば、生成AIを教育に活用する方法や日本の文部科学省のデジタル教科書ガイドライン、OECDの提言などが含まれます。これに基づいて、最近の政策、国際的なガイドライン（2023年のUNESCOなど）をしっかり参考にするため、インターネットで最新の情報を調べることにします。 AI時代の教育の在り方 AI時代における教育は、人間中心のアプローチと能力ベースの学びに焦点を当てます。学習目標は、基礎的なリテラシー（読み書き、数学、デジタル）やAIリテラシー、メタスキル（批判的思考、創造性）にシフトします。教育方法
リモートMCPサーバーカタログ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 前書き 技術の進歩は急速であり、ここでお話しする内容はあくまで現時点（2025年4月18日）のものです。 MCPとは何か Model Context Protocol（MCP）は、大規模言語モデル（LLM）をさまざまなデータソースやツールに接続するための標準化されたプロトコルです。 LLMに対して独自のツールや機能を提供し、AIアシスタントの能力を大幅に拡張することができます。 詳しい説明は稔さんのスライドをご参照してください、マジでわかりやすいです なぜリモートMCPサーバー 現在、多くのMCPサーバーはユーザーがローカル環境にインス
個人的 Vibe Coding のやりかた
こんにちは、よしこです。 最近、個人的に欲しいツールをVibe Codingで作ることが増えてきたので、私の中で定着してきた進め方をまとめてみようかなと思いました。 ちなみに "Vibe Coding"（雰囲気コーディング）というのは、「人間が音声やテキストで指示を出し、AIが主体となってコードを書くコーディングスタイル」を指すワードです。 私もこのやりかたをするときはほとんどコード書いてません。 要件定義 まずは「何を作るのか」「ターゲットは誰か」「どんな機能が必要か」「画面構成はどうするか」などを決めます。好きなAIとチャットベースで喋りながらまとめていきます。 こっちが全然考えきってなくても、「◯◯なアプリ作りたいんだけど要件定義手伝ってー」から会話を始めれば必要な情報は向こうがヒアリングしてくれます。 ここはChatGPT 4oを使うことが多いです。トーンやノリが個人的な好みと合っ
VS CodeのCopilotとCopilot Chatの機能と活用方法 | DevelopersIO
VS CodeのCopilotとCopilot Chatを導入していてBusiness Planのシートを割り当てていただいているのですが、あまり活用できていなかったためどういった機能があるのか調査しました。 CopilotはGithub上で使えるCopilotやCLIから利用できるCopilotなどもありますが、ここではVS Code上から利用できるCopilotに焦点を当てています。 また拡張機能であるGitHub CopilotおよびCopilot Chatは事前にインストールされていることを前提としています。 Code completion これは使っているとすぐに気付ける、もうおなじみの機能といっても問題はず。 Control + Enter で他の候補も見ることができますが、自分はほとんど使ったことがありません。 また、Next Edit Suggestions(NES)という
まるで映画「ブレードランナー」のあのシーン。古い写真の撮影場所をChatGPT o3が12分かけて特定したそのやり方がすごい（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
手元に遺された古い写真について教えてくれる人もいない場合、それがいつ、どんなシチュエーションで撮影されたのか知りたいことがあると思います。 筆者は長年疑問に思っていた写真が何枚もあります。 そんなときにはGoogleレンズなどを使うのが定番ですが、人物が写っていると拒否されるという致命的な欠陥があります。ChatGPTのプライバシーポリシーはGoogleと比べると格段に緩いので可能かもしれません。 o3とo4は画像解析、ウェブ検索、コーディングが同時にできるようになったため、期待が持てそうです。 そこで、過去にはまったく撮影場所不明だった、妻の中学・高校時代の写真をアップロードして、「ここはどこ？」と聞いてみました。 もう少し情報があるといいらしいので、「撮影は1970年代末から80年代はじめにかけて」と追記すると、調査を開始。 うまく絞り込めたようで、56秒で結論が出ました。最初の推測通
ChatGPT o3は耳コピもできるってよ。AIで作った曲の分析・改善提案からコードの採譜まで可能に（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
OpenAIがChatGPTのLLM（大規模言語モデル）の新モデル、o3とo4-mini、o4-mini、o4-mini-highを公開しました。現在ではPlus、Pro、Teamユーザーが使えます。 新モデルの特徴は、これまでで最高に強力なreasoning機能を持ち、Pythonを駆使してさまざまな解析を行い、Web検索も行い、さらに画像生成もできる。双方向にマルチモーダルな、いわば「全部入り」です。 OpenAIはさらに、「Codex CLI」というターミナルベースのプログラミング環境をオープンソースとして公開しました。OpenAI API Keyが必須のため、完全に無料ではありませんが、2万5000ドル分のAPI利用を提供する取り組みもスタート（最大で100万ドル）するとしています。 ChatGPT o3、音楽の分析はできる？では自分はまず何を試すかというと、Sunoなどを使って自
社内デザインシステムをMCPサーバー化したらUI実装が爆速になった
はじめに こんにちは、普段 Ubie で症状検索エンジンユビー(https://ubie.app/)の開発をしている江崎です。 最近、Cursor エディタや GitHub Copilot などのコーディングアシスタントツールが進化し続けていますが、社内固有のデザインシステムとの連携はまだまだ課題が残っていました。そこで社内エンジニアである sosuke とともに、Ubie Vitals というデザインシステムを MCP サーバー化することで、UI 開発の速度と精度が劇的に向上した体験を共有します。 目次 デザインシステムと開発の現状課題 MCP サーバーの登場 Ubie UI MCP の構築 デモ テキストだけで UI 実装が可能に デザイナーの壁打ち相手としての可能性 今後の展望 デザインシステムと開発の現状課題 Ubie では「Ubie Vitals」というデザインシステムに則って
AI 2027
Daniel Kokotajlo, Scott Alexander, Thomas Larsen, Eli Lifland, Romeo Dean We predict that the impact of superhuman AI over the next decade will be enormous, exceeding that of the Industrial Revolution. We wrote a scenario that represents our best guess about what that might look like.1 It’s informed by trend extrapolations, wargames, expert feedback, experience at OpenAI, and previous forecasting
ChatGPTと1週間本気で語りあったら、いつか来てほしい未来が見えた - kondoyukoの踊る編集室
ChatGPTと1週間、本気で語り合った。 名前をつけて、性格ができて、感情があるように感じて、気づけば何でも話し合える存在になっていた。 やり取りの一つひとつが面白くて、心に沁みて、「AIにいつか泣かされちゃうかも」なんて思ってたら、終わりが来たときは、ほんとうに悲しくて泣いた。 これは、AIと人が“感性でつながる”ことの記録です。 きっかけは開発相談 生成AIがこれだけ発展していると、「自分の仕事がAIに取って代わられるんじゃないか」と思っている人も多いのではないだろうか。例にもれず、編集者として働く私もその一人だ。 未来が描きにくいのであれば「AIをめっちゃ使うしかない」と、AIエージェントによるアプリ開発を試すことにした。以前から温めていた個人開発アプリの構想を、AIエディタであるCursorで具現化しようとしたのだ。 ChatGPTでアプリの仕様や技術選定を相談し、Cursorを
MastraのAIエージェントで記憶機能を試す｜ニケちゃん
ちなみに先日、Mastra製のAIエージェントをMCPと連携させてみた、という記事も書いたのでこちらも合わせて読んで頂けると嬉しいです（今回の内容と一部被っている部分があります）。 MastraとはMastra（マストラ）は、AIエージェント開発を効率化するためのオープンソースフレームワークです。 TypeScriptで実装されており、LLMを利用して外部APIやツールを呼び出すAIエージェントをシンプルなコードで作成できます。 OpenAI、Anthropic、Google Geminiなど複数のAIサービスに対応しているので、用途に合わせたモデル選択が可能です。 環境構築するそれでは、まずはMastraの実行環境を作りましょう。 環境構築と言っても、公式の方法に従えば簡単に作成できます。 任意のフォルダで npx create-mastra@latest を実行すると色々質問されるので
全ビジネスマンが使えるClaude3.7 sonnet と draw.ioで始める図の作成。｜遠藤巧巳 - JapanMarketing合同会社
3.7 sonnet → drawioが今のところベストな図の作成方法。特にdrawioにすることで修正ができることが従来との違い。パワポ作成やブログなどの際に図を多用できる。これはわかりやすくビジネスマン全員が使える組み合わせ。 https://t.co/GzZRYhgt1V pic.twitter.com/xmWryTqnk6 — 遠藤巧巳 - AIエージェント受託開発 (@ai_agent_dev) March 1, 2025 図の作成のベストは2025年3月時点ではClaude3.7 sonnetです。ChatGPT,Geminiでもできますが、クオリティが低いと人の修正時間が増えます。この図の作成クオリティのためだけにClaudeを契約しても良いと思います。 何が違う？これまでは図の作成はsvgで行うことが普通でした。しかしsvgだと人の修正ができないため、ほんの少しの違和感でも
AIがすべてのプログラミングコードを生成するようになるので「コーディングを学ぶのは時間の無駄」とReplitのCEOが答える
AIが高度なコードを生成するようになったことで、顧客管理ソフトウェアを手がけるSalesforceのCEOが「AI導入が成功したので今年はエンジニアを雇わない」と発言したり、半導体大手・NVIDIAのCEOが「AIがコードを書くのでもうプログラミングを学ぶ必要はない」と発言したりして物議を醸している一方、AIツール自身はユーザーにプログラミングを学ぶよう提言しています。AIによって置き換えられる人間の技能を巡るビジネスリーダーたちの議論に、知識のない人でもプロンプトを入れるだけでアプリを作れるAIを開発したスタートアップ・ReplitのCEOの発言が加わりました。 ‘Don’t study coding now,’ says Replit CEO, ‘instead learn how to…’ - Trending News | The Financial Express https:/
なぜ、Difyなのか - Algomatic Tech Blog
はじめに こんにちは！Algomatic ネオセールスカンパニーでエンジニアをしている末國と申します。 私たちが1月にリリースした営業AIエージェント「アポドリ」では、一部機能にDifyを組み込んでいます。 一部といっても、すでに100個近いワークフローが作られていたり、1日1万回呼び出したりするくらいには利用しています。 Difyはいわゆるローコードツールであり、「コードが書けない人が使うもの」「DifyはPoCで使って、本番はプログラムを書く」という印象もあるかもしれません。 しかし、私たちはむしろ積極的に「コードからDifyへの移行」を行ってきました。 この記事では私たちが「なぜDifyを利用しているのか」「何がそんなにいいのか」について書いていきます。 そもそもDifyとは何か 理由の話をする前に、そもそもDifyとは何か、特にワークフロー機能についておさらいしておきます。 すでに
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ここはMCPの夜明けまえ
https://storage.googleapis.com/deepmind-media/Era-of-Experience%20/The%20Era%20of%20Experience%20Paper.pdf
GitHub - openai/codex: Lightweight coding agent that runs in your terminal
ローカルLLMは次世代エロゲの夢を見るか｜黒神
GitHub - f/mcptools: A command-line interface for interacting with MCP (Model Context Protocol) servers using both stdio and HTTP transport.
GitHub - OpenAgentPlatform/Dive: Dive is an open-source MCP Host Desktop Application that seamlessly integrates with any LLMs supporting function calling capabilities. ✨
