自作MCPサーバーのトークン消費を9割削減するTips ── MCPの退避パターン
みなさまこんにちは！エアークローゼットでCTOをしている辻です。 これまで 社内MCP群の全体像、DB Graph MCP、Biz Graph、Sandbox MCP と、社内向けに作っているMCPサーバーを順に紹介してきました。 今回はその運用の中で見えてきた、自作MCPサーバーのトークン消費を減らすTips の話を書きます。 困りごと：MCPは意外とトークンを食う MCPでAIエージェントを拡張するとき、最初に遭遇するのが トークン消費が想定より多い という現実です。 MCPのツール呼び出しは、結局のところ JSON-RPC over HTTP です。AIが送る引数も、ツールが返す結果も、そのままAIの会話コンテキストに乗ります。素直に実装すると、 ファイル丸ごとを引数で送る → 数千行のソースコードがコンテキストに張り付く DBクエリ結果を全件返す → 数千行 × 数十カラムの表がコ
GitHub - NousResearch/hermes-agent: The agent that grows with you
The self-improving AI agent built by Nous Research. It's the only agent with a built-in learning loop — it creates skills from experience, improves them during use, nudges itself to persist knowledge, searches its own past conversations, and builds a deepening model of who you are across sessions. Run it on a $5 VPS, a GPU cluster, or serverless infrastructure that costs nearly nothing when idle.
設計書・コード・テストを全部AIに書かせて半年間開発してみたよ
設計書・コード・テストを全部AIに書かせて半年間開発してみたよ 1. はじめに 本記事は、私のチームが半年間AIネイティブ開発を行った経験とその感想をまとめたものです。 AIネイティブ開発とは、AI技術を活用してソフトウェア開発を行うことを指します。2025/10～2026/3の期間中、私たちはお客様に納品するシステムをAIネイティブで開発しました。その経験と私なりに感じたことをまとめてみました。 ※ なお、私の取組は全社的な取組とは関係ありません。 ※ あくまで、私のチームが独自に行っている取組ですので、その点はご留意ください。 2. 自己紹介 初めてテックブログに記事を書くので、簡単な自己紹介を。 名前：茂呂範（もろすすむ） 所属：株式会社NTTデータ 第三公共事業本部 デジタルソサエティ事業部 プロジェクト推進担当（参照） 立場：様々なシステムの基盤構築、基盤維持運用を担当している組
南場智子「ますます“速さ”が命題に」DeNA AI Day2026全文書き起こし - エンジニアtype | 転職type
NEW! 2026.03.08 ITニュース DeNA生成AIAI 「開発エンジニアの人生が一変した1年」だった――。 2025年に「AIオールイン」を宣言したDeNA。あれから1年、会長の南場智子さんは劇的な変化をそう切り出した。 コーディングに手を動かすことが激減し、AIが自らタスクを請け負うAIエージェントが民主化したこの1年。最前線で南場さんが痛感したのは、生産性向上という甘い果実だけではない。 「無慈悲なLLM」 「中途半端な専門性は一撃で淘汰される」 「スピード感のないプロダクトに、成長も参加資格もない」 突きつけられたのは、昨日までの常識を無効化するシビアな現実だ。 しかし、南場さんは同時にこうも断言する。 「諦めるのは時期尚早。日本はまだまだ勝てる」 その真意と、南場さんの描く未来予測とは？ 2026年3月6日に行われたばかりの最新プレゼンを、熱量そのままにノーカットでお届
まだAIコードをレビューするか、しないかで言い争ってるの？
AIが生成したコードをレビューするべきかどうか、という議論は定期的に起こります。 3カ月以上その問題に悩んでいる人は、たぶんとっくに何らかの結論に達していると思います。 2026.03.08 改修メモ レビュー0に拘り過ぎているように読めたので、表現を全体的に柔らかくしました。 私の結論 品質を維持したままコードレビューを減らせるよう、開発プロセス全体を改善する必要がある これは、すでにレビューしなくて済むようになったとか、レビューを0にしなくてはならないという話ではありません。品質を保ったまま、大幅にコードレビューを削減し続けなければならないという話です。 これは、少なくとも次の3つの確定的な事実に基づいています。 今後コードレビュワーは育てられない AIはレビュワーを物量でひき殺す 今のままのレビューを人が続ける組織は、コードレビューを軽量化した組織に淘汰される そのために必要なことも
GitHub - openai/symphony: Symphony turns project work into isolated, autonomous implementation runs, allowing teams to manage work instead of supervising coding agents.
Symphony turns project work into isolated, autonomous implementation runs, allowing teams to manage work instead of supervising coding agents. In this demo video, Symphony monitors a Linear board for work and spawns agents to handle the tasks. The agents complete the tasks and provide proof of work: CI status, PR review feedback, complexity analysis, and walkthrough videos. When accepted, the agen
How to Kill the Code Review
Second wave speakers for AIE Europe and CFP for AIE World’s Fair are announced today, and OpenCode is confirmed for Miami! We’ll also be in Melbourne & Singapore. Editor: This is the latest in our guest post program, where we will publish AI Engineering essays worth considering, even if we don’t personally agree with them — having just shipped an AI review tool, this is one of those cases where I
MCPをAgent Skillsのように軽量化する新手法、MCP Lightの紹介
こんにちは！逆瀬川ちゃん (@gyakuse) です！ 今日はMCP（Model Context Protocol）の「太さ」問題と、それをAgent Skillを使って解決する「MCP Light」というアプローチについてまとめていきたいと思います。 MCPの役割はConnector MCP（Model Context Protocol）の役割が明確になってきました。「AIアプリケーションのUSB-C」という比喩が示す通り、MCPはConnector — AIモデルと外部ツール・データを繋ぐ標準プロトコルです。 月間9,700万以上のSDKダウンロード、10,000以上のパブリックサーバー。OpenAI・Google・Microsoftも採用し、事実上の業界標準になりました。Notion、GitHub、Slack、Salesforce…あらゆるSaaSがMCPサーバーを公開し、AIエージ
Codex IDEでサインインできない「Token exchange failed」をWSL設定OFFで解決した話
Codex IDEでサインインできない「Token exchange failed」をWSL設定OFFで解決した話 TL;DR 症状: Cursor(VSCode)の拡張機能でCodexにサインインすると、ブラウザに Token exchange failed: error sending request for url (https://auth.openai.com/oauth/token) が出てログインできない 根拠: auth.openai.com への到達性はある一方、拡張が WSL内でcodex app-serverを起動し、localhost:1455 が wslrelay.exe によって占有されていた 解決方法: Run Codex In Windows Subsystem For Linux をOFFで解決した 解決方法 Cursor(VS Code)の設定から、Co
Claude Code の LSP サポート
Claude Code のバージョン 2.0.74 から LSP（Language Server Protocol）サポートが追加されました。LSP サポートにより、Claude Code はコードベースに対してシンボルの定義検索、参照検索、ホバー情報の取得などの操作が可能になります。この記事では Claude Code の LSP サポートの概要と使用方法を紹介します。 コーディングエージェントが LSP（Language Server Protocol）を扱えるようになることで、エージェントがより効率的にタスクを遂行できるようになります。文字列でコードベース全体を検索するのではなく、LSP を通じてコードの構造やシンボル情報にアクセスできるため、正確な情報を迅速に取得・編集できるためトークンと時間を大きく節約できます。このことはコーディングエージェントにセマンティックなコード検索・編集
Claude Sonnet 4.5 発表関連情報まとめ
tl;dr Claude Sonnet 4.5 が発表されたよ コーディング性能はあらゆるモデルの中で一番高いよ ミスアライメントがすべてのモデルの中で最も低いよ Opus 4.1 と比べても全体的に性能が向上しているよ Claude Code が v 2.0.0 にアプデされたよ Claude Code にチェックポイント機能がついたよ（ESC x2 か /rewind） Claude Code SDK が Claude Agent SDK にリネームされたよ Claude for Chrome がウェイトリスト登録者全員に解放されたよ Claude API にコンテキスト管理のふたつの機能が追加されたよ Claude Sonnet 4.5 に既に対応済みのサービスをまとめたよ Claude Sonnet 4.5 の発表にともなって公開されたリソースが盛りだくさんで、迷子になりかけたので
GPT-5-Codex Prompting Guide | OpenAI Cookbook
This guide can also be used for GPT-5.1-Codex and GPT-5.1-Codex-Mini, we recommend to keep the same prompts and harness for GPT-5.1-Codex and GPT-5.1-Codex-Mini as GPT-5-Codex Important details about GPT-5-Codex and this guide: This model is not a drop-in replacement for GPT-5, as it requires significantly different prompting. This model is only supported with the Responses API and does not suppor
最近の人類のレビュー疲れ | Democritizing Data
今年に入ってやたらレビューの時間が増えた。これはコードもそうだしドキュメントもそうだ。 そして、これによる疲れも急激に増加している。 もちろんこれは、LLMによる支援によってアウトプットの速度と量が増加したからだ。 そして、必ずしも質が向上しているわけではなく、むしろ下がっているように感じる。 当然、自分の生産性も下がっている。 自分の頭をダンプし、どういう課題があるか、そして、どう向き合っているかを書いていこうと思う。 他人を経由したプロンプティング私は、機械学習のプロジェクトのテックリードとしてしばらく働いている。 その仕事として、Engineering Requirement Documentsなどの技術文章を書くことも多いが、レビューする機会も多い。 機械学習で難しいのが、プロジェクトが変わり解く課題がちょっと変わると、がらりと全然違う知識が必要になり、新規に論文を読む必要が出てく
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OpenAI、Astralを買収 Python開発支援ツール「Ruff」「uv」を「Codex」へ統合（ITmedia NEWS） - Yahoo!ニュース
GitHub - googleworkspace/cli: Google Workspace CLI — one command-line tool for Drive, Gmail, Calendar, Sheets, Docs, Chat, Admin, and more. Dynamically built from Google Discovery Service. Includes AI agent skills.
Broken by Default: Claude Cowork on Windows
moltbook - the front page of the agent internet
GitHub - anomalyco/opencode: The open source coding agent.
GitHub - laiso/ts-bench: Benchmark CLI for comparing AI coding agents on TypeScript workloads.
GitHub - BloopAI/vibe-kanban: Get 10X more out of Claude Code, Codex or any coding agent
