追記 結論から言います。MCP Apps対応は、なるはやで対応した方がいいです。 現状でもユーザーはもうGoogle検索を使わなくなりつつあります。「新宿から大阪 新幹線 時刻」と検索する代わりに、「来週の金曜、新宿から大阪に行きたい。午前中に着くルートを調べて」とAIに話しかけて終わり。検索結果の1位を取っても、そもそも検索されなければ意味がない時代です。 そしてMCP Appsは、この流れを決定的にします。一度インストールされたアプリは、AIが勝手に起動するからです。 ここで重要なのは、同じカテゴリのアプリは今のMCPの仕組みだと基本的に1つしか入れられないという点です。似たようなTool名が複数あるとどれを使っていいかAIが混乱してしまうため、乗換案内アプリを2つ同時にインストールすることは想定されていません。 つまり、Yahoo!乗換案内がインストールされていればYahoo!が、ジ
方法3: Web版 2025年10月、Claude Code Web版がリリースされた。 https://claude.ai/code claude.aiにログインし、GitHubリポジトリを接続するだけでいい。ターミナルの知識は不要。GitHubとの連携は必要だが、外出先でスマホからもアクセスでき非常に便利だ。 初期設定適当なフォルダを作って起動。起動したら、まずはフォルダに移動して /init コマンドを実行してみよう。プロジェクト構造に基づいたCLAUDE.mdファイルが自動生成される。これがClaude Codeとの最初の対話になる。 Part 5: 基本操作とショートカットキーボードショートカット覚えておくべきショートカットは限られている。 Enter: メッセージ送信 Shift+Enter: 複数行入力 Tab: 思考表示のトグル Esc: 現在の操作を中断 Esc Esc:
こんにちは。ダイの大冒険エンジョイ勢のbun913と申します。私はSDET(Software Development Engineer in Test)として、QAチームにいる何でも屋さんとして、私より優秀なみなさんが本質的なことに時間を使えるように日夜改善を考えています。 私は弊QAチームでのMCP活用として以下のような記事を書いておりました。 今回は最近話題の Agent Skills とあらかじめ作っておいたCLIツールを組み合わせて、QAチームが本質的ではない作業にかける時間とトークン消費量を大幅に削減する試みを紹介します。 内容自体はQAチームの取り組みですが、考え方やツールの使い方は他のことに流用できるのではないかと考えています。 先に背景とやったことをざっくり説明 背景: 前回までの取り組み 弊チームでは自動テストに力をいれつつも、手動テストの威力も大事にしています。実際探索
この記事は Model Context Protocol Advent Calendar 2025 の記事です。 こんにちは！エンジニアの皆さん、MCP (Model Context Protocol) はもう触っていますか？ 最近、Linux Foundationに移管したことも大きな話題になりましたよね！ これからももっと利用シーンが増加していくことが想定されます！ MCPが登場するまでは、AIモデルに外部ツール（データベース、API、ファイルシステムなど）を使わせるには、各モデル固有の実装が必要でした。 しかし、MCPを使えば一度作ったツールをClaudeやその他のMCP対応クライアントで共通して使えるようになるのです。 MCPについては以下の資料がわかりやすいです！ 今回は、このMCPを使って 「Bitcoinを操作できるAIエージェント」 を爆速で作ってみました！！ 今回採用した
Google Cloudは2025年12月11日（現地時間）、「Google Cloud」各種サービスのフルマネージドMCP（Model Context Protocol）サーバを公開した。今後、段階的に全てのサービスにおいてMCPをサポートする予定だ。Google Cloudは、AIがユーザーの目的を達成するためには、高性能なAIモデルだけではなくツールやデータと確実に連携できる仕組みが重要との立場を示している。MCPはAIモデルと外部ツール・データを接続する標準として広がりつつある。 Google Cloud全体でMCP対応予定 第1弾は？ 従来、Google CloudのMCPサーバを利用するには、サードパーティの開発者が構築したサーバを入手・管理する必要があった。今回の対応により、開発者はグローバルで一貫したエンドポイントに接続するだけでGoogleとGoogle Cloudのサー
散々言われていることだと思いますが、何度でも言いたいことなので、改めて記事にすることにしました。 APIをそのままMCPサーバーにするのは止めてください 何故ダメか 何故ダメかの説明として、よく「APIとMCPはレイヤーが違うから〜」とか説明されているのを見ますが、個人的にはそんなことはどうでも良くて、普通に実害があるからダメです。主に以下の2点が問題です。 AIのコストが高くなる AIの応答精度が悪くなる 特に1はめちゃくちゃ困ります。 逆に言うと、これらの問題が発生しないように考慮されていれば、私的にはAPIをMCPサーバーにしてもOKです。 では何故、深く考えずにAPIをそのままMCPサーバーにするとAIのコストが高くなるのか、もう少し深堀りして見ましょう。 AIエージェントの処理 問題を把握する前に、いわゆるAIエージェントがMCPサーバーのツールを使う時の処理を理解しておきましょ
はじめに Agent Skillsがオープン標準として最近注目を集めており、XのタイムラインからMCPの話題が減ってきたように思うここ数日（2025年12月24日時点）。 ちょっと寂しい気持ちもあるので年末を迎える前に、私が個人的にまだ使い続けているMCPサーバーやツールを紹介したいと思います。 逆張りではなく、MCP自体に価値はまだあり共存していくものではあるよねと思っての記事です！逆張りではないです🙄 生き残ったMCPサーバーたち 1. Context7 流石にこれは外せないですね！これは常用していると自信を持って？言えます。 各AIエージェント・IDEでサーチツールなども整ってきているので不要な場面も多々ありますが、やはりリポジトリやllms.txtをもとに正確な情報を取得できるこのツールは重宝しています👏 プライベートではGitHub Copilotを使用しているので、新規プロ
こんにちは。 ここ1ヶ月くらい、Obsidian × Claude Code メインで日々の情報整理に使ってみて、思った以上に自分に合っていると感じたので、そのあたりを書きます。 日々の情報整理を改善しようと思った背景 組織横断のプロジェクトと、それ以外の大小さまざまなタスクが日々発生していて、プロジェクトのボードに載せづらいタスクが多かった。 メモや Slack の TODO を使ってはいたものの、気づくとタスクと情報が散らばってしまい、目の前のタスクをこなしていたら、使わなくなった。 そんな状況だったので、もっとゆるくタスク管理と情報整理ができる仕組みがほしいな〜と思って調べていたところ、Obsidian が良さそうだったので触ってみたという背景です。 Claude Codeについては、 Cursorでも良かったのですが、普段から使っていて慣れているのでそのまま採用。 やったこと AI
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? このエントリーは with Advent Calendar 2025 の 9日目の記事になります。 MCP、Subagent、Skills、Code execution、Advanced tool use… ここ1年ほどで、エージェントを拡張する技術が次々と登場しています。名前は聞くけど、違いがよく分からないという人も多いのではないでしょうか。 この記事では、Anthropic の公式ブログをもとに、各技術が登場した背景を時系列で整理します。「何を解決しようとして生まれたのか」が分かると、全体像が見えてくるはずです。 2024年11月:
［速報］マイクロソフト、MCP on Windowsをプレビュー公開。AIエージェントがWindowsやアプリの操作、設定などを可能に。Ignite 2025 マイクロソフトは日本時間11月19日未明に開幕した年次インベント「Microsoft Iginte 2025」で、WindowsによるネイティブなMCP（Model Context Protocol）機能となる「MCP on Windows」のパブリックプレビュー公開を発表しました。 AIエージェントがWindowsを操作可能に MCPとは一般に、生成AIが外部のツールを呼び出して情報を取得したり操作したりする際に使われるプロトコルです。生成AI やAIエージェントがMCPクライアントとなり、情報提供や操作の対象となる側がMCPサーバとなります。 MCP on Windowsは、WindowsネイティブなMCPサーバの実装により、ま
MCP の普及に伴い、多数のツール定義が LLM のコンテキストを圧迫する課題が浮上しています。本記事では Progressive disclosure（段階的開示）による最小限の情報提供、MCP を使ったコード実行によるツール呼び出しの効率化、単一の検索ツールによるコンテキスト削減など、実践的な解決策を Claude Skills や Cloudflare Code Mode の事例とともに解説します。 Model Context Protocol (MCP) は登場からおよそ 1 年が経過し、事実的な標準としての地位を確立しつつあります。MCP が普及するにつれて、MCP ツールの課題点も浮き彫りになってきました。その課題の 1 つが、1 つのタスクを達成するために多くのツールが読み込まれ、結果として多くのコンテキストが消費されてしまうという問題です。 前提として、LLM がタスクの達
概要 MCP（Model Context Protocol）は、LLM（大規模言語モデル）とツールを連携させる革新的なプロトコルとして急速に普及しています。MCPによって、AIエージェントに各種のタスクを任せることが現実になりました。 同時に重要性を増しているのが、自サービスのMCPサーバーを完備してAIフレンドリーにすることです。サービスやデータベースは「AIから使えるかどうか」によってその価値が大きく変わります。 本書はMCPの基礎概念からMCPサーバー開発のための環境構築、基本的な実装、複雑なドメインヘの応用、そして品質保証を扱います。書籍内では実例として、初歩的な天気予報サーバーや、実践的な社内ドキュメントサーバーを作成します。 また、著者が独自に考案した「4層テスト戦略」は、従来のAPIテストでは対応困難なMCP特有の課題に対する解決策を提示します。さらにはCI/CDおよび自動テ
みなさん、普段から開発者体験（DX）を気にしてますか？ DXとは、開発中に感じる“心地よさ”や“効率の良さ”を指します。 車輪の再開発のようなDXを損なう体験がなければ開発はずっと楽しいんです！ そこでこの記事では、「心から開発を楽しめる」相棒たちを10選紹介します！ 1. Convex “SQLの呪縛”からの解放 歴史のあるSQLはどうしても、歴史に引っ張られます。 Supabaseとかを使ってると、Row Level SecurityやSQL Functionsとかで、死ぬほど書きにくいSQLを書かなきゃいけなくなることありますよね。まるでFirebaseの認証ルール並み。良くも悪くも結局SQLだから、隠しきれない歴史の重み、つまりDXの悪さがでてくる。 しかしConvexは一切そういうのはありません！！！！ 全てがDXを中心に一から考えられて作られたサービス。そう、React時代のバ
こんにちは。 ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらっている戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub Copilot や Claude Code など、生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 そんな中で先日、Claudeの新機能であるAgent Skillsが公開されました。 そこで今回は、Agent Skillsの紹介と解説、スキルの作り方を紹介したいと思います。 それでは見ていきましょう！ Agent Skillsとは 作り方 ファイル構成 skill-creator 実践編 まとめ Agent Skillsとは Agent SkillsはClaudeの機能を用途や状況に応じて柔軟に拡張できる便利な機能となっています。 docs.claude.
2025年9月15日に出たCodex（GPT-5-Codex）めっちゃいいですよね。Claude Codeと併用を始める人も多いのではないでしょうか？ しかしいくら性能が良くても、日本国内ではClaude Codeの方がツールや知見が整っているのが現状です。 そこで、これさえ知ってればすぐに快適なCodexライフを始められる、最低限のおすすめ設定&リンク集をまとめました。 「Codex使うけど、おすすめの設定知りたい！」という方、ぜひご覧ください。 前置き そもそもCodexそんなにいいの？って方は、こちらの比較記事をどうぞ。 業務でも使ってますが、コード品質は確実にCodexの方が上です。 インストール、使い方 こちらの記事がわかりやすいと思います。 ChatGPTのサブスクで使えます。 MCP Context7系はよっぽどの理由がない限り導入必須です。 Serenaについてはお好みで導
「MCP Inspector」の使い方をまとめました。 ・Inspector 1. MCP Inspector「MCP Inspector」は、MCPサーバのテストとデバッグのためのインタラクティブな開発ツールです。デバッグガイドでは、「MCP Inspector」をデバッグツールキット全体の一部として扱っていますが、この記事では、、「MCP Inspector」の機能と可能性について説明します。 2. 基本的な使い方2-1. インストール「MCP Inspector」はインストールを必要とせず、npx を介して直接実行できます。 npx @modelcontextprotocol/inspector <command>npx @modelcontextprotocol/inspector <command> <arg1> <arg2>2-2. npm または pip からサーバを検査np
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・modelcontextprotocol/python-sdk 1. 概要「MCP」を使用すると、アプリケーションは標準化された方法でLLMにコンテキストを提供できます。これにより、コンテキストの提供とLLMとの実際のやり取りを分離できます。「Python SDK」はMCP仕様を完全に実装しており、以下のことが容易になります。 ・任意のMCPサーバに接続できるMCPクライアントの構築 ・リソース、プロンプト、ツールを公開するMCPサーバの作成 ・stdio、SSE、Streamable HTTPなどの標準トランスポートの使用 ・すべてのMCPプロトコルメッセージとライフサイクルイベントの処理 2. インストール2-1. PythonプロジェクトにMCPを追加Pythonプロジェクトの管理には「uv」が推奨されています。 (1) プロジェク
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