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AIとMCPに関するshoh8のブックマーク (5)

  • MCPサーバーになってみた - Qiita

    このエントリーは with Advent Calendar 2025 の 5日目の記事になります。 はじめに MCP(Model Context Protocol)は、AIエージェントが外部ツールと連携するためのプロトコルです。通常、MCPサーバーはデータベースへのアクセスやファイル操作など、プログラムが自動で処理を行います。 今日は私がMCPサーバーになってみました。 Claude Codeから呼び出されると、ターミナルに質問が表示され、人間が回答を入力する。そういうスクリプトを作って、自分がMCPサーバーとして動作してみました。 仕組み 構成はシンプルです:

    shoh8
    shoh8 2025/12/05
    これは仕組みの理解にはめちゃくちゃいいなあ
  • AGENTS.md の概要|npaka

    コーディングエージェントのためのオープンフォーマット「AGENTS.md」についてまとめました。 1. AGENTS.md「AGENTS.md」は、コーディングエージェントを効率的に利用するための、シンプルでオープンなフォーマットです。2万以上のオープンソースプロジェクトで採用されています。 「AGENTS.md」は、コーディングエージェント向けの「README」のようなものです。 ・README.md クイックスタート、プロジェクトの説明、貢献ガイドラインなど、人間のためのファイルです。 ・AGENTS.md コーディングエージェントに必要な、ビルド手順、テスト、規約など、README では分かりにくくなったり、人間の貢献者には関係のない、詳細なコンテキストを追加することで、人間のためのファイルを補完します。 意図的に「AGENTS.md」分離したのは、以下の理由からです。 ・エージェン

    AGENTS.md の概要|npaka
    shoh8
    shoh8 2025/09/09
    AIにプロジェクトを最適利用してもらうためのマニュアル
  • Claude CodeでMCPツール(Context7、Serena、Cipher)を活用してAIコーディングを次のレベルへ - Qiita

    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Context7、Serena、Cipher で得られるメリット 開発効率の大幅な向上 Context7:最新のAPIドキュメントを自動取得し、古い情報によるエラーを防止 Serena:IDEレベルのコード理解により、大規模リファクタリングを効率化 Cipher:過去の解決策を記憶し、同じ問題への対処時間を削減 コスト削減効果 ツール利用料0円:すべてオープンソースツール 注意:Claude APIOpenAI APIの使用料は別途発生します API使用量の削減:Cipherのメモリ機能により、重複する質問を回避 デバッグ時間の短縮:

    Claude CodeでMCPツール(Context7、Serena、Cipher)を活用してAIコーディングを次のレベルへ - Qiita
  • 退屈なことを AI にやらせるために: 手動コーディング禁止祭の開催から見えた景色 - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog

    クラウドサイン Product Engineering 部でエンジニアをしている比嘉(@teitei_tk)です。好きな技術革新は活版印刷です。 はじめに: なぜ今「手動コーディング禁止」なのか 普段はエンタープライズ向け機能を作成するチームで、開発チームのリーダーを務めています。 私のチームを含め、弁護士ドットコムでは AI を積極的に活用しています。 creators.bengo4.com creators.bengo4.com creators.bengo4.com GitHub Copilot の利用から始まり、Cursor の導入や ClaudeCode を使ったプロダクト開発も進めています。 つい最近では gemini-cli・Kiro の利用も始まりました。 その他、自社で利用するための MCP サーバーの実装も行っています。 speakerdeck.com 一方で、私のチー

    退屈なことを AI にやらせるために: 手動コーディング禁止祭の開催から見えた景色 - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog
  • AI エージェントを仕組みから理解する

    はじめに こんにちは、ダイニーの ogino です。 この記事では、AI エージェントや MCP に入門しようとしている人向けに、エージェントの内部実装について概説します。これを理解することで、現状の AI にできることが明確になり、今後の技術動向を追う上でも役に立つはずです。 記事の要旨 MCP の表層的なプロトコルには大した意味も革新性も無いので、AI エージェントを理解するにはまずコンテキストを把握しましょう。 素の LLM の能力と、エージェントの実装を切り分ける AI エージェントは、自律的に判断してファイル操作や Web ブラウザなどのツールを使い分けることが可能です。しかし、その基盤となっている LLM にできるのは、テキストを入力してテキストを出力することだけに限られます[1]。 以降では「LLM にできないこと」を掘り下げ、それを補うために AI エージェントがどのよう

    AI エージェントを仕組みから理解する
    shoh8
    shoh8 2025/05/09
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