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
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 APIやOpenAI 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：
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
MCPやAIエージェントに必須の「LLMの外部通信・連携」におけるセキュリティ観点 - GMO Flatt Security Blog
はじめに こんにちは。GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニアの山川(@dai_shopper3)です。 LLMはテキスト生成、要約、質問応答といった多様な用途に高い能力を発揮しますが、単体での活用にはいくつかの制約があります。そもそもモデル単体には、ただ入力された自然言語に対して文字列を生成するだけの機能しかありませんから、LLMをもとに自律的に行動するAIを作るには、外部と情報をやり取りし、具体的なアクションを実行するための手段が必要です。 また、モデルの知識は訓練データの収集時点で停止しており、それ以降の最新情報や特定の非公開情報も知りません（ナレッジカットオフ）。そのため、多くの実用的なアプリケーションにおいては、外部サービスとのAPI連携のような、LLMがモデル外の知識や計算資源にアクセスする仕組みが不可欠となっています。 特にLLMが外部と連携できる
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。 本記事の要旨 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
いつのまにか「Claude CodeをMCPサーバー化」してClaude Desktopから利用できる神機能が生えてた件について
⚠️ 今回Claude Code MCP Server = Claude Code ということで記事の内容を書いています。 本家としても Claude Code自体を他のアプリケーションが接続できるMCPサーバーとして使用し、それらにClaudeのツールと機能を提供したい場合 という表現を使っていますが、Claude Code内部のエージェント機能を使うわけではないようです（API消費ありません）。 なので、僕の解釈ではClaude Code内部で整備しているClaude Code内Agentが利用するメソッドをMCP ServerのToolsとして一部公開しているだけという認識です。 Agent機能はそららToolsを利用するClaude(Desktop)なり、Clineなり、CursorなりWindsurfなりに譲られる形です（まあ結局Claudeだけどそれぞれsystem promp
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MCPサーバーになってみた - Qiita
MCPを活用した検索システムの作り方/How to implement search systems with MCP #catalks