TL;DR 社内の開発情報にアクセスするMCPサーバーを作成して、AI開発ツールが業務知識を活用できるようにしてみた。 具体的なツール事例（DBスキーマ参照、コード検索など）と、AIに活用させるための命名、レスポンス、権限などの考え方とコツを紹介。 TL;DR はじめに MCPとは MonotaROでのMCP DBスキーマを使ったコード生成 既存ソースコードからの業務知識抽出 共通モジュールの使用例の検索 MCPツール実装のコツ プロセスの状態に依存せずツールを利用できるようにする できるだけ具体的なツール名をつけてパラメータを修飾する レスポンスとしてinformativeなフィードバックを返す (なるべく)実行ユーザーの権限を使う まとめ はじめに MonotaROでは、ドメインモデリングでリアーキテクチャに挑むと同時に、モノタロウのAI駆動開発の全貌をご紹介しますのようにAIツールを
ESLint を MCP サーバーとして実行する ESLint v9.26.0 から MCP サーバーとして実行できるようになりました。この機能により LLM（大規模言語モデル）は ESLint のルールを使用してコードを修正することができるようになります。 音声による概要 この音声概要は AI によって生成されており、誤りを含む可能性があります。 ESLint v9.26.0 から、ESLint を[MCP（Model Context Protocol](feat: Add MCP server by nzakas · Pull Request #19592 · eslint/eslint) サーバーとして実行できるようになりました。この機能により LLM（大規模言語モデル）は ESLint のルールを使用してコードを修正できるようになります。 ESLint を MCP サーバーとして実
「Blender MCP」を試したのでまとめました。 1. Blender MCP「Blender MCP」は、「MCP」を介して「Claude」を「Blender」と直接対話できるようにします。この統合により、プロンプトによる3Dモデル作成や操作などが可能になります。 2-2. Claude Desktop AIアシスタントのClaudeを利用するためのデスクトップアプリケーションです。 ・Claude Desktop 2-3. Python 3.10以降 + uvPythonは、公式サイトから適切なバージョンをインストールします。 uvのインストール手順は、次のとおりです。 ・Mac brew install uv・Windows powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" set Path=C:\Users
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに どうも。鳩胸になりたい文鳥です。 Cusorが市場を席巻している ブッチギリでの世界最速ARR $100Mに加えて先日時価総額が1兆円を超えたそうです。間違いなく売れているし今後の成長を期待される企業であるのは間違いないでしょう。 Cursorはソフトウェアエンジニア向けにAI機能を搭載したソースコード編集ソフトを提供している会社です。 上記のブログに記載したがCursorは 12人の社員 Microsoft製のVisual Studio Codeをフォークして作ったラッパーアプリ AIのモデルは開発せず、ChatGPTやCl
Cline : シンプルかつ導入しやすいオープンソースAI Roo Code : Clineを拡張し、UIや役割切替が充実 CoolCline : 機能総合版。自動承認やコスト管理などを備えた最上級仕様 それぞれの特色や目的に合わせ、最適なツールを選んでみてください。 以下では、それぞれの詳細を見ていきます。 （長い割に上部でまとまっているので、以降は興味のある方のみ読んでください。） 1. Cline（クライン） 概要 Clineは、VS Code上で動作するオープンソースのAIコーディングアシスタントです。 VS Code拡張機能としてインストールし、コマンドラインインターフェース（CLI）やブラウザ操作とも連携できます。 GitHub Copilotのようなコード補完とは異なり、プロジェクト全体を理解して複数ファイルにわたる修正やビルド・テスト実行まで自律的に行える点が強みです。 ま
Gooseとは何か block.github.io BlockのAIチームが開発していたAIエージェント「Goose」が先日公開された。 これは、Rustで書かれたコマンドラインとウェブサーバーのコアモジュール、それを呼び出すElectron製のデスクトップアプリという構成になっている。 ユーザーは対話型シェルやデスクトップアプリのチャットUIを通じて、Cline*1やOnlook*2のようにローカルファイルを編集しながらコーディングをアシストしてもらう。 12月時点ではコアがPythonで書かれていたが、ベータリリース時にRustで書き直された。どうやらユーザー環境にPythonをインストールしてもらう必要があるのを避けたかったようだ*3。 github.com Gooseのコントリビューターなんか大人数で作っている・・ Gooseの目新しい点は、VS Codeなどのエディタから独立した
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