KDDIグループでアジャイル開発事業を行うKDDIアジャイル開発センター（東京都港区）社員が公開した、AIモデルと外部データソースやサービスをつなぐ規格「Model Context Protocol」（MCP）の初心者向け解説資料が話題だ。同社の御田稔さん（テックエバンジェリスト）が4月6日に公開したもので、はてなブックマークで736ブックマークを集め、テクノロジーカテゴリーで1位になる（7日午後1時時点）など、注目を浴びている。 資料では、複数のタスクを自律的に実行する「AIエージェント」におけるMCPの利便性や、MCPの仕組み、自分のPCでMCPを試す方法などを解説。MCPの仕組みを図解し、ユーザーが利用するAIモデル・サービスを指す「MCPホスト」と、そのMCPホストが参照する外部ツールやデータなどを指す「MCPサーバ」の構造を説明したり、活用例を紹介したりもしている。
Docker Desktop の新機能である Docker MCP Toolkit があれば、非常に簡単な手順で MCP ツールを利用できます。 今回は MCP クライアントに Cline を用いて Docker MCP Toolkit を利用する方法を解説していきたいと思います。 Docker MCP Toolkit で利用できる MCP サーバ一覧 2025/5/10 時点で 109 の MCP サーバが利用可能となっています。 以下、利用可能な MCP サーバの抜粋です。 Filesystem MCP Server（ローカルファイル操作） Fetch MCP Server（Webコンテンツ取得） Playwright MCP Server（ブラウザ操作） LINE MCP Server（メッセージ送信） PostgreSQL readonly MCP Server（データベース取得）
こんにちは、エムスリーエンジニアリンググループ、コンシューマチームの園田です。本記事では、外部サービスとAIエージェントの連携を可能にするMCPプロトコルについて、技術検証の実装例を交えてお話しします。 1. MCPとは（ざっくり） MCP（Model Context Protocol）とは、Anthropic社によって策定されたAIエージェントが外部サービスから情報を参照したり連携することを目的としたプロトコルです。 「MCPサーバー」は、GitHubやPostgreSQLといったリソースをMCPで喋れるように変換してあげるプロキシのようなサーバーです。 Claude DesktopやCursorなどはMCPクライアントの機能があり、GitHubなどのMCPサーバーを利用してナレッジとして利用したり、プルリクエストの作成なども行えます。 Introduction - Model Cont
本日、「AI駆動開発実践の手引き -これが僕/私のAI（アイ）棒」というイベントで「ここはMCPの夜明けまえ」 🎵🧭 というタイトルで登壇しました！ 🔍 イベント詳細: - イベント名: 【ハイブリッド開催】AI駆動開発実践の手引き -これが僕/私のAI（アイ）棒- - 公式URL: http…
はじめに 最近、あるプロジェクトでGitHubリポジトリの内容をAIに分析させたくて、「どうやってClaudeとGitHubを連携させればいいんだろう...」と頭を抱えていたんです。何時間もネットで調べた末に出会ったのがMCPサーバーでした。これが本当に目から鱗だったんですよ！😲 「石の上にも三年」というように、私は根気強く数週間かけて様々なMCPサーバーを試してきました。そして今日は、私の開発ワークフローを劇的に変えた10個の素晴らしいMCPサーバーを、4つの主要カテゴリーに分けて紹介したいと思います！ そもそもMCPサーバーって何？🤔 リストに入る前に、MCPサーバーについて簡単に説明しますね。MCPは「Model Context Protocol」の略で、AIモデルが外部ツールやデータソースと安全かつシームレスに連携するためのオープンスタンダードなんです。 簡単に言えば、お気に入
1. はじめに年末年始は仕事や転職活動で忙しく、恥ずかしながらAnthoropicの発表したMCP (Model Context Protocol)についてはあまり踏み込まずに簡単に眺めているのみに留まっていたモグリです。 色々と落ち着いてきたため、やっとMCPについて勉強しています。 MCPを用いると例えば、現在(2025/03/24)まだ日本では導入されていないWeb検索やBrowser Useの機能をClaudeに組み込めてとても便利だなと思います。 一方で、Claudeにより複雑な作業をさせたいと考えると、Web検索やBrowser Useの機能をもったDeep Researchエージェントを自前で組んで、その結果だけ返すMCPサーバーを建てた方が良い作業が出来るのではないかと考えます。（API利用料は置いておいて。） Claude Desktop + Deep Research
ひろちゅ～ @hirochuu8 AIが3Dソフトの「Blender」を操って3Dモデリング！特にGemini 2.5 Proが上手なようです pic.x.com/kzcTWOIeVa 2025-03-29 10:01:48
MCPを活用した検索システムの作り方。あるいは、MCPサーバーはつなぐだけ、検索機能は別物ということについて。 解説ブログ https://dev.classmethod.jp/articles/catalk-how-to-implement-search-systems-with-mcp/ …
はじめに こんにちは！今回は、私が最近開発した tfmcp というツールを紹介します。これは Terraform を LLM（大規模言語モデル）から操作できるようにするツールで、Model Context Protocol (MCP) を活用しています。 github.com このブログが良ければ読者になったり、GitHub リポジトリにStarをいただけると開発の励みになります。nwiizoをフォロワーしてくれるのもありがたいです。より良いツール開発のためのフィードバックもお待ちしています！ MCP とは何か？ 記事を始める前に、まず MCP (Model Context Protocol) について簡単に説明しましょう。MCP についてより詳しい情報は、公式ドキュメント modelcontextprotocol.io や Anthropic の Model Context Protoc
明日からできる！GitHub Copilot + GitHub MCP Serverで始めるAI駆動開発 はじめに こんにちは、URBAN HACKS サーバーサイドエンジニアの池田です。 URBAN HACKSでは日々の開発でGitHub Copilotを活用しています。 コードを提案、補完してくれるだけでも十分に活躍していますが、GitHub CopilotにAgent Modeが搭載されたこと、公式のGitHub MCP Serverが登場したことにより、これらを組み合わせ、より効果的に活用できるようになりました！ この記事ではこれらを組み合わせた開発手法をご紹介すると共に、 生成コードの精度が上がりやすくなるコツ チーム開発とAIの組み合わせ方 をお伝えできればと思います！ コード生成の精度にお悩みの方や、より効果的にAIにコーディングを手伝って欲しい方の参考になれば幸いです。 G
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ある日の我が家 ワイ「ああ、せやな」 ワイ「ChatGPT君は、なんでも答えてくれるもんな」 娘「でもさ、質問に答えるだけじゃなくて」 娘「プレゼン資料を作ってくれたりはしないの？」 娘「資料のファイル丸ごと作ってくれたら超便利なのに」 ワイ「おお、ええ発想やな」 ワイ「実はな、もうできる時代になってきてるみたいやで！」 娘「え、そうなの？」 ワイ「ああ」 ワイ「最近MCPっていうプロトコルがIT界隈で話題沸騰中でな？」 ワイ「ChatGPTのデスクトップアプリも、そのMCPへの対応を進めてるらしいんや」1 娘「へぇ〜」 娘「そのMCP
概要 Playwright MCPとCursorを活用し、E2Eテストをゼロから自動生成してみました。 本記事ではその検証プロセスと得られた知見を紹介します。 この記事で分かること Playwright MCPでE2Eテストを自動生成する方法 Playwright MCPの活用のヒント はじめに 昨今のMCPブームは収まることを知らず、日々新しいMCP Serverが公開されています。 そんな中、自動化テストツールとして有名なPlaywrightのMCP Serverが公開されました。 Playwrightには、既にユーザーがブラウザを操作しテストを生成できる非常に便利な機能がありますが、今回はそれを超えるために、ユーザーの代わりにCursor（MCP Client）を使用し、ブラウザの自動操作とE2Eテストの自動生成を行えるのかを検証しました。 検証環境 Cursor: claude-s
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 正しく理解するためには はい。これ以降の記事は86％（当社計算）が概念で構成された読み物（ポエム）です。 ちゃんと理解したい人は上の情報を読んでね。〜終〜 生成AI界隈が早すぎてついていけない はい。私もついていけません。 が、この業界、この職種で飯を食うつもりな限りわからんから知らんとは言えないので、超理解していきましょう。 その前にAIエージェントを超理解する はい。生成AIの少し前？の流行技術です。 そもそも生成AI（以下では狭義に文章生成AIを指すこととする）はある命令（プロンプトと言いますね）に対してその特徴量を持った、命令（
社内で発表した時の資料です
A Go implementation of the Model Context Protocol (MCP), enabling seamless integration between LLM applications and external data sources and tools.
タイトルは半分釣りです。課金額が気づいたらえらいことになってたのは本当です。 というわけで、VSCodeで直接使うのではなく、VSCodeに加えて定額サブスクのClaude ProとそのDesktopアプリからコード生成や編集をしてもらうことで、APIをなるべく使わずかつ楽に開発を助けてもらえないか試してみることにします。 MCPサーバーが使えるのは現状Desktopアプリのみ (3/15追記) claude.aiのWebでのチャットに対してDesktopアプリのみ、という意味です。プロトコルなので、LLMのAPIを用いてMCPクライアントを実装していれば何からでも使えます（ClineやCursorもそう）。 MCPサーバーについて特にここでは詳しく説明しません。 ClaudeのDesktopアプリと連携して、チャットだけじゃなく色々なサービスと連携できる機能だよ、ってところです。以下にい
本日、Forkwell さんに悪ふざけに付き合ってもらってイベントやりました。ありがとうございます。「転職したらMCPサーバーだった件」 🎵🧭 というタイトルで登壇しました！ 🔍 イベント詳細: - イベント名: 転職したらMCPサーバーだった件 - 公式URL: https://forkwe…
https://ryoppippi.com を MCP サーバーとしてClaudeから参照している様子 ウェブサイトの内容をまるごとAIに参照させたい、そんな願いを叶えるツールがあります。 その名も sitemcp です。 このツールを使うと、任意のサイトのページをfetchして、MCPサーバーとして立ち上げることができます。 MCP サーバーとは MCPは「Model Context Protocol」の略で、AIアシスタントが外部データにアクセスするための仕組みです。要するに、AIに「このウェブサイト読んでね」とか「このファイル見てね」と渡せるようにするプロトコルです。 使い方 詳しいインストールの仕方は GitHub の README を見てください。 ここではClaude Desktopから使う方法を紹介します。 ...と言ってもそんなに難しいことはありません。 例えば、Daisy
1. はじめに こんにちは、次世代システム研究室のT.D.Qです。 デザインとコーディングの間にあるギャップを埋める新しいアプローチとして、FigmaでデザインされたウェブUIを自動的にHTML/CSSコードに変換する方法が注目されています。特に、オープンソースのFigma Context MCP（GLipsが公開）と、Visual Studio Code用AIエージェント拡張のRoo Codeを組み合わせることで、デザインからコーディングへのプロセスを大幅に効率化できます。 本記事では、FigmaでデザインされたウェブUIを、GLipsが提供する「Figma Context MCP」とVisual Studio Code拡張「Roo Code」を用いて、効率的かつ正確にHTML/CSSコードに変換・取り込む方法を解説します。 2. MCPとRoo Codeの概要 2-1. Roo Cod
こんにちは！タレントマネジメントプロダクト開発本部の horiyu です。 SmartHRではChat GPT Plus/Proの利用やGemini・NotebookLMの活用などさまざまなAIの取り組みを行っています。 本記事では、開発チームが使用するエディタを Visual Studio Code（VS Code）から AI関連の機能が標準搭載されているCursorへ移行した体験と、その過程で得られた予想以上の効果についてご紹介します。 特に、Cursor RulesやModel Context Protocol（MCP）といったAI支援機能が、日々のキャッチアップやコードレビュー、エラー対応にどのように貢献しているのかを中心に解説します。 VS CodeからCursorへのスムーズな移行 エディタの乗り換えは一般に時間がかかるものですが、今回の移行は非常にスムーズに進みました。 その
最近のAIの進化は目覚ましく、コーディングにおいても、もはや人間が一切を関知せず"ノリ"で全てを完成させるvibe codingなる概念まで登場しました。 しかし、現実の業務にこれを適用すると、まあ、上手くいきません。 1ファイルで完結するようなスクリプトであれば上手くいきます。驚くほど上手くいってびっくりします。テトリスを書いて、と指示したらテトリスは完成するでしょう。 しかし現実のコーディングは素朴なテトリスを実装するほど単純ではありません。 LLMの限界 ここで一つの問いを考えます。 「入社初日の知識豊富なエンジニア」と「ここ数ヶ月の間、機能Aの開発に携わっている普通のエンジニア」、どちらが5分で機能Aの開発を進められるか？ おそらく、答えは後者になると思います。 これがまさにAIによるコーディングに起こっていることで、 どれだけLLMの性能が向上したところで、実装に関する知識（コン
TypeScript で MCP サーバーを実装し、Claude Desktop から利用する MCP（Model Context Protocol）とはアプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するプロトコルです。MCP を使用することで、LLM は外部ツールやサービスからコンテキストを取得するだけでなく、コードの実行やデータの保存など、さまざまなアクションを実行できるようになります。この記事では MCP サーバーを TypeScript で実装する方法を紹介します。 MCP（Model Context Protocol）とはアプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するプロトコルです。多くの LLM ではユーザーに適切な回答を提供するために追加のコンテキスト情報を必要とします。例えば、今日の天気の情報をユーザーから求められたとしても LLM
Model Context Protocol（MCP） MCP 概要 MCP はオープンプロトコルであり、アプリケーションが大規模言語モデル（LLMs）にコンテキストを提供する方法を標準化することを目的としています。AI アプリケーションの「USB-C ポート」に例えられ、AI モデルが異なるデータソースやツールに接続するための標準化された経路を提供します。 MCP の役割 LLM をベースにしたエージェントや複雑なワークフローの構築を支援します。LLM は多くの場合、データやツールの統合が必要ですが、MCP はあらかじめ構築された統合リストを提供し、LLM が直接アクセスできるようにします。異なる LLM プロバイダー間の柔軟な切り替えをサポートし、インフラストラクチャ内でデータセキュリティを確保するためのベストプラクティスを提供します。 MCP アーキテクチャ クライアント - サーバ
はじめに すでに日本語でも紹介記事が多数ありますが、私も MCP（Model Context Protocol）サーバーの開発を試してみたので備忘録として。 MCP の仕組みはともかくまずは作り方が知りたい！という方向けです。 MCP サーバー開発用の SDK は Python, Java, TypeScript など複数の言語をサポートしていますが、本記事ではTypeScript SDKを使用します。 また開発した MCP サーバーを利用する MCP クライアントにはCursorを使用します。 基本的に公式ドキュメントを参考にしています。 🙆♂️本記事で触れること TypeScript SDK を用いた MCP サーバーの実装方法 実装した MCP サーバーを Cursor で使用する方法 実装した MCP サーバーの配布(Publish)方法 デバッグ方法：Inspector の使
最近CLINEに全部賭けろのような記事もあったように、AIエージェントによるコーディングが非常に話題になっている。一方自分は色々試してみるものの、仕事上ではなかなかAIエージェントによるコーディングをうまく使いこなせていない。 ただAIエージェントによるコーディングは置いておいて、エンジニアリングに普通に便利にAIを使えている。それによって数年前と比較するとかなり生産性が上がっている。 そこで今回は自分がエンジニアリングにどうAIを活用しているか、何が便利に思っているかをまとめてみる。 CursorのTabキーによる補完 自分が知りたい技術領域について壁打ちしてもらって作りながら学ぶ コードを読み込んで概要をmermaidで図にする 7割くらいの精度でざっくり理解したい時のコード調査 コーディングエージェントでPoCを作る 枯れた技術の使い方のキャッチアップにChatGPT、新しい技術にP
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 MCPとは？公式ページの冒頭にはUSB-Cみたいな共通仕様、という抽象的な説明があります。この例から端を発したMCPの説明を日本語で書かれているのもいくつか見かけますし、記事としてとても人気があるようです。 ですが、公式ページを読んでも、日本語で書かれたいろんな紹介ページを読んでも、私にはMCPの良さは全然理解できませんでした。なのに世の中はMCPブームと言っても良いぐらいMCPが流行っています。私が理解できないだけで、沢山の方がその良さを見出しています。これはまずいと思いました。私は何かを誤解してしまったのだと思い、色々と作
現在普及しているStdioServerTransport型MCPサーバーの使用方法は設定ファイルにnpxやuvxコマンドを記述する。これはその場でダウンロードしたスクリプトファイルを実行することを意味する。 https://code.visualstudio.com/docs/copilot/chat/mcp-serversしかしこの実行方式は開発者には悪名高いソフトウェアのインストール手順「curlしてbash（URLでダウンロードしてきたシェルスクリプトをパイプしてノールック実行）」を思い出させる。「curlしてbash」なら単一の信頼した配布元を基準に判断できるがnpxやuvx方式は依存するライブラリも芋づる式に参照してくる。つまり任意のコードをどこかの経路（MCPサーバー本体でなくその内部の別の依存ライブラリかもしれない）を通じて実行される可能性は残る。 curl | bash
近年、Model Context Protocol (MCP)が脚光を浴びています。これは、大規模言語モデル（LLM）などのAIエージェントが、外部のツールやデータソースと安全に双方向接続するためのopenなプロトコルです。そして、MCPサーバーとは、そのプロトコルに従って外部サービスの機能やデータを公開するサーバーのことを指します。AIモデルとあらゆるデータ源との間の「橋渡し」を標準化しようという試みです。 例えるなら、MCPはAIアプリケーションにおけるUSB-Cポートのような存在です。USB-Cが機器と周辺機器を標準化された方法で接続するように、MCPはAIモデルと各種ツール・データ源を標準化された方法で連携させます。この画像がとてもわかりやすかったです。 今回は、MCPの仕組みと目的、そして生成AIの未来に与えるインパクトについて詳しく解説していきます。 MCPとは何か？ MCPの
はじめに CursorやGithub Copilot、Clineなど、コーディングに生成AIを使うのは当たり前になりました。AIにコードを書かせているとき、この仕様どおりに書いてくれないかなあ、と思う場面があります。Cursorには外部ドキュメントを読み込む機能があるので、指定しておけば、公開されているリファレンスなどをAIが読み込むことができるのですが、社内にある仕様書や開発標準などのドキュメントを参照したいケースもあるでしょう。この記事ではRunbookのMCPサーバーを使って、社内ドキュメントをAIに読み込ませる方法を紹介します。 Runbookについて Runbookはマニュアルや手順書を作成するためのWebサービスです。マニュアルを社内で共有したり、インターネットに公開したりできます。あと手順を組み合わせてワークフローのように実行できるらしいです。有料サービスですが、今回の方法で
Devin, Coding Agent (Github Copilot), Codex (OpenAI) やJules (Google)のような、バックグランド動作するコーディングエージェントが続々と発表されて、ついに先日のAnthropicのカンファレンスでClaude Codeでも同様のことが行えるようになりました！ Claude CodeのDevin型コーディングエージェントはGithubワークフロー上で動作するのですが、なんと実装のコードがなんと公開されているではありませんか！！ プロンプトやGithubのMCP設定等の実装も垣間見ることが出来ます！ AIエージェントを開発している身からすると常時稼働型エージェントを作りたいと考えており、バックグラウンド型のコーディングエージェントの動作はどうしても深ぼらねばと思っていた矢先に撒き餌が...！ それだけでなく、プロンプト設計自体の完
ここ1~2ヶ月でMCPについての解説がたくさん出ているしMCPが何かの説明はいらないと思うので割愛。全く何かわからない人はやさしいMCP入門を読むと良い。 こういったMCPは何か？についての記事/スライドやどのように活用するのか？の実用的な解説&紹介はすでにたくさん出ている。一方でMCPの内部について学ぼうと思った時に時にどうすればいいかというと公式のSpecificationを読むことになるはず。 ただこの入門的な解説とSpecificationの間には少しギャップがある。自分のような理解力に乏しい人間にはいきなり仕様だけ読んで「はい理解しました」とはなれない。 そこで今回はMCPのHost/Client/Serverをスクラッチで実装することを通じて、その入門とSpecificationの間を埋められると良いなと思い実装してみた。実装する言語にはRubyを使用した。 全体像 実装するの
このシリーズでは、Claude や Windsurf Casade などの AI を強化する「MCP（Model Context Protocol）」の導入方法と活用テクニックを、初心者にもわかりやすく解説していきます。様々なMCPサーバーを活用して、AIとの協働作業をより豊かなものにしていきましょう！ シリーズ目次 👉 MCPの概要と導入方法 Filesystem MCP Server： AIでローカルファイルを扱う YouTube MCPサーバー：動画の内容を取得 mcp-pandoc： AIでドキュメント形式を変換 GitHub MCPサーバー： AIでリポジトリを管理 Figma MCP：デザインとコードを効率的に連携 Slack MCPサーバー：チームコミュニケーションを強化 Firecrawl MCP：スクレイピングでウェブ情報を取得・分析 Markdownify MCP S
はじめに こんにちは 株式会社BTMでエンジニアをしている島谷です。 現在、他社様と副業契約を結んでおり、毎月月初に請求書を作成して送付しています。 その作業が毎回手間に感じられ、「もっとスマートに作成できないか」と考えるようになりました。 そこで、話題の Model Context Protocol（以下、MCP）を使って、請求書作成から送付までの自動化に試みました。 背景 これまで、月初になると手作業で次のような手順を踏んでいました。 Toggl Track で前月分の合計作業時間を控える Googleスプレッドシートの「請求書テンプレート」シートを複製 複製したシートに合計作業時間および請求日、支払い期限等の日付を入力 PDFとしてエクスポート 担当者宛てにGmailで送信 流れ自体は単純ですが、シートへの入力ミスを防ぐために何度も確認していることから、10〜15分ほど取られていまし
はじめに こんにちはおかしんです。 今日はAIのお話をしようかなと思います。いやほんとに大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましいものがありますね。 新たなモデルが出るスピードも早いですし、賢くなっていくスピードが尋常じゃないです。数ヶ月前「うわ、これやばいな。まじで世界変わる。優秀すぎ。」と思ってたモデルが今では「Gemini 2.5 Proやo1 Proと比べちゃうとなー」みたいな状況ですし、それはこれからも数ヶ月単位で繰り返されていくんだと思います。 ちなみに私は最近GoogleのNotebookLMにお熱です。 さて、そんな進化の激しいLLMですが、最近ではもっぱら「MCP（Model Context Protocol）」が話題なので、今日はMCPについて自分の学習のまとめも兼ねて解説してみたいと思います。 私は日常的にAIコーディングで何かプロダクトを作ったりということしている
OpenAIからエージェント構築のための実践ガイドが公開されました。非常に勉強になったので、全文を日本語に翻訳しながら読みました。翻訳の正確さは保証できませんが、メモとして書き残します。 はじめに 大規模言語モデルは、複雑なマルチステップのタスクを処理する能力がますます高まっています。推論、マルチモダリティ、ツール利用の進歩により、エージェントとして知られるLLM（大規模言語モデル）を活用したシステムの新しいカテゴリが生まれました。 このガイドは、初めてエージェントを構築しようとしている製品チームやエンジニアリングチーム向けに設計されており、多くの顧客導入事例から得られた洞察を、実践的で実行可能なベストプラクティスにまとめています。有望なユースケースを特定するためのフレームワーク、エージェントのロジックとオーケストレーションを設計するための明確なパターン、エージェントが安全かつ予測可能で効
Google Cloudは、日本時間で今日（2025年4月10日）未明に開幕した「Google Cloud Next 2025」において、AIエージェントの開発を容易にするフレームワーク「Agent Development Kit」をオープンソースとして公開することを発表しました。 使用するAIモデルとしてGoogleのGeminiだけでなく、Google Cloudが提供するモデルカタログであるVertex AIのModel Gardenからアクセス可能なAnthropic、Meta、Mistral AI、AI21 Labs、CAMB.AI、Qodo などが提供する200以上のモデルから選択可能（ただしGeminiとVertex AIに最適化されていると説明されています）。 Model Context Protocol（MCP）もサポートしており、データとエージェント間の安全な接続を実現
はじめに Anthropicが提供する「Claude Code」をMCP（Model Context Protocol）で活用した開発環境を構築について気づいたことをまとめました。特に本記事ではClaude DesktopとMCPを組み合わせた開発環境の構築方法と、実用例について紹介します。 結論から言うと、Claude Desktopでコード書くコスパも悪くないぞ、という話。 Desktop Appで？と思う人もいるかも知れないですが、その気持ちも分かる。でもいったん読んでほしい。 IntelliJとClineの現状 私はIntelliJユーザーなのですが、Clineにまだ対応しておらず、SNSで話題になっているようなAIの潮流に乗れていないように感じていました。2025年4月9日現在、GitHub上で対応についての議論は進行中ですが（GitHub Discussion #581）、実装
こんにちは、スマートラウンドの開発の渡邊です。 最近MCPサーバーという単語を聞くことが増えたので、自社サービスのデータをMCPサーバー経由で取得した場合の挙動を検証したくなり、PoCの実装をしました。 この記事では、似たような状況の方（自分のようなMCP初心者）を対象に、以下のような目的でMCPサーバーを実装するための知見を共有します。 何らかのWebアプリケーションのデータをMCPサーバー経由で取得してLLMとの連携を検証したい PoCレベルのクオリティで良い（ローカル起動の開発サーバーなどの本番環境以外でのお試し） この記事ではMCPサーバーやプロトコルの詳細な説明はしません。MCPサーバーを実装してお試しで動かすことのみに焦点を当てます。 やることとしては、基本的には公式のQuickstartと似た内容を段階的に実装します。 ただし、実装内容を簡素にすることで、最初の一歩としてなる
Cline、良いですよね。Zennでも散々擦られているように、結局万能ではないのですが、AIの未来というものがかなり身近になった感じがします。 そこで起こるのが、「結局どれ使えばええねん」問題。WindsurfとCursorの具体的な機能比較がなかなか無かったり、VSCode系が語られがちすぎて他（JetBrains系やVimなど）のエディタ環境でのAIエコシステムというのもなかなか情報がありません。 それで色々リサーチしてみたので、備忘録がてらに記事を書いてみました（ほぼ自分用なので、内容の濃淡がすごいのは御愛嬌...）。 全部は自分で触れておらず、RedditやXでの評判も参考にしています。多くは無料トライアルなどもあるので、試してみてください！ VSCode系 コーディングAIの開発競争の場はVSCodeの拡張機能がメインストリームになっています。 Github Copilot, C
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 前書き 技術の進歩は急速であり、ここでお話しする内容はあくまで現時点（2025年4月18日）のものです。 MCPとは何か Model Context Protocol（MCP）は、大規模言語モデル（LLM）をさまざまなデータソースやツールに接続するための標準化されたプロトコルです。 LLMに対して独自のツールや機能を提供し、AIアシスタントの能力を大幅に拡張することができます。 詳しい説明は稔さんのスライドをご参照してください、マジでわかりやすいです なぜリモートMCPサーバー 現在、多くのMCPサーバーはユーザーがローカル環境にインス
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