1. はじめに Model Context Protocol (以下、MCP) は、大規模言語モデル (LLM) と外部データソースやツールを連携させるための便利なオープンプロトコルです。 一方で、MCPサーバーは誰でも作成してGitHubで公開できるため、場合によっては悪意のあるコードが含まれている可能性も否定できません。自作のMCPサーバーに脆弱性を埋め込んでしまうのは自己責任ですが、実際には、公開されているMCPサーバーをマーケットプレイス経由で使用する場合、どの程度の安全性が期待できるのでしょうか？ 本稿では、MCPサーバーのマーケットプレイスの現状と、利用する上での注意点について解説します。 1.1. TL;DR 「誰かが何かを保証してくれるわけで、自己責任で使いましょう」というのが前提です。その中でも一定信用して良いと思われるのは、以下の2つです。それ以外は、公式な保証がない状
Cursor を使い始めた時に知っておきたかった 10 個の Tips を紹介します。これらの Tips を活用して Cursor を最大限に活用してください。 1. VSCode のキーバインドを設定する Cursor のセットアップ時に VSCode のプリセットを選択しても、キーバインドが完全に同じではないことに気付くかもしれません。特に、⌘K関連のキーバインドが⌘Rにリマップされていて、簡単には変更できません。例えば⌘+K Uで未保存ファイルを閉じたり、⌘+shift+Kで行を削除したりするのに慣れている場合は、キーバインドを変更したいと思うでしょう。 ⌘R関連のキーバインドを元の⌘Kに戻すには、まずworkbench.action.keychord.leaderを⌘Kに変更する必要があります。その後、元のキーバインドを設定できるようになります。 また、VSCode Keybind
MCPサーバをつくって学ぶ 最近、AIアシスタントの文脈で「MCP」や「MCPサーバー」という用語を聞くようになった。 MCP（Model Cotext Protocol）とは？ Model Context Protocolとは、AIとアプリケーションとの間で情報を効率的にやり取りするためのプロトコル。 簡単に説明すると、AIが自分の作ったアプリケーションを操作できるように、データを提供したり、機能を公開したりして、扱いやすくするための方法を定義したもの（プロトコル）。 MCPを使うことで、AIがアプリケーションのコンテキストを理解できるようになる。 たとえば、いままで手動でデータを貼り付けたり、プロンプトを書いてコンテキストを補っていたりしたものが、AIが直接アプリケーションから取得できるようになる。 MCPサーバー 主に3つの機能を提供する。 Resources … クライアントが読み
はじめに 乗り遅れましたが巷ではMCPが流行っていたので、気になっていたPlaywright MCPを使ってみたいと思います。 今回は、AIが画面操作を出来るならUXも評価してくれるのでは？という思い付きを試してみました。 1. MCPとは？ MCPは、Model Context Protocolの略称です。 Protocolとある通り、「AI」と「サービスやリソース」を繋ぐ、共通規格です。 従来の悩み 従来は、AIと他サービスやリソースを連携させる際、それぞれの接続先ごとに個別の実装が必要となり、開発者に大きな負担がかかっていました。 下記ではAIエージェントが利用できるように「ブラウザ操作」「画像生成」など個別に実装する必要があります。 MCPが解決すること 「AI」と「サービスやリソース」を繋ぐ部分を共通規格化することで、開発の負担が減り、手軽にAIとサービス・リソースを接続できるよ
VS Code の GitHub Copilot が MCP クライアントとして動作する仕組みが追加されたので、Copilot から気軽に自社製品の質問ができたら、快適ではないだろうか？考えた。 そこで、ハルシネーションをできるだけ少なくし、かつ安価で自社製品ドキュメントへの質問ができる仕組みを作ってみることにした。ちなみに LLM 系の知識はほぼ無い。 できあがった Sora Document MCP (Local) 0:00 /0:57 1× GitHub Copilot + Sora Document MCP デモ まぁまぁの速度で、質の高い回答を箇条書きで返してくれるようにはなった。 仕組みについて自社製品のドキュメントは Sphinx というフレームワークをを利用しており、reStucturedText (以降 rst) というマニアックなもので書かれている。この rst を L
「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
お疲れさまです。とーちです。 MCPの公式ページのExample Serversを眺めていたら Obsidian Markdown Notes というMCPサーバー（以後obsidian-mcp）があることを知りました。 Obsidianユーザーとしては、ぜひ試してみたいところです。この記事ではobsidian-mcpを実際に試してみた内容をお届けします。 インストール方法 今回はClaude DesktopをMCPクライアントとして使用します。Claude Desktopは既にインストールされている状態から始めます。 また、obsidian-mcpを使うためにはnpxコマンドが必要になります。このコマンドはNode.jsが入っていれば使えるはずです。 今回私が試した環境は以下のようなバージョンでした。 インストールは npx @smithery/cli install mcp-obsid
RAGの限界性 RAG、つまり検索強化生成（Retrieval-Augmented Generation）は、現在の大規模言語モデル分野における注目の方向性です。これは情報検索技術と生成モデルを組み合わせ、大規模モデルの知識の正確性、文脈理解、最新情報の活用などの課題を解決します。 でも追加の知識をRAGを通じて導入するだけで、モデルがそれらの知識関連の質問に完璧に対応できると考えています。しかし実際と想像にはギャップがあり、実際に試してみると、RAGの精度はそれほど良くないことに気づくかもしれません。 RAG自体の技術的原理から見ると、現在以下の問題が存在します： 検索精度の不足：まず、RAGの最も核心的な部分は、知識を「ベクトル」に変換し、「ベクトルデータベース」に導入し、ユーザーの入力情報も「ベクトル」に変換してから、ベクトルデータベースから類似の「ベクトル」をマッチングさせ、最後に
はじめに つい昨日に以下の記事を書いたのですが、VS CodeのStable版もほぼ同日にエージェント機能が追加されました。以下の記事ではClaude Desktopを使いましたが、VS Code + GitHub Copilot でも awslabs/mcp を試してみます。 なお、部分的に前回の記事に飛ばすとわかりにくかったので、手順については重複する部分もこちらの記事に載せています。 前提 環境 Mac OS 14.5 VS Code March 2025 (version 1.99) GitHub Copilot 準備 awslabs/mcp はPythonで書かれており、公式の手順ではパッケージマネージャーの uv が必要になります。 uv のインストール（Astral公式ドキュメントまたはGitHub参照） Python 3.10 以上 （公式では uv python inst
米OpenAIは3月27日、ChatGPTのデスクトップアプリ版や同社のAPIを、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）に対応させる方針を示した。今後数カ月以内に新たな情報を出すという。MCPは米Anthropic発の規格で、米Microsoftなど大手も取り入れており、OpenAIの採用により実質的なデファクトスタンダードになる可能性が高まった。 この方針に合わせ、OpenAIは同日、AIエージェントのソフトウェア開発キット（SDK）でMCPをサポートした。同社は3月上旬、AIエージェントのSDKについて、一般のユーザーから具体的な仕様と共にGitHub上でMCP対応の提案を受けていたが「このライブラリを依存関係の少ない状態に保ちたいと考えている」「MCPの考え方を支持してはいるが、これ（注：ユーザーが提案した仕様を指
こんにちは、@TakaakiKakei です。 AIモデルが外部ツールやAPIと連携するためのプロトコルであるMCP (Model Context Protocol) は非常に便利です。しかし、従来の方法では利用時にローカル環境へ認証情報を保存する必要があり、その管理や展開に手間がかかるという課題がありました。 Cloudflareが提供するツールを活用すれば、この課題を解決し、ローカルに認証情報を持つことなくMCPを利用できる環境を構築できます。 Cloudflareによる解決策 Cloudflareは、リモートで動作するMCPサーバーを構築するためのソリューションを提供しています。詳細は以下の公式ブログ記事で解説されています。 https://blog.cloudflare.com/remote-model-context-protocol-servers-mcp/ 従来、MCPは下図
こんにちは！株式会社エス・エム・エスでエンジニアをしている @_kimuson です。 今回は、社内のプロダクト開発で利用しているデザインシステムを MCP 化して提供し、社内のデザインシステムを活用した自然言語によるコーディング環境を整備したので、事例を紹介します！ デザインシステムの MCP 化とは 先日 Ubie さんが、社内のデザインシステムを MCP 化することで、UI 実装を効率化した事例を紹介していました。 簡単に自分なりの解釈をまとめると Figma の情報を取れる MCP を利用することで Figma の再現はかなりしやすくなった しかし、デザインシステムとの統合が難しい。<button style="font-size: 20px"></button> ではなくデザインシステムのコンポーネントとトークンを使って <Button textStyle="regular"><
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
こんにちは。たかやまです。 先日非公式のAtlassian MCP（sooperset/mcp-atlassian）をご紹介しました。 Atlassian公式からMCPのベータ版がリリースされたので、そちらをご紹介します。 ちょうど5月14日にデスクトップ版ツールにも対応していたので今回はこちらをためしてみたいと思います。 さきにまとめ 2025-05-17時点でAtlassian公式のMCPはベータ版 提供されているMCPツール カテゴリ ツール名
先日 Streamable HTTP Transportに対応したMCP TypeScript SDK 1.10.0がリリースされました。これは、以前のSSE Transport（2024-11-05）を置き換えるものです。Python SDK（最新バージョン1.6.0）にはまだこの更新が含まれていないようです。 Release 1.10.0 · modelcontextprotocol/typescript-sdkStreamable HTTP release This is the first release supporting the new Streamable HTTP transport from protocol version 2025-03-26, which supersedes the SSE transport from protocol version 2024
Browser Useから新しいブラウザ操作系エージェントが登場しました めちゃくちゃ魅力的だったので紹介します。 従来のブラウザ操作系エージェント browser-useに限らず、従来のブラウザ操作系エージェントはユーザーからの自然言語な指令をもとにブラウザを操作します。 AIエージェントは画面キャプチャ + DOMの取得 → キャプチャを解析 → クリックすべき要素を推論 → playwrightで操作をループしてタスクを行います。 現在僕もよく使っているのですが、何点か課題があります。 どうしてもアクションに揺らぎがある 自然言語での指示である以上仕方ないのですが、「〇〇をクリックして〇〇をしてほしい」と言った細かい指示はプロンプトのチューニングが不可欠であり使用モデルの賢さにも依存します。 処理に時間がかかる 画面キャプチャ + DOMの取得 → キャプチャを解析 → クリックすべ
はじめに こんにちは。クラウドエースの荒木です。 AI と外部システムの連携を標準化する Model Context Protocol (MCP) が、2024 年後半に Anthropic 社から発表されて以来 [1]、界隈では大きな注目を集めています。AI が様々なツールやリソースへ簡単にアクセスできるようになる「AI のための USB-C」というコンセプトは非常に魅力的です。実際に MCP に対応する Cursor や Zed といった開発ツールやさまざまな MCP サーバーなどが登場したことでエコシステムは着実に広がり、盛り上がりを見せています。私も以前、MCP の基本的な仕組みや将来性について解説する記事を書きましたが、思っていたよりも大きな反響がありました。 しかし、実際に MCP に触れたり関連情報を追っていく中で、課題も見えてきました。特に、前回良い面を中心に紹介した手前、
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森(@ei01241)です。 近年、大規模言語モデル（LLM）の進化により、チャットボット、データ分析・要約、自律型エージェントなど、多岐にわたるAIアプリケーション開発が進んでいます。LangChainやLlamaIndexのようなLLMフレームワークは、LLM連携や外部データ接続などを抽象化し開発効率を向上させる一方、その利便性の背後には新たなセキュリティリスクも存在します。 本稿では、LLMフレームワークを利用・開発する際に発生しやすい脆弱性を具体的なCVEを交えて解説し、それぞれ脆弱性から教訓を学びます。そして、それらの教訓から開発者が知っておくべき対策案についても紹介します。 また、GMO Flatt SecurityはLLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診断・ペネトレーションテス
KEELチーム の相原です。 前回のエントリは「小さい経路最適化ミドルウェアを実装してあらゆるAZ間通信を削減する」でした。 www.lifull.blog 今回は、MCPサーバを比較的安全に動かすために色々やってた話を書きたいと思います。 MCPについて MCPサーバのリスク なるべくローカルで動かさない ローカルではせめてDockerで動かす 無理やりHTTP Transportに対応する セッションの開始 コマンドの起動 ペイロードを受け取るためのエンドポイントの実装 まとめ MCPについて MCPはModel Context Protocolの略で、Anthropicが標準化を主導するLLMとその外部を繋ぐプロトコルです。 github.com これによりGitHubやPlaywrightといった外部のツールをLLMが自律的に利用できるようになり、OpenAIもサポートを表明したこ
MCP logo ©︎ 2024–2025 Anthropic, PBC and contributors | MIT license はじめに 本記事は、セキュリティエンジニアのAzaraこと齋藤とコーポレートセキュリティエンジニアのhamayanhamayanが、社内で行ったディスカッションを元に記述した記事です。 本記事は、MCP の利活用の際に考えるべき、セキュリティに関する考慮事項や、脅威の想定、実装時気にすべき観点などについてまとめたシリーズの前編になります。前編では、MCPに関する基本的な事項を扱いながら、利用者側の目線でMCPに対するセキュリティを考えていきます。社内での利活用の際に参考になれば幸いです。 また、GMO Flatt Securityは日本初のセキュリティ診断AIエージェント「Takumi」や、LLMを活用したアプリケーションに対する脆弱性診断・ペネトレーショ
tl;dr Anthropic の開発者向けイベント Code with Claude が開催されたよ Claude 4 Opus と Claude 4 Sonnet が発表されたよ 無課金を含むすべてのプランで Claude 4 Opus と Claude 4 Sonnet が使えるよ Anthropic API に Code Execution Tool、MCP Connector、Files API、Extended Prompt Caching の 4 つの機能が追加されたよ（ベータ版） Claude Code が正式リリースされたよ これはなに？ 2025 年 5 月 22 日にサンフランシスコにて開催された Anthropic の開発者向けイベント、Code with Claude に関する発表まとめ。公開されたモデルや機能などをひと通り紹介、実際に動かすところまでを解説した記
はじめに 近年、プロダクト開発の現場では「Design to Code」という概念が大きな注目を集めています。 これは、デザインツールで作成されたUIデザインを直接コードに変換する技術のことで、開発効率の大幅な向上が期待されています。 この流れの中で、Figma社は、Dev Mode（開発者向けの表示モード）やCode Connect（コードとデザインの同期機能）といった機能をリリースしてきました。 このような背景の中、つい最近では「Figma MCP」が話題となりました。 私たちのチームでは、このFigma MCPとAI搭載コードエディタ「Cursor」を組み合わせることで、実際のプロダクト開発に挑戦してみました！ 本記事では、その導入過程で得られた知見、そして実際の運用における工夫について紹介します。 🤖 Figma MCPとは Figma MCPについては、こちらの記事が非常にわか
.mdc駆動ナレッジマネジメント→ 知識APIとしてのmcp serverまで Loglass TECH TALK vol.5〜50名のエンジニア全員で挑むCursor活用の全貌〜 LT資料
AI エージェントの連携を標準化する A2A プロトコルを試してみる AI エージェント同士の連携を標準化するために Agent2Agent プロトコル（A2A）を発表しました。A2A プロトコルは基盤となるフレームワークやベンダーに依存せず、エージェント同士が安全な方法で相互に通信できるように設計されています。この記事ではサンプルコードを通じて A2A プロトコルを使用した AI エージェントの連携を体験してみます。 AI エージェントとはユーザーに代わって目標達成のために自律的に選択してタスクを遂行する AI 技術のことです。従来のチャット型の AI ツールは 1 つのタスクを完了するたびに再度ユーザーの指示を待つ必要がありました。AI エージェントは実行したタスクのフィードバックを元に次のタスクを選択し、ユーザーにの介入を最小限に抑えることができます。 AI エージェントが効果的に目
概要 Visual Studio Code（バージョン1.99）で、Agent mode機能がリリースされました！ これまで VSCode Insiders のプレビュー機能として利用されていた Agent mode が、正式に Visual Studio Code 上でも利用可能になりました。 本記事では Agent modeの概要、VSCodeでAgent modeを有効化する方法とAgent modeの活用ヒントをご紹介します。 この記事で分かること Agent modeとは何か VSCode上でAgent modeを有効化する方法 Agent modeの活用Tips Agent modeの概要 Agent modeでは、GitHub Copilotが自律的に動作し、ユーザーの要求に対して必要な作業を計画し、関連ファイルやコンテキストを自動的に特定します。 コードベースに編集を加える
はじめに こんにちは、クロスイノベーション本部エンジニアリングテクノロジーセンターの徳山です。 この記事は、2025年5月20日に公開されたばかりの Terraform MCP Server をGitHub Copilot in VS Code ( 以降、Copilotと記載 ) で使用してみた体験談です。Terraform MCP Server の導入前のコード生成状況から導入内容、導入後のコード生成結果までを紹介します。 Terraform MCP Server は、 LLM (大規模言語モデル) の AIエージェントへ Terraform のプロバイダーとモジュールの検出やプロバイダーのリソース詳細情報取得などの機能を提供するMCPサーバです。 Terraform MCP Server の導入前の Copilot は、Terraform の AzureRM には存在しない架空のプロパ
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 最近、MCP(Model Context Protocol)が注目を集めていますね。そこで、MCPを使って、Cursor や Cline などからシームレスに Oracle データベースにアクセスする MCP サーバーを作ってみました。 こんな感じでテーブルの構造を聞いてみたり こんな感じで LLM に SQL を書かせて、その場でテストしてみたりすることができます。 こちら↓の Claude Desktop と私のチャットの履歴を見ていただくと、Claude Desktop のような出来の良い MCP Host とデータベー
はじめに こんにちは。SmartHRで勤怠管理プロダクトのPM（プロダクトマネージャー）を務めている@hiroki_mです。 私が扱う領域は勤怠管理という領域ですが、プロダクト開発の現場では、CursorやDevin、ClineなどのAI開発支援ツールを積極的に活用しています。 この記事では、私がPMとしてAI開発支援ツールをどのように活用しているかを紹介します。 AIを活用する目的はなにか PMの業務を効率化することで、PMとしてより価値を生む業務に集中するためです。 勤怠管理機能の開発チームはとても優秀で、爆速で開発を進めています。PMが開発をスケールするうえでボトルネックとならないよう、要件定義の効率化、さらにはPM抜きでも要件定義及び開発を進められる体制を築いていきたいと思っています。 その結果、プロダクト戦略の立案と解くべき課題の解像度を上げることに対し、より時間を割けるようにし
Anthropic社のClaude発！AIアシスタントが「何でも繋がる」時代へ。新技術MCPが切り開く可能性 ※この記事は、Anthropicが発表したModel Context Protocolについて、エンジニアではない方にも分かりやすく解説する記事です。 Model Context Protocol (MCP) - AIとデータを「つなぐ」新しい標準規格今回は、AI業界で大きな注目を集めている新しい技術「Model Context Protocol（MCP）」について、できるだけ分かりやすく解説していきたいと思います。 目次そもそもなぜMCPが必要なの？みなさんは、ChatGPTやClaudeなどのAIアシスタントを使っていて、こんな経験はありませんか？ 「社内の資料を見ながら回答して欲しいのに...」 「SlackやGitHubの内容も含めて分析して欲しいけど...」 「データベー
roo-loggerというMCPサーバーを作ったので紹介します。これはCline Memory Bankとは違ったアプローチでAIの記憶を管理するツールです。 最近、AIとの協業どころかvibe codingで全て書かせてしまおうなんて話もある中で、「AIが何をしたか覚えていない問題」が顕在化してきました。特にRoo Codeのような自律型エージェントが大量のファイル操作やコマンド実行をする場合、同じセッションを使い続けることはコンテキスト長的に不可能です。 そして、Memory Bankはプロジェクトの知識を構造化するのに素晴らしいシステムですが、長引くにつれコンテキスト長を制御しづらくなるのと、「AIがどうして何をしたのか」の詳細な記録には向いていないと課題を感じていました。また、プロンプトで作り込むには仕組みが重たすぎるという気持ちも少なからずありました。 かといって備えなしにいきな
内容・目的 注意書き 使用したもの OpenAI Agents SDK (AI Agent) RMCP (MCP server) 人格の作成 1人目 2人目 動作とプロンプト アカウント作成 投稿 返信 その他 作成されたもの MCP serverを自作することについて Rustでビルドし配布できる LLMは使いこなしてくれない 今後の課題とアイデア まとめ Repository 内容・目的 最近流行りのMCP（Model Context Protocol）を使ったAIエージェントの機能を試して、何か面白いことができないかと考えていました。 普段よく使ってる Bluesky のAT Protocolと組み合わせたら、SNS上でAIが自分の友達として動くのでは？と考え、自作ライブラリを使用してMCPサーバーを作成し、AIエージェントにアカウントを運用させる実験をしてみました。 GPT-4はチ
Claude Desktop をベースに自律的なコーディングエージェントを実現するためのツールセット「Claude Crew」を開発したので、ツールと開発で得た知見を紹介します。 リポジトリ: Claude Desktop で動かす OpenHands をイメージして作っています。 このツールはModel Context Protocol (MCP)とカスタムインストラクションを最大限に活用し、Claude Desktop のコーディング能力を向上させます。 TL;DR Claude Desktop で OpenHands のような自律型のコーディングエージェントを実現する Crew Crew を作ったよ RAG 機能やプロジェクトに最適化された MCP を提供するよ Claude Desktop ベースのエージェントとは 昨今では、LLM のコーディングへの活用が浸透してきて、Cline
はじめに 私は新米プログラマーとして、テスト自動化の複雑さに頭を悩ませていたんですが、Playwright MCPと出会って目から鱗が落ちる体験をしました。今日はその魅力を皆さんと共有したいと思います！ テスト自動化の悩みから解放されるPlaywright MCP アプリ開発をしていると、「ユーザーが実際に使うときにちゃんと動くかな？」という不安がつきまといますよね。エンドツーエンドテスト（E2Eテスト）は、UIからAPIまで全体の流れをテストできる素晴らしい方法なんですが、正直言って、従来のやり方はめちゃくちゃ大変でした。 複雑なコードを書いたり、テストシナリオを考えたり...。特に私のような新米プログラマーにとっては、高い壁だったんです。でも、Playwright MCPの登場で、この状況が劇的に変わりました！ Playwright MCPの最大の魅力は、自然な日本語のコマンドでブラウ
Claude 大型アップデートを発表。新機能「Integrations」、「Advanced Research」徹底解説！ 日本時間2025年5月2日、AnthropicはClaudeに「Integrations」と「Advanced Research」という2つの主要機能を追加する大型アップデートを発表しました。 Integrations | Claudeウェブ版が外部ツールと連携可能にAnthropicのModel Context Protocol（MCP）の拡張により、「Integrations」機能が導入されました。 これまでのMCPサーバーは主にローカル（ユーザーのラップトップ上）で動作していましたが、今回のアップデートでインターネット経由でClaudeと通信できる「リモートMCPサーバー」が実装されました。 これにより、ClaudeのWebアプリやデスクトップアプリから各種ツー
こんにちは。 ファインディ株式会社 で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 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やチャットベースの開発支援ツールなど、生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 そのような状況の中で、MCPというプロトコルが話題となっていることは読者の皆さんもご存知かと思います。 そこで今回は、弊社の開発組織でのMCPサーバーの導入と実装、そして実績について紹介します。 それでは見ていきましょう！ MCPとは 導入 実装 実績 動的にプロンプトのテキストを作成して返す Devinと連携する Figmaデータのlintを行う セキュリティ面の考慮 まとめ MCPとは MCP（Model Context Protocol）は、アプ
はじめに ウェブブラウザの自動操作は長い間、テスト自動化やスクレイピングの重要な分野でしたが、大規模言語モデル（LLM）の台頭により、まったく新しい可能性が開かれつつあります。マイクロソフトの最新プロジェクト「Playwright MCP（Model Context Protocol）」は、LLMとブラウザの間に革新的な橋を架け、AIがより効率的かつ確実にウェブと対話できる世界を実現しています。 本記事では、Playwright MCPの技術概要、主要機能、そして実際のビジネスにおける活用事例について探っていきます。 Playwright MCPとは？ Playwright MCPは、マイクロソフトが開発したModel Context Protocol（MCP）サーバーで、Playwrightのブラウザ自動化機能をLLMに提供します。従来の画像認識やスクリーンショットベースのアプローチとは
Published Apr 18, 2025 Claude Code is a command line tool for agentic coding. This post covers tips and tricks that have proven effective for using Claude Code across various codebases, languages, and environments. We recently released Claude Code, a command line tool for agentic coding. Developed as a research project, Claude Code gives Anthropic engineers and researchers a more native way to int
はじめに 以前から話題になっていたMCP（Model Context Protocol）ですが、Anthropicの独自規格の範囲に留まらず、OpenAIが公式に採用を発表した事で一気に火がつき、最近は至るところでMCPという単語が躍るようになりました。 今回はMCPを利用したデータベースとの対話+資料化までのデモを1つのユースケースとして残しておきたいと思います。 ■構成 クライアント：Claude Desktop データベース：BigQuery データベースとの対話+資料化デモ BigQueryのMCPサーバーについては以下2つが公開されています。 機能的にはほぼ一緒なのですが、後者はデータセット名までパラメータで渡せるので、こちらを使っていきます。 Claude Desktopの構成で以下の設定をするだけで、すぐに使えます。 "mcpServers": { "bigquery": {
Docker の MCP Toolkit を試してみる Docker の MCP Toolkit はコンテナ化された MCP サーバーを AI エージェントと統合するための Docker Desktop の拡張機能です。コンテナ化された環境で MCP サーバーを実行することができ、信頼された Docker MCP カタログから MCP ツールを簡単にインストールできる点が特徴です。 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。 Docker の MCP Toolkit はコンテナ化された MCP サーバーを AI エージェントと統合するための Docker Desktop の拡張機能です。従来ローカルで MCP サーバーを実行するためには JavaScript の npm や Python の uv といったパッケージ管理ツールを使用して直接コ
すでにご存知の方も多いかと思いますが、OpenAI の Agents SDK から直接 Model Context Protocol (MCP) サーバーをツールとして利用できるようになりました！工夫次第でいろいろと可能性が広がりそうですね。 この機能の基本的な使い方を知るには Agents SDK のドキュメントページ（英語） とリポジトリ内の examples/mcp/ 配下が参考になりますが、実際に MCP サーバーの連携を利用する場合、複数の MCP サーバーを同時に利用することが多いのではないかと思います。この記事では、その方法について補足解説したいと思います。 紹介するコード例では MCP プロジェクトが提供している以下のサーバーを利用します： Filesystem MCP サーバー：ローカルのファイルシステムとのやりとりが可能 Slack MCP サーバー：Slack ワーク
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