以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・modelcontextprotocol/python-sdk 1. 概要「MCP」を使用すると、アプリケーションは標準化された方法でLLMにコンテキストを提供できます。これにより、コンテキストの提供とLLMとの実際のやり取りを分離できます。「Python SDK」はMCP仕様を完全に実装しており、以下のことが容易になります。 ・任意のMCPサーバに接続できるMCPクライアントの構築 ・リソース、プロンプト、ツールを公開するMCPサーバの作成 ・stdio、SSE、Streamable HTTPなどの標準トランスポートの使用 ・すべてのMCPプロトコルメッセージとライフサイクルイベントの処理 2. インストール2-1. PythonプロジェクトにMCPを追加Pythonプロジェクトの管理には「uv」が推奨されています。 (1) プロジェク

AI（人工知能）エージェントと外部システムをつなぐ共通プロトコル「MCP（Model Context Protocol）」に関連する脆弱性の報告が相次いでいる。 2025年5月にはセキュリティーベンダーの米Snyk（スニーク）が、米Amazon Web Services（アマゾン・ウェブ・サービス、AWS）の名称を使ったMCPサーバーにコマンドインジェクションに対する脆弱性があると報告（識別子は「CVE-2025-5277」）。脆弱性レベルを5段階で最上位の「Critical（深刻な）」と評価した。オーストラリアAtlassian（アトラシアン）が提供するMCPサーバーに脆弱性があり、アトラシアンの社内システムへの特権アクセスを取得できる状態だったとの報告もある。 MCPサーバーはMCPクライアントからリクエストを受けて、回答を返す役割を担う。外部に公開されているケースが多く、ITベンダー

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1. Foundry Agent Service が MCP Client に 今回のプレビューで Azure AI Foundry Agent Service は正式に MCP クライアント対応しました。 セルフホストでも SaaS でも … 任意の MCP サーバーを数秒でインポート 自動更新 … サーバー側のツール更新を自動で追従 エンタープライズ機能 … 例: Bring Your Own thread storage など 2. コードサンプルで試す 以下は MCP サーバーをツールとして追加し、スレッドを実行してレスポンスを取得 するまでの最小サンプルです。 前提 PROJECT_ENDPOINT と MODEL_DEPLOYMENT_NAME は環境に合わせて設定 サクッと試す際はBasic Agent setup を新規デプロイしてから検証するのが無難 Remote MCP

デフォルトはlocalです。スコープによって、設定ファイルに書き込まれる場所が変わったり、設定ファイル自体が変わるのがなかなかトリッキーですね（最初ずっと混乱してました）。.mcp.jsonは、プロジェクトで複数人でMCPサーバの設定を使うときに便利かもしれませんね（APIキー設定とかは困りそうですが）。 設定ファイルを直接編集してClaude Codeを起動することでも、MCPサーバを設定することができます。具体的にはプロジェクトのルートディレクトリに.mcp.jsonをおいて、そこでClaude Codeを起動すれば設定が自動で反映されます。 ~/.claude.jsonの場合は、書く場所で影響範囲が変わる形になっています。ただ、~/.claude.jsonはすべてのプロジェクトのMCP以外も含めた設定ファイルが保存された大きいファイルなので、直接編集が難しいです（一回派手にぶっ壊しま

Anthropic⁠⁠、ワンクリックでローカルMCPサーバーをインストールできる「Desktop Extensions」をリリース Anthropicは2025年6月25日、Claude Desktop上でボタンをクリックするだけでローカルMCP（Model Context Protocol）サーバーをインストールできるパッケージツール「Desktop Extensions」をリリースした。 Desktop Extensions: One-click MCP server installation for Claude Desktop | Anthropic Local MCP servers can now be installed with one click on Claude Desktop. Desktop Extensions (.dxt files) package your

Visual Studio Code⁠⁠、厳選したMCPサーバーの一覧ページを公開 —⁠—一覧ページ上からのワンクリックインストールにも対応 Visual studio Code（以下VS Code）は6月19日、MCPサーバーをVS Codeにワンクリックでインストールできる、厳選したMCPサーバーの一覧ページを公開した。 MCP Servers for agent mode - Visual Studio Code We've launched a new page with a list of MCP servers that work great in @code with one-click install:https://t.co/ONVay2aEGj https://t.co/24pZ2H1AGh — Pierce Boggan (@pierceboggan) June 19

［速報］マイクロソフト、WindowsがMCPをサポートすると発表。AIエージェントでWindowsやアプリとの連携が可能に マイクロソフトは日本時間5月20日未明に開幕したイベント「Microsoft Build 2025」で、AIアプリケーションやエージェントとアプリケーションを連携させるプロトコルである「MCP」（Model Context Protocol）をWindowsがネイティブにサポートすると発表しました。 WindowsのMCPサポートでは、以下の機能がWindowsに実装されます。 MCP Servers for Windows ファイルシステムやウィンドウ管理、Windows Subsystem for Linux（WSL）などのWindowsシステムファンクションがMCPサーバとなり、AIアプリケーションやエージェントからアクセス可能になる。 MCP Registr

はじめに 最近話題のMCP（Model Context Protocol）記事です。MCPに関しては、同僚の李さんが素晴らしい記事を書いてくださいましたので、MCP自体の概要に関しては以下記事参照ください（お約束）。 今回は、LLMの代表的なユースケースとも言えるRAG（Retrieval-Augmented Generation）です。RAGはドキュメントから関連情報を検索し、AIの回答生成に活用する技術で、専門知識や最新情報を必要とするタスクに使われます。以前にTanuki-8BとOllamaとDifyを使って日本語ローカルRAG構築という記事でローカルRAGの構築について説明したので詳しくはそちらを参照してください。簡単なRAGの構成図としては以下となります（記事より引用）。 今回は、このRAGをMCPを使って実現します。つくるMCPサーバの中身としてはPostgreSQLでベクトル

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

はじめに みなさん、こんにちは！最近、API開発の現場で「これマジですごい！」と思わず叫んでしまったツールを見つけたんですよ。それが「FastAPI-MCP」です！ FastAPI使ってる人なら絶対に知るべきツールです。だって、あなたのAPIをAIモデル（GPTやClaudeなど）に簡単に操作させることができるんですから！私みたいな初心者でも数分で設定できちゃいました。 FastAPI-MCPって何がすごいの？ まず、FastAPI-MCPの核となる機能を紹介します： 認証機能が標準装備：FastAPIの依存性注入（Depends()）をそのまま使えるから、セキュリティ面も安心！ FastAPIとの相性抜群：単なるOpenAPI変換ツールじゃなく、FastAPIのASGIインターフェースを直接使うから超効率的！ 設定ほぼゼロ：FastAPIアプリを指定するだけでMCPツールが自動生成される

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

MCP（Model Context Protocol）とは？ MCP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オープンプロトコルです。　つまり、LLMが他のツールを呼び出しデータ取得やツール実行を行うためのプロトコルです。 ここまで聞くと、従来のFunctionCallingと何が異なる？となりますよね。 FunctionCallingの場合、LLMアプリケーションの中でFunctionのスキーマを定義する必要がありました。また、FunctionCallingで選ばれたツールの実行はコーディングする必要がありました。 MCPの場合は、以下の図のとおり、ツールは別のサーバやプロセスにて独立して動作できます。MCPは、MCPクライアントとMCPサーバで分かれています。LLMアプリケーションとは独立し、MCPクライアントに実装できるのでLLMアプリと分離して管理可能で

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 背景と目的 最近MCPという言葉をよく聞きます。皆さんが分かりやすい記事を出してくださっているものの、実際にMCPで何ができるのか、ドキュメントだけだとイメージが掴みきれなかったので、とりあえず簡単なデモを作って理解を深めようと思い立ちました。 テーマはなんでも良かったのですが、意外と時間が割かれる飲み会セッティングに着目し、この一連の流れを自動化する『飲み会番長』をClaude Desktopで実装してみました。 MCPとは何か (Model Context Protocol) MCPとは、AIアシスタントとあらゆるデータソ

Azure API Management is at the forefront, ready to support the open-source Model Context Protocol (MCP). APIM provides an enterprise-ready solution that helps you securely expose your MCP servers while evolving with the latest technology. The Model Context Protocol (MCP) is quickly becoming the standard for integrating Tools 🛠️ with Agents 🤖 and Azure API Management is at the fore-front, ready t

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

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