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

今週はMicrosoft、Google、Anthropicといった大手AI企業のイベントが重なり、連日大型の発表が予想される1週間となっています！ 早速、日本時間の5月20日深夜からMicrosoft Build 2025が始まり、初日の基調講演で多くのアップデートが発表されています。 特に注目は以下の4点です。 GitHub Copilotの進化：「コーディングエージェント」の登場 企業特化AIを実現する「Copilot Tuning」 AIアプリ・エージェント開発の統合プラットフォーム「エージェントファクトリ (Azure AI Foundry)」 オープンな連携を実現する「MCP (Model Context Protocol) サーバー」への対応 GitHub Copilotが「コーディングエージェント」へと進化Microsoft Build 2025で発表された「コーディングエー

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

はじめに こんにちは。クラウドエースの荒木です。 ChatGPT や Claude などの生成 AI が日常生活やビジネスに浸透してきましたが、これらの AI の真価は外部システムと連携したときに発揮されます。しかし、この連携には大きな課題がありました。 これまで AI と外部システムを連携させるには、システムごとに個別の API 統合が必要で、認証方法やデータ形式、エラー処理など、細かな実装を繰り返す必要がありました。このような個別対応は開発効率を下げ、拡張性や保守性の面でも問題がありました。 そこで登場したのが「Model Context Protocol（MCP）」です。2024 年 11 月に Anthropic が発表したこのオープンプロトコルは、AI と外部システムの接続を標準化し、開発者の負担を大幅に軽減します。 この記事では、MCP の基本概念から実装方法、活用事例まで、技

［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

3ヶ月経って、いくつか新しいモデルが登場したことでごっそり事情が変わりました。 ChatGPT Pro使ってましたが解約しました。o3が登場したらまた考えます。一時期解約していたGemini Advanced（Google AI Oneプレミアム？）を契約しなおしました。Claudeの年契約をしたんですがすこーし後悔しています。 追記: Gemini 2.5 Pro は今までのGemini シリーズとは明確に違うコメントとかでGeminiアレルギーの人が多そうなので追記します。実際のところ僕もそうでしたよ。過去のGeminiは、特に1.5 Proが論外なくらいハルシネーションも多く馬鹿で、使い物にならないおもちゃでした。それは事実です。2.0 Proで状況が変わり始めたものの実験モデルが続いてて、結局コイツの真価がよくわからんってなってました。 Gemini 2.5 Proを触ったことがな

タイトルでもうオチてる感じがしますが、API仕様書を読み込むMCPサーバーを自作したところ、開発が爆速になったので紹介します。普段Androidのアプリ開発をしている人間です。 MCPとは？ LLMに対してコンテキストを与えるためのプロトコルです。 今回はAPI仕様書を読み込むMCPを作るので、ざっくり言うとClineやClaude for Desktop、GitHub Copilot Agentなど、MCPに対応したツールがAPI仕様書に基づいてコードを書いてくれるようになります。 何が嬉しいのか？ 例えば、以下のような質問・指示ができるようになります。 決済に関連するAPIを列挙し、Markdown記法でまとめて ドメインクラスを作りたいので、User をKotlinのdata classで出力して Androidアプリの NotificationRepository.kt に書いてあ

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

MCP概要説明 この記事はMCP2025-03-26リビジョンを基に作成しました。 Model Context Protocol (MCP) とは何か？ MCP は、AI アシスタント（チャットボットや自動化エージェントなど）が、さまざまな外部データやツールにアクセスするための 共通のルール（プロトコル） です。 従来は、AI にデータベースやウェブサービス、ローカルのファイルを使わせたいとき、それぞれ違う接続方法をいちいち作り込む必要がありました。すると、AI を拡張するたびに「新しいツール用の独自コード」を用意しなくてはなりません。 MCP を使うと、「AI ⇔ データやツール」 の接続方式を 標準化 できるため、同じ仕組みでいろいろなデータソースや外部サービスとやり取りできます。これは、AI の開発者とデータ管理者双方にとって、大きな手間削減や再利用性の向上につながります。 Anth

Google Cloudは、日本時間で今日（2025年4月10日）未明に開幕したイベント「Google Cloud Next 2025」において、複数のAIエージェントを連携させたマルチエージェントシステムを実現する「Agent2Agentプロトコル」（A2A）を発表しました。 Agent2Agentプロトコルを用いることで、異なるベンダーやフレームワークによって構築されたエージェント同士がセキュリティを保ちつつコミュニケーションや情報交換を行って連携できるようになります。これにより開発者はさまざまなプラットフォームやアプリケーションを横断して稼働するマルチエージェントシステムが実現できるようになります。 MCPを補完するプロトコルによるAIエージェント同士の協力を実現 Agent2Agentプロトコルは、Anthropicが提唱したAIモデルとサービスの連携を行うためのプロトコルである「

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。

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

最近話題のModel Context Protocol(MCP)に関して、社内の勉強会(部内)で利用した資料を公開します！ ざっくり以下の内容が入っています！ プロトコル仕様 AWS MCPの話 開発方法

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

何の説明もしないで、突然このチャットを始めて人間をMCPツールとして利用している様子を見せたので、不気味がってもらえた。 MCPサーバーは単純に human_* という名前のツールを提供して、そのツールに依頼されたことをローカルのSQLiteに “タスク” として書き込む。同じSQLiteを参照するWebアプリケーションには書き込まれた “タスク” が並んでおり、そのタスクに対して実際の人間が応答するとMCPサーバーは回答を待ち受けており、最終的にMCPクライアントに実際の人間の応答が返されるという仕組み。

4/9(水) お昼にYouTubeでも解説します🙌 やさしいMCP入門 ＆ 実践LT会（KAGと学ぼう！勉強会） https://kddi-agile.connpass.com/event/351600/