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

チューニング チューニングにあたっては、大きく以下の3点を重視しました。また、これらを管理するための「プロンプト」と「Knowledge」の使い分けも工夫しています（後述します）。 レビュー時のお作法を守らせる（AIは細かい作業に分解することが苦手な場合が多いため、ファイル単位でのチェックや処理の追い方といった手順をインプットしています） Railsアプリケーションにおける理想的な設計パターンをレビュー時に定着させる グロービス特有のドメイン知識・運用ルールを活用させる これらの観点で情報整理を行うことにより、「一般的に望ましい設計や実装方法」だけでなく、「自社特有の事情を反映した指摘」を自然に提示できるようになります。 また、知識の初期構築に多くの時間を割くことなく、実際に使いながらDevinにフィードバックを行い徐々に精度を高めていけるため、最初は小さく始めることを意識しました。 Kn

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

WEBページの制作進行兼営業の仕事をしている クライアントから「こういうWEBページを作りたい」「このまえ作ってもらったWEBページのここを直したい」といった要望を聞き、これを取りまとめてエンジニアやデザイナーに発注、納品されたものをクライアントに渡すという仕事 で、この仕事をやっていて思うんだけどエンジニアって性格終わってる人多くね？ 営業やWEBデザイナーといった他業種にはない独特の性格の悪さがあると思う エンジニア連中は頑固で融通が利かないしものの言い方が高圧的 「心理的安全性？なにそれ？」ってレベルの言葉遣いをしまくってくる 一方で社内のデザイナーさんの方はそんなことないんだよな 一体この差はなんなんだろう 最近あった具体例だと中途で入った新人さんが初発注するとき 一応規定のテンプレートに沿って発注書を作ったんだが受け持った案件がちょっと特殊であることがあとからわかって、仕様を詰め

Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ

流行の話題が似たり寄ったりな生成AIなのホンマつまんねー。 AIが高品質の絵描けます！楽曲作れます！って最初は「スゲー」って思ってたけど、使ってみると検索ワード入れて虹エロ絵ググって漁ってる感覚と同じなんだよ。いい加減飽きた。 それよかさっさとクラウドアーキテクチャ管理とかアプリケーションのテスト管理とかできるようにして楽させてよ。Copilotにコード貼り付けてプロンプト生成すんのめんどくせーんだよ。 つまんなくなったなと決定的に感じたのは、今年の頭に行ったデブサミ。 似たり寄ったりな生成AIの活用話ばっかり。過去一つまんなかった。いつもは面白くて夢中で聞いてたんだけど、今年は途中で帰った。本当につまらなかった。 なんていうか、生成AIのプロンプトエンジニアリングとかの話って、人材マネジメント的な話と根本はおんなじ感じがするんだよな。いかにて優秀な新人AI君を働かせるか？的な。 でも、ビ

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スライド概要 『EEKANJI NO GAME GAKKAI '24』にて、ゲーム業界で働くエンジニア 湊 和久さまにご講演いただいた際のスライド資料になります。 【講座内容】 働き方改革を経て、日本のゲーム業界の労働環境は大きく改善されました。長時間労働も、圧強めの指導も、今や過去の遺物。 しかし裏を返せば、ホワイト化がもたらした自由時間と自由意志を、自ら「QoL向上」や「自己学習」に振り分ける必要のある、自己責任強めの時代が来たと言えるでしょう。 この「サボリには厳しい時代」のサバイバル術を、 サボリの講演者と一緒に考えてみませんか。

スライド概要 札幌市でフロントエンドエンジニアとして働き、Sapporo Engineer Baseの運営をしている_n13u_さんが、Webフロントエンドエンジニアの役割と魅力について、その歴史から考えるセッションです。Webの潮流を知ることでなぜを理解し、未来や自身たちの役割を考える大切さについて話します。Webの誕生期から現在までの歴史、Webフロントエンドの流れが早い理由や、Webフロントエンドエンジニアが持つべき役割について、紹介します。

こんにちは。Reactの話題の中でもかなりの部分を占めるのがステート管理、さらに言えば各種のステート管理ライブラリです。今さらながら、Reactにおけるステート管理の手法やいくつかのステート管理ライブラリを比較考察して記事にまとめました。 useState + バケツリレーReactにおける基本的なステート管理はuseStateです。ひとつのコンポーネント内で完結するようなステートならばuseStateは非常に適しており、他の選択肢はほぼ無いと言っても構わないでしょう。 ステートをアプリケーションの広範囲で使いたい場合が問題です。次の画像に例示されるように、分岐したコンポーネントツリーの末端のコンポーネント（使用者）で同じステートを参照したい場合を考えます。 useStateと組み合わせる場合、もっとも原始的な方法はpropsのバケツリレーによるものです。propsは親コンポーネントから子

はじめに Amazon Connectでエージェントが介在しない「留守番電話」や「AIチャットボット」で録音したい場合、Kinesis Video Streams（以降、KVS）経由でAWS Lambdaを使い音声データの録音と保存する方法をまとめました。 Amazon Connectでは、下記のコンタクフローのブロックで録音できますが、録音条件は、顧客とエージェントが繋がってからのみ録音されます。 エージェントが介在しない、「留守番電話」やAmazon Lexと組み合わせた「AIチャットボット」の場合、録音機能は利用できません。 解決策として、コンタクフロー内で「メディアストリーミングの開始」というブロックを利用し、KVSにメディアデータを保存できます。ここで注意が必要なのは、保存されたメディアデータがMatroska（MKV）形式となるため、一般的な形式であるWAVなどの形式に変換する

はじめに この記事では、Amazon ConnectとKinesis Data Streams（以下、KDS）を用いて、エージェントが介在しなくても、ユーザーの発話を録音する方法を紹介します。 Connectでは、下記のコンタクフローのブロックで録音できますが、録音条件は、顧客とエージェントが繋がってからのみ録音されます。 例えば「留守番電話」やAmazon Lexと組み合わせた「AIチャットボット」のように、エージェントが介在しない場合、通常の録音機能は利用できません。 解決策として、コンタクフロー内で「メディアストリーミングの開始」というブロックを利用し、Kinesis Video Streams（以降、KVS）にメディアデータを保存できます。ただし、注意点として、保存されたメディアデータはMatroska（MKV）形式となるため、一般的であるWAVなどの形式に変換する作業が必要となり

僕が触り始めた頃のウェブフロントエンド開発はデバッガーもなく、ダイナミックHTMLと呼ばれて文字をチカチカさせたりするようなものでした。IE6という超安定ブラウザが出てきたり（Netscape 4.xも7.xも不安定だった）その後jQueryが登場したときは、天使が降臨したように思えたものです。 そこから長い年月が経ち、ウェブフロントエンドの比重が大きくなるにつれ、フロントエンドのコードはどんどん複雑化しました。OpenAPIなどのコードジェネレータなども普及した結果、通信というものが隠され、イベントの中でawaitや.then()で呼ばれる何か、みたいな理解をしているメンバーも今後増えていくのではないかという懸念があります。 現在ではウェブフロントエンド開発はReactやVueといったフレームワーク上で行われ、イベントというのはそのフレームワークの提供するライフサイクルイベントに対応付け

下記に登壇した際の資料です。 https://findy.connpass.com/event/331621/ スライドはメモ書き程度のものとなっており、実際には講演の中で口頭で数多くの補足が入っています。講演の内容をまとめた記事も近日公開される予定なので、あわせてご覧ください。

ここで知った。 試しに、神戸市が公開している観光に関する統計・調査資料のうち、「令和5年度 神戸市観光動向調査結果について」のPDFで一度試していたのだけども: （出典） 神戸市Webサイトの「観光に関する統計・調査」のページ 上記にある「令和5年度 神戸市観光動向調査結果について」のPDF 日本語でも、概ね問題なく、表などもきれいにパースされる ただし、表が画像 になってる場合に、うまく解釈されない（表は解釈されるが、中の文字が化ける） OCRが正しくできていない可能性 というのがあって、ドキュメント読んだけどわからなくて、それ以上深追いしてなかった。 ただ、X界隈を見る限りは評判は良さそうで、いろいろ記事も出てきたみたいなので、改めて試してみる。 GitHubレポジトリ ドキュメント Docling Doclingは、ドキュメントを解析し、簡単かつ迅速に希望の形式にエクスポートします。

AWSのALB(Application Load Balancer)のログはS3に置かれるが、この中身をサクッと調べたいとき、Athenaを使う方法が標準的で、下記で案内されているようにパーティション射影(Partition Projection)でテーブルを作ってAthenaからクエリする。 パーティション射影を使用して Athena で ALB アクセスログ用テーブルを作成する - Amazon Athena 私も従来はその方法を使っていたが、Athenaはブラウザから使うと動作がもっさりしているし、決まったクエリを1回きり実行して結果を取得したいだけのときならまだしも、探索的にクエリを何発も実行したいときには使い勝手が悪い。 最近他のプロジェクトでDuckDBを使うようになって、使い勝手の良さに感動していたが、DuckDBはALBのログを探索的に調べたいときにもめっちゃ使えると思った

TL;DR 不要なGitHub Actionsのキャッシュを簡単に削除できるtoshimaru/delete-action-cacheというActionを作った。 GitHub Actions Cacheの容量制限 GitHub Actionsのキャッシュの保持容量は10GBまでという制限がある。 GitHubは、7日間以上アクセスされていないキャッシュエントリを削除します。 保存できるキャッシュの数に制限はありませんが、リポジトリ内のすべてのキャッシュの合計サイズは制限されています (最大 10 GB)。 ref. 依存関係をキャッシュしてワークフローのスピードを上げる - GitHub Docs キャッシュが超過している・超過しそうだと下記のような警告が表示される。 Least recently used caches will be automatically evicted to

DHH recently posted the followings in an issue titled Add basic authentication generator. Rails now include all the key building blocks needed to do basic authentication, but many new developers are still uncertain of how to put them together, so they end up leaning on all-in-one gems that hide the mechanics. To address this, Rails 8 has introduced a generator that simplifies the addition of basic

GitHub Actions で CI している皆様、こんにちは。 GitHub Actions 便利ですよね。使わない日がないというくらい毎日お世話になっています。 さて、CI といえば良く問題になるのが実行時間。 長い待ち時間は開発効率を下げますし、プライベートリポジトリだと Runner の費用も嵩んでしまいます。 時間を短縮する方法は色々ありますが、一手目によく行われるのが依存パッケージのキャッシュじゃないかなと思います。 例えば Go で開発していると、依存パッケージは ~/go/pkg/mod にダウンロードして保存されます。 これを CI 実行のたびにダウンロードしてコンパイルするのは時間とお金の無駄というものです。 幸い、GitHub Actions には CI の実行間でこういった依存パッケージを保存して再利用できるキャッシュ機能があります。 詳しくは以下のドキュメントを