オチ code-serverをいれる claude codeをいれる 様子 あらすじ 我々はスマホでごろ寝コーディングがしたい(主語がでかい)。 しかしながらスマホでコードをポチポチするのは苦行であり、もっと楽にやりたい、なんなら音声入力でどうにかしたい。 となると、昨今はやりのAI Agentをつかったコーディングが選択肢にあがる。 すでにDevinやReplit がそういった体験を提供しているが、どちらも結構お高いし、「本当に俺はスマホでそんなにソースコード書くのか？」とか、「金はともかく、GitHubやSlackと連携させるのか？(Devin)」とか、「コードが読みにくい(Replit)」とか「PHPを書けない…だと…？(Replit)」という様々な問題があって自分には微妙だった。 そこで私が試したのがcode-serverとclaude codeだった 概要 code-server
どーも、冨安です。 最近ClaudeというAIツールにハマっています。その中でもMCPサーバーというAIの拡張機能を試してて、これが便利そうなんですよね。 MCPはAIと他のサービスの橋渡し役をするツール。 今回はClaudeのMCP機能を活用して、YouTube動画の解析から図解作成までの流れをご紹介します。 MCPでYouTubeリンクから動画要約を取得する方法まずClaudeでMCPを使うためには、Claudeのデスクトップアプリをいれる必要があります。 MCPのインストール方法には、下記サイトがわかりやすいのでご参照ください。 YouTube用のMCPサーバーがあり、Claudeのデスクトップアプリに入れてあげます。 上記サイトなどの手順通りにやればできるので、そこまで難しいものではなかったです。 あとは実際のYouTube URLを入力するだけで、Claudeが字幕情報を取得し、
1979年生まれ。香川県出身。雑誌「BOMB!」「STUDIO VOICE」、写真集や書籍の編集者を経てフリーに。2014年クリエイティブディレクターの沼畑直樹とともに「Minimal＆Ism」を開設。初の著書『ぼくたちに、もうモノは必要ない。』は26か国語に翻訳され80万部以上のベストセラーに。『ぼくたちは習慣で、できている。』は12か国語へ翻訳、累計20万部突破。両書とも、増補文庫版がちくま文庫より発売。 自炊の壁 「どうすれば、自炊を楽しく続けられるのか？」コスパ、レシピ、味、献立、キッチンの5つの壁を乗り越えれば、こんがらがった料理の当たり前が消える！ 料理がもっと自由になる！ 料理入門中のミニマリストと、ゆるすぎる自炊料理家が100のテーマで「壁」を解き明かす、一生モノの“自炊”啓発書。 バックナンバー一覧 レシピ多すぎ、コスパ悪すぎ、献立ムズすぎ、皿洗い嫌すぎ……！ 忙しい日々
どうも！生成AIのプロダクト開発支援やってるエクスプラザの"生成AIエバンジェリスト"みやっちです！（Xのアカウントは @miyatti ） ざっくりいうと生成AIの「社会」推進を日々がんばっている人間です。 ※ 自己紹介と会社紹介的に入社エントリおいておきます 今回はノンエンジニア向けのCursor講座という内容で、記事をかかせていただきました！だいぶ長文ですけど、もしよければご参考にしていただければ！ 0. はじめに ── そもそも“エージェント”って何？「AIエージェント」……最近、こうした言葉を耳にする機会が増えていませんか？ ざっくり言えば、“AIが自分で考えて動いてくれる存在”を指します。たとえば「イベントの準備を任せたい」と伝えるだけで、必要なタスクリストを自動的に生成し、順番や優先度を決めて進行管理までやってくれるのがエージェントの魅力。まるでAI秘書のように、こちらの目的
A curated list of MCP Servers, featuring Awesome MCP Servers and Claude MCP integration.
Mastraとは Mastra（マストラ）は、AIエージェント開発のためのオープンソースフレームワークです。TypeScript（JavaScript）で実装され、大規模言語モデル（LLM）を活用したAIアプリケーションや機能を効率的に構築できます。 例えば、対話型の「エージェント」（自律的にタスクを実行するAIシステム）をシンプルなコードで実装でき、ローカル環境やクラウド上で動作させることが可能です。 主な特徴 Mastraでは、エージェントにツールやワークフローなどの機能を組み込むことで、言語モデルに外部の操作能力を与えることができます。エージェントはユーザーからの指示に応じて、これらのツールを活用したり、定義されたワークフロー（処理手順）に従ったりしながら、自律的に処理を進めていきます。 また、OpenAIのGPT-4やAnthropicのClaude、GoogleのGeminiなど
この記事『Clineに全部賭ける前に 〜Clineの動作原理を深掘り〜』では、Clineの内部構造について解説しました。今回は、その中でも最近、特に注目されている機能の一つ、MCPについての概要、ならびにCline内部での実装方法について詳しく掘り下げていきます。 そもそもMCPとは MCP（Model Context Protocol）はClineやCursorなどといった、LLMを使用しているクライアントがMCPサーバーと連携するためのプロトコルです。広義的に、MCPとはそのプロトコルを使用したサービスのことを指します。 MCPサーバーとはクラウド上のサービスやローカルで立ち上げているサーバーなどのことです。LLMがこのサーバーと連携することで、Notionのファイル編集やSupabaseのデータベースクエリ、Cloudflareのステータスチェック、ローカルのファイル編集などが可能に
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。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 Protocol に関する記事 を参照してください。 MCP は
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AIエージェントが話題ですね。従来の生成AI（ChatGPTなど）は質問や指示に対して文章や画像を生成するものでしたが、エージェント型は自律的に判断し、複数のステップを連続的に実行できる点が大きく異なります。さらに新しいサービスが登場し、学術研究からビジネスリサーチ、プログラミング現場など、あらゆる領域を変革しつつあります。本記事では、考察を中心に、なぜAIエージェントが注目されるのか、そして私たちの仕事や社会にどんな影響を与えるのかを考察していきます。 AIエージェントの進化と変革のスピード 単なる文章生成にとどまっていた生成AIは、
こんばんは、座禅いぬです。 JAWS DAYS 2025に参戦してきました！会場前にいたコツメカワウソの赤ちゃんがとてもかわいかったです。 さて、Deep Researchのサービスが始まってから、たくさんの人が自分の使い方を編み出して解説していると思いますが、自分の使い方をまとめたかったのでここに載せておきます。これ、とんでもない機能ですよね。使ってみてすぐ、人類はもう生成AIに勝てないなと思いました。 一言でいうと、調べたいもの、考えたいことに対して「論文を書く」というフレームワークを構築します。論文の構造はいろいろあると思いますが、理系論文の流れをフレームワークととらえ、生成AIに思考しやすい形を作ります。 背景：なぜ論文という枠組みが良いのか 論文は次のような流れを持ちます。 背景 (Introduction) 目的 (Objective) 材料と方法 (Methods) 結果 (
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 こんにちは！KIYO Learningでスタディングの開発をしている @Kumacchiino です！ 今回は、AIエージェントについての記事を書いてみようと思います。 近年、AIエージェントが注目を集めていますが、その実態や実装手法、導入時の注意点については、まだ不明瞭な部分が多いのが現状です。 そこで、本記事では各手法の概要やユースケースを整理し、実際の導入や活用に役立つ情報をまとめてみようと思います。 この記事は、Anthropicの「Building effective agents」をベースにしており、エージェントと
G-gen の奥田です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな AI エージェントサービスの比較を行います。 はじめに 当記事について AI エージェントとは ツールとは マルチエージェントシステムとは RAG と併用する効果 3社比較 前提条件 機能比較 料金シュミレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Amazon Bedrock Agents（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 できること 対応モデル ツール 料金 Azure AI Agent Services（Azure）の詳細 構成図 プロダクト一覧 できること 対応モデル ツール 料金 Playbooks（G
多くの会食経験から独自の“会食メソッド”を生み出し『ビジネス会食 完全攻略マニュアル』を上梓したyuuuさんに、会食で“ハズさない”お店とその共通点について伺いました。 同席者が多く、通常の外食より客単価も高くなりがちな会食は、飲食店にとってもうれしい存在です。では、そうした会食でよく利用されるお店には、どのような「特徴」があるのでしょうか。 今回お話を伺ったのは、広告代理店時代に数々の会食をセッティングするなかで、独自の「会食メソッド」を生み出したyuuuさん。「会食でハズさないお店」に共通する要素、そして「会食で何度も利用したくなるお店」の特徴とは。 yuuu（ユウ）さん 会食専門家／幹事研修講師。京都大学大学院修了後、新卒で大手広告代理店に入社。先輩の言葉をきっかけに会食に全力で取り組み、苦戦苦闘の末に、徹底的に実務に即した体系的な会食ノウハウ＝「会食メソッド」を独自に生み出す。その
先週、2月24日[1]にClaude Codeのresearch preview版がリリースされました。↓の動画では、Claude Codeによる次のような作業の様子が紹介されており、エキサイティングです。 リポジトリの内容を理解して説明させる 追加機能を要求して実装させる ビルドおよびテストが通るまで試行錯誤させる 週末に時間が取れたので、早速Claude Codeを触ってみました。その結果、 ソフトウェア開発の方法が大きく変わりそう AIエージェントを前提に自分が変わらなければならない と感じたので、所感をまとめることにしました。 なお、まだリリースから日が浅く週末に触っただけなので、ファーストインプレッションであることにご留意ください。また、僕はこれまで他のAIエージェントによるソフトウェア開発の経験がないので、それらとの比較もできません。 AIのやり方に人間が歩み寄る Claude
はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin
2年くらい前からCopilotやCursorによるコーディングサポートを受けた開発は実際に行なっていたのだけど、先週くらいからコーディングエージェントによる開発にも本腰を入れて調査を始めた。以下はその際に雑に調べた情報まとめ。 そんでこの土日くらいまで毎日、主にCline+Claude(その他versionや派生系クライアントも含む)を使って色々とコード生成させたりして実験したのでその感想を書く。 試してみたこと 最初は簡単なpromptを入力してポン出しで生成させるToDoリストとか管理画面みたいなものを作らせてワイワイしてた。だけど何回かやったら流石に飽きてきたので、もう少し規模の大きなタスクに取り掛からせることにした。 既存プロジェクトへのテスト追加 まず最初に、個人開発してるモンハンnowのTA走者向けのwebサイトが現状テストゼロだったので、これに対してClaude 3.5 so
元々はJebbrains製のIDE（Goland、Webstorm）を利用していたのですがCursorを使い始めて数ヶ月経ちます。 Cusorを使い始める前よりもだいぶ早く実装できるようになったと感じます。 Cursorベストプラクティス ・Claude Sonnet 3.7を使え ・Project Rules（.cursor/rules）を使え ・ビルド、lint、テストなどで高速にフィードバックさせろ ・1セッションあたりで依頼することはできるだけ少なくしろ ・よく使うコマンドやライブラリはチートシート作れ — 今別府すてぃお (@suthio_) March 3, 2025 このプラクティスはCursor Agentに限ったものではなく、ClineやDevinを利用する際に活きてくることが非常に多いです。 Claude Sonnet 3.7を使えClaude Sonnet 3.7で解
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