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
AI コーディングエージェントは便利ですが、任意の Bash コマンドを実行できるため、ユーザーのシステムに影響を与える可能性があります。Container Use は MCP サーバーとして動作し、AI コーディングエージェントにサンドボックス環境を提供します。この記事では Container Use の利用方法について紹介します。 Claude Code, Cline, Cursor といった AI コーディングエージェントは多くの開発者に受け入れられており、生産性の向上に大きく貢献しています。他方で安全のために AI コーディングエージェントの実行には注意を払う必要があることを忘れてはいけません。基本的にはユーザーに都度許可を求めるように設計されているものの、AI コーディングエージェントは任意の Bash コマンドを実行できます。例えば rm -rf ~/ のようなコマンドを実行さ
はじめに：DXTがもたらす革命 2025年6月27日、AnthropicがClaude Desktop用の「Desktop Extensions (DXT)」を発表しました。これは、ローカルMCPサーバーを単一の .dxt ファイルにパッケージ化し、ワンクリックでインストールできるようにする画期的な仕組みです。 本記事では、DXTの技術的詳細から実装方法、そして日本企業での活用方法まで、開発者向けに徹底解説します。 📋 目次 DXTとは何か 従来のMCPサーバー導入の課題 DXTのアーキテクチャ クイックスタート 実装例：社内ツールのDXT化 セキュリティと企業向け機能 公式サンプルの衝撃 今後の展望 DXTとは何か Desktop Extensions (DXT) は、Model Context Protocol (MCP) サーバーとその依存関係を単一のパッケージにまとめる新しい配布
NotebookLMは、Googleが提供するAI搭載のノートブック機能で、既に多くの人がさまざまな用途で活用していることでしょう。 しかし、NotebookLMは現時点(2025/06/09)ではAPIが提供されていないため、複数のソースを一括で流し込むことができず、一旦手元でテキスト化したり、各ソースの手動でのアップロードが必要になってしまい面倒です。 この記事では、Playwright MCPを使ってNotebookLMに自動でソースを流し込む方法を紹介します。 Notion MCPとの連携 今回は、Notion MCPとPlaywright MCPを併せて使うことで、NotionからNotebookLMへのソースの流し込みを実現します。 各種MCPの概要やセットアップは省略するのでこの辺の公式ガイドを参照してください。 今回はCursorでそれぞれのMCPを読み込みました。Play
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
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": {
はじめに クイックスタート コード例 ドキュメント Model context protocol (MCP) Model context protocol (MCP) は、アプリケーションがツールやコンテキストを言語モデルに公開する方法を標準化します。公式ドキュメントより: MCP は、アプリケーションが LLMs 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。MCP は AI アプリケーション向けの USB‑C ポートのようなものだと考えてください。USB‑C がさまざまな周辺機器やアクセサリにデバイスを接続するための標準化された方法を提供するのと同様に、MCP は AI モデルをさまざまなデータソースやツールに接続するための標準化された方法を提供します。 Agents の Python SDK は複数の MCP トランスポートを理解します。これにより、既存の MCP
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2025 年は AI エージェント元年とも呼ばれ、日々アップデートされる技術の検証に忙しい方も多いと思います。AWS では Amazon Bedrock Agent を利用して AI エージェントの開発が出来ます。出来ますが・・・が、仕様の変更頻度が高い状況では Lambda の事前デプロイやバージョン管理などが手間になっていました。 Amazon Bedrock Inline Agent SDK は AWS から実験的に公開されている SDK で開発の速度に重点を置いています。Langfuse や Phoenix と連携した Obse
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（日本語化しました！） 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：Sl
Introducing MCP clients, reasoning, sources and more. The AI SDK is an open-source toolkit for building AI applications with JavaScript and TypeScript. Its unified provider API allows you to use any language model and enables powerful UI integrations into leading web frameworks such as Next.js and Svelte. With over 1 million weekly downloads, developers are using the SDK to create incredible appli
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
はじめに すでに日本語でも紹介記事が多数ありますが、私も MCP（Model Context Protocol）サーバーの開発を試してみたので備忘録として。 MCP の仕組みはともかくまずは作り方が知りたい！という方向けです。 MCP サーバー開発用の SDK は Python, Java, TypeScript など複数の言語をサポートしていますが、本記事ではTypeScript SDKを使用します。 また開発した MCP サーバーを利用する MCP クライアントにはCursorを使用します。 基本的に公式ドキュメントを参考にしています。 🙆♂️本記事で触れること TypeScript SDK を用いた MCP サーバーの実装方法 実装した MCP サーバーを Cursor で使用する方法 実装した MCP サーバーの配布(Publish)方法 デバッグ方法：Inspector の使
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
