2025年度 人工知能応用特論Ⅰ： 機械学習・データサイエンスのための プログラミング 第5回: Visual Studio Codeを活用した開発 東京農工大学大学院先進学際科学府 山田宏樹 1 スケジュール 第1回：Gitの基礎 第2回：Git・GitHubの実践 第3回：Pythonの環境構築 第4回：Dev Containerによる開発環境の構築 第5回：Visual Studio Code (VS Code) を活用した開発 第6回：読みやすいpythonコードの書き方 第7回：pytestを使ったテスト駆動開発 第8回：機械学習のプロジェクトにおける実験管理 スケジュールはあくまで暫定的なものです 2 今回の授業の目標 VS Codeを使った開発の基礎を学ぶ 世の中にはたくさんのテキストエディタが溢れています．特にこだわりがなけれ ば，ひとまずVisual Studio Cod

Next.js 16からの/_next/mcpエンドポイントにより、AIエージェントは 実行中のアプリケーションの内部状態にリアルタイムでアクセスできる ようになるからです。 How It Works（仕組みの解説） 以下仕組みの解説ですが、少し細かい内容になるので、先に検証結果をみたい方は飛ばして先に検証セクションからご覧ください。 Next.js DevTools MCPがどのように動作しているのか、アーキテクチャを理解しておくと、より効果的に活用できます。 公式ドキュメントによると This package provides a bridge MCP server that connects your coding agent to Next.js development tools: Coding Agent ↓ next-devtools-mcp (this package) ↓

この発表では MCP サーバーの基礎的な知識から入り、ハンズオン形式で実施に MCP サーバーを自分の手で構築する体験を通じて理解を深めていきます。後半パートでは実際に本番レベルで MCP サーバーを開発した経験を元に、実践的な知識や失敗談などを共有します。

こんにちは、MNTSQ(モンテスキュー)でアルゴリズムエンジニア（AIエンジニア）をしている清水です。 MNTSQのプロダクトをLLMネイティブなプロダクトに進化させるべく、LLMOpsに関する実装が増えてきた今日この頃です。 これらの実装の過程で、複数のMCPサーバーに接続してセッションを管理するにはどのような実装がベストか？という問題にぶつかりました。 自前でラッパークラスを実装するしか方法はないのか、と思っていたのですが、MCP Python SDKにClientSessionGroupというクラスがあることを発見したので、これを使うと良さそうだという結論になりました。 私が調べた限りでは、ClientSessionGroupの使用方法について紹介している記事などは見つけられませんでした。そのため、本記事でMCP Python SDKのClientSessionGroupの仕様や使い

概要 MCP（Model Context Protocol）は、LLM（大規模言語モデル）とツールを連携させる革新的なプロトコルとして急速に普及しています。MCPによって、AIエージェントに各種のタスクを任せることが現実になりました。 同時に重要性を増しているのが、自サービスのMCPサーバーを完備してAIフレンドリーにすることです。サービスやデータベースは「AIから使えるかどうか」によってその価値が大きく変わります。 本書はMCPの基礎概念からMCPサーバー開発のための環境構築、基本的な実装、複雑なドメインヘの応用、そして品質保証を扱います。書籍内では実例として、初歩的な天気予報サーバーや、実践的な社内ドキュメントサーバーを作成します。 また、著者が独自に考案した「4層テスト戦略」は、従来のAPIテストでは対応困難なMCP特有の課題に対する解決策を提示します。さらにはCI/CDおよび自動テ

こんにちは。NTTドコモビジネスの露崎です。本ブログではvLLMの本家コミュニティのブログで紹介されたvLLMのモデルのゼロリロード切り替え機能の概要に加えて本機能をContainerベースで検証した結果について紹介します。 はじめに モデルのゼロリロード切り替え機能が取り組む課題 vLLM Sleep Mode Sleep Level 動作確認 環境構成 利用モデル 実験1. API利用状況の確認 vLLMの起動 Sleepによるモデルの停止 WakeUpによるモデルのリロード 実行結果とパフォーマンス考察 実験2. 複数モデルでの切り替え 準備 実験(各モデルに対して) 実験用スクリプト 実行結果 まとめ はじめに こんにちは。NTTドコモビジネスの露崎です。本ブログではvLLMの本家コミュニティのブログで紹介されたvLLMのモデルのゼロリロード切り替え機能について紹介します。 vLL

以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Introducing the File Search Tool in Gemini API 1. はじめに本日、「File Search Tool」をリリースしました。Gemini APIに直接統合されたフルマネージド型RAGシステムで、検索パイプラインを抽象化することで、開発者はアプリケーション構築に集中できます。 すべての開発者が「File Search Tool」をシンプルかつ手頃な価格で利用できるように、クエリ時のストレージと埋め込み生成は無料です。料金が発生するのは、ファイルを最初にインデックス化する際の埋め込み生成時のみで、100万トークンあたり0.15ドル (gemini-embedding-001) の固定料金です。 2. File Search Tool のしくみ「File Search Tool」は、RAGの複雑な処

みなさん、普段から開発者体験（DX）を気にしてますか？ DXとは、開発中に感じる“心地よさ”や“効率の良さ”を指します。 車輪の再開発のようなDXを損なう体験がなければ開発はずっと楽しいんです！ そこでこの記事では、「心から開発を楽しめる」相棒たちを10選紹介します！ 1. Convex “SQLの呪縛”からの解放 歴史のあるSQLはどうしても、歴史に引っ張られます。 Supabaseとかを使ってると、Row Level SecurityやSQL Functionsとかで、死ぬほど書きにくいSQLを書かなきゃいけなくなることありますよね。まるでFirebaseの認証ルール並み。良くも悪くも結局SQLだから、隠しきれない歴史の重み、つまりDXの悪さがでてくる。 しかしConvexは一切そういうのはありません！！！！ 全てがDXを中心に一から考えられて作られたサービス。そう、React時代のバ

こんにちは。PIVOTでソフトウェアエンジニア、スクラムマスターを務めて(いる|いた)@tawachanです。 この記事では、PIVOTのプロダクトチームがNotionからGitHub Projectsへタスク管理ツールを移行した経緯と、具体的な実装方法について紹介します。 背景：AIファーストチームへの変革 詳細な背景については、前回の記事「スクラムからカンバンへの移行——ソフトウェアエンジニアがマネージャーになる時代に」で、チームの思想やプロセスの変化について紹介しました。今回は、その思想を支える具体的なツールの変化に焦点を当てます。 前回の記事で紹介したように、私たちのチームはAI時代の開発に合わせてプロセスを見直し、スプリントベースからカンバン方式へ移行しました。しかし、プロセスを変えるだけでは不十分でした。 開発速度が上がると、次に見えてくるのはツール自体のボトルネックです。特に

1．AIネイティブ開発プラットフォーム 生成AIを活用して、より迅速かつ簡易なソフトウェア開発を可能にするのが「AIネイティブ開発プラットフォーム」だ。エンジニアが領域専門家と連携しながらアプリケーションを開発し、AIと人間が協働することで、従来と同じ人員でも開発効率を大幅に向上できる。セキュリティやガバナンスに配慮した上で非IT部門が開発を担うケースも増えている。 2030年までに企業の8割が大規模な開発チームを、AIで強化された機敏な小規模チームへと転換させるとGartnerは予測する。 2．AIスーパーコンピューティングプラットフォーム CPU、GPU、ASICのAI専用チップ、さらには人間の脳を模倣する「ニューロモルフィックコンピューティング」などを組み合わせることで、組織は複雑なタスクのオーケストレーションやデータ集約型の処理を実現する他、効率性やイノベーションを新たなレベルへ引

2025/10/23に開催された「Product Engineering Night #10 ── LLM活用プロダクトとPdE実践の最前線」に、IVRyのべいえりあが登壇しました。 ■リンク集 ・コーポレートサイト：https://ivry.jp/company/ ・採用ページ：https:…

MCPサーバのテストやデバッグ機能、自然言語でテスト用モックサーバの自動生成など、API開発ツール「Kong Insomnia 12」正式リリース API管理ツールや開発ツールを提供するKongは、API開発ツール「Kong Insomnia」の最新バージョンとなる「Kong Insomnia 12」（以下、Insomnia 12）正式リリースを発表しました。 Insomniaは開発ツールとしてAPIの設計、テスト、デバッグのためのさまざまな機能を備えています。APIクライアントとしてはHTTP、REST、gRPC、WebSocketsを始めとするさまざまなプロトコルに対応し、自由にパラメータを設定してAPIを呼び出すことにより、APIのテストを行うことなどが可能です。 APIのリクエストを受け取るサーバ側のモックを作成する機能も備えています。 MCPサーバのテスト機能 Insomnia

こんにちは、とまだです。 「このブランチで作業中なのに、急に別のブランチを確認しないといけなくなった...」 「でも今の作業は中途半端だし、コミットやスタッシュで退避するのもなぁ...」 こんな経験はありませんか? Gitでの開発では、複数のタスクを並行して進める場面がよくあります。 そんなとき便利なのが Git worktree という機能です。 今回は、Gitの基礎を押さえながら、worktreeの使い方を初心者の方にもわかりやすく解説します。 また、Anthropic社もGit worktreeの活用を推奨しており、AI駆動開発でも活用できますのでぜひ覚えていってください！ 著者について とまだ Claude Code・Cursor・Codex などAI駆動開発の実践者 本業はフリーランスエンジニア、ならびに法人向けAI駆動開発の導入コンサルタント AI駆動開発を学ぶ方が集まる Vi

システムを運用していると時折直面するのが「移行作業」です。 新しい技術に触れられるのは楽しいです。一方、大量のコードの書き換えはちょっと辛いですよね。単純な置換で済めばよいのですが、そううまくはいかないことがほとんどです。 今回はこの書き換えを Claude Code を活用して楽に、精度良く実施したお話です。 データ基盤チーム/Unit9（エビデンス創出プロダクトチーム）エンジニアの坂元です。このブログはデータ基盤チーム/Unit9 ブログリレー 1 日目の記事です。 背景 はじめの一歩 独り立ち そして検証も… できたこと 残った課題 細かい工夫 全文読んでから対応すること セルフレビューしてもらう まとめ We are hiring! 背景 エムスリーのデータ基盤（BigQuery）上では数多のデータパイプラインが稼働しています。今回はそのうちの一部を dbt (data build