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AIエージェントとシステムをつなぐMCP入門（認証/認可編）
はじめに # 本ページは「AIエージェントとシステムをつなぐMCP入門」の続編です。 今回は、認証/認可について説明します。 MCP仕様では認可機能は任意扱いですが、MCPを実運用する場合は必須機能と言えます。 本記事では、以下の内容を扱います。 Streamable HTTPにおけるMCPの認証・認可の流れ PRMと認可サーバーの発見 Keycloakとトークンイントロスペクションを使ったMCPサーバー側の検証 本記事で掲載しているコードはこちらで公開しています...
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オープンソース版GFXBenchをAndroidで動かす（1）ビルド編
はじめに # GFXBenchというGPUベンチマークソフトをご存じでしょうか。 Windows, Linux, Android, iPhone等のマルチプラットフォームで実行出来るkishonti社のGPUベンチマークソフトです...
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GitHub Stacked PRs で実現する「小さな PR」とレビューを溜めない開発スタイル
はじめに # 先月、GitHub のスタック PRs (Stacked pull requests) がパブリックプレビューになりました。 https://github.blog/changelog/2026-07-30-stacked-pull-requests-are-now-in-public-preview/ これまでも PR のブランチからブランチを生やして、PR スタックさせることは可能でした...
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スクラムマスターのAI活用を考える - 実践編：AI起点のデイリースクラム
はじめに # アジャイルグループの石田です。 以前掲載したスクラムマスターのAI活用を考えるの連載で、透明性・検査・適応の三本柱をAIで強化するアプローチを紹介してきました。 今回はその実践編として、私が現在のプロジェクトで実践している、AIの発信を起点にデイリースクラムを進める取り組みを紹介します。 ここまで紹介してきたAI活用は、あくまで人間が「AIを使いに行く」ものでした...
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AI活用で進化するETロボコン - シルバーモデル獲得までの4年間と、次の挑戦へ
はじめに # 私が4年間取り組んできた ETロボコンの活動の軌跡 を紹介します。 昨年度はベーシッククラス（当時の名称：プライマリークラス）に挑戦し、AI活用を取り入れた新しい開発スタイルにも踏み込みました。 これまでの経験がどのように積み重なり、昨年度の成果につながったのかをまとめています。 最後までお付き合いいただければ幸いです。 4年間の活動をひとことで紹介すると # 「設計（UML）→ 実装 → 実機制御 → チーム運営 → AI活用」 と、毎年新しい挑戦を積み重ねてきました...
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MCP 2026-07-28 RC解説：ステートレス化がもたらすAIエージェント実装
はじめに # Model Context Protocol (MCP) は、2024年11月の初版リリース以来、AIモデルと外部データ・機能を接続する標準プロトコルとして急速に進化してきました。 今回の2026-07-28 Release Candidate（以下、RC）は、単なる機能追加ではなく、プロトコルの実運用前提を大きく変える改訂です。 とくに注目すべきは、プロトコル層のステートレス化です...
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Deno 2.9 で登場したデスクトップ機能 (Deno Desktop) - Electron / Tauri との違いを実感
はじめに # Deno 2.9 リリースおめでとうございます。 Deno 2.9 | Deno Electron 大好きな自分としても気になるのはやはり Deno Desktop です。 Tauri と同様 WebView をバックエンドにする構成と Electron と同様 Chromium ベースの構成を選べるとのことで、これは試すしかないと思いました。 公式ドキュメントは以下にあります...
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人工知能学会2026参加記 — 発表と学会で見えたAI研究の流れ
はじめに # AIテクニカルセクターの藤堂です。セクターが独立組織となって以降、全社でAI活用を広げる取り組みが本格化しています。そのような中、6月には第40回 JSAI2026に参加しました。 前半ではポスター発表をした、士業資格試験を対象としたLLMベンチマークShigyoBenchについて簡単に触れ、AIの実用化についての所感を述べます。 後半では、人工知能学会で印象に残った発表と、今後のAI研究について思ったことを記します...
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豆蔵デベロッパーサイト 2026年4-6月のサマリー
今年も半分が過ぎました。2026年4-6月のサマリーです。 記事数・執筆者数 # この3ヶ月で13本の記事が投稿され、記事数は889になりました。 連載 # AIエージェントとシステムをつなぐMCP入門 # MCP(Model Context Protocol) は AI エージェントが外部サービスと通信するための仕様で、2024年に Anthropic 社によって初版がリリースされました。MCP を使用することで、AI エージェントは外部サービスの機能を効果的に利用できます...
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AIエージェントとシステムをつなぐMCP入門（リソース編）
はじめに # 本ページは「AIエージェントとシステムをつなぐMCP入門」の続編です。 今回は、リソースについて説明します。 MCPのリソースは、AIモデルが回答を生成する際に参照するコンテキスト情報（ファイル、ガイド、仕様など）を提供する機能です。 ツールが「AIモデルの判断」で実行され、プロンプトが「ユーザーの意思」で選択されるのに対し、リソースは「アプリケーション主導（Application-driven）」でその組み込みを決定します。 本記事で掲載しているコードはこちらで公開しています...
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