MCP ツールのコンテキスト圧迫の問題とその解決策
MCP の普及に伴い、多数のツール定義が LLM のコンテキストを圧迫する課題が浮上しています。本記事では Progressive disclosure(段階的開示)による最小限の情報提供、MCP を使ったコード実行によるツール呼び出しの効率化、単一の検索ツールによるコンテキスト削減など、実践的な解決策を Claude Skills や Cloudflare Code Mode の事例とともに解説します。
MCP の普及に伴い、多数のツール定義が LLM のコンテキストを圧迫する課題が浮上しています。本記事では Progressive disclosure(段階的開示)による最小限の情報提供、MCP を使ったコード実行によるツール呼び出しの効率化、単一の検索ツールによるコンテキスト削減など、実践的な解決策を Claude Skills や Cloudflare Code Mode の事例とともに解説します。
Claude Code をはじめとする AI コーディングエージェントは、コマンドを実行するたびにユーザーの承認を求める仕組みが備わっていますが、これには開発サイクルの低下や承認疲れといった問題があります。Claude Code のサンドボックス機能は、ファイルシステムやネットワークへのアクセスを制限し、安全に動作させるための仕組みです。この記事では、Claude Code のサンドボックス機能の仕組みと利用方法について解説します。
Claude Skills は Claude が特定のタスクを実行するためのカスタムスキルを作成・共有できる新しい機能です。この記事では、Claude Skills の仕組みと作成方法、MCP ツールとの違いについて解説します。
本発表では、急速に進化する技術の世界において、いかに効果的に新しい技術を探求し、その知見を価値あるアウトプットに変換していくかについて、実践的な方法論を共有します。私は毎週技術ブログを執筆し、年間300冊の本を読むという活動を続けています。この継続的な探求活動から得られた知見を基に、技術者として成長し続けるための具体的なテクニックをお伝えします。技術探求の原動力について、効果的な技術記事の書き方に、AI時代における技術探求の在り方について話します。
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。
AIと私たちの学習の変化を考える - Claude Codeの学習モードを例に
生成AIの登場は私たちの仕事の進め方に大きな変化をもたらしました。より多くの仕事をこなせるようになった一方で、「自分の頭で考える」時間が減り、思考力や問題解決能力の低下が懸念されています。このような課題に対応するため、多くのAIサービスは、単に答えを提供するのではなく、ユーザー自身の思考を促す「学習モード」を実装しています。本発表では、Claude Codeの学習モードを例に、AIを学習パートナーとして効果的に活用する方法を探ります。