MCP では stdio と Streamable HTTP の 2 つの transport が定義されています。TypeScript SDK では v1.10.0 から Streamable HTTP transport がリリースされました。この記事では MCP サーバーを構築し、Streamable HTTP transport を試してみます。

VoltAgent は TypeScript で AI を活用したアプリケーションを構築するためのツールキットです。VoltAgent Console を使用すると、エージェントの状態をリアルタイムで確認したり、エージェントのワークフローを可視化できる点が特徴です。

Mastra は A2A プロトコルをサポートしています。Mastra サーバーを構築することで A2A プロトコルに準拠したサーバーが立ち上がります。この記事では Mastra を使用して A2A プロトコルに準拠したサーバーを構築し、Mastra のクライアント SDK を使用して A2A プロトコルの仕様に従い通信を行う方法を紹介します。

Claude Code Action は Claude Code を GitHub Actions のワークフローに統合するためのアクションです。これを使用することで、GitHub 上でコードの生成やレビューを AI に依頼することができます。

「AI コーディングエージェントの台頭によりエンジニアの働き方はどう変わるのか？」というテーマについて AI と人間のインタビューを通じて探ります。

AI エディター Cursor は GitHub Copilot と同様にコードの補完やチャットによるコードの生成をサポートしてくれます。Cursor は VS Code をフォークして作られており、既存の VS Code の拡張機能やキーバインドをそのまま利用することも特徴の 1 つです。

actions/ai-inference は GitHub Actions のワークフローから AI モデルを呼び出すための公式のアクションです。これを使用することで CI/CD のワークフローから AI モデルを簡単に利用できるようになります。この記事ではプルリクエスト上で AI に記事のレビューをしてもらうという実践的な使用例を紹介します。

MCP（Model Context Protocol）は LLM に追加のコンテキストを提供するための標準化されたプロトコルです。Vercel AI SDK は v4.2 から MCP をサポートしており、MCP クライアントをツールとして利用できます。この記事では Vercel AI SDK を使って MCP ツールを使用する方法を紹介します。

OpenAI の gpt-4o-2024-08-06 以降のモデルではパラメータとして JSON Schema を指定することで構造化された出力をサポートしています。Node.js 向けの OpenAI SDK では Zod を使ってスキーマを定義し、構造化された出力を扱うことができます。この記事では実際に Zod を使って OpenAI の構造化された出力を扱う方法を紹介します。

Model Context Protocol (MCP) の 2025-03-26 の仕様では新たに Streamable HTTP が追加され、リモート MCP サーバーへの注目が集まっています。この記事では `agents` フレームワークを使用して Cloudflare 上に MCP サーバーを構築する方法を紹介します。

好むと好まずと関わらず、ソフトウェア開発において AI の活用は重要なパラダイムシフトの 1 つです。AI エージェントはユーザーからの指示を元に自律的にタスクを選択し、実行します。この記事では、コーディング AI エージェントを自作する過程を紹介します。

Chrome 126 から Gemini Nano という AI がデスクトップクライアントに組み込まれる予定です。Gemini Nano は Google の AI モデルの中で最も小さいモデルです。デスクトップクライアントに直接組み込まれることで、ユーザーの手元の環境で AI を利用できることが特徴です。開発者は JavaScript から Chrome に組み込まれた Gemini Nano にアクセスして生成 AI の機能を実装することができます。