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AI エージェントのための Agent Payments Protocol (AP2) を試してみた

現状の決済システムでは人間が信頼できる画面上で直接購入ボタンをクリックすることを前提としており、自立型の AI エージェントがユーザーに代わって決済することは想定されていません。そこで Google により Agent Payments Protocol (AP2) と呼ばれる新しいプロトコルが提案されました。プラットフォーム間でエージェント主導の決済を安全に開始・処理することを可能にします。この記事では AP2 のサンプルコードを実際に試してみた手順を紹介します。

Chrome DevTools MCP で AI エージェントのフロントエンド開発をサポートする

自律的な AI エージェントを利用したコーディングでは、生成したコードを実行した結果からフィードバックを得て、コードを改善していく反復的なプロセスが重要です。しかし、フロントエンド開発では、生成したコードはブラウザ上で実行されるため、AI エージェントが直接コードを実行したり、ブラウザのコンソールログを取得したりすることは困難です。Chrome DevTools MCP はこの課題を解決するためのツールです。

MCP のツールアノテーションでユーザーにヒントを提供する

MCP ではツールアノテーションを使用して、ユーザーにツールの動作に関するヒントを提供できます。例えば `readOnlyHint` を設定することで、ツールがデータを変更しないことを示すことができます。この記事では TypeScript SDK を使用して MCP サーバーでツールアノテーションを設定し、Claude Code クライアントでどのように表示されるかを確認します。

ワンクリックで MCP サーバーをインストールする .dxt ファイル

Model Context Protocol (MCP) サーバーは LLM が外部のツールと対話するための標準的な方法ですが、インストールが複雑でハードル高いという課題があります。`.dxt` ファイルは MCP サーバーを簡単にインストールできるパッケージ形式です。これを使用することでユーザーはターミナルを操作したり JSON ファイルを編集することなく MCP サーバーを利用できるようになります。

TypeScript で MCP サーバーを実装し、Claude Desktop から利用する

MCP（Model Context Protocol）とはアプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するプロトコルです。MCP を使用することで、LLM は外部ツールやサービスからコンテキストを取得するだけでなく、コードの実行やデータの保存など、さまざまなアクションを実行できるようになります。この記事では MCP サーバーを TypeScript で実装する方法を紹介します。

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。

ChatGPT 内でアプリを直接操作する Apps SDK に自作のアプリを接続する

Apps in ChatGPT は ChatGPT のチャット内で会話の流れに応じて外部のアプリを呼び出し、インタラクティブな操作を可能にする機能です。アプリごとに独自の UI コンポーネントを提供し、ユーザーはチャット画面からシームレスな体験でアプリを操作できます。この記事では Apps SDK を使用して、実際に ChatGPT 内で動作するシンプルなアプリを作成する手順を紹介します。