#zenn page 5/6

AI要約 LLMやMCPなど急増するAI技術情報をObsidianと連携させ、AIを外部記憶として活用することで情報収集・整理を自動化する手法を解説した実装記事。

EN A practical guide on using Obsidian as an AI-powered external memory system to automate the collection and organization of rapidly expanding AI and LLM-related technical information.

AI要約 Claude CodeのMCPサーバを全社展開する際の課題を解決するため、Google認証・監査ログ・クエリ制御を備えた社内MCPゲートウェイを自作した実践報告。

EN A practical report on building an in-house MCP gateway that retrofits Google authentication, audit logging, and query control onto OSS MCP servers for company-wide Claude Code deployment.

AI要約 Cloudflare が提供する MCP Server Portals を使うと、既存のリモート MCP サーバーを Claude の code mode 対応サーバーとして動作させられる。設定変更なしにモード切替が可能で、MCP エコシステムの柔軟な活用が期待される。

EN Cloudflare's MCP Server Portals allow existing remote MCP servers to operate as code-mode-compatible servers for Claude without configuration changes, expanding flexibility across the MCP ecosystem.

AI要約 AnthropicのModel Context Protocol（MCP）を使い、ClaudeとGPTが互いのコードをレビューし合う自作MCPサーバーの実装から公開までを解説した実践的チュートリアル記事。

EN A hands-on walkthrough of building and publishing a custom MCP server that enables Claude and GPT to perform mutual code reviews, covering implementation through public release.

AI要約 VS CodeのAI拡張Continueで非推奨化されたインデックス機能の代わりに、MCPサーバー経由でObsidianのナレッジベースを高速参照する方法を解説する記事。

EN This article explains how to replace the deprecated indexing feature in VS Code's Continue extension by connecting to an Obsidian knowledge base via an MCP server for fast, lightweight context retrieval.

AI要約 自宅サーバーのDDNS更新遅延がMCPツール一覧の取得失敗を引き起こし、AIが「ツールが存在しない」と返す原因だったことを解説した実体験記事。

EN A hands-on post explaining how DDNS update delays on a home server caused MCP tool discovery failures, making Claude and ChatGPT report that tools simply did not exist.

AI要約 2026年5月にGAとなったAWS MCP Serverを活用し、AIエージェントと人間オペレーターのIAM権限を分離する構成を検証した実践レポート。

EN A hands-on report exploring how AWS MCP Server, which reached GA in May 2026, can be used to separate IAM permissions between AI agents and human operators.

AI要約 開発中の画面をAIペルソナに操作させ、ユーザーテストの代替として活用できるか検証した実践レポート。MCPを活用した事例。

EN A hands-on experiment testing whether AI personas can substitute for user testing by interacting with in-development UI screens, leveraging MCP tooling.

AI要約 仕様駆動開発と2026年のAIコーディングエージェント全景 意図を持って構築するための実践ガイド — そして最適なツールの選び方。 AIコーディングエージェントは、ソフトウェアの作り方を根本から変えました。Cursor、Kiro、Claud

AI要約 Splunk Enterprise と Claude Desktop を連携する と同じようにやってみるというお話しです。 今回は、Splunk MCP Server と Cursor を連携し、35 万件の NVD データをもとにダッシュ

AI要約 Claude Code Agent Teamsを使い、画像生成とGodotゲーム開発を複数のAIエージェントに分担させる手法を解説した実践記事。

EN A practical walkthrough of using Claude Code Agent Teams to split game development tasks—image generation and Godot scripting—across multiple AI agents working in parallel.

AI要約 著者がTree-SitterとMCP（Model Context Protocol）を組み合わせたサーバーを、RustではなくC++20のみで約400行実装した経緯と動機を解説した記事。

EN A developer explains why they chose pure C++20 over Rust to build a ~400-line MCP server integrating Tree-Sitter for AST-based source code analysis, sharing the backstory behind that decision.

AI要約 はじめに 先日、C# 開発者のための GitHub Copilot CLI と VS Code Agent Mode の使い分け という記事を書きました。前回は「ターミナルで大きく回す GitHub Copilot CLI」と「エディターで

AI要約 前回、note2Zenn開発は、 LLMに渡すプロンプトの考え方や調整の話がテーマでした！ 大まかな作りは問題ないのですが、 AIが出力したソースが意図したようになっているか。 脆弱な箇所がないか。 きちんと精査しようと思います。 🚩アプ

AI要約 Claude Code・Cursor・Gemini CLIなど主要AIコーディングエージェントにおいて、モデル暴走よりも設定ファイルが深刻な攻撃面になっていると指摘した記事。

EN A security analysis arguing that configuration files—not runaway model behavior—are the real attack surface in AI coding agents like Claude Code, Cursor, and Gemini CLI.

AI要約 MCPとAIエージェント連携の利便性の裏に潜むセキュリティリスクを、具体的な攻撃の仕組みとともに解説した記事。

EN An article examining the security risks lurking behind MCP and AI agent integrations, explaining concrete attack vectors readers should understand before adoption.

AI要約 【Obsidian × Cursor】メモ管理の沼から抜け出し、AIで自分専用のエコシステムを構築する方法 散らかったメモと、定着しない管理ルール 最近、ObsidianをCursorなどのAIエージェントを用いて管理する手法が注目を集めて

AI要約 はじめに 日常業務において、Gmailの確認は意外と時間がかかり、見落としてしまうこともあるのではないでしょうか。そこでGitHub Copilotのチャット欄に一言投げるだけで、フォーマットを整えてスプレッドシートに追記してくれるスキルを

AI要約 はじめに 2026年4月16日、GitHub CopilotでAnthropic社の最上位モデル「Claude Opus 4.7」が利用可能になりました。しかし5月に入り、Opus 4.7を利用した際のトークン消費量（プレミアムリクエスト乗

AI要約 はじめに Microsoft から GitHub Copilot CLI / Claude Code / OpenAI Codex 向けの公式プラグインとして「WinUI agent plugin」が公開されました。WinUI 3 と Wi

AI要約 Cursorの新モデル「Composer 2.5」とは？開発体験を劇的に変える『ふるまい』の進化と技術的背景 先日（2026年5月18日）発表されたCursorの新モデル「Composer 2.5」のリリースノート、もう読みましたか？ 今回

AI要約 Cursorの公式ベストプラクティスである .cursor/rules（.mdc形式によるルールの分割と自動適用）に完全準拠した、プロジェクト特化型の環境構築用プロンプトです。（2026年5月時点の最新仕様に対応） 開発中に得た知見（Ski

AI要約 ! この記事はブログでも公開しています。 6/1からの値上げに備えるための備忘録。 できること GitHub CopilotのBYOK機能を使うことで、従来通りAI使い放題(？)を実現できる。 BYOKの概要の説明をしてる記事は いくつかあ

AI要約 Cursor のエージェントモード（Cloud・Local・Worktree・Multitask）を場面ごとに整理したチートシート記事。どのモードをいつ使うべきかを解説している。

EN A cheat-sheet article breaking down when to use each Cursor agent mode—Cloud, Local, Worktree, and Multitask—to match the right workflow for each coding scenario.

AI要約 はじめに ! 【2026-05-25 追記】本記事の結論は、続報の番外編 #06で訂正しています。その後の再検証で、メモリ改善は v1.0.49 からではなく v1.0.48 から始まっていたことが判明しました。本記事で v1.0.48 の

AI要約 同じAIモデルを使っているはずなのに、ツールによって出力品質が大きく異なる理由を「ハーネス」という概念で整理した個人学習メモ。

EN A personal learning note exploring why AI coding tools using the same underlying model can produce noticeably different results, framed through the concept of the 'harness' surrounding the model.

AI要約 はじめに 前回・前々回の記事では、GitHub Copilot Agent Skillsに独自のルールを読み込ませてPythonとTypeScriptのコードをレビューさせる検証を行い、非常に良好な結果が得られました。 今回はその続編として

AI要約 はじめに はじめまして。アルファポリスでiOSアプリのエンジニアをやっております。 開発環境にGitHub Copilotがやってきてそれなりに時間が経ちました。 Xcodeとは連携の相性が悪く難儀していたのですが、VS Codeに乗り換え

AI要約 はじめに GitHub Copilot CLI で Web アプリを作っていると、実装やテストはかなり進むのに、アクセシビリティの確認だけ最後に押し込まれがちだと感じることがあります。特に UI の変更が続くと、label、focus、ke

AI要約 はじめに Raspberry Pi 5 で Claude Code・Codex CLI・GitHub Copilot CLI は本当に速くなるのか。前回分も含めた 630 回の試行で、速度とメモリ使用量の差を比べました。 結論は次の 3 つ