ワークフロー
ワークフローの記事一覧
MCPとエージェント連携クックブック|始め方と選び方
MCPとエージェント連携クックブック|始め方と選び方
MCPとエージェント連携クックブック|始め方と選び方
『MCP』を触り始めると、まず迷うのが「どこまでがツール連携で、どこからがエージェント連携なのか」という境界です。本記事は、『MCP』のホスト・クライアント・サーバーという基本構造とA2Aとの役割分担を先に整理し、
ガイドを読むAI開発環境のバイブル|ツール選定とワークフロー設計
AI開発環境のバイブル|ツール選定とワークフロー設計
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AI開発環境は、ひとつの万能ツールを探すより、Cursorを開発実行、Claude Codeを自動化、Obsidianを知識管理に分けて組むと、導入判断も運用設計も一気に明快になります。
ガイドを読む最新記事
Roo Code終了後の移行先3つを比較
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Roo Codeは、2026年5月15日にVS Code拡張・Roo Code Cloud・Roo Code Routerをまとめて停止し、GitHubリポジトリもアーカイブされたAIコーディング拡張である。
GitHub Copilot使い方|Agent Modeと無料枠・設定
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GitHub Copilotは、VS Codeの中で動くAIアシスタントとして、単なるTab補完を超えて使うほど作業の幅が広がる道具です。補完だけで数週間使っていた筆者がAgent Modeへ切り替えたときも、複数ファイルにまたがるリファクタが一気に片付いて、見ている景色が変わりました。
Kiro 使い方|AWS製AI IDEで仕様駆動開発を始める
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Kiroは、AWSが開発した仕様駆動型のAgentic IDEで、2025年11月17日に一般提供が始まった。VS Codeのフォークとして既存の拡張機能や設定を引き継ぎやすく、Google・GitHub・AWS Builder IDの3種類でサインインできるため、乗り換えの敷居も低い。
Continue×Ollamaで作るローカルAIコード補完
Continue×Ollamaで作るローカルAIコード補完
ContinueとOllamaは、VSCodeで無料かつローカル完結のAI補完環境を組むための二つの要である。Continueがエディタ側のUIとしてふるまい、Ollamaがでモデルを動かす実行基盤になるため、コードを端末の外へ出さずに補完を回せます。
Devinの使い方|料金プランとACU消費の仕組み
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Devinは、自前の仮想環境で動く完全自律型のコーディングエージェントで、GitHubのIssueを渡せば調査から実装、テスト、PR提出までを人の監視なしに進める道具です。
MCPサーバーおすすめ15選|Claude Code/Cursor
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MCPサーバーは、2026年時点で公開数が1万件を超え、紹介記事ごとにおすすめが食い違うほど選択肢が膨らんだ仕組みである。だが実務で本当に迷うのは「どれが良いか」ではなく、「どれを常時有効にし、どれを切り替えるか」で、Cursorではツール総数が40個で頭打ちになり、6個前後でほぼ上限、
MCPサーバーの自作|TypeScriptで作る5手順
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MCPサーバーの自作は、2026年時点ではもはや重い仕様読解ではありません。公式のTypeScript SDK @modelcontextprotocol/sdk がJSON-RPCの面倒を吸収するので、書くのは実質的にNode.jsの関数とZodのスキーマだけで、ツール1本なら30分から1時間で動きます。
Ollama×VSCodeでローカルLLM開発環境を無料構築
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Ollama、Continue、そして qwen2.5-coder を組み合わせたローカルAIコーディング環境は、月額課金もAPIキーも不要で、コードを外に出さずに手元のPCだけで立ち上げられる構成です。
AGENTS.mdの書き方|Codex対応の設定ファイル設計
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AGENTS.md は、AIエージェントに毎回プロジェクトの作法を説明し直さなくて済むようにする、リポジトリ直下の「エージェント向けのREADME」です。READMEが人間向けなのに対し、AGENTS.md はビルド手順、テスト、規約、触れてはいけない境界を1ファイルにまとめて渡す責務分離の仕組みで、
Aider 使い方|ターミナルで動かす設定とGit連携
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Aiderは、ターミナルで動くOSSのAIペアプログラミングツールであり、普段のシェルにaiderコマンドを打つだけでローカルのGitリポジトリと会話しながらコードを直接編集できます。
Codex CLIの使い方|インストールとAGENTS.md設定
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Codex CLIは、OpenAIが出したオープンソースのターミナル向けAIコーディングエージェントで、Rust製です。ChatGPTのブラウザ画面ではなく自分のマシンのターミナルで自然言語の指示を出し、コード生成からファイル編集、シェルコマンド実行までを一気に進められるので、
既存リポジトリ移行チェックリストと段階的手順
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既存の『GitHub』リポジトリに標準化を入れる作業は、コードを移すだけでは終わりません。私も最初の移行で、移行先に自動追加されたREADMEが原因で履歴がぶつかり、想定外の手戻りを出しましたが、そこで手順を組み直し、2回のリハーサルと切り戻し条件の明文化まで含めて設計したことで、