#mcp

For Claude and Claude Code developers, this is a big deal because it tackles one of the least glamorous but most painful parts of real-world AI tooling: auth. If you’ve ever watched an enterprise deployment get bogged down by repeated consent prompts, inconsistent access rules, or awkward personal-vs-work account boundaries, this announcement is aimed straight at that mess. The Model Context Protocol’s Enterprise-Managed Authorization (EMA) extension is now stable. EMA lets organizations central

For Claude and Claude Code users, this is a neat example of where MCP starts to feel genuinely useful rather than just theoretical. Instead of wiring an LLM to some abstract API demo, this project plugs Claude into a real household device: a Shark/SharkNinja robot vacuum that can be started, paused, docked, or sent to specific rooms in plain language. `sharkclean-mcp` is an MCP server for SharkClean / SharkNinja robot vacuums. It lets any MCP client, including Claude Code and Claude Desktop, con

Quandriのエンジニアは、MCP（Model Context Protocol）は便利だが、実運用では問題も多いと指摘している 最大の弱点は、tool definitions（ツール定義）だけでコンテキストを食い潰すこと さらに、初期化失敗・再認証・途中クラッシュなど、運用の不安定さも気になる 既存のCLI/APIと役割がかぶる場面が多く、わざわざMCPを挟む意味が薄いケースがある 代替として、CLI-firstとSkillsの組み合わせがかなり有力だと主張している ただし、MCPが完全に不要という話ではなく、CLIがないサービスや権限管理が重要なDBではまだ出番がある MCPは Model Context Protocol の略で、LLM（大規模言語モデル）が外部ツールにつながるための仕組みです。 たとえば GitHub、Linear、Notion、Slack みたいなサービスを、AIが操作できるようにするイメージですね。 元記事では、MCPは「AI界のUSB-C」みたいに言われてきたけれど、**実際に毎日使

From a Claude / Claude Code developer’s perspective, this kind of project is interesting because it sits right at the intersection of tooling, agent workflows, and real developer infrastructure. A Git MCP server is the sort of thing that can make Claude more useful in day-to-day engineering work, especially when you want the model to inspect or act on repositories in a structured way. The source is a Reddit post titled: “open-source - i built a full git mcp server in go.” The post appears to be

Robinhoodが、第三者のAIエージェントに株の売買やクレジットカード決済を任せられる仕組みを公開した 株取引用の Agentic Trading と、支払い用の Agentic Credit Card を発表 いずれも MCP（Model Context Protocol） 経由でAIと接続する 安全対策として、専用口座・利用上限・リアルタイム通知・即時切断 が用意されている ただしRobinhood自身も、AIは間違えるし、利用者の責任は残る とかなりはっきり注意している Robinhoodが、AIエージェントに自分の代わりに投資や支払いをさせる新機能を発表しました。 正直、これはかなり攻めた動きです。 発表されたのは2つです。 Agentic Trading AIエージェントが、ユーザーの代わりに株を売買する Agentic Credit Card AIエージェントが、ユーザーの代わりにクレジットカードで支払いをする ここでいう「AIエージェント」は、単に質問に答えるAIではなく、**指示に従って実際に行動するソ

For Claude and Claude Code developers, this article hits a nerve because it’s not arguing against tool use itself — it’s arguing against a specific way of packaging tools that can be expensive in context, brittle in practice, and awkward to debug. That’s a useful distinction: if you care about building real workflows for Claude, the question is less “MCP or not?” and more “what’s the lightest reliable interface for this job?” The Quandri engineering team tested MCP on their own stack and conclud

MCPサーバーをブラウザで開くと、たいていは`401 Unauthorized`やJSONが返ってきて、一般ユーザーには「壊れて見える」 この記事の著者は、`GET /mcp` かつ `Accept: text/html` のときだけ案内用HTMLページを返すようにした これで「リンクが動かない」というサポート問い合わせが激減した 仕様の不親切さを、ちょっとした実装で現場が吸収した話としてかなり面白い AI時代らしいノリはあるが、実際に助けになるのはこういう泥臭い工夫だと思う この記事は、HybridLogic の Luke Lanchester さんが書いた「MCP Hello Page」という短い実践メモです。 内容はかなりシンプルですが、実はとても現場っぽい悩みが詰まっています。 まず MCP とは、ざっくり言うと LLM（AIアシスタント）に外部ツールやデータをつなぐための仕組み です。 たとえば、社内ツールや外部サービスをAIクライアントから使えるようにするイメージですね。 で、問題はここ。 MCPサーバーのURLをブラウザで開いても、普通のWebページは出てきません

From a Claude / Claude Code developer’s perspective, this is a nice example of the gap between “agent demo” and “agent I’d actually trust every day.” The post shows how routines can turn a useful prompt into a scheduled automation with very little infra overhead, while also surfacing the boring-but-real problems: fragile logins, connector limitations, false positives, and prompt drift. The author first built a daily finance summary using Codex CLI plus Chrome DevTools MCP, but it was brittle: br

For Claude and Claude Code users, this is one of those “wait, you can do that?” projects that immediately makes the MCP story feel more concrete. It’s not just about reading docs or triggering web APIs; it’s about letting an agent reach into a real creative desktop app, inspect the whole state, and manipulate it directly. What makes this interesting is the blend of ambition and practicality. The repo positions itself as a general-purpose bridge for Ableton Live, with both flexible Python-based c

For Claude Code users, this is interesting because it tackles one of the messiest parts of agentic coding: where the agent actually runs. Instead of letting an AI scribble all over your laptop environment, `devcontainer-mcp` tries to put the agent inside a reproducible dev container and keep the host machine out of the blast radius. That’s a very Claude-shaped idea, honestly. Claude Code is most useful when it can inspect, edit, run, and verify code with real tools — but the environment around t

著者は npmで公開された922個のMCP server を一斉に起動し、`initialize` と `tools/list` を投げて挙動を調査した 359個は正常応答、残り 563個は15種類の失敗パターン に分かれた 最も多かった失敗は 起動時に外部APIへ接続しにいって、そのまま返答しない ケース 認証情報がないとツール一覧を出せない サーバーも多く、READMEだけでは実態が見えない Windows特有の落とし穴として、`npx.cmd` の扱いと UTF-8の文字化け が重要だった この記事は、MCP server を作る人にとってかなり実践的な「地雷マップ」になっている MCPは Model Context Protocol の略で、ざっくり言うと「AIアシスタントが外部ツールと会話するための共通規格」です。 たとえば、ファイル操作、Slack送信、Googleサービス連携、Stripe操作みたいな機能を、AIが安全に呼び出せるようにする仕組みだと思えばOKです。 この記事が面白いのは、そのMCP serverを

For Claude and Claude Code developers, this kind of project stack is interesting because it points at the unglamorous but essential layer around agents: telemetry, orchestration, and reusable tooling. The article is short, but it highlights a practical open-source TypeScript toolkit that seems aimed at people building real multi-agent workflows rather than just demos. The site presents stack.cardor.dev as a collection of open-source TypeScript developer tools. The project is authored by

For Claude and Claude Code developers, this piece is interesting because it treats MCP as more than a tool-calling bridge to SaaS APIs. The author is arguing that MCP can become the actual observability layer for AI agents, with direct access to raw kernel and CUDA telemetry instead of dashboards and rollups. The article’s core claim is that MCP is becoming the typed, scoped interface between AI agents and infrastructure data. It contrasts two approaches: - **Wrap existing observability platform

Anthropicが、SDKやMCP server toolingで知られるStainlessを買収 Stainlessは、API仕様からSDKを自動生成する会社で、Anthropicの公式SDK作成にも長く関わってきた これからのAIは「答えるモデル」より「動くエージェント」へ移る、というAnthropicの考えが背景にある エージェントが賢くても、外部のデータやツールにつながらなければ力を発揮しにくい AnthropicはMCPを作り、今回の買収でその“接続力”をさらに強める狙いがある Anthropicが、Stainlessを買収しました。 一見すると「またAI企業のM&Aか」と流してしまいそうですが、これはかなり重要な動きだと思います。なぜなら、今回の主役は“モデルそのもの”ではなく、モデルやエージェントが外の世界とどうつながるかだからです。 Stainlessは、SDKやMCP server toolingを作る会社です。 ここでいうSDKは、ざっくり言うと「APIを使いやすくするための開発キット」です。APIがレストランの注文口だとし

For Claude and Claude Code developers, this post is a nice reminder that the hardest part of shipping AI tooling is often not the model or the protocol, but the human onboarding path around it. Luke Lanchester’s workaround is tiny, slightly hacky, and honestly pretty elegant: it turns a confusing browser error into a clear landing page that tells users what to do next. Luke’s team added an MCP server for their main work tool. They ran into a common onboarding problem: users would open the MCP UR

For anyone building with Claude, this is one of those “boring on paper, important in practice” moves. Anthropic isn’t just buying a feature or a team; it’s pulling one of the most developer-facing pieces of its ecosystem closer to the core, which could matter a lot for SDKs, CLIs, and agent connectivity. Anthropic is acquiring Stainless, a company focused on SDKs and MCP server tooling. Stainless has powered the generation of every official Anthropic SDK since Anthropic’s earliest API days. The

Semble は、AIエージェント向けに作られた code search ライブラリ `grep + read` より 約98%少ない token で必要なコード断片を返す フルコードベースの index と search を 1秒未満 でこなせるとされている CPUだけで動く、API key不要、GPU不要、外部サービス不要という手軽さが強い MCP server や `AGENTS.md` を使って、Claude Code や Cursor などの agent から使える ふつうの文字列検索ではなく、自然言語で「何をしているコードか」を探せるのが面白い GitHubで公開されている Semble は、ひとことで言うと「AIエージェントのためのコード検索エンジン」です。 ここでいう AIエージェントは、Claude Code や Cursor、Codex みたいに、コードを読んで修正案を考えたり、関連箇所を探したりする“賢い開発アシスタント”のことです。 こういうエージェントにとって、いちばん地味だけど重要なのが **どこに目的