azukiazusa のテックブログ2
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AI コーディングエージェントの管理を行う Vibe Kanban を試してみた
Vibe Kanban は、AI コーディングエージェントの管理を支援するためのツールです。カンバン方式の UI でタスク管理を行い、各タスクに対して AI エージェントを割り当てて人間がその進捗を管理できます。この記事では Vibe Kanban を使用して AI コーディングエージェントの管理を実際に試してみます。
LLM へのプロンプトを構造化された文書で管理する POML
POML (Prompt Orchestration Markup Language) は、Microsoft によって提案されたプロンプトを構造化された文書として管理するためのマークアップ言語です。プロンプト開発における構造の欠如や複雑なデータとの統合の困難さ、特定のフォーマットへの依存性といった課題を解決することを目指しています。
AI エージェントがインタラクティブな UI を返すことを可能にする MCP UI
MCP UI は Model Context Protocol (MCP) を拡張して、AI エージェントがインタラクティブな UI コンポーネントを返すことを可能にする仕組みです。これにより、AI エージェントとのチャットの返答としてグラフや画像ギャラリー、購入フォームなどを表示できます。この記事では MCP UI の SDK を利用して、AI エージェントがインタラクティブな UI コンポーネントを返す方法を試してみます。
コーディングのための LLM モデル Qwen3-Coder を試してみた
Alibaba が開発した Qwen3-Coder を使用したコーディングエージェント Qwen Code を試してみた記事です。OpenRouter 経由での認証設定、コードベースの調査、リファクタリング、テストコード生成などの実際の使用例を紹介しています。
Claude Code でカスタムサブエージェントを作成する
Claude Code では特定の種類のタスクを処理するために呼び出されるカスタムサブエージェントを作成できます。カスタムサブエージェントを使用することでメインの会話セッションとは別に独立したコンテキストウィンドウを持つことができ、コンテキストの汚染を防ぐことができます。この記事では、Claude Code でカスタムサブエージェントを作成する方法とその利点について解説します。
AWS の エージェント IDE Kiro を使ってみた
Kiro は AWS が開発した IDE 内蔵型の AI コーディングエージェントです。Kiro の特徴は単なるバイブコーディングにとどまらず、スペックを使用して仕様駆動開発でアプリケーションを開発できることです。この記事では Kiro を使ったアプリケーション開発の流れを紹介します。
サンドボックス環境を MCP サーバーで提供する Container Use
AI コーディングエージェントは便利ですが、任意の Bash コマンドを実行できるため、ユーザーのシステムに影響を与える可能性があります。Container Use は MCP サーバーとして動作し、AI コーディングエージェントにサンドボックス環境を提供します。この記事では Container Use の利用方法について紹介します。
MCP の Structured tool output を試してみる
MCP の 2025-06-18 バージョンでは Structured tool output がサポートされました。ツールの定義で `outputSchema` を出力のスキーマを定義し、`structuredContent` フィールドに構造化された出力を返すことができます。この記事では MCP の TypeScript SDK を使用して Structured tool output を試してみます。
ブラウザから MCP サーバーに接続する use-mcp React フック
use-mcp はリモートの MCP サーバーに接続するための React フックです。ツールの呼び出しや認証を簡単に行うことができます。この記事では、use-mcp を使用して MCP サーバーに接続し、ツールを呼び出す方法と、OAuth 認証の実装方法について解説します。
Mastra の A2A プロトコルサポート
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。
React Router の Server Components 対応
React Router はプレビュー版として Server Components に対応しました。これにより loader や actions を使用してデータを返す際にコンポーネント渡したり、Server Components ファーストのサーバーコンポーネントルートを作成できるようになりました。この記事では React Router の Server Components 対応を実際に試してみます。
Vercel で MCP サーバーを構築する
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 Next.js を使用して Vercel 上に MCP サーバーを構築する方法を紹介します。
Cloudflare で MCP サーバーを構築する
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。
Error インスタンスかどうか判定する Error.isError() メソッド
Error.isError() メソッドは、オブジェクトが Error インスタンスかどうかを判定するためのメソッドです。今までも instanceof 演算子を使用して判定することができましたが、偽陽性と偽陰性が発生する可能性があります。Error.isError() メソッドは Array.isArray() と同じく内部スロットを使用して判定するため、より堅牢に判定することができます。
Docker の MCP Toolkit を試してみる
Docker の MCP Toolkit はコンテナ化された MCP サーバーを AI エージェントと統合するための Docker Desktop の拡張機能です。コンテナ化された環境で MCP サーバーを実行することができ、信頼された Docker MCP カタログから MCP ツールを簡単にインストールできる点が特徴です。
ESLint を MCP サーバーとして実行する
ESLint v9.26.0 から MCP サーバーとして実行できるようになりました。この機能により LLM（大規模言語モデル）は ESLint のルールを使用してコードを修正することができるようになります。
actions/ai-inference を使って GitHub Actions のワークフローから AI モデルを呼び出す
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。
UI の一部を非表示にする React の Activity コンポーネント
React の新しい実験的なコンポーネントとして `<Activity>` が追加されました。これは UI の表示非表示を切り替えるために使用されます。従来の条件付きレンダリングとは異なり、アンマウントされた場合にも状態を保持する点が特徴です。
AIと本音トーク：エンジニアの仕事、これからどうなる？
「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。
Ink を使って CLI アプリを React で書く
Ink は CLI アプリを React で書くためのライブラリです。Flexbox レイアウトエンジンである Yoga を使用しているため、Web アプリケーションと同じような CSS を使って UI を構築できることが特徴です。Codex や Claude Code といったコーディングエージェントの CLI アプリが Ink で書かれています。
MCP サーバーの Streamable HTTP transport を試してみる
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。
AI エージェントの連携を標準化する A2A プロトコルを試してみる
AI エージェント同士の連携を標準化するために Agent2Agent プロトコル（A2A）を発表しました。A2A プロトコルは基盤となるフレームワークやベンダーに依存せず、エージェント同士が安全な方法で相互に通信できるように設計されています。この記事ではサンプルコードを通じて A2A プロトコルを使用した AI エージェントの連携を体験してみます。
コーディング AI エージェントを自作してみよう
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。
Vercel AI SDK で MCP クライアントをツールとして利用する
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。
::scroll-button と ::scroll-marker を使って CSS だけでカルーセルを作る
カルーセルは Web アプリケーションでよく使われる UI コンポーネントの一つであるものの、標準化された実装方法が存在しないため、各ライブラリやフレームワークで独自の実装が行われています。この問題を解決するため、CSS だけを使用してカルーセルを実装するための新しい仕様が提案されています。:この仕様では ::scroll-button と ::scroll-marker 擬似要素を使用してカルーセルを実装します。