Model Context Protocol

Anthropic・Claude・ダリオアモデイ

MCP対スキル:あなたのAIエージェントとLLMにはどちらが適しているのか?

LLMに独自のデータや専門知識、再利用可能な処理能力を追加する方法として、MCPとスキルの違いを解説する。MCPは外部サービスやリアルタイムデータへ安全かつ標準化された方法で接続する仕組みであり、スキルは特定の手順、プロンプト、スクリプト、参考資料をまとめ、必要な場面でモデルに読み込ませる軽量な仕組みである。それぞれの適性や使い分け、AIエージェント構築において両者を組み合わせる意義を具体例とともに整理する。
GPT-5

新しいKimi K2.7 Codeがリリース | 中国はこれから毎月モデルを出すのだろうか?

Moonshot AIがコード生成に特化したオープンソースモデルの最新版「Kimi K2.7 Code」をリリースした。VS Code上で直接動作するこのモデルは、前世代の2.6と比較して推論能力が向上し、トークン消費量を30%削減している。各種ベンチマークではOpenAIやAnthropicのトップモデルに迫る性能を示しており、特にMCP(Model Context Protocol)を活用したエージェント領域での進化が目立つ。本動画では、Webサイト生成、画像生成の解釈力、ゲーム開発、そして新しく構築された3D空間でのAIエージェント検証実験を通じて、新モデルの実用性と課題、前世代モデルとの詳細な性能比較を検証している。
AIエージェント

最高のディープリサーチAIは…

AIによるディープリサーチ(高度なウェブ検索と推論)の最新性能を検証した、北京大学による2026年5月の最新研究を解説する内容である。従来のベンチマークを遥かに凌駕する難度のテストにおいて、各種LLMエージェントがどのような成果を上げ、どこで失敗するのかを詳細に分析している。調査の結果、AIモデルの主なボトルネックは情報の検索(リトリーバル)や単純な推論そのものではなく、複数ソースから得た情報の「多段階の統合(派生)」や「情報の不一致の解消(キャリブレーション)」にあることが判明した。各モデルのスコアや失敗パターンの違いについて統計的な視点から紐解いていく。
AIエージェント

AIエージェントのスキルとは何か、そしてどのように機能するのか

AIエージェントのスキルとは、エージェントに手続き的知識を追加するための仕組みである。大規模言語モデルは事実関係や推論能力には優れているが、実際の業務における具体的なワークフローといった手続き的知識を欠いている。スキルはmarkdown形式...
Anthropic・Claude・ダリオアモデイ

AnthropicがMCPの最大の問題を解決

AnthropicがModel Context Protocol(MCP)の最大の課題であったツール定義によるコンテキストウィンドウの圧迫問題を解決した。従来、MCPサーバー接続時に全ツール定義が一度にロードされ、大量のトークンを消費してい...
Anthropic・Claude・ダリオアモデイ

なぜ私たちはModel Context Protocol(MCP)を構築し、寄贈したのか

本動画は、AnthropicがModel Context Protocol(MCP)をLinux Foundationに寄贈した経緯と意義について、共同開発者のDavidが詳しく解説するインタビューである。MCPは大規模言語モデルと外部ソフ...
MCP

AnthropicがMCPの欠陥を認めた

この動画は、AnthropicのModel Context Protocol(MCP)に対する辛辣な批評である。MCPは当初、AIエージェントと外部システムを接続するための標準プロトコルとして提唱されたが、実装において深刻な問題を抱えている...
MCP

MCPとClaude APIによる構築

Model Context Protocol(MCP)は、Anthropicが開発したオープンソースのプロトコルであり、大規模言語モデルに外部コンテキストを提供する普遍的な接続規格である。従来は各アプリケーションが個別にツール連携を実装する...
MCP

ついにChatGPTでMCPコネクタが使用可能に!8分で解説

この動画では、ChatGPTで新たに利用可能となったMCP(Model Context Protocol)サーバー接続機能について実演を交えながら詳しく解説している。開発者モードを有効にすることで未検証のMCPサーバーをChatGPTに接続...
MCP

MCPでAIプロジェクトを破綻させる7つの致命的な間違い

この動画は、Model Context Protocol(MCP)を使用したAI統合における7つの重要な失敗パターンについて解説している。MIT研究によると企業のAI導入の95%が統合ボトルネックで失敗する中、MCPアーキテクチャの正しい設...
AIエージェント

なんでこんなにAIエージェントは失敗し続けるんや?

この動画は、AI界で注目されているModel Context Protocol(MCP)エージェントの性能問題を深掘りした内容である。Salesforceの研究に続いて発表された学術論文「MCP 101」を詳しく解説し、7つのエラー分析フレ...
MCP

Kent Doddsと共にMCPでエージェントをレベルアップする

この動画は、ZedのAentic Engineeringシリーズの第2回として、フルタイム講師のKent C. DodsがModel Context Protocol(MCP)について詳しく解説する内容である。MCPは、AI応用が様々なサー...
MCP

MCP

この動画は、MCPことModel Context Protocolについて詳しく解説するライブコーディングセッションである。HoopoがタトゥーロボットプロジェクトTatbotにMCPを統合する過程を実演しながら、異なるAIモデル(Gemi...
Anthropic・Claude・ダリオアモデイ

Model Context Protocol(MCP)

この動画は、AnthropicのClaude Relationsリーダーであるアレックス、MCPプロダクトマネージャーのテオ、そしてMCP共同創設者のデビッドが、Model Context Protocol(MCP)について詳しく解説したも...