MCP

AI エージェントが iOS アプリ開発を丸ごと自動化するオープンソースツール「Blitz」が公開された。ビルドからテスト、App Store 提出まで、これまで手作業だった工程を AI に任せられる時代が到来しつつある。 Blitz とは Blitz は、AI エージェントに iOS 開発ライフサイクルの完全な制御を与えるネイティブ macOS アプリケーション。シミュレーター/iPhone の管理、データベース設定、App Store Connect への提出まで、開発に必要な一連の操作を AI エージェントが実行できる。 GitHub リポジトリ: blitzdotdev/blitz-mac（Apache-2.0 ライセンス） 主な特徴 MCP サーバーによる AI 連携 Blitz には MCP（Model Context Protocol）サーバーが組み込まれており、Claude Code をはじめとする MCP クライアントからアプリのビルド、テスト、App Store への提出が可能になる。 自動化される範囲 コード署名とビルド: Xcode プロジェクトのビルドを AI が実行 テスト実行: シミュレーターや実機でのテストを自動化 App Store メタデータ: アプリの説明やスクリーンショットの管理 App Store 提出: App Store Connect API を通じた申請処理 iPhone MCP 関連プロジェクトとして iPhone-mcp も公開されている。AI が実際の iPhone を操作してアプリをテストし、バグを発見できる仕組みだ。 セキュリティとプライバシー MCP サーバーは 127.0.0.1 にのみバインドされ、外部ネットワークには公開されない 連絡先、写真、位置情報などの個人データにはアクセスしない 画面キャプチャは iOS シミュレーターウィンドウに限定 ネットワーク通信は Apple の App Store Connect API と GitHub のリリース API（更新チェック用）のみ 技術スタック SwiftUI で構築されたシングルターゲットアプリ Swift Package Manager によるビルド CLAUDE.md ファイルによるアーキテクチャドキュメントが整備されている iOS 開発の未来 従来の iOS 開発では、Xcode での手動操作が多くの時間を占めていた。Blitz のようなツールが成熟すれば、開発者はアプリのロジックや UX 設計に集中し、ビルド・テスト・提出といった反復的な作業は AI に委ねるワークフローが一般的になるかもしれない。 ...

AI エージェントが外部ツールやデータソースに安全にアクセスするための標準プロトコル「MCP（Model Context Protocol）」が、OAuth 2.1 ベースの認証・認可フレームワークを導入し、エンタープライズ環境での採用が加速しています。本記事では、MCP の認可仕様の仕組みと、企業導入における設計ポイントを解説します。 MCP とは MCP（Model Context Protocol）は、AI アシスタントがツール、データソース、サービスといった外部リソースに接続するための標準プロトコルです。Anthropic が提唱し、オープンな仕様として公開されています。 MCP を使うことで、AI エージェントは以下のようなことが可能になります： 社内データベースへのクエリ実行 外部 API の呼び出し ファイルシステムの操作 各種 SaaS サービスとの連携 OAuth 2.0 から 2.1 へ：何が変わったのか OAuth 2.1 は OAuth 2.0 の後継仕様であり、これまで個別の RFC やベストプラクティスとして散在していたセキュリティ強化策を統合したものです。MCP がベースとする OAuth 2.1 では、以下の重要な変更が含まれています： 変更点 内容 PKCE 必須化 全クライアント（パブリック・コンフィデンシャル両方）で必須に Implicit フロー廃止 アクセストークンが URL フラグメントに露出するリスクを排除 リフレッシュトークンのローテーション パブリッククライアントでのトークン漏洩時の影響を軽減 リダイレクト URI の厳密一致 ワイルドカードによるオープンリダイレクト攻撃を防止 つまり、OAuth 2.1 は「新機能の追加」というより、OAuth 2.0 時代に発見された攻撃手法への対策を標準に組み込んだものです。 MCP の認可アーキテクチャ MCP の認可仕様では、OAuth 2.1 をベースに、AI エージェント特有の要件に対応した複数の仕組みを組み合わせています。 ...

2026 年 3 月 20 日、Anthropic が Claude Code の新機能「Channels」をリサーチプレビューとしてリリースしました。Telegram や Discord から Claude Code セッションにメッセージを送り、PC 上で開発タスクを実行させることができる機能です。この記事では Claude Code Channels の概要と、OpenClaw と組み合わせた AI 開発ワークフローの可能性について紹介します。 Claude Code Channels とは Claude Code Channels は、MCP（Model Context Protocol）サーバーを通じて外部のメッセージングプラットフォームから Claude Code のセッションにイベントをプッシュする仕組みです。従来の「ターミナルの前に座って対話する」同期的なモデルから、非同期的にどこからでも AI エージェントに指示を出せるモデルへの転換を実現します。 主な特徴 双方向チャットブリッジ: Telegram や Discord からメッセージを送ると、Claude Code が読み取って処理し、同じチャネルに返信を返す ローカル実行: 開発作業は自分の PC 上で実行される。ファイルアクセスやコマンド実行はすべてローカル MCP ベース: Anthropic が推進するオープンプロトコル MCP 上に構築 プラグイン方式: Telegram・Discord が公式プラグインとして提供され、カスタムチャンネルの自作も可能 セットアップの流れ（Telegram の場合） Telegram の BotFather で新しいボットを作成しトークンを取得 Claude Code でプラグインをインストール: /plugin install telegram@claude-plugins-official トークンを設定: /telegram:configure <token> Channels を有効にして Claude Code を起動: 1 claude --channels plugin:telegram@claude-plugins-official Telegram でボットにメッセージを送りペアリングコードを取得、Claude Code で承認 動作要件 Claude Code v2.1.80 以上 Bun ランタイム（Node.js では動作しない点に注意） claude.ai ログイン認証（API キー認証は未対応） Team/Enterprise プランでは管理者による有効化が必要 OpenClaw とは OpenClaw はオーストリアの開発者 Peter Steinberger が開発した、オープンソースの自律型 AI エージェントです。2026 年初頭に 72 時間で GitHub スター 60,000 を獲得するなど爆発的に普及しました。 ...

Anthropic が公式の学習プラットフォーム「Anthropic Academy」を無料公開しました。Claude Code、API、MCP、エージェントスキルなど、13コースが完全無料で受講でき、修了証も取得可能です。 Anthropic Academy とは Anthropic Academy は、Anthropic が提供する公式のセルフペース学習プラットフォームです。AI の基礎から本番レベルの API 開発まで、3つのラーニングトラックで構成されています。 登録: メールアドレスのみ（クレジットカード不要） 費用: 完全無料 修了証: コース完了時に取得可能（LinkedIn プロフィールに追加可） 3つのラーニングトラック 1. AI Fluency（AI リテラシー） コードを書かずに AI を理解したい人向けのトラックです。 Claude 101 — Claude の基本機能とプロンプティングの基礎 AI Fluency: Framework & Foundations — AI の中核概念を学ぶ AI Fluency for educators — 教育者向け AI Fluency for students — 学生向け AI Fluency for nonprofits — 非営利団体向け Teaching AI Fluency — インストラクター向けの教授法 2. Product Training（プロダクト連携） Claude を業務ワークフローに組み込みたいプロフェッショナル向けです。 ...

Anthropic CEOが「ClaudeはSaaSの専門領域を代替できる」と発言したことを引き金に、SaaS株の暴落も重なって「SaaS is Dead」論が再燃している。マネーフォワードの武田氏がこの話題について見解を述べており、総じて同意できる内容だった。結論としては「全部が死ぬわけではなく、AIに代替される層と、人間や専門家でなければ担えない層に分かれる」というものだ。 なぜ今この話題なのか この手の議論は以前から繰り返されてきたが、今回が特に大きく取り沙汰されている背景にはAIの急速な進化がある。Anthropicの年間収益はClaude Codeのコーディングエージェントだけで2025年末に10億ドルを超え、2026年2月には25億ドルに倍増するなど、AIレイヤーの成長は加速している。 SaaSがDeadであるという根拠 AIレイヤー（チップ・基盤・LLM）の成長率が桁違いに高い一方、その上に乗っかるアプリケーション層＝SaaSの売上成長率は相対的に見劣りしている。リテラシーの高いユーザーがLLMで自前のツールを作り始めており、「お金を払ってSaaSを使う価値」を自製できてしまうケースも出てきている。 SaaSがDeadではないという根拠 武田氏がマクロミル時代に自社でSalesforceの代替システムを内製したケースがまさにその典型だ。当初は優秀なシステムだったものの、法令改正・技術的負債・セキュリティ対応などの積み重ねで次第に維持コストが膨らみ、結局後任体制でSalesforceを導入することになった。 特にバックオフィス系SaaS（会計・人事など）は法令改正への追従が不可欠で、一円でも間違えれば法律違反になるリスクを抱える。AIで作れたとしても「長期的にそれを誰が維持するか」という問題は残り続ける。 また日本市場特有の問題として、クラウド会計ですら13年かけてもオンプレミス系との勢力図が逆転していない現実がある。AIがさらにその上に乗ってくる変化を、多くの企業がキャッチアップしきれるかは相当懐疑的だという見立てだ。 二層モデルによる整理：SOEとSOR 武田氏はSaaSを二層に分けて考えることが有効だとしている。 System of Engagement（SOE）— Deadになりうる層 人間が使いやすいUIを提供する層。AIエージェントが直接操作するようになれば、人間向けのUIそのものが不要になっていく。この層はDeadになりうる。 System of Record（SOR）— 当面変わらない層 堅牢なデータベースとして記録を保持する層。法令対応・セキュリティ・データ信頼性が問われる領域であり、AIが代替するのは長期的には起こりうるとしても、当面は変わらない。 SaaSのヘッドレス化 マネーフォワードが「SaaSのヘッドレス化」と表現しているのもこの文脈だ。人間が画面を操作するのではなく、AIがMCP（Model Context Protocol）経由でSaaSを操作する形に移行していくという見立てである。 実際にマネーフォワードは2025年10月に『マネーフォワード クラウド会計』のMCPサーバーβ版を提供開始し、AIエージェントから仕訳入力やレポート作成などの会計業務を実行できるようにしている。 さらに2025年11月には初のAIネイティブプロダクト『マネーフォワード AI確定申告』β版を提供開始。「どうせ代替されるなら自分たちで最適なものを作る」というスタンスで先手を打っている。 まとめ 「SaaS is Dead」は単純な二項対立ではない。UIを提供するEngagement層はAIエージェントに代替されうるが、法令対応やデータの信頼性を担保するRecord層は簡単には置き換わらない。重要なのは、この変化に対してSaaS企業自身がどう適応するかだ。マネーフォワードのように「ヘッドレスSaaS」への転換を自ら進める企業が、次の時代の勝者になるのかもしれない。

スタッフ6人体制から0人へ。年間人件費3,000万円を削減しながら、顧問先60社の経理業務を1人でこなす税理士の事例が話題になっている。その武器は Claude Code だ。 元記事: スタッフ0人で顧問先60社。税理士がClaude Codeで"AI経理"を実現した全手法 毎晩21時に60社分の自動仕訳 中核となるのは、毎晩21時に自動実行される仕訳処理だ。freee API から未処理明細を取得し、自動で勘定科目を判定して登録する。処理時間は従来の5時間から50分へと大幅に短縮された。 2段階の勘定科目判定 仕訳の精度を担保するために、2段階の判定システムが採用されている。 第1段階: キーワード辞書マッチング 14カテゴリ、100以上のキーワードで構成された辞書による高速判定。例えば: Suica → 旅費交通費 飲食店1万円以下 → 会議費 飲食店1万円超 → 交際費 第2段階: Claude API フォールバック 辞書でマッチしなかったものは Claude API が判定する。信頼度が低い場合は「人間確認」フラグが立ち、税理士がレビューする仕組みだ。 7種類の除外ルール 自動仕訳の対象外として、以下の7種類が除外される: 内容不明のデビット 借入返済 社会保険料・税金 給与 投資・資産運用 ATM出金 公共料金 給与や税金など、金額の誤りが重大な影響を及ぼす項目は自動化の対象外とし、人間が確認する。この「触ってはいけないものを明確にする」線引きが、実務での信頼性を支えている。 MCP連携で「転記ゼロ」を実現 Claude Code の MCP（Model Context Protocol）を活用し、5つのサービスと接続している: freee — 取引データの取得・仕訳登録 Gmail — リマインドメールの作成 Google Calendar — スケジュール確認 Notion — 議事録からアジェンダ自動生成 Slack — TODO管理 これにより、サービス間の手作業による転記がゼロになった。 CLAUDE.md とスキルによる業務の「言語化」 技術的に重要なのは、CLAUDE.md に業務の判断基準をすべて言語化して記述している点だ。仕訳分類ルール、税区分の処理方法、セキュリティポリシー、出力先ルールなどが定義されている。 ...

AIエージェントが単独で動く時代から、複数のエージェントが協調して動く時代へ移行しつつある。エージェント間の通信を設計するとき、「会話（何を話すか）」と「transport（どう届けるか）」を分離する考え方が重要になっている。本記事では、2026年に整備が進むエージェント間通信プロトコルの全体像と、Relay基盤のアーキテクチャを整理する。 なぜ「会話」と「transport」を分離するのか AIエージェント同士が会話する際、2つの関心事が混在しがちだ: 会話層: タスクの依頼、進捗報告、結果の返却といった「意味のあるやりとり」 transport層: HTTP、gRPC、WebSocket、SSE といった「届ける仕組み」 これらを密結合にすると、transport を変更するたびに会話ロジックを書き直す必要が生じる。たとえば、開発時は HTTP で通信していたエージェントを、本番では gRPC に切り替えたいケースや、ローカルの関数呼び出しからリモートの API 呼び出しに切り替えたいケースがある。 分離することで、エージェントのビジネスロジック（会話）は transport に依存せず、transport の差し替えが容易になる。 2026年のエージェント間通信プロトコル 現在、エージェント通信の標準化が急速に進んでいる。主要なプロトコルは以下の通り。 MCP（Model Context Protocol） Anthropic が策定したプロトコルで、エージェントと外部ツール/リソースの接続を標準化する。API、ファイルシステム、データベースへのアクセスを統一的なインターフェースで提供する。 役割: ツール・コンテキスト層 transport: RESTful サーバー経由の構造化データ交換 エージェント → MCP サーバー → 外部ツール（DB, API, ファイル） A2A（Agent-to-Agent Protocol） Google が主導し、50社以上のパートナーが参加するオープン標準。エージェント同士のピアツーピア通信とタスク委譲を実現する。 役割: エージェント間通信層 transport: HTTPS 上の JSON-RPC 2.0 + SSE（ストリーミング） 通信モデル: クライアントエージェント → リモートエージェント クライアントエージェント ──JSON-RPC──→ リモートエージェント ←──SSE──── A2A の特徴は、エージェントの内部メモリ、ツール、ロジックを共有せずに協調できる点。発見（Discovery）→ 認可（Authorization）→ 通信（Communication）の3段階で動作する。 ACP（Agent Communication Platform） REST ベースの通信とエージェントレジストリを組み合わせたプラットフォーム。 役割: レジストリ駆動の通信基盤 transport: REST インターフェース 特徴: ステートフルなメッセージルーティングでコンテキストを保持 ANP（Agent Network Protocol） インターネット規模のエージェント協調を想定したプロトコル。 ...

Kali Linux チームが、外部 SaaS に一切依存しない完全ローカルの AI ペンテスト支援環境の構築ガイドを公式ブログで公開した。Ollama でローカル LLM を動かし、MCP（Model Context Protocol）経由で nmap などの Kali ツールを自然言語から操作する構成だ。 構成要素 コンポーネント 役割 アーキテクチャ上の位置づけ Ollama ローカル LLM サーバー。llama.cpp のラッパーとしてモデルのダウンロード・サービングを簡素化 推論エンジン（脳） mcp-kali-server Flask ベースの MCP サーバー（127.0.0.1:5000）。nmap, gobuster, nikto, hydra, sqlmap 等の Kali ツールを MCP 経由で公開 ツールサーバー（手足） 5ire デスクトップ AI アシスタント兼 MCP クライアント。ユーザー入力を LLM に送り、LLM の応答からツール呼び出しを検出し、MCP 経由でツールを実行し、結果を LLM に戻すループを回す AI エージェント（オーケストレーター） この構成で「エージェント」に相当するのは 5ire だ。LLM（Ollama）は推論を担うだけであり、ツールサーバー（mcp-kali-server）は呼ばれるのを待つだけ。ユーザーの意図を解釈し、LLM とツールの間を仲介して自律的にループを回す 5ire こそがエージェントの役割を果たしている。Claude Code に例えると、Ollama は API の向こう側の Claude モデル、mcp-kali-server は MCP サーバー、5ire は Claude Code 本体に相当する。 ...

minicoohei 氏（@minicoohei）が、freee の公式 MCP サーバーと Claude Code を組み合わせて確定申告の仕訳1,428件をわずか20分で完了させた事例を公開した。手作業なら4〜5時間かかる Amex のクレジットカード明細の仕訳登録を、AI が自動化した。 ワークフローの概要 Amex の取引明細（1,428件）を入力データとして用意 — 通常の手作業では1件ずつ勘定科目を判断して登録する必要がある AI が70以上の分類ルールを自動生成 — 取引内容のパターンを分析し、勘定科目の振り分けルールを構築する 対話的なルール調整 — 人間との会話を通じてルールを精緻化する。税務リスクのある取引を事前に特定し、適切な処理方法を提案する 並列バッチ処理で一括登録 — freee API 経由で全件をエラーゼロで登録する freee MCP とは freee は公式の MCP サーバー（freee-mcp）を OSS として公開している。会計・人事労務・請求書・勤怠・販売の5領域にわたる API を、AI エージェントから操作可能にするインターフェースだ。 Claude Code や Claude Desktop から接続すると、「この請求書を発行して」「今月の経費を集計して」といった自然言語の指示で freee の業務を実行できる。 なぜ効果的なのか 従来の会計ソフトの自動仕訳機能は、事前に設定したルールに基づく単純なパターンマッチングだった。Claude Code を使うアプローチには以下の利点がある: 文脈理解による分類精度 — 取引先名や摘要の自然言語を理解して勘定科目を判断する。「AWS」なら通信費、「タクシー」なら旅費交通費、といった判断を人間と同等の精度で行える 対話による例外処理 — 判断に迷うケースを人間に確認し、その回答を以降のルールに反映する バッチ処理の効率 — MCP 経由で freee API を直接操作するため、GUI での手作業が不要 実務での注意点 freee MCP を Claude Code と組み合わせる場合、いくつかの実務的な考慮点がある: ...

OpenClaw と Claude Code を組み合わせることで、AI エージェントチームの構築・管理を効率化できます。本記事では、2つの主要な連携アプローチとそのセットアップ方法を解説します。 アプローチ1: Claude Code のスキルで OpenClaw を管理する Claude Code のスキル機能（.claude/skills/ に配置する Markdown ファイル）を使い、OpenClaw のエージェント作成・設定管理を標準化する方法です。 なぜスキルで管理するのか 複数の AI エージェントを運用していると、以下の問題が発生します: モデルやコンテキストの違いによる設定の不統一 タイムゾーンフィールドの欠落、命名規則の不一致 スキーマ検証やコミットフックによる検証が存在しない Claude Code スキルは「実行可能な基準」として機能し、モデルに依存せず一貫した手順を強制します。 セットアップ cc-openclaw リポジトリを使います: 1 2 3 git clone https://github.com/rahulsub-be/cc-openclaw.git ~/cc-openclaw cd ~/cc-openclaw stow --no-folding -t ~/your-openclaw-home-repo . ここで使っている stow は GNU Stow というシンボリックリンク管理ツールです。dotfiles 管理（.bashrc, .vimrc 等）でよく使われるもので、上記のコマンドは cc-openclaw リポジトリ内のファイル（.claude/skills/ 以下のスキル定義など）を、OpenClaw のホームリポジトリにシンボリックリンクとして配置します。コピーではなくリンクなので、cc-openclaw 側で git pull するだけでスキル定義が最新に更新されます。--no-folding オプションにより、ディレクトリ自体ではなくファイル単位でリンクが作成されます。 ...