• MCP入門

MCP(Model Context Protocol)は、AIが外部データやツールにアクセスする際の共通ルールです。従来、AIと外部システムを連携させるには個別実装が必要でしたが、MCPは接続方法を標準化し、開発の手間を減らします。

MCPは、JSON-RPCを共通言語とし、初期化時に互いの機能を確認し合う仕組みです。ホスト(AI)、クライアント(セッション)、サーバ(データ/ツール)の3つの役割があり、LINEアプリに例えると理解しやすいでしょう。

開発者は、ツールやリソースの登録、トランスポート層の選択などを行います。MCPは進化が早く、Streamable HTTPが推奨されるようになりました。公式サンプルコードを参考に、MCPサーバを構築してみましょう。

引用元: https://zenn.dev/mkj/articles/0ed4d02ef3439c

• Cursor,Windsurf,Github Copilotを課金して使い比べしてみた感想

AIコーディングアシスタント「Windsurf」「Cursor」「GitHub Copilot」の比較記事です。著者は実際に課金して使用感を検証。CursorはGIFアップロード機能や柔軟なルール設定が魅力だが、従量課金のみ。WindsurfはCursorより安価だが、AIモデルとFlow Actionの制限あり。GitHub Copilotはコード品質が高く、VSCodeとの連携がスムーズ。月額料金も手頃。結論として、ルールを重視するならCursor、少しでも安く済ませたいならWindsurf、安定性を求めるならGitHub Copilotがおすすめとのことです。

引用元: https://zenn.dev/service/articles/11c04773e90232

• Ironwood: The first Google TPU for the age of inference

Googleが第7世代TPU「Ironwood」を発表。推論処理に特化し、大規模言語モデル等に対応。最大9216チップで構成され、世界最大スパコンの24倍以上の計算能力(42.5Exaflops)を実現。前世代Trilliumと比較して、電力効率が2倍、メモリ容量が6倍、メモリバンド幅が4.5倍に向上。チップ間接続も強化。AI Hypercomputerの構成要素として、Google Cloudで利用可能になる予定。

引用元: https://blog.google/products/google-cloud/ironwood-tpu-age-of-inference/

• 北海道の珍味「タコの精巣」を料理して食レポ！ 加熱すると中身がニュルッと飛び出すレア食材は“インパクト抜群の美味”だった：マピオンニュースの注目トピック

ニコニコ動画に投稿された、北海道の珍味「タコの精巣」を料理して食レポする動画の記事です。

引用元: https://www.mapion.co.jp/news/column/nico17489953/

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