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WebMCPとサーバーサイドMCPの設計境界線
Google I/O 2026 で発表された WebMCP は「新 MCP 標準」として紹介されることがありますが、設計前提がサーバーサイド MCP と根本的に異なります。アーキテクチャ選定の判断軸を整理します。
LLMエージェントの出力を「UIイベント」として設計する発想
LLMの返答を「感情ビート」付きのイベントとして設計し、アバターUIを駆動するGhost Vesselの実装から、構造化出力をUIイベントとして扱う設計パターンを読み解きます。
AIコーディングをパイプライン化する「エージェント型ワークフロー」の設計思想
AIコーディングをチャットの往復ではなくステージ制パイプラインとして設計する「agentic-skills」の構造と設計思想を解説する。
MCP vs CLI、トークンコストの実測値が示す真実
MCPとCLIの実測比較で、MCPのツール定義が1サーバあたり中央値2,064トークンを消費することが判明。使用頻度（G/N比）に基づく設計判断の考え方を整理する。
AIエージェントが迷わないコードベースの設計原則
AIエージェントの生成精度はプロンプトよりもリポジトリ構造に依存する。モジュール境界・型定義・コンベンションファイルの3つの軸から設計原則を整理する。
コパイロットからエージェントへ：開発ワークフローが変わる
AIコーディングツールはコパイロットからエージェントへ移行しつつある。ワークフロー全体を自律完遂する仕組みと、MCPが果たす役割を技術的に整理する。
AIエージェントに渡す前に「設計の制約」を仕込む
AIコーディングエージェントが画面ごとに異なる実装を生成する原因は「制約の不在」にある。コンポーネントライブラリをガードレールとして機能させるプロンプト設計の考え方を解説する。
AIエージェントの「完了詐称」とMCP認証強化が示す設計課題
AIエージェントが17日間で5回「完了の幻覚」を起こした事例と、MCPへのエンタープライズ認証追加から、エージェント信頼性設計の本質を整理する。
AIエージェントが同じ過ちを繰り返す理由とその対策
AIエージェントはセッションをまたいで記憶を持たない。この特性がどのような実運用上の問題を生み、MCPベースのツールがどう解決するかを解説する。
MCPとCLIはなぜ使い分けるのか：Apidog CLIの設計思想から学ぶAIエージェント統合
126個のMCPツールを作ったApidogが新たにCLIを再設計した理由から、AIエージェントを既存のAPI開発ワークフローに組み込む際の設計原則を解説します。
AIエージェントをどの業務から入れるか、8人規模で考えた
8名のスタートアップでAIエージェントをどこから入れるか。GTM視点で優先順位を整理したら、最初の一手は商談前リサーチの自動化だった。
Paseoを試した。スマホからClaude Codeを動かす未来
Claude CodeやCodexをスマホ・ターミナルから一括管理できる「Paseo」を試した。QRコードだけでペアリング完了、CLIからも操作できる設計がエンジニア的にハマった。