⬜ 7/31（金）15:00-15:30 🟩 ゼロバンク・デザインファクトリー 「みんなの銀行が実践する 　Oracle AI Database@Google Cloud の取り組み」 ✏️ オンプレミス上のサーバーをクラウドリフトするにあたり導入した自律型 AI データベースをご紹介します！ #GoogleCloudNext🗼#

# Claude Agent SDKの便利で実践的な使い方 🔌 MCP で Playwright・DB・GitHub 等の外部ツールをエージェントに接続して、能力を無限に拡張できます。 MCP（外部ツール接続）は、Model Context Protocol を介して外部の MCP サーバー（ブラウザ・DB・API 等）をエージェントに接続する機能です。 📌 タイトル：MCP を使用して外部ツールに接続する 🔗 URL： 🧩 概要 `mcp_servers` に stdio / HTTP / SSE トランスポートで外部 MCP サーバーを指定します。`allowedTools` でアクセス可能なツールを制御し、`env` や `headers` で認証情報を注入します。 🛠 使い方 `mcp_servers` に stdio / HTTP / SSE トランスポートでサーバーを指定します。例えば Playwright は `{"command": "npx", "args": ["@playwright/mcp@latest"]}`、Postgres は `"env": {"DATABASE_URL": "..."}` で接続情報を注入します。`allowed_tools=["mcp__postgres__query"]` で利用可能なツールを制御します。 🏗 実践的な使い方 ・Playwright MCP サーバーを接続し「 を開いて内容を説明して」で E2E テストや Web スクレイピングエージェントを構築します。 ・Postgres MCP サーバーに接続し「先週のサインアップ数を日別で」と尋ねると、Claude がスキーマ検出→ SQL 生成→実行します。`allowedTools: ["mcp__postgres__query"]` で読み取りのみ許可。 ・GitHub MCP サーバーで Issue トリアージや自動対応ボットを構築します。 ・`system/init` メッセージの `mcp_servers[].status` で接続状態を起動前に検証します。 💡 ユースケース 🌐 Playwright によるブラウザ自動化 🗄 自然言語での DB クエリ実行 📋 GitHub Issue の自動トリアージ ⚠️ 注意点 `permissionMode: "acceptEdits"` は MCP ツールを自動承認しません。`allowedTools` のワイルドカード（`mcp__github__*`）で必要なサーバーのみ許可するのが安全です。接続タイムアウトはデフォルト 60 秒です。 #ClaudeAgentSDK# #AI#

# Claude Agent SDKの便利で実践的な使い方 🔌 MCP で Playwright・DB・GitHub 等の外部ツールをエージェントに接続して、能力を無限に拡張できます。 MCP（外部ツール接続）は、Model Context Protocol を介して外部の MCP サーバー（ブラウザ・DB・API 等）をエージェントに接続する機能です。 📌 タイトル：MCP を使用して外部ツールに接続する 🔗 URL： 🧩 概要 `mcp_servers` に stdio / HTTP / SSE トランスポートで外部 MCP サーバーを指定します。`allowedTools` でアクセス可能なツールを制御し、`env` や `headers` で認証情報を注入します。 🛠 使い方 `mcp_servers` に stdio / HTTP / SSE トランスポートでサーバーを指定します。例えば Playwright は `{"command": "npx", "args": ["@playwright/mcp@latest"]}`、Postgres は `"env": {"DATABASE_URL": "..."}` で接続情報を注入します。`allowed_tools=["mcp__postgres__query"]` で利用可能なツールを制御します。 🏗 実践的な使い方 ・Playwright MCP サーバーを接続し「 を開いて内容を説明して」で E2E テストや Web スクレイピングエージェントを構築します。 ・Postgres MCP サーバーに接続し「先週のサインアップ数を日別で」と尋ねると、Claude がスキーマ検出→ SQL 生成→実行します。`allowedTools: ["mcp__postgres__query"]` で読み取りのみ許可。 ・GitHub MCP サーバーで Issue トリアージや自動対応ボットを構築します。 ・`system/init` メッセージの `mcp_servers[].status` で接続状態を起動前に検証します。 💡 ユースケース 🌐 Playwright によるブラウザ自動化 🗄 自然言語での DB クエリ実行 📋 GitHub Issue の自動トリアージ ⚠️ 注意点 `permissionMode: "acceptEdits"` は MCP ツールを自動承認しません。`allowedTools` のワイルドカード（`mcp__github__*`）で必要なサーバーのみ許可するのが安全です。接続タイムアウトはデフォルト 60 秒です。 #ClaudeAgentSDK# #AI#

# Claude Agent SDKの便利で実践的な使い方 🤖 サブエージェントに専門タスクを委譲して、メインコンテキストをリーンに保てます。 サブエージェントは、特定のサブタスクを専門エージェントに委譲し、メインエージェントのコンテキストを汚さずに並列・専門処理を実現する機能です。 📌 タイトル：SDK のサブエージェント 🔗 URL： 🧩 概要 `agents` パラメータで専門エージェントを定義し、メインエージェントが `Agent` ツール経由で呼び出します。各サブエージェントには独自のプロンプト・ツール制限・モデル設定が可能で、結果は要約としてメインに返されます。 🛠 使い方 `agents` パラメータに `AgentDefinition`（`description`・`prompt`・`tools`・`model` 等）を定義します。`allowed_tools` に `"Agent"` を含めるとサブエージェント呼び出しが自動承認されます。各サブエージェントは独自のツール制限・プロンプト・モデルを持てます。 🏗 実践的な使い方 ・`research-assistant` サブエージェントに数十ファイルの探索を委譲し、親エージェントには要約だけ返します。メインコンテキストがリーンに保たれます。 ・`style-checker` / `security-scanner` / `test-coverage` を同時実行し、コードレビュー時間を数分→数秒に短縮します。 ・`database-migration` サブエージェントに SQL ベストプラクティス・ロールバック戦略のプロンプトを持たせ、メインを汚さず専門タスクを処理します。 ・ファクトリ関数で実行時条件に応じて `model: "opus"` / `sonnet` を動的に切り替えます。 💡 ユースケース 🔍 大量ファイル探索の委譲 ⚡ 並列コードレビュー（style/security/coverage） 🎯 専門知識エージェントへのタスク分割 ⚠️ 注意点 サブエージェントは自分のサブエージェントを生成できません（1 段階のみ）。大規模オーケストレーションには `Workflow` ツール（TS v0.3.149+）を使用してください。`agentId` と `session_id` をキャプチャすれば `resume` でフォローアップも可能です。 #ClaudeAgentSDK# #AI#

# Neo4jの機能と実践的な使い方 🚪 データ投入の方法選びを最初に間違えると、後工程がすべて遅くなります。Neo4jの「インポート方法 選択ガイド」は、規模と頻度から最適な入口を決めるためのハブページです。 🏷️ タイトル: インポート方法の選択ガイド 🔗 URL: 📘 概要 Neo4jへのデータ投入には複数の手段があり、それぞれ得意な規模・実行モード（オンライン/オフライン）・権限要件が異なります。このページは個別の手順書ではなく、「どの方法を選ぶべきか」を最初に判断するための入口にあたります。 ⚙️ 機能の説明 主な選択肢は次のとおりです。 ・Data Importer: ブラウザGUIでCSVをドラッグ＆ドロップし、ノード/リレーションシップに視覚的にマッピング。Cypher不要で、検証・プロトタイピング向き。 ・`LOAD CSV`: Cypherで書く汎用的な取り込み。オンライン（DB稼働中）で動き、非管理者でも実行可能。数十万〜数百万行クラスまで。 ・`neo4j-admin database import`: オフラインのバルクローダ。空のDBに対し、ストアファイルへ直接書き込むため最速。数十億規模の初期構築向け。 ・コネクタ/APOC: Apache Spark / Kafka / CDC による継続的同期や、JSON/XML/XLSなど多様な形式の取り込み。 🛠️ 実践的な使い方 規模と頻度で入口を決めるのが実践の第一歩です。 ・数千件のマスタを手早く → Data Importer（GUI） ・数百万件の定期ロード/差分ロード → `LOAD CSV`（`MERGE`で冪等化） ・数十億件のワンショット初期構築 → `neo4j-admin database import`（オフライン） ・常時の継続同期 → Kafka / CDC / Spark コネクタ いずれの経路でも、取り込み前にキー列へ一意制約を張るのが共通の定石です。 ```cypher CREATE CONSTRAINT person_id IF NOT EXISTS FOR (p:Person) REQUIRE IS UNIQUE; ``` 💡 ユースケース プロジェクト初期に、PoCはData Importer、本番初期構築は`neo4j-admin import`、日次差分は`LOAD CSV`、というように経路を分けて設計します。これにより「検証は軽く速く、本番投入は最速」を両立できます。 ⚠️ 注意点 ・`neo4j-admin import`は空のDB専用かつオフラインのため、稼働中DBには使えません。 ・`LOAD CSV`は行数が数十万〜数百万に近づくとメモリ問題が出やすく、`CALL { } IN TRANSACTIONS`での分割が必要です。 ・継続同期（Kafka/CDC）は初期ロードとは別物として、組み合わせて設計します。 ・このページは入口です。各方式の細部は必ずリンク先の個別ドキュメントで確認してください。 #Neo4j# #DataImport#

# ADKの便利で実践的な使い方 ⚡ Python関数をそのままツールに、エージェントもツールに、そして長時間タスクもノンブロッキングで実行 — ADKのFunction Toolsは、ツール定義の柔軟性を極限まで高めます。 📌 タイトル：Function Tools — 関数・エージェント・非同期タスクをツール化 🔗 URL： 🧩 概要 ADKのFunction Toolsでは、Python/TypeScriptの関数をそのままエージェントのツールとして利用できます。さらに、AgentToolを使えばエージェント自体をツールとして別のエージェントに提供できます。Long Running Function Toolsは、動画エンコードやバッチ処理のような長時間タスクをブロッキングせずに実行するための仕組みです。 🛠 使い方 基本的な関数ツールの定義とAgentToolの活用例です。 `google.adk`から`Agent`と`AgentTool`をインポートします。シンプルな関数ツールとして`calculate_price`を定義し、`base_price`（float）、`quantity`（int）、`discount_percent`（float、デフォルト0）を受け取り、合計金額を計算してdictで返します。 エージェントのツール化には`AgentTool`を使います。まず`analysis_agent`を`name="data_analyst"`、`tools=[query_database]`で定義し、次に`main_agent`の`tools`リストに`calculate_price`関数と`AgentTool(agent=analysis_agent)`を含めます。これにより、メインエージェントは価格計算関数とデータ分析エージェントの両方をツールとして呼び出せます。 Long Running Function Toolsの使い方です。 `google.adk`から`LongRunningFunctionTool`をインポートします。非同期関数`encode_video`は`video_url`（str）と`format`（str、デフォルト"mp4"）を受け取り、`start_encoding_job`でエンコードジョブを開始してジョブIDを返します。この関数を`LongRunningFunctionTool(func=encode_video)`でラップして`video_tool`を作成し、`Agent`の`tools=[video_tool]`に渡すことで、エージェントがブロッキングなしで長時間処理を実行できます。 🏗 実践的な使い方 **AgentToolによるモジュール化**: 複雑な処理を専門エージェントとしてカプセル化し、AgentToolで公開することで、メインエージェントのinstructionをシンプルに保てます。専門エージェントは独自のツールやプロンプトを持てるため、関心の分離が実現します。 `summarizer`（3行要約）と`translator`（英語翻訳）をそれぞれ`Agent`で定義し、メインの`content_manager`エージェントの`tools`リストに`AgentTool(agent=summarizer)`と`AgentTool(agent=translator)`として登録します。これにより、メインエージェントは要約と翻訳の専門エージェントをツールとして呼び出し、コンテンツ管理の依頼を処理できます。 **Long Running Toolsの活用場面**: バッチ処理、外部APIのポーリング待ち、ファイル変換など、完了まで数秒〜数分かかる処理に最適です。エージェントはジョブIDを受け取り、他のタスクを並行して進められます。 **型アノテーションの重要性**: 関数のパラメータ型と戻り値型を明確に定義することで、LLMが正確にツールを呼び出せます。docstringもツールの説明として使われるため、簡潔で明確に書きましょう。 💡 ユースケース 🧮 計算・変換関数のツール化（価格計算、単位変換） 🤖 専門エージェントのAgentTool化による再利用 🎬 動画エンコード・画像処理の非同期実行 📊 バッチデータ処理のノンブロッキング実行 ⚠️ 注意点 - 関数のdocstringがツールの説明になるため、LLMが理解しやすい説明を書いてください。docstringがないとツールの用途が不明確になります。 - AgentToolで呼び出されたエージェントは、親エージェントのコンテキストとは別のセッションで動作します。状態の共有には注意が必要です。 - Long Running Function Toolsは完了通知の仕組みを別途実装する必要があります。ポーリングや Webhook での通知を検討してください。 ✨ Function Toolsを使えば、既存のコード資産をそのままエージェントに統合でき、AgentToolでエージェントの再利用も自在。開発効率を大幅に向上させましょう！ #ADK# #AIAgent#

# Claude Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 エージェントのツール実行が遅い？読み取り専用ツールを並列化すれば大幅に高速化できます！ readOnlyHint を設定するだけで、安全なツールが自動的に並列実行されるようになります。 📌 タイトル：読み取り専用ツールの並列実行 (readOnlyHint) 🔗 URL： 🧩 概要 Claude Agent SDKでは、読み取り専用のツール（Read、Glob、Grep、および `readOnlyHint` が設定されたMCPツール）が自動的に並列実行されます。一方、書き込みを伴うツール（Edit、Write、Bash）は安全のため逐次実行されます。カスタムツールはデフォルトで逐次実行ですが、MCP SDKのアノテーションで `readOnlyHint` を設定することで並列実行の対象にできます。 🛠 使い方 ```typescript // MCP ツール定義で readOnlyHint を設定 const tool = { name: "search_database", description: "Search the database for records", inputSchema: { /* ... */ }, annotations: { readOnlyHint: true, // これで並列実行の対象になる }, }; ``` ```python # Python - MCP サーバーでのツール定義 @server.tool( name="search_database", annotations={"readOnlyHint": True}, ) async def search_database(query: str) -> str: # 読み取り専用の処理 return results ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・データベース検索や外部API参照など、副作用のないカスタムツールには必ず `readOnlyHint` を設定します ・書き込みを伴うツールは逐次実行のままにして、データの整合性を保ちます ・並列実行による速度向上を計測し、ボトルネックを特定します ・MCP サーバーの設計段階で、読み取り専用と書き込みツールを明確に分離します 💡 ユースケース 🔍 複数のファイルを同時に検索して、コードベース全体の調査を高速化する 📊 複数のデータソースから同時にデータを取得して、分析レポートを素早く作成する 🌐 複数の外部APIを並列で呼び出して、情報収集のレイテンシーを削減する ⚠️ 注意点 ・`readOnlyHint` はあくまでヒントであり、ツールが実際に副作用を持たないことは開発者が保証する必要があります ・副作用のあるツールに誤って `readOnlyHint` を設定すると、並列実行による競合が発生する可能性があります ・カスタムツールはデフォルトで逐次実行のため、明示的に設定しないと並列化されません ・フィールド名は MCP SDK の仕様に由来しています ✨ ちょっとした設定一つで、エージェントの実行速度が劇的に変わることがあります。読み取り専用ツールへの `readOnlyHint` 設定は、最もコスパの良い最適化の一つです！ #ClaudeAgentSDK# #AIAgent#

# Claude Agent SDKの便利で実践的な使い方 🤖 サブエージェントに専門タスクを委譲して、メインコンテキストをリーンに保てます。 サブエージェントは、特定のサブタスクを専門エージェントに委譲し、メインエージェントのコンテキストを汚さずに並列・専門処理を実現する機能です。 📌 タイトル：SDK のサブエージェント 🔗 URL： 🧩 概要 `agents` パラメータで専門エージェントを定義し、メインエージェントが `Agent` ツール経由で呼び出します。各サブエージェントには独自のプロンプト・ツール制限・モデル設定が可能で、結果は要約としてメインに返されます。 🛠 使い方 `agents` パラメータに `AgentDefinition`（`description`・`prompt`・`tools`・`model` 等）を定義します。`allowed_tools` に `"Agent"` を含めるとサブエージェント呼び出しが自動承認されます。各サブエージェントは独自のツール制限・プロンプト・モデルを持てます。 🏗 実践的な使い方 ・`research-assistant` サブエージェントに数十ファイルの探索を委譲し、親エージェントには要約だけ返します。メインコンテキストがリーンに保たれます。 ・`style-checker` / `security-scanner` / `test-coverage` を同時実行し、コードレビュー時間を数分→数秒に短縮します。 ・`database-migration` サブエージェントに SQL ベストプラクティス・ロールバック戦略のプロンプトを持たせ、メインを汚さず専門タスクを処理します。 ・ファクトリ関数で実行時条件に応じて `model: "opus"` / `sonnet` を動的に切り替えます。 💡 ユースケース 🔍 大量ファイル探索の委譲 ⚡ 並列コードレビュー（style/security/coverage） 🎯 専門知識エージェントへのタスク分割 ⚠️ 注意点 サブエージェントは自分のサブエージェントを生成できません（1 段階のみ）。大規模オーケストレーションには `Workflow` ツール（TS v0.3.149+）を使用してください。`agentId` と `session_id` をキャプチャすれば `resume` でフォローアップも可能です。 #ClaudeAgentSDK# #AI#