年に1度やってるDaVinci Resolve基礎知識を60分で学びきれシリーズ2026年版です！ 素材の読み込みから編集、そして書き出しまで必要な基本知識と覚えておくと便利な機能をまとめました🔥 夏休みなのでぜひゆっくりご覧くださいませー！ ▼動画はこちら💁‍♂️

【ニュース】 「チョコフィルム、編集ワークフローにDaVinci Resolve StudioおよびBlackmagic Cloudを採用」 Blackmagic Designは、ポストプロダクション株式会社チョコフィルムがDaVinci Resolve StudioおよびBlackmagic Cloudを同社の編集ワークフローとして活用していることを発表した。 本記事では、株式会社チョコフィルムの編集スタジオの運用について同社代表でエディターの渡辺裕也のインタビューをご紹介する。 🔻 詳細

🚨 DeFi 又爆雷！ 1inch 重要 liquidity provider & Resolver @trustedvolumes 在以太坊上遭 exploit，損失高達 $5.87M！ 被盜資產包含： • 1,291.16 WETH • 1,268,771 USDC • 206k+ USDT • 16.94 WBTC 漏洞出自其 custom RFQ swap proxy 合約（疑似與去年 1inch Fusion V1 同攻擊者）。 ⚠️ 使用 1inch Fusion 的朋友們，請立刻 revoke TrustedVolumes resolver 的 approval！Blockaid & CertiK 已發警報，攻擊者正狂換 ETH。 安全第一，定期檢查授權才安全 🛡️ #DeFi# #1inch# #Exploit# #CryptoSecurity#

# OpenAI Agent SDKの便利で実践的な使い方 🌍 自前の MCP サーバーをエージェントに接続しましょう。HTTP・SSE・stdio の3つのトランスポートと、接続管理・承認制御の実践パターンを紹介します。 ローカル MCP サーバーは自社インフラ上で動作するため、低レイテンシ・高セキュリティ・カスタムツールの自由度が得られます。 📌 タイトル：MCP -- Streamable HTTP / SSE / stdio 🔗 URL： 🧩 概要 ローカル MCP サーバーは、自分でホストする MCP サーバーをエージェントのツールとして接続する仕組みです。`MCPServerStreamableHttp`（HTTP ベース、認証・リトライ・タイムアウト対応）、`MCPServerSse`（Server-Sent Events）、`MCPServerStdio`（ローカル CLI プロセス）の3つのトランスポートから選択できます。`MCPServerManager` で複数サーバーの一括接続管理、`require_approval` でツール別の承認制御、`tool_meta_resolver` でテナント情報の注入が可能です。 🛠 使い方 `agents` から `Agent`, `Runner` を、`agents.mcp` から `MCPServerStreamableHttp`, `MCPServerStdio` をインポートします。HTTP 接続の場合は `Agent` の `mcp_servers` に `MCPServerStreamableHttp` を渡し、接続情報は `params` 辞書にまとめて `params={"url": "http://internal-mcp.corp:8080/mcp", "headers": {"Authorization": "Bearer "}, "timeout": 30}` と指定します。stdio 接続の場合は `MCPServerStdio` を使い、`params={"command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/workspace"]}` でローカル CLI プロセスを起動します。 🏗 実践的な使い方 **MCPServerStreamableHttp で社内 MCP に認証付き接続** 低レイテンシが求められる社内サービスへの接続パターンです。認証ヘッダ、リトライ、タイムアウトを設定します。 `MCPServerStreamableHttp` の `params` に `"url": "http://internal-mcp.corp:8080/mcp"`、`"headers"` で `Authorization` ヘッダに `os.getenv('MCP_TOKEN')` から取得したトークンを設定し、`"timeout": 30` を指定します。リトライ回数は `params` の外側のキーワード引数 `max_retry_attempts=3` で設定します。これを `Agent` の `mcp_servers` に渡すことで、認証付きの社内 MCP 接続が完成します。 **MCPServerStdio でローカル CLI ツールを接続** ファイルシステムサーバーや自作 CLI ツールを stdio トランスポートで接続します。 `MCPServerStdio` で `params={"command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/workspace"]}` を指定してファイルシステムサーバーを接続します。自作ツールの場合は `params={"command": "python", "args": ["-m", "my_custom_mcp_server"], "env": {"DB_URL": os.getenv("DB_URL")}}` で環境変数を渡します。両方を `Agent` の `mcp_servers` リストに渡せば、複数の stdio ツールを同時利用できます。 **MCPServerManager で複数サーバーの一括管理** 複数の MCP サーバーを効率的に管理し、障害時の再接続も制御します。 `agents.mcp` から `MCPServerManager` をインポートし、`servers` に複数の MCP サーバーインスタンスを渡します。`await manager.connect_all()` で一括接続し、` でアクティブなサーバーを確認できます。`await manager.reconnect(failed_only=True)` で障害が発生したサーバーのみ再接続します。 **require_approval のツール別マップ + tool_meta_resolver** ツールごとに承認ポリシーを変え、さらにツール実行時にテナント情報を注入するパターンです。 ツールごとの承認ポリシーを辞書で定義します。`"search_docs"` と `"read_file"` は `"never"`、`"write_file"`・`"delete_file"`・`"execute_query"` は `"always"` とマッピングします。`tool_meta_resolver` に渡す関数は `MCPToolMetaContext` を受け取り、` からテナント情報を読んで `{"tenant_id": str(tenant_id), "source": "agents-sdk"}` のようなメタデータ辞書を返します（ツール引数そのものを書き換えるのではなく、呼び出しごとの `_meta` として送られます）。`MCPServerStreamableHttp` の `require_approval` にこの辞書を、`tool_meta_resolver` にこの関数を渡すことで、ツール別承認制御とテナント情報の自動付与を実現します。 💡 ユースケース 🏢 MCPServerStreamableHttp で社内 MCP サーバーに認証・タイムアウト付きで低レイテンシ接続 📁 MCPServerStdio でローカルのファイルシステムサーバーや自作 CLI ツールをエージェントに接続 🔄 MCPServerManager で複数サーバーを一括管理し、failed_only=True で障害サーバーのみ再接続 🔐 ツール別 require_approval マップ + tool_meta_resolver でテナント ID を自動注入しマルチテナント対応 ⚠️ 注意点 - MCPServerStdio はローカルプロセスを起動するため、コンテナ環境では対象コマンドがインストールされている必要があります。 - MCPServerManager の reconnect は接続エラーのリカバリであり、ツール実行中のエラーハンドリングは別途必要です。 - tool_meta_resolver で注入する情報にシークレットを含めないでください。ログに出力される可能性があります。 ✨ 3つのトランスポートと MCPServerManager を使いこなせば、社内サービスからローカルツールまで自在に接続できます。まずは stdio で手元のツールを繋いで、HTTP で本番接続に移行していきましょう！ #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#

# Claude Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 エージェントの実行中にメッセージを送りたいと思ったことはありませんか？ストリーミング入力で対話的なセッションが実現します！ ストリーミング入力モードを使えば、エージェント実行中にメッセージの追加、中断、画像送信が可能です。 📌 タイトル：ストリーミング入力モード 🔗 URL： 🧩 概要 ストリーミング入力モード（推奨）は、`AsyncGenerator` を使った永続的なインタラクティブセッションを提供します。通常のシングルメッセージ入力（ワンショット）と異なり、セッション中にメッセージのキューイング、画像の添付、実行の中断が可能です。`yield` でメッセージを順次送信し、条件に応じてフォローアップメッセージを動的に生成できるため、チャットインターフェースや複雑なワークフローに最適です。 🛠 使い方 ```python # Python - ストリーミング入力でインタラクティブセッション from claude_agent_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeAgentOptions, AssistantMessage, TextBlock import base64 async def message_generator(): # 最初のメッセージ yield { "type": "user", "message": {"role": "user", "content": "セキュリティの問題を分析してください"}, } # フォローアップ（画像付き） with open("diagram.png", "rb") as f: image_data = base64.b64encode( yield { "type": "user", "message": { "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "このアーキテクチャ図もレビューしてください"}, {"type": "image", "source": {"type": "base64", "media_type": "image/png", "data": image_data}}, ], }, } options = ClaudeAgentOptions(max_turns=10, allowed_tools=["Read", "Grep"]) async with ClaudeSDKClient(options) as client: await client.query(message_generator()) async for message in client.receive_response(): if isinstance(message, AssistantMessage): for block in message.content: if isinstance(block, TextBlock): print(block.text) ``` ```typescript // TypeScript - AsyncGenerator でメッセージを逐次送信 import { query, type SDKUserMessage } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk"; async function* generateMessages(): AsyncGenerator { yield { type: "user", message: { role: "user", content: "Analyze this codebase for security issues" }, parent_tool_use_id: null, }; // 条件に応じてフォローアップ await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 2000)); yield { type: "user", message: { role: "user", content: "Now focus on authentication" }, parent_tool_use_id: null, }; } for await (const message of query({ prompt: generateMessages(), options: { maxTurns: 10, allowedTools: ["Read", "Grep"] } })) { if (message.type === "result" && message.subtype === "success") { console.log(message.result); } } ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・チャットUIのメッセージ送信をジェネレータの `yield` に接続して、ユーザー入力をリアルタイムでエージェントに渡します ・画像アップロードを `base64` エンコードしてメッセージに含めることで、ビジュアル分析が可能になります ・中断シグナルを送信してエージェントの方向転換を行えるため、長時間実行タスクの制御に活用できます ・セッション中のコンテキストが自然に維持されるため、複数ターンの会話を管理する手間が省けます 💡 ユースケース 💬 カスタムチャットボットでユーザーとエージェントの対話的なセッションを構築する 🖼 コードレビュー中にスクリーンショットや設計図を動的に送信して分析させる 🔄 長時間のコード分析中に追加の指示やフォーカスエリアの変更を送る ⚠️ 注意点 ・シングルメッセージ入力では画像添付、動的メッセージキューイング、リアルタイム中断がサポートされません ・ステートレス環境（Lambda関数など）ではシングルメッセージ入力を使用してください ・Python ではストリーミング入力に `ClaudeSDKClient` のコンテキストマネージャが必要です ✨ ワンショットで終わらない対話こそ、AIエージェントの本領発揮です。ストリーミング入力でリッチな体験を構築しましょう！ #ClaudeAgentSDK# #AIAgent#