以前ほしい物リスト送ってくださった方！ 最近配信やら何やらよくやるのでやっとSTREAMDECK設定しました！ありがとー！！可愛い上に使いやすいし一発で開けるの嬉しい… Adobeまとめのアイコン作ったりOBSを夢可愛い色アイコンにして作りました☝️鬼ほど使いやすいです。推し心地が最高にいい。

TBSドラマストリーム『恋愛のすゝめ』 このあと24:58〜第5話放送です！！ 華子を巡って、鳳さんと鯨井が柔道対決🥋💥 是非ご覧ください👀 #こいすす# #恋愛のすゝめ# @drama_streamtbs

# Claude Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 エージェントの応答を待つ間、画面が真っ白で不安になったことはありませんか？リアルタイムストリーミングで解決です！ `include_partial_messages` を有効にすれば、テキストやツール呼び出しが生成される様子をリアルタイムで受信できます。 📌 タイトル：リアルタイム部分メッセージ 🔗 URL： 🧩 概要 `include_partial_messages`（Python）/ `includePartialMessages`（TypeScript）を `True` に設定すると、通常の `AssistantMessage` に加えて `StreamEvent` メッセージが送信されます。`StreamEvent` にはClaude APIの生のストリーミングイベント（`content_block_delta` の `text_delta` や `input_json_delta` など）が含まれ、テキストの断片やツール入力のチャンクをリアルタイムで受信できます。これにより、タイピング風のテキスト表示やツール実行中のステータス表示など、応答性の高いUIを構築できます。 🛠 使い方 ```python # Python - テキストチャンクをリアルタイム表示 from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions from claude_agent_sdk.types import StreamEvent options = ClaudeAgentOptions(include_partial_messages=True) async for message in query(prompt="データベースの仕組みを説明してください", options=options): if isinstance(message, StreamEvent): event = message.event if event.get("type") == "content_block_delta": delta = event.get("delta", {}) if delta.get("type") == "text_delta": print(delta.get("text", ""), end="", flush=True) ``` ```typescript // TypeScript - ツール呼び出しのストリーミング表示 import { query } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk"; let currentTool: string | null = null; for await (const message of query({ prompt: "Read the README.md file", options: { includePartialMessages: true } })) { if (message.type === "stream_event") { const event = message.event; if (event.type === "content_block_start" && event.content_block.type === "tool_use") { currentTool = event.content_block.name; process.stdout.write(`\n[Using ${currentTool}...]`); } else if (event.type === "content_block_delta" && === "text_delta") { process.stdout.write( } else if (event.type === "content_block_stop" && currentTool) { console.log(" done"); currentTool = null; } } } ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・チャットUIで `text_delta` を受信するたびにメッセージバブルにテキストを追加し、タイピング風の表示を実現します ・`content_block_start`（type: `tool_use`）でツール名を検知し、「実行中...」のスピナーを表示します ・`message_start`/`message_stop` イベントでメッセージの開始・完了を追跡します ・テキストデルタは自分で結合する必要があるため、アキュムレータを用意します 💡 ユースケース 💬 ChatGPT風のリアルタイムタイピング表示をカスタムUIに実装する 🔧 エージェントが使用中のツール名とその進捗をステータスバーに表示する 📝 長文の分析結果を、完成を待たずに部分的に表示開始する ⚠️ 注意点 ・`StreamEvent` のイベントは生のClaude APIイベントであり、蓄積済みテキストではありません。テキストデルタを自分で結合する必要があります ・構造化出力（`structured_output`）はストリーミングデルタでは送信されず、最終の `ResultMessage` にのみ含まれます ・ツール実行中（`in_tool` フラグ）はテキストストリーミングを一時停止するなど、UIの状態管理が必要です ✨ 「処理中です、お待ちください...」だけの画面はもう卒業。部分メッセージでユーザーとエージェントの距離を縮めましょう！ #ClaudeAgentSDK# #AIAgent#

# 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#

# Codexの機能と実践的な使い方 🔌 Codex を「コードしか触れないエージェント」から「課題管理・DB・デザインツールまで直接操作できる相棒」へ。その鍵が MCP(Model Context Protocol)接続です。 🏷️ タイトル: 外部ツール接続(MCP) 🔗 URL: 📘 概要 MCP は Codex を外部のツールやコンテキストにつなぐ標準プロトコルです。MCP サーバーを登録すると、Codex がそのツールを直接呼び出して読み書きできます。設定は CLI と IDE 拡張で共有され、クライアントを切り替えても同じ構成で動きます。 ⚙️ 機能の説明 ・最も手軽な追加方法は CLI です。`codex mcp add <名前> -- <起動コマンド>` の形で登録し、TUI 内では `/mcp` で稼働中のサーバーを確認できます。 ・トランスポートは2種類あります。ローカルプロセスを起動する STDIO サーバー（`command` / `args` / `env` / `cwd` を指定）と、URL でアクセスする Streamable HTTP サーバー（`url` / `bearer_token_env_var` / `http_headers` を指定）です。 ・認証は環境変数経由の Bearer トークン、または OAuth に対応します。OAuth 対応サーバーは `codex mcp login <名前>` でログインします。 ・ツール単位の制御も可能で、`enabled_tools` / `disabled_tools` で許可・拒否リストを、`default_tools_approval_mode`(`auto`/`prompt`/`approve`)で承認方式を指定できます。 ・`startup_timeout_sec`(既定10秒)や `tool_timeout_sec`(既定60秒)、`required`(起動失敗時に Codex 自体を失敗させる)などの調整項目もあります。 🛠️ 実践的な使い方 ・例えば最新の開発ドキュメントを引ける Context7 を入れるなら `codex mcp add context7 -- npx -y @/upstash/context7-mcp` の1行です。 ・細かく制御したいときは `~/.codex/config.toml`（信頼済みプロジェクトなら `.codex/config.toml`）の `[mcp_servers.<名前>]` セクションに `url` と `bearer_token_env_var`、必要なら `http_headers` を書きます。 💡 ユースケース 課題管理ツールから仕様を読み取り、DB のスキーマを参照しながら実装し、Figma のデザインを取り込んで UI を作る、といった一連の流れを Codex 1つに任せられます。社内 API を MCP サーバー化すれば、独自業務ロジックも Codex から直接叩けます。 ⚠️ 注意点 ・外部ツールに読み書き権限を渡すことになるため、`disabled_tools` や承認モードで権限を絞るのが安全です。 ・トークンは設定ファイルに直書きせず、`bearer_token_env_var` で環境変数から読む形にしましょう。 ・プラグイン提供の MCP サーバーは起動コマンドをユーザーが指定するのではなく、`plugins..mcp_servers.` 配下で有効状態とツールポリシーを制御します。 #OpenAICodex# #MCP#

# ADKの便利で実践的な使い方 🔌 GitHub、Linear、Chroma、n8n — 既存のMCPサーバーをADKエージェントにそのまま統合できるMCP Toolsは、ツールエコシステムへの最速の接続手段です。 📌 タイトル：MCP Tools — MCPサーバーとの統合 🔗 URL： 🧩 概要 ADKのMcpToolsetは、Model Context Protocol（MCP）サーバーのツールを自動検出し、ADKエージェントのツールとして利用可能にします。Stdio、SSE、Streamable HTTPの3つのトランスポートに対応し、GitHub MCP、Linear MCP、Chroma MCP、n8n MCPなど、既存のMCPサーバーエコシステムをそのまま活用できます。GKEではサイドカーパターンでのデプロイも可能です。 🛠 使い方 各トランスポートでのMcpToolsetの設定例です。 Stdioトランスポートでは、` から `McpToolset` と `StdioServerParameters` をインポートし、`McpToolset(connection=StdioServerParameters(command="npx", args=["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"], env={"GITHUB_TOKEN": "ghp_..."}))` のようにローカルプロセスとしてMCPサーバーを起動します。作成した `McpToolset` インスタンスを `Agent` の `tools` リストに渡すだけで、GitHub MCPサーバーのツールがエージェントから利用可能になります。 SSEトランスポートでは、`SseServerParams` を使い、`McpToolset(connection=SseServerParams(url="http://localhost:3001/sse"))` のようにリモートサーバーのSSEエンドポイントに接続します。 Streamable HTTPトランスポートでは、`StreamableHTTPServerParams` を使い、`McpToolset(connection=StreamableHTTPServerParams(url="http://localhost:3001/mcp"))` のように最新のHTTPベースで接続します。 🏗 実践的な使い方 **MCPサーバーの選択と組み合わせ**: プロジェクト管理にはLinear MCP、コード管理にはGitHub MCP、ベクトル検索にはChroma MCP、ワークフロー自動化にはn8n MCPを組み合わせることで、強力な開発支援エージェントを構築できます。 複数のMCPサーバーを組み合わせるには、GitHub用の `McpToolset` を `StdioServerParameters(command="npx", args=["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"])` で、ベクトルDB検索用の `McpToolset` を `StdioServerParameters(command="uvx", args=["chroma-mcp"])` でそれぞれ作成し、両方を `Agent` の `tools` リストに `tools=[github_tools, chroma_tools]` として渡します。これにより、1つのエージェントからGitHub操作とChromaベクトル検索の両方が利用可能になります。 **GKEサイドカーパターン**: Kubernetes環境では、MCPサーバーをサイドカーコンテナとしてPodに配置し、localhostでStdio/SSE接続することで、ネットワーク遅延を最小化しつつセキュアな通信を実現できます。 **ツールの自動検出**: McpToolsetはMCPサーバーが公開するツールを自動検出するため、サーバー側でツールが追加された場合、ADK側のコード変更なしに新しいツールが利用可能になります。 💡 ユースケース 🐙 GitHub MCPでIssue/PR管理を自動化 📋 Linear MCPでプロジェクトタスクの追跡と更新 🔍 Chroma MCPでRAGベースの知識検索 🔄 n8n MCPでワークフロー自動化との連携 ⚠️ 注意点 - MCPサーバーのプロセス管理に注意してください。Stdioの場合、エージェント終了時にMCPプロセスも適切にクリーンアップする必要があります。 - MCPサーバーが公開するすべてのツールがエージェントに見えるため、不要なツールが多いとLLMの判断が複雑になります。 - 外部MCPサーバーのセキュリティ（認証トークンの管理、通信の暗号化）には十分注意してください。 ✨ MCP Toolsを使えば、豊富なMCPエコシステムのツールをADKエージェントにワンステップで統合できます。車輪の再発明をせず、既存のツールを最大限活用しましょう！ #ADK# #AIAgent#