# OpenAI Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 マルチターンのストリーミングで、毎回HTTPコネクションを張り直すオーバーヘッドが気になりませんか？ WebSocketトランスポートを使えば、永続接続でレスポンスをストリーミングし、レイテンシを大幅に削減できます。 📌 タイトル：Responses WebSocket トランスポート 🔗 URL： 🧩 概要 `set_default_openai_responses_transport("websocket")` を呼ぶと、SDKのレスポンス取得がHTTPからWebSocketに切り替わります。特にマルチターンのストリーミングでは `responses_websocket_session()` を使うことで、セッション内でWebSocket接続を再利用し、ターンごとの接続オーバーヘッドを排除できます。セッション内では ` でストリーミング実行を行います。`ping_interval` と `ping_timeout` でハートビートを設定でき、長い推論ターンでは `ping_timeout` を大きくするか `None` に設定してタイムアウトを防ぎます。 🛠 使い方 ```python from agents import ( Agent, set_default_openai_responses_transport, responses_websocket_session, ) # グローバルにWebSocketを有効化 set_default_openai_responses_transport("websocket") agent = Agent(name="Chat", instructions="Be helpful.") # セッションで接続を再利用 async with responses_websocket_session( responses_websocket_options={ "ping_interval": 20.0, "ping_timeout": 60.0, }, ) as ws: first = "Say hello.") async for event in pass # ストリーミングイベントを処理 second = agent, "Now say goodbye.", previous_response_id=first.last_response_id, ) async for event in pass ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・対話型チャットアプリで、WebSocket接続を再利用してターン間のレイテンシを削減する ・推論モデル（o4-miniなど）の長い思考時間に対応するため、`ping_timeout` を十分大きく設定する ・`previous_response_id` と組み合わせてサーバー管理型の会話をWebSocket上で継続する ・ハートビートが不要な場合は `ping_timeout=None` でタイムアウトを無効化する 💡 ユースケース ⚡ リアルタイムチャットアプリのレイテンシ最適化 🔄 マルチターン対話での接続再利用 🧠 推論モデルの長時間思考対応 📡 イベント駆動型のストリーミング処理 ⚠️ 注意点 WebSocketトランスポートはオプション機能であり、すべての環境で利用可能とは限りません。プロキシやファイアウォールがWebSocket接続をブロックする場合があります。`ping_timeout` が短すぎると、長い推論ターンで接続が切断される可能性があるため、ユースケースに応じて適切に調整してください。 ✨ WebSocketの永続接続で、ストリーミング体験を次のレベルに引き上げましょう。 #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#

# Claude Codeの機能と実践的な使い方 🔌 スキーマやログを毎回コピペしていませんか。MCPでSentryやPostgreSQL、GitHubを接続すれば、Claudeが外部システムを直接読み書きします。「このテーブルの直近30日を調べて」がそのまま通ります。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: MCP URL: 📝 概要 MCP（Model Context Protocol）はAIツール統合のためのオープン標準で、Claude Codeを数百の外部ツールやデータソースに接続します。MCPサーバーはツール・データベース・APIへのアクセスを提供し、貼り付けではなくシステムを直接参照・操作できるようにします。 🔧 機能の説明 ・トランスポートは複数あります。リモート接続はHTTP（推奨）、双方向プッシュ向けのWebSocket、ローカルプロセスのstdio、非推奨のSSEです。 ・スコープは3種類です。local（既定・自分のみ、~/.claude.jsonに保存）、project（.mcp.jsonでチーム共有）、user（全プロジェクトで自分のみ）。 ・多くのクラウドサーバーは認証が必要で、OAuth 2.0に対応します。401/403応答時に /mcp からフローを完了できます。 ・ツール検索が既定で有効で、MCPツールはオンデマンドで遅延読み込みされ、コンテキスト消費を抑えます。 🛠 実践的な使い方 ・追加は claude mcp add --transport http 、stdioは claude mcp add [options] -- [args...] です。オプションはサーバー名の前に置きます。 ・管理は claude mcp list / claude mcp get / claude mcp remove 、起動中は /mcp でステータス確認や認証ができます。 ・スコープ指定は --scope project などで行い、project共有時は .mcp.json がバージョン管理対象になります。 ・MCPリソースは @/server:protocol://resource/path 形式で参照でき、例: @/github:issue://123 を分析して。 ・MCPプロンプトは /mcp__servername__promptname の形でコマンドとして実行できます。 🎯 ユースケース ・Sentryを接続し「過去24時間で最も多いエラーは？」と本番の問題をデバッグする。 ・PostgreSQLを接続し、スキーマをコピペせず「直近30日に購入のない顧客を抽出して」と問い合わせる。 ・GitHubのリモートMCPを接続し「PR #456をレビューして改善提案して」と依頼する。# ・.mcp.jsonをコミットしてチーム全員に同じMCPツール群を共有する。 ⚠️ 注意点 ・接続前に各サーバーを信頼できるか確認してください。外部コンテンツを取得するサーバーはプロンプトインジェクションのリスクがあります。 ・project スコープのサーバーは安全のため、利用前に承認が求められます（承認のリセットは claude mcp reset-project-choices）。 ・ツール出力が10,000トークンを超えると警告が出ます。上限は MAX_MCP_OUTPUT_TOKENS で調整できます（既定の最大は25,000）。 ・SSEは非推奨です。可能ならHTTPを使ってください。 #ClaudeCode# #MCP#