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色表現に優れた4Kモニター「Dell S2721QS」がAmazonにて17%オフで販売中



鮮やかな映像表現が特徴のIPSパネルを搭載
Dellの4Kモニター「S2721QS」がAmazonにて17%オフで販売中だ。



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AWS MCPを使って公式ドキュメントからClaudeに回答してもらう #claude – Qiita



AWS MCPを使って公式ドキュメントからClaudeに回答してもらう #claude - Qiita

はじめに

awslabs の GitHub で awslabs/mcp が公開されました。

この中で AWS Documentation MCP Server が提供されていました。これを使えば、Cursor や Claude Desktop などのMCPクライアントから LLM が AWS の公式ドキュメントを探してきて、その情報を元に回答してくれそうです。実際に試してみた内容を共有します。

A server for accessing AWS documentation and best practices.

  • Search Documentation using the official AWS search API
  • Get content recommendations for AWS documentation pages
  • Convert documentation to markdown format
    (ドキュメントから引用)

以下の公式ドキュメントに従い設定します。

前提

環境

  • Mac OS 14.5
  • Claude Desktop (Claude 3.7 Sonnet)

準備

awslabs/mcp はPythonで書かれており、公式の手順ではパッケージマネージャーの uv が必要になります。

  • uv のインストール(Astral公式ドキュメントまたはGitHub参照)
  • Python 3.10 以上 (公式では uv python install が推奨されてますが asdf のPythonでも動きました)

設定方法

[1] Claude Desktop の「設定>開発者」から「構成を編集」

[2] claude_desktop_config.json に以下を記載して保存

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.aws-documentation-mcp-server": {
        "command": "/Users/{username}/.local/bin/uvx",
        "args": ["awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest"],
        "env": {
          "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
        },
        "disabled": false,
        "autoApprove": []
    }
  }
}

commanduvx へのフルパスを設定しています。
公式ではuvxのみですが、Claude Desktopでパスが通らないこともあるためです。

[3] Claude Desktopを再起動する

再起動後、図のようにアイコンが表示されていれば正しく設定されています。
クリックすると利用できるツールが表示されます。例としてread_documentation は AWS Documentation MCP Server から提供されているツールです。


設定は以上になります。

使ってみる

Claude 3.7 Sonnetが東京リージョンで使えるか聞いてみます。2025/4/4 時点では利用不可です。

聞いてみると以下のようにMCPサーバーがていkyするツールを使って調べ始めます。

ツールを使う際には以下のようなユーザーへの確認が行われます。JSONの設定でautoApproveを設定することも可能なようです。

最終的には以下のように正しい回答を出してくれました。

途中、クロスリージョン推論のことも調べ出したので少し時間がかかりましたが、公式ドキュメントをもとにした回答は安心感があります。

何が嬉しいのか

RAGとの違い

この例だけを見ると、RAGと同じように思われる方もいるかもしれません。

一般的なRAGの仕組みでは、検索モデルと対象のドキュメントを用意して、LLMに情報を与えて回答してもらう必要があります。そのため、検索精度によっては正しい情報を取得できず、LLMの回答が正しくない、あるいは回答するのに十分な情報が集まらず判断できないということもありました。
また、ドキュメントを用意するにも、スクレイピングなどのデータ整備が必要でした。

今回の方法では、MCPクライアントのLLMが、エージェントとして自律的に必要な情報をドキュメントから集めてきて、回答を生成してくれます。そのため、ユーザーからの質問に一度の問いで回答してくれる確率が高まります。また、複雑な問いに対してもエージェントによる思考プロセスが挟まるので、RAGよりも正しい回答が期待できそうです。

コスト

Claude Desktopは従量課金ではなく定額で利用できるのも嬉しいポイントです。
VSCode Insider も GitHub Copilot を使えば同様の恩恵が受けられそうです。

終わりに

簡単ですが、AWS MCPを使った方法をご紹介しました。
AWSの公式ドキュメントに触れる機会が多い方はぜひ試してみてください。

また、AWS MCPからは他にも複数のMCPサーバーが提供されていますので、興味がある方はそちらも試してみてください。





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【モンハンワイルズ小ネタ】今週のまとめ! 「タマミツネ」の攻撃モーションや飯テロな「焚き火料理」を紹介 – GAME Watch


 GAME Watchではカプコンのプレイステーション 5/Xbox Series X|S/PC(Steam)用ハンティングアクションゲーム「モンスターハンターワイルズ」に役立つ「小ネタ」を掲載している。

 今週(3/31~4/5)は、見た目が美味しそうな飯テロすぎる「焚き火料理」を掲載。また「モンハンワイルズ」で初登場となった「護竜」のフィールドにおける生態描写を紹介してきた。

 さらに4月4日12時に行なわれた無料タイトルアップデート第1弾より「タマミツネ」の攻撃モーションを紹介。「モンハンワイルズ」でのハンターライフに少しでもお役に立てれば幸いだ。





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『SAKAMOTO DAYS』ポップアップストアが5月16日より開催!大阪の巡回開催&通販で受注販売も


『SAKAMOTO DAYS』ポップアップストア

『SAKAMOTO DAYS』ポップアップストアが開催決定!

TVアニメ『SAKAMOTODAYS』の魅力が詰まったポップアップストアが、5月16日(金)~5月25日(日)までの期間限定で有楽町マルイにオープンします!

 

大阪での巡回開催や、通販での受注販売も予定されていますよ。

 

坂本たちがカウボーイ風の衣装に身を包んだビジュアルにも注目です。

 

詳細は後日発表されますので、公式Xの更新をお見逃しなく!

 



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Googleが「AIのサイバー犯罪能力」を測定するベンチマークを開発 – GIGAZINE



AIの性能が上昇するに伴って「AIを用いたサイバー攻撃」のリスクも顕在化しつつあります。新たに、Googleが「AIのサイバーセキュリティ上の脅威を測定する仕組み」を構築したことを発表しました。

[2503.11917] A Framework for Evaluating Emerging Cyberattack Capabilities of AI
https://arxiv.org/abs/2503.11917

Evaluating potential cybersecurity threats of advanced AI – Google DeepMind
https://deepmind.google/discover/blog/evaluating-potential-cybersecurity-threats-of-advanced-ai/

AIを用いたサイバー攻撃は、すでに複数確認されています。例えば、ChatGPTを開発するOpenAIは2025年2月に「北朝鮮のサイバー犯罪集団がOpenAIのAIにマルウェアのコーディング方法を尋ねていた」というレポートを公開しています。また、Googleも「イラン・北朝鮮・中国・ロシアなどが支援するサイバー犯罪集団がGeminiを用いてマルウェアの作成やフィッシング攻撃の強化などを行っている」と2025年1月に報告しています。

中国・イラン・北朝鮮・ロシアなどがGoogle製AIのGeminiを使ってサイバー攻撃を実行しているとGoogle脅威インテリジェンスグループが報告 – GIGAZINE


Googleは以前からAIを活用したサイバー攻撃の激化を予想しており、「MITRE ATT&CK」などの実績のあるサイバーセキュリティ評価フレームワークによってAIのサイバーセキュリティ上の脅威を評価してきました。しかし、既存の評価フレームワークは「AIを用いた攻撃」を考慮しておらず限界があったとのこと。そこで、Googleは「AIを用いて完全に自動化したサイバー攻撃」なども対象とする評価フレームワークを構築しました。

Googleは実際に発生した1万2000件以上の「AIを用いたサイバー攻撃」を分析し、共通のパターンを探索。その結果、AIはサイバー攻撃における「偵察(Reconnaissance)」「武器化(Weaponization)」「デリバリー(Delivery)」「エクスプロイト(Exploitation)」「インストール(Installation)」「コマンド&コントロール(C2)」「目的の実行(Actions on Objectives)」という典型的な7つの段階のコストを削減してしまっていることが明らかになりました。


Googleは「情報収集」「脆弱(ぜいじゃく)性の悪用」「マルウェア開発」などに関する50の課題を含むサイバー犯罪能力測定ベンチマークも開発しました。また、開発したベンチマークで「Llama 3 405B」「Llama 3 70B」「GPT-4 Turbo」「Mixtral 8x22B」「Gemini Pro」のサイバー犯罪能力を測定した結果、既存のAIを単独で利用するだけではサイバー犯罪の実行が困難なことが確かめられました。


Googleは「AIの能力向上に伴って、考えられるサイバー攻撃の種類は増加します。このため、防衛戦略の継続的な改善が必要です」と述べています。

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