■25/8/30 11:11PM
motivation
「ボンタンアメを食べると尿意が消える」は本当か？ SNSでライブ参戦時の必需品として話題だが…泌尿器科医に真相を聞いた
「ボンタンアメを食べると尿意が収まる」説 なぜ？薬膳の専門家が指摘、やはり縮尿効果はあった
赤飯おにぎりで試した→効いた
カフェイン多めで試す
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■25/5/6 6:06PM
え、待って
↓
のっとり(カルチュラル・アプロプリエーション)ばっかり
これはいいのっとり、焼売で食当たりしてイオマグクッソしたシューちゃんです、とオッサンが言っている（昔見たユニコーン以来だが観て良かった、逆位相は起こせる>ハサウェイパンプ禁も見てた
マチュの即断即決でタフな感じ、強い少女像、好感度高い
宇宙世紀はあまりに争いと悲しみに満ちているので、ジークアクス時空の輝きは良いものだ
https://www.msn.com/ja-jp/news/opinion/ar-AA1HxTJz
複数の調を重ねて斬新な音響を生み出す複調
キーに属さない音やコード（転調やセカンダリーなど）のオフキースケールを意図的に外れた即興的な音使いのスケールアウト、aiko skirt不協和音かね
『黒ひげ危機一発』ルール変更に賛否？ 国民的エンタメゲームが“原点回帰”で目指すものは何か、タカラトミーに聞いた｜ORICON NEWS｜Web東奥
黒ひげ危機一髪は中年は飛び出たら負けの緊張感やそのリアクションを楽しんでいるが、若者は飛び出たら勝ちの勝負の快感が良いらしい、何がナンでも勝つのが良い擦りこみとのこと、価値観が全然違うことに注意
質問：アルミホイルで電磁波は本当にカットできますか？
電子レンジでも使われている2.4Ghz帯の波長は6mmの穴を抜けられない大きさ
アルミは遮断物質として優れているが半球では逆に電波を集めてしまう、隙間がないように覆う必要がある
Design at the speed of AI
Stitch - Design with AI
何でも尋ねて、何でも作成
Genspark - オールインワンAIワークスペース
3Dプリンタ（欲しい部品があるなら作ればいいのでは）
「3d プリンター」「プロダクトデザイン」から探す | ココナラ
Autodesk Fusion | 3D CAD/CAM/CAE/PCB が１つに集約されたソフトウェア | 無料体験版
メカを触るならこの辺か、AutoCADとかMayaとか3D系ある
(1) ストリキ on X: "きたぁ 2時間格闘して内部の機構解明した これで作れる https://t.co/ziHEcfeezr" / X
わずか2000円で10年使えるソフトバンクの超格安SIM「1NCE」3000万回線突破、世界中で使えて対応デバイスも続々登場 | Buzzap！
1年200円で50MB、1日150kB？週1レポート等か？IoT SIMでセンシング等で使える
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■25/4/16 7:57PM
AIエージェント MCPサーバ
■MCPサーバによる連携
Model Context Protocol(MCP)の基礎に関して、社内勉強会で使用したスライド資料を公開します！ | DevelopersIO
roo-logger: Cline Memory Bankとは違うAIの記憶システムを（MCPで）作った理由
MCPサーバー自作入門
MCP入門
MCPを活用した検索システムの作り方/How to implement search systems with MCP #catalks - Speaker Deck
リモートMCPサーバーカタログ #AWS - Qiita
プログラマー必見！FastAPI-MCPでAI時代のAPI開発を加速する方法（初心者向けコード付き） #Python - Qiita
MySQLのスキーマ情報を圧縮して提供するMCPサーバーを作った - $shibayu36->blog;
MCPを理解する - Speaker Deck
ローカルRAGを手軽に構築できるMCPサーバーを作りました
[B! MCP] MCPサーバーを使って請求書作成から送付まで自動化してみた話
Docker MCP Gatewayがすんばらしい👌 #AmazonQDeveloper - Qiita
社内のAIコーディング導入を加速するため前提知識をまとめたガイドラインを書いた - Cluster Tech Blog
MCPアーキテクチャパターン - Carpe Diem
ClineとDDDと私 - コドモン Product Team Blog
Gemini CLI の簡単チュートリアル
AIエージェントのサービス構築を検討しているあなたへ
[B! AI] Cline利用におけるデータの取り扱いについて - サーバーワークスエンジニアブログ
Cline駄目そう？一般的な規約という声もある
Clineのデータの持ち方
一応通信はないらしい
Cline - AI Autonomous Coding Agent for VS Code
WE CLAIM NO OWNERSHIP RIGHTS OVER YOUR USER CONTENT. とはあるが再利用に使わないという意味ではないらしい
Privacy. By using the Service, you acknowledge that we may collect, use, and disclose your personal information and aggregated and/or anonymized data as set forth in our Privacy Notice.とあるのでな
■構成
MCPホスト：Cline等のAIエージェント↓MCPクライアント：Json設定のProxy (これ以降が狭義MCPサーバ? あるいは全体でMCPサーバ)┣→ここでコマンドを打つように設定すればそのままローカルがEPになる ↓ (uvはPythonパッケージ管理/仮想環境ツール) uv run python src とかAPI EP
■外部APIに通信かローカルか2種類と考えていいstdio ローカルのサーバと通信remote リモートのサーバと通信(SSE→Streamable httpに移行中)
Server-Sent Events: クライアントからサーバへはhttpだが、反対はSSEで、正確にはhttp+SSE
ステートフル、AIとの会話は文脈が必要で長時間接続になる、この通信だとスケールできない
Sreamable http: ステートレス、通常はただのhttpでセッションIDによる状態管理があり必要な時にSSEへ動的アップグレードするメッセージはJSON-RPC2.0
例）github-mcp-server GitHub - github/github-mcp-server: GitHub's official MCP Server ローカルにおきDockerを動かす形
機能は3つ Resources：事前に情報をファイルで読み込ませる感じ Prompts：プロンプトのテンプレ設定しておく感じ Tools：使うツールを設定しておく感じ
(MCPクライアントは2つ：無意識でいい) Sampling：MCPを使うよ～ Roots：MCPを使うファイルシステム確認～
これで人間が操作していた内容をMCPで実施するようにする
LLM→人間→Github/Slack/GCP etc.
↓LLM→MCP→Github/Slack/GCP etc.
■MPCサーバとは何者?Model Context Protocol (MCP)は、特にLLMを活用するアプリケーションにおいて、モデルとのやりとりを標準化するためのプロトコルAPI EPやローカルプロセスをMCPサーバと言っているケースもあるが、MCPの文脈からするとMCPサーバは仲介。MCPクライアントは広義のMCPサーバに含まれている
MCPにおける構成[ユーザー] -> [LLM (MCPクライアント)] --> [MCPサーバ] -> [API/CLI/ローカルプロセス】Introduction - Model Context Protocol
■github-mcp-server設定
GitHub - github/github-mcp-server: GitHub's official MCP ServerClineとGitHub MCPで実現するPull Request作成の自動化 | DevelopersIOGithub トークン発行はココで→ https://github.com/settings/tokens
クラシックトークンのrepo全体でも良さそう(configure SSOもしておくこと)
MCP Marketplace>Remote server>Edit configuration>下記コードをコピペする{ "mcpServers": { "github": { "command": "docker", "args": [ "run", "--rm", "-e", "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN", "ghcr.io/github/github-mcp-server" ], "env": { "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "github_pat_xxxxxxx" }, "disabled": false, "autoApprove": [] } }}
上手く行かないので、Cline自身にMCPサーバの調整をしてもらうと下記となった (Docker、DockerGroup、Proxy等) { "mcpServers": { "github": { "command": "sg", "args": [ "docker", "-c", "docker run -i --rm -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN -e http_proxy -e https_proxy ghcr.io/github/github-mcp-server stdio" ], "env": { "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "github_pat_xxxxx", "http_proxy": "http://proxy:3128", "https_proxy": "http://proxy:3128" }, "disabled": false, "autoApprove": [] } }}
■ローカルサーバ
//// UVcurl -Ls https://astral.sh/uv/install.sh | shcd /mnt/c/Users/unco/Desktop/local_test/MCP/kuso-appuv venv 該当ディレクトリに仮想環境を設定source .venv/bin/activate アクティベートuv pip install google-cloud-assetuv pip freeze > requirements.txtpython3 main.py
deactivate 停止gcloud auth application-default login --no-launch-browser
gcloud auth login --no-launch-browser消したければ、venvを削除するだけ
上記はpip+requirementsだが下記の方がいいかも、add+tomlで管理uv init myproject (myprojectディレクトリ、tomlファイルが作成される)uv add numpyuv remove numpynv syncuv lockuv treeuv python install 3.10 3.11uv python listuv python pin 3.11uv tool install ruffuv tool listuvx pytest 一時的に仮装環境を汚さず実行uv exports --format-requirements.txt
権限確認API(analyzeIamPolicy)Method: analyzeIamPolicy | Cloud Asset Inventory Documentation | Google Cloud
Try this method を使えばリクエストやURLが分かる (展開ボタンを押す:□の形)
curl \'https://cloudasset.googleapis.com/v1/projects/prj-xxxxx:analyzeIamPolicy?analysisQuery.accessSelector.roles roles%2 Fbigquery.dataowner&analysisQuery.identitySelector.identity=user%3Axxxxx%40xxxxx.com&key=[YOUR_API_KEY]'\--header "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"\--header Accept: application/json' \--compressed※APIキー不要だた、HTTPやJSの方法も出る
parentでエラーがでてもscopeという意味> organizations/123, folders/123, projects/my-project-id, projects/12345400 Missing parent field in request. [field_violations {field: "parent"description: "Missing parent field in request." }
↑
■2023-04-24
Dialog flow ES - Chatbotの作り方
対話式アプリの有効性＞何か対策をしときたい
Dialogflow：FAQのチャットボットを作りたい
intentをFAQの数だけ作る
intentグループがあれば纏められるが、、
色は赤や青で分ける必要がある？ entitityは色だが単語で分ける
entitiy: colors、単語：赤、類語：Red、朱色等
単語：白、類語：ホワイト等
entitity 個別項目（色、サイズ、キーワード）トレーニングフェーズで使う用語を設定しておくintent 意図（選択、買う、確認、支払）チャットで引きあたる項目で、数多く作ることになる 上の2つを結びつきを強くするcontext input context 該当のインテントの変遷の一つ前の別名を指定 output context(コンテキスト用エイリアス名) 該当のインテントの別名を設定する Training phrases（想定するユーザの入力文） Responses（答えへの反応
料金 無料の範囲である程度賄える項目を500から選ぶとしても大丈夫 外部のデータソースを使う（できそう） 色を10個を選択するとしても大丈夫結果を外部に連携することもできそう
AI型は入力された質問に対して、FAQから適切な回答を表示（正誤で学習し判定上がる）シナリオ型は入力値から分岐を判定して進む、あみだくじタイプの定型処理に持っていく
■Dialog flow ES下記の辺りを設定すれば、チャットボットが回答するようになるESとしては、ユーザ入力を構造化データにする処理を行いパラメータへ検索を掛ける挙動となっている ユーザ行動の履歴から検索ヒットの改善を学習するタイプのAI
インテント分類(ユーザの意図のパターンを設定)┣トレーニングフレーズ(質問の例文を指定)┣アクション (何を実行するか指定)┣パラメータ/エンティティ(質問から抽出すると型を指定)┗レスポンス (何を返答するか指定)
コンテキスト: input (一つ前のインテント〉 と output (当インデントの別名)イベント:エンドユーザーの発言からではなく、発生したイベントに基づいてインテントを呼び出すアクション: デフォルトfallbackにはinput-unknown がついているパラメータ:下記くらいの考慮で良さそう@sys.any キーワードを設定してしまう?@sys.url@sys.person ロールや役職を設定してしまう?@sys.email
■Agent 設定Agent > ML setting > Train でトレーニングさせる。megaでなく普通のエージェントの方が分かり易い?Agent > environment > publish パブリッシュし公開?
■ intentテキストレスポンスにタグが使えずリンクにならない。ユーザエクスプレッションの単語をドラッグ反転させ techinical_terms 等で検索するとEntityを反映することができる。(Entity登録済みなら熟語でもOKだが、未登録なら単語で設定したような）
■Entitiy 設定業務で使用している重要用語は @technical_termsとして作り、揺らぎを全て入力したいBigQuery: BQ、ビッグクエリ、、、個人情報: パーソナルインフォメーション, PII、、、
■Integration設定WebDemoを有効化DialogMessangerを有効化（こっちのがCoolでは
■FAQを簡単に構築するコツ検索を網羅するように質問を重要単語を全て入れた形で複数設定する代表的な質問をレスポンスに入れてしまうとFAQとして分かり易い 参考になりそうなの一例を回答します。 Q「ああああ」 A「いいい」
■思うような結果にならない場合のチューニングトレーニングフレーズを追加するのが基本できるだけキーワードをEintity化することもよい方法Trainingに過去キーワードがあり正誤判定することができるValidationにトレーニングフレーズの追加等の問題提起が出ているので対処-トレーニングフレーズ不足なら、ダミー検索を掛け、Trainingでキーワードとintentを割り当てれば一時しのぎはできる
■セキュリティ
WebDemoは誰でも見れてしまう
Dialogflow Messangerをどこかのドメインで使う必要がある（CORS対応のデフォルトドメインが要る）し、誰でも見れてしまう
Cloud run等でWebインターフェイスを作りバックエンドでDialog APIを使う必要がある
クイックスタート: API の操作 | Dialogflow ES | Google Cloud
Python client library | Google Cloud
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