MCP新仕様(2026-07-28)のステートレス化を試してみました

データ取得が一部で止まる問題を、実例の数字から把握できる。25件と432件の差から、ページングや取得上限の扱いを見直す手がかりになる。

LLMを複数組み合わせる際のFunction Callingの設計原則が得られる。エージェント間の役割分担と、関数呼び出しをどこでどう使うかの判断基準を学べる。

LLMを自律エージェントとして動かす実行基盤の全体像を学べる。エージェントの実行を支える仕組みと、Microsoft Agent Framework Harnessが提供する役割を確認できる。

AIコーディングの利用状況とトークンコストを可視化するオープンソースのMCPサーバーを無料で利用できる。公開された「Preflight」をMCP経由で使うことで、AIコーディング利用時のコスト把握に役立てられる。

MacでOllama・llama.cpp・vLLMを同時更新する際の要点と落とし穴が分かる。更新順序や依存関係の管理を誤ると発生する問題を、事前に回避できる。

agmsgというツールを使えば、AIエージェント同士を直接ローカルでメッセージングできる。エージェント間の連携設定やメッセージフォーマットが分かり、複数エージェントを協調動作させる基盤として利用できる。