【MCP×LINE】AIに「LINEを送る力」を授けよう！ のハンズオン用資料です 対象読者 - MCP を Cursor や Claude Desktop で使ったことがある人 - プログラミング初心者でもコピペならできる人 - LINE Messaging API を触ったことがない人 作るもの 今回は、AI に「LINE を送る力」を授ける MCP サーバーを 0 から作ります。 Gemini CLI を使って、AI と会話しながら自分の LINE にメッセージを送る体験ができます。 大きく 6 つの章で分かれています - 00章: 基礎ガイド (MCP と LINE Messaging API の説明) - 01章: セットアップ (GitHub Codespaces と Gemini CLI) - 02章: MCP を使ってみよう (add ツールのテスト) - 03章: LINE MCP を使ってみよう (テキストとスタンプを送信) - 04章: Flex Message を送ろう - 05章: API 送信量を計測しよう

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はじめに PRのレビューが追いつかないことがある。気がついたらレビューで1日の殆どの時間を使うこともあった。 私のチームでは、エンジニアがClaude Codeなどのエージェントを並列に起動して一人でかつての数人分のPRを出すようになりました。さらに、エンジニアだけでなくCSやディレクターといった非エンジニアのメンバーもClaude Code Actions（GitHub Actions上でClaude Codeを動かす仕組み）を通じてPRを出すようになっています。（この取り組みについては以前の記事「Claude Code Actionで複数リポジトリを横断して情報を参照し調査・実装...

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3行でまとめ 2026年のAI開発の本質は「LLM APIのオーケストレーション」であり、Pythonである必要はない Bun + Hono + Drizzle + SQLite の組み合わせは、型安全・爆速・運用コストゼロの三拍子が揃う 個人開発でAIエージェントを作るなら、このスタックが現時点の最適解だと確信してます はじめに 「AIエージェントを作るなら、Pythonですよね？」 そう思っていた時期が、自分にもありました。 確かに、重厚な機械学習ライブラリを直接叩くなら Python は最強です。しかし、2026年現在のAI開発において、我々が書くコードの本質は 「L...

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