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  AIエージェントに「うちの Linear チケット見てコード書いて」とか「本番 DB を参照して集計して」と頼めたら便利ですよね。これを実現するのが   MCP（Model Context Protocol）   です。エージェントを外の世界（DB・SaaS・API）に繋ぐための共通プロトコルで、Claude Code・Cursor・Antigravity の3ツールが揃ってネイティブ対応しています。 共通プロトコルなので「やれること」はだいたい同じ。面白いのは  どうやってサーバーを追加するか・どう管理するか  の部分にツールごとの設計思想がはっきり出ることです。 第五章では、サーバーの追加方法・スコープ階層・エンタープライズ運用といった機能面を3ツールで比べたうえで、実際に MCP を使い込むと必ずぶつかる  「悪意ある MCP サーバー」と「トークン爆食い」  という2つの落とし穴にも踏み込んでいきます。便利さに目が眩む前に、安全に・賢く MCP を使いこなすためのポイントをセットでお届けします。 MCPとは何か（前提のおさらい） MCP は Anthropic が提唱したオープンな標準で、「AI エージェントと外部ツール・データソース」の間に立つ共通インターフェースを定義します。MCP サーバーを立てておくと、どの MCP 対応クライアント（Claude Code・Cursor・Antigravity など）からでも同じように使えます。 MCP サーバーを繋ぐと、たとえばこんなことができます。 GitHub の PR をレビューしてコメントを付ける Sentry のエラーログを読んで原因を推定する PostgreSQL に繋いで集計クエリを実行する Figma のデザインを読んでコンポーネントを生成する どのツールで作った MCP サーバーも、基本的には3つのクライアント全てで動きます。「一度作れば使い回せる」のが MCP の大きな強みです。 参考リンク MCP — Claude Code Docs Model Context Protocol — Cursor Docs MCP — Antigravity Docs サーバーの追加方法 — ツールごとの個性が一番出るところ MCP サー...

AIエージェントが複雑なタスクをこなせるようになってきた今、「エージェントにエージェントを使わせる」仕組みが整ってきています。コンテキストを分離して並列に動かしたり、チームで協力させたりと、Claude Code・Cursor・Antigravity でそれぞれ個性的な設計が採用されています。 第四章では、組み込みエージェント・カスタムエージェントの定義方法・マルチエージェントの連携・リモート実行といった機能面を3ツールで比べたうえで、実運用で必ずぶつかる  「カスタムエージェントが呼ばれない問題」  と  「並列実行のコスト・暴走問題」  にも踏み込んでいきます。機能の華やかさだけでなく、エージェントを安全に・賢く・無駄なく動かすために知っておきたいポイントをセットでお届けします。 組み込みエージェント まずは、各ツールが最初から用意しているエージェントです。 Claude Code  には、Claude が状況に応じて自動的に使い分ける組み込みサブエージェントが3種類あります。 Explore  — コードベースの検索・探索に特化した高速エージェントです。モデルは Haiku で、Write や Edit ツールへのアクセスが制限された読み取り専用です。「変更は不要、コードを把握したい」という場面で自動的に呼ばれます。探索結果がメイン会話のコンテキストに溜まらないよう、独立したウィンドウで動いて要約だけを返してくれます。 Plan  — プランモード（読み取り専用の計画立案モード）のとき、コードベースを調査するために使われるエージェントです。モデルはメイン会話から継承します。 general-purpose  — 探索と変更の両方が必要な複雑なタスク向けで、すべてのツールにアクセスできます。モデルもメイン会話から継承します。 このほかに statusline-setup・Claude Code Guide といったヘルパーエージェントもあり、特定の場面で自動的に使われます。 Cursor  には、コードベースの探索・ターミナルコマンドの実行・ブラウザ操作に対応した  Explore ・ Bash ・ Browser  の3つの組み込みサブエージェントがあり...