</>CodingLSコーディングライフスタイル

MCP Toolのレスポンスを小さく保つための設計指針を、limit・Cursor Pagination・Summary・詳細取得Toolの分離・ResourceLink・Server側Aggregationなどの実例で解説します。

MCP ToolのoutputSchema・structuredContent・contentの違いを整理し、いつStructured Outputが必要か、Python SDK/TypeScript SDKでの実装方法まで解説します。

MCP ToolのinputSchemaをJSON Schemaでどう書くか、required・enum・配列・Nested Object・oneOf・anyOfの実例と、Python SDK/Pydanticでの自動生成方法まで解説します。

MCPサーバーの3つの基本機能tools・resources・promptsの違いを、Model-controlled・Application-controlled・User-controlledという判断基準で整理し、検索・データ参照・更新処理・コードレビューなどをどこへ実装するべきか解説します。

MCPサーバーをOAuth 2.1のResource Serverとして保護する実装方法を、TokenVerifier・Audience・Scope・Token保存・ログ・Refresh Token・外部APIへのToken Passthrough回避まで解説します。

MCPサーバーをstdioのローカル利用からStreamable HTTPでのリモート公開へ移行する際に必要な、HTTPS・Reverse Proxy・Host Allowlist・OAuth 2.1 Bearer Token・TokenVerifierなどの基本構成を解説します。

Claude CodeのPermission・Hook・Sandbox、GitHub CopilotのCustom Instructions、Docker Read Only Mount、GitやCIまで、AIコーディングツールに変更してほしくないファイルを複数の層で守る設計を解説します。

GitHub Copilotがcopilot-instructions.mdの指示を無視しているように見えるとき、配置場所・Workspace Root・References・VS Code設定・Path-specific Instructions・機能ごとの対応差という観点から原因を切り分ける方法を解説します。

Claude CodeのHooksが実行されない、またはexit codeやJSONによる制御が効かないとき、matcher・Hook Event・exit code(0/1/2)・stdin/stdoutのJSON形式・Script Pathという観点から原因を切り分ける方法を解説します。

Claude Codeのsettings.jsonを変更しても権限やHook、環境変数が反映されないとき、User・Project・Localの優先順位、settings.local.jsonとの競合、~/.claude.jsonとの混同、/status・/doctorでの確認方法という観点から原因を切り分ける方法を解説します。

Claude CodeがCLAUDE.mdの指示を無視しているように見えるとき、/contextでの確認方法、配置場所ごとの読み込み範囲、優先順位、サブディレクトリや@インポートの読み込みタイミングという観点から原因を切り分ける方法を解説します。

MCP 2026-07-28でProtocol Level Loggingが非推奨になった背景と、stdio・Streamable HTTPを問わないログ設計、OpenTelemetryへの移行方針を解説します。

MCPのstdioサーバーが起動するのに接続できない原因を、stdoutとstderrの役割の違い・安全なログ出力の設計(log_level・マスキング・ログファイル)・バッファリング・Wrapper Scriptやsubprocessの出力混入という観点から解説します。

MCPサーバーは正常に起動しているのにツール一覧が表示されない原因を、tools/listのレスポンス・Tool登録・Capability・動的Tool・キャッシュという観点から切り分ける方法を解説します。

MCPサーバーのTool実行で発生するInvalid Params(-32602)エラーの原因を、tools/callのparams構造・inputSchemaの型やenum・SDKごとのエラー返却方式という観点から切り分ける方法を解説します。

MCPサーバーで発生するMethod not found(-32601)エラーの原因を、tools/list・tools/call・Capability宣言・Protocol Versionの不一致という観点から切り分ける方法を解説します。

AIエージェントのコンテキスト肥大化を、会話履歴の圧縮（Compaction）・Tool Resultの整理・RAGの取得件数・サブエージェント分割・長期記憶の分離によって防ぐ設計をOpenAI Agents SDKとAnthropic APIの例で解説します。

AIエージェントが登録していないツール名を呼び出す「Tool Callingのハルシネーション」を、ツール設計・description・allowed_tools・Tool Searchによるツール数増加対策・実行前検証・評価テストによって未然に防ぐ方法を解説します。

OpenAI APIのStructured Outputsで発生するJSON Schemaエラーを、required全項目指定・ネストしたobjectへのadditionalProperties: false・ルートの制約・Schemaサイズ上限から切り分けて解決する方法を解説します。

OpenAI APIのFunction Callingで発生する「tool not found」エラーを、ツール名の不一致・登録漏れ・条件付き無効化・Responses/Chat Completionsの形式混同・strict modeのSchema不備から切り分けて解決する方法を解説します。