ニュースイミー

バックエンド

FastMCP 2.0 を使って OpenAPI ドキュメントから簡単に MCP サーバーを作成する

qiita.com

この記事では、FastMCP 2.0 を使用して、OpenAPI ドキュメントから簡単に MCP サーバーを作成する方法を紹介します。 多くのエンドポイントを持つ Web API に対応する MCP サーバーを迅速に構築したいと考えているエンジニア向けの記事です。 MCP サーバーの構築を効率化したいバックエンドエンジニア、テックリード、プラットフォームエンジニアにおすすめです。

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Vertex AI で Claude Sonnet 4.5 を発表

cloud.google.com

AnthropicのClaude Sonnet 4.5がVertex AIで一般提供開始 複雑なタスクを処理するClaude Sonnet 4.5の紹介とVertex AIの利点について解説 AI開発者、エンジニア、データサイエンティスト向けの記事

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Michael Gerstenhaber</name><title>VP of Product Management, Vertex AI</title><department></department><company></company>
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当社エンジニアの転職ストーリーがビズリーチ様のサイトに掲載されました

techlife.asahi.com

今回は、当社エンジニアの転職ストーリーがビズリーチ様のサイトに掲載されたことをお知らせします。 朝デジ事業センター開発部の石田さんの取材記事です。 エンジニアやキャリアに関心のある方におすすめの記事です。

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運送会社のお客様との連携を深めながら、若い方たちにも働きたいと思ってもらえるような物流業界を目指す。

blog.visional.inc

運送会社と連携を深め、若い世代が働きたいと思える物流業界を目指すための取り組みが紹介されています。 トラボックス株式会社のエンジニアである野田さんのインタビュー記事です。 エンジニアとしての働き方や今後の展望について語られています。

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ステータスを巻き戻す機能に気をつけろ!

zenn.dev

ステータスを巻き戻す機能開発における注意点について解説しています。 既存機能への機能追加に伴う、開発者の失敗談を基に、同様のシステムを扱っているエンジニアへ向けた記事です。 失敗から学ぶ教訓や、システム開発における普遍的な要素について触れています。

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ClaudeとMackerelをつなげてみよう! ―― Mackerel MCPサーバーで始めるアラート対応【後編】

mackerel.io

この記事は、Mackerel MCPサーバーとClaude Desktopを連携させ、AIを活用したシステム監視・運用の自動化を紹介しています。 Mackerelのアラート対応をClaude Desktopと連携し、問題分析から解決策の提案、自動復旧スクリプトの生成までをAIと対話形式で行う方法を解説しています。 システム運用者や、Mackerelを利用しているインフラエンジニア、SRE、バックエンドエンジニア、プラットフォームエンジニア、プロジェクトマネージャーといった方々を主な対象としています。

バックエンド

IVRy: 対話型音声 AI SaaS「アイブリー」に Gemini を導入し、次世代の音声認識精度と低レイテンシーの両立に成功

cloud.google.com

IVRyがGeminiを導入し、音声認識精度と低レイテンシを両立した事例を紹介しています。 対話型音声AI SaaS「アイブリー」の開発におけるGeminiの活用方法とその効果について解説しています。 電話自動応答サービスの開発者や、生成AI技術に関心のあるエンジニア向けの技術情報です。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Google Cloud Japan Team </name><title></title><department></department><company></company>
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Webブラウザ上にLinux/Node.sベースのWebアプリ開発環境をWebAssemblyで実装した「BrowserPod」発表。ブラウザ内サーバに別タブからアクセス可能

www.publickey1.jp

Webブラウザ上でLinux/Node.jsベースの開発環境を提供する「BrowserPod」が発表されました。 WebAssemblyを用いてブラウザ内でフルスタックWebアプリ開発が可能です。 ViteやSvelteなどのNode.jsフレームワークが利用できます。 フロントエンド、バックエンドエンジニア、プラットフォームエンジニアなど、Web開発に携わるエンジニア向けの記事です。

Publickey jniino
バックエンド

【2025】.NET Aspireで管理するReact + Vite + ASP.NET Core 【デプロイ】

qiita.com

この記事は、.NET Aspire を使用して React、Vite、および ASP.NET Core アプリケーションをデプロイする方法に関するものです。 ローカル開発環境での設定に続き、デプロイ方法を解説しています。 フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア、および .NET に興味のある開発者向けの記事です。

バックエンド

【2025】.NET Aspireで管理するReact + Vite + ASP.NET Core 【ローカル環境】

qiita.com

2025年の.NET Aspireを利用したReact + Vite + ASP.NET Coreのローカル環境構築に関する記事です。 フロントエンドはReactとVite、バックエンドはASP.NET Coreを使用します。 フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア、C#エンジニアを対象としています。

バックエンド

Microsoft Agent Framework の紹介 - SK/AutoGenの統合

zenn.dev

Microsoft Agent Frameworkを紹介する記事です。 Semantic Kernel(SK)や AutoGenとの違い、エージェントパターンの進化、今後の展望について解説しています。 オープンソースSDK & ランタイムに興味のある方におすすめです。

バックエンド

プレイドインターン体験記:大規模システムのリアーキテクチャと負荷検証

tech.plaid.co.jp

プレイドでのインターンシップ体験記。大規模システムのリアーキテクチャと負荷検証について、具体的なタスクとそこから得られた学びがまとめられています。 定期実行基盤の改善における技術的な課題や、負荷テストにおけるボトルネックの調査プロセスが詳細に語られています。 バックエンドエンジニアやインフラエンジニア、SREなど、大規模システムに関わるエンジニアにとって有益な情報が詰まっています。

バックエンド

mercari GEARS 2025

mercari.connpass.com

mercari GEARS 2025は、メルカリグループのエンジニアリング組織の技術と文化を紹介するイベントです。 AI-Nativeな開発組織を目指すメルカリの技術的な挑戦や、最前線の情報が共有されます。 エンジニアが交流し、新たなアイデアを生み出す場として開催されます。

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【Rails】activerecord_importでattribute_in_databaseが期待通りに動作しない理由と対処法

zenn.dev

activerecord_importを使用してバルク更新を行う際に、attribute_in_databaseを使用したバリデーションが想定通りに動作しない問題について解説しています。 データベースの知識やRailsの知識がある人向けです。 解決方法と注意点について説明しています。

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APMでトレースやスパンの投稿数を確認できるようになりました ほか2件のアップデート

mackerel.io

MackerelのAPM機能に関するアップデートと、check-diskプラグインの仕様変更、Azureインテグレーションの機能廃止についてのお知らせです。 APMではトレースやスパンの投稿数を確認できるようになり、より詳細なモニタリングが可能になりました。 インフラエンジニアやSRE、データベースエンジニアなど、システムの運用に関わるエンジニア向けのニュースです。

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プロダクト開発を“する”から“支える”へ。タイミーで探究する、持続可能な基盤づくり

productpr.timee.co.jp

タイミーが目指す、持続可能なプロダクト開発について、バックエンドテックリードへのインタビュー記事。 開発を「する」から「支える」役割の変化や、そこでの成長について語られています。 テックリードや、バックエンドエンジニア、プロダクト開発に携わる人向けの記事。

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AI Hypercomputer 上で新しい NVIDIA Dynamo レシピを使用して高速かつ効率的な AI 推論を実現

cloud.google.com

本記事は、Google CloudのAI Hypercomputer上で、NVIDIA Dynamoレシピを使用して高速かつ効率的なAI推論を実現する方法を紹介しています。 分散型推論の仕組みや、GKE、vLLM、NVIDIA H200 GPUを活用したデプロイ方法を解説しています。 AIエンジニアやMLエンジニア、インフラエンジニアなど、AI関連技術に携わる方を対象としています。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Amr Elmeleegy</name><title>Principal Product Marketing Manager, NVIDIA</title><department></department><company></company>
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費用対効果の高い方法で高パフォーマンスの推論をスケーリング

cloud.google.com

本記事は、Google CloudにおけるAI推論のパフォーマンス向上とコスト最適化に関する最新情報を提供しています。 GKE Inference Gatewayの新機能により、生成AIアプリケーションの応答速度が向上し、コスト削減も実現します。 主に、AI/MLエンジニア、バックエンドエンジニア、インフラエンジニア、データサイエンティスト向けの記事です。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Drew Bradstock</name><title>Sr. Director of Product Management, Cloud Runtimes</title><department></department><company></company>