#MCP

Supabase OAuth token endpoint は 200 OK へ｜201 固定判定を 2026-06-01 前に見直す

Supabase の /v1/oauth/token は成功時の HTTP ステータスが 201 Created から 200 OK へ変わります。strict 201 判定だけが壊れる条件と、response.ok へ直す手順を短く整理します。

Verdict: まず /v1/oauth/token を呼ぶ実装を grep し、status === 201 を response.ok か 2XX 判定へ置き換えてください。今回の変更で壊れるのは、その strict 判定だけです。

誰向け

チーム導入 / 開発者向け

価格感

無料あり

導入難易度

高

最終確認

2026年5月31日

根拠

公式ブログ + docs 再確認 + 編集部比較

Supabase OAuth の breaking change は、/v1/oauth/token の成功コードが 201 から 200 へ変わる点です。自前実装で status === 201 を書いている箇所だけ先に直せば十分です。

Supabase が ChatGPT 公式 app に対応｜SQL・schema変更・Edge Functions を会話からどこまで触れるのか

Supabase が ChatGPT 公式 app として公開。SQL 実行、schema 変更、Edge Functions 配備、branch 作成、logs 参照まで何ができるのかを公式情報だけで整理します。

Verdict: まずは Supabase の開発用 project を ChatGPT に接続し、logs 参照、docs 検索、branch 作成、軽い SQL 実行から始めるのが安全です。schema 変更や Edge Functions 配備まで任せるなら、project scope、read-only、feature 制限を先に決めてから広げるほうが事故を防げます。

誰向け

開発者向け

価格感

無料あり

導入難易度

低

最終確認

2026年5月30日

根拠

公式ヘルプ + docs 再確認 + 編集部比較

Supabase の ChatGPT 公式 app で触れる操作範囲と、開発環境でどこまで任せると実務で効くかを整理しました。

Cursor公式 `cursor/plugins` 公開で何が変わるか｜plugin marketplaceと配布単位の見方

Cursor が公式 `cursor/plugins` repository を公開しました。marketplace manifest、plugin manifest、skills・rules・agents・MCP の入り方を一次情報ベースで短く整理します。

Verdict: まず root の marketplace manifest を見ます。その次に、自分に関係ある plugin の `plugin.json` を見れば十分です。最初から比較表を増やすより、何が公式の配布単位になったかを押さえる方が早いです。

誰向け

チーム導入 / 開発者向け

価格感

プランにより異なる

導入難易度

低

最終確認

2026年5月29日

根拠

公式ブログ + docs 再確認 + 編集部比較

Cursor plugins は、MCP や skills を個別に配る段階から、plugin 単位でまとめて共有する段階へ進みました。まず marketplace manifest を見て、次に各 plugin manifest を読むのが今の最短ルートです。

Firecrawl が Vercel Marketplace に参加｜Vercel のAI agentに live web data を足す前に見るべき点

Firecrawl の Vercel Marketplace 参加を受けて、search、scrape、interact が Vercel の AI agent にどう効くかを公式情報ベースで整理します。

Verdict: Vercel 上の agent に検索、本文取得、動的ページ操作をまとめて足したいなら Firecrawl が有力です。特に crawling infrastructure や rendering を自前で持ちたくないチームに向きます。

誰向け

チーム導入 / 開発者向け

価格感

無料あり

導入難易度

高

最終確認

2026年5月27日

根拠

公式ブログ + docs 再確認 + 編集部比較

Vercel で AI agent を作るときに、Firecrawl を入れると何が早くなるかを導入判断ベースでまとめました。

Figma agent beta開始｜canvas常駐AI・seat条件・AI credits課金を導入前に整理

Figma agent の beta rollout が開始。canvas 常駐の使い方、Figma MCP server との違い、Professional / Organization / Enterprise の seat 条件、beta 無料と GA 後の AI credits 課金をまとめます。

Verdict: 最初に見るべきなのは 3 点です。自社の seat 構成で beta 対象に入るか、Figma 内で減らしたい作業が bulk edit なのか feedback 整理なのか、そして code 連携は MCP server に残すのかです。design file の中で完結する作業が多いチームほど、今の beta を試す価値があります。

誰向け

チーム導入

価格感

無料あり

導入難易度

低

最終確認

2026年5月26日

根拠

更新内容を再確認

Figma agent は単なる AI 追加ではなく、design file の中で常駐する作業レイヤーです。今見るべきなのは生成品質より、seat 条件、beta と GA の課金差、MCP server との使い分けです。

OpenAI Secure MCP Tunnel 公開｜private MCP を公開せず ChatGPT と Codex につなぐ方法

OpenAI が Secure MCP Tunnel を公開しました。private MCP を外へ出さずに ChatGPT、Codex、Responses API から使う仕組みと前提条件を整理します。

Verdict: private MCP を外へ出したくないなら、まず Secure MCP Tunnel が候補です。ただし主語は接続経路です。agent 実行の self-hosting とは分けて考えたほうがずれません。

誰向け

チーム導入 / 開発者向け

価格感

Enterprise寄り

導入難易度

高

最終確認

2026年5月25日

根拠

公式ブログ + docs 再確認 + 編集部比較

Secure MCP Tunnel は、private MCP を外へ出したくない組織向けの更新です。agent の賢さではなく、private tool 接続の現実解が増えました。

CodeGraph trending｜Claude CodeやCursorの探索コストを減らすローカル知識グラフは試す価値があるか

GitHub Trending で伸びている CodeGraph を整理。Claude Code、Cursor、Codex で大きめリポジトリを読むとき、何が速くなり、どこで効きやすく、どこでは差が出にくいのかを短く解説します。

Verdict: 大きいリポジトリで探索コストが重いなら、CodeGraph は試す価値があります。まず 1 つの実案件リポジトリで index を作り、tool call と待ち時間がどこまで減るかを見るのが早いです。

誰向け

チーム導入 / 開発者向け

価格感

無料あり

導入難易度

低

最終確認

2026年5月22日

根拠

公式ブログ + docs 再確認 + 編集部比較

CodeGraph は、AI coding agent の探索を置き換えるというより、探索の前段を前計算した index に寄せる道具です。大きいリポジトリほど試す理由がはっきりし、小さいリポジトリでは常設しなくてもよい可能性があります。

Claude Code公式 plugin directory 公開で何が変わるか｜Anthropic管理 marketplace の見方

Claude Code の official plugin directory が公開され、install 導線と plugin の見方がかなり分かりやすくなりました。internal と external の違い、信頼確認のポイント、今の導入順を短く整理します。

Verdict: まず official directory を見ます。最初の導入は自分の言語の LSP plugin か、毎日使う外部連携を1本だけ。external plugin は homepage と権限範囲を見てから入れるのが安全です。

誰向け

チーム導入 / 開発者向け

価格感

プランにより異なる

導入難易度

中

最終確認

2026年5月24日

根拠

公開画面確認 + 編集部比較

Claude Code の plugin 導線は、個別配布を探し回る段階から、公式 directory を起点に判断する段階へ進みました。まず公式 directory を見て、internal と external を分けて確認するのが今の基本です。

Mixpanel Headless launch｜コーディングエージェントからプロダクト分析を自動化する前に確認すべきこと

Mixpanel Headless が公開され、コーディングエージェントや Python スクリプトから Mixpanel の分析基盤を直接呼べるようになりました。Agent / MCP / Headless の違いと、最初に確認すべき制限を公式情報だけで整理します。

Verdict: まず試すなら、Mixpanel Agent で済む仕事と Headless でコード化したい仕事を分けてください。定例レポートや CRM との突き合わせを自動化したいなら Headless、UI の中でその場で分析したいだけなら Agent のままのほうが早いです。

誰向け

非エンジニア / チーム導入

価格感

無料あり

導入難易度

低

最終確認

2026年5月21日

根拠

公開画面確認 + 編集部比較

Mixpanel Headless は、Mixpanel を会話で触る機能ではなく、コーディングエージェントや Python から product analytics を再利用するための導線です。導入前は Agent と混同せず、60 requests/hour 制限と Python 前提を先に確認したほうが判断しやすくなります。

Claude Context vs Sourcegraph Cody vs Greptile vs DeepWiki｜AI coding agent の repo context 基盤比較

Claude Context、Sourcegraph Cody、Greptile、DeepWiki を、repo context の作り方、検索性、導入コスト、チーム運用、購買判断で比較。AI coding agent の巨大コードベース理解をどう支えるか整理します。

Verdict: Claude Code / Codex / Cursor に横断で semantic search を足したいなら Claude Context、既存コード検索と組織運用を含めて厚く整えたいなら Sourcegraph Cody、PR review を主役にしたいなら Greptile、repo onboarding と話せるドキュメントを先に作りたいなら DeepWiki が噛み合います。

誰向け

チーム導入 / 開発者向け

価格感

本体課金 + 周辺スタック費用あり

導入難易度

中

最終確認

2026年4月22日

根拠

公式ヘルプ + docs 再確認 + 編集部比較

AI coding agent の repo context 基盤を『検索』『レビュー』『Wiki化』の役割差で選べる比較記事を追加しました。

Chrome DevTools MCP vs Playwright MCP vs Browserbase【2026年版】AI coding agent に browser verification 基盤を足すならどれか

Chrome DevTools MCP、Playwright MCP、Browserbase を、ローカル検証、認証付きサイト、CI、本番運用、再実行性、並列実行で比較。AI coding agent に browser verification / execution layer を足すときの選び方を整理します。

Verdict: localhost や軽いデバッグ確認なら Chrome DevTools MCP が最短です。操作フローや assertion を agent に渡したいなら Playwright MCP、認証付きサイトや並列実行や再実行性まで含めて本番寄りに進めるなら Browserbase が第一候補です。

誰向け

開発者向け

価格感

従量 / 月額

導入難易度

高

最終確認

2026年4月18日

根拠

公式ブログ + docs 再確認 + 編集部比較

AI coding agent に足す browser verification 基盤を、無料ローカル検証、操作系 MCP、managed browser infra の3レイヤーで比較できるよう整理しました。

Fathom 3.0 vs Granola vs Otter vs Fireflies 比較, bot-free AI議事録はどれがいいか

Fathom 3.0、Granola、Otter、Fireflies を、bot-free対応、ChatGPT / Claude連携、CRM handoff、価格、向いているチームで比較。botを会議に見せたくないチームと、会議後のAIワークフローまでつなげたい人向けに整理します。

Verdict: bot-freeを最優先するなら Granola、bot-freeと営業向け handoff のバランスなら Fathom、meeting intelligence の広さなら Otter、会話分析と AskFred なら Fireflies が有力です。

誰向け

非エンジニア / チーム導入

価格感

従量 / 月額

導入難易度

低

最終確認

2026年4月16日

根拠

公式ブログ + docs 再確認 + 編集部比較

Fathom 3.0 を起点に、bot-free会議メモと ChatGPT / Claude handoff を重視する比較へ整理しました。

Agentplace vs ChatGPT apps vs Claude Marketplace vs Dify【2026年版】AI teammate / agent workspace を比較

Agentplace、ChatGPT apps、Claude Marketplace、Dify の違いを、build/work/improve の一気通貫性、配布・共有、MCP連携、価格の入口、チーム運用で比較。AI teammate を社内運用や顧客公開へ伸ばしたい人向けに整理します。

Verdict: build / work / improve を同じ場所で回し、公開範囲や human review を含めて AI teammate を運用したいなら Agentplace がいちばん主語に合います。会話UIの中で既製 app を使いたいなら ChatGPT apps、Claude 拡張を探して導入したいなら Claude Marketplace、RAG・workflow・MCP・API 公開まで含む production-ready 基盤を重く作りたいなら Dify が自然です。

誰向け

チーム導入 / 開発者向け

価格感

無料あり

導入難易度

高

最終確認

2026年3月31日

根拠

公式ブログ + docs 再確認 + 編集部比較

AI teammate / agent workspace を探す読者向けに、Agentplace を主語に ChatGPT apps、Claude Marketplace、Dify を『build / work / improve / share』で切り分ける比較記事を追加しました。

Domscribe vs Glance vs Expect【2026年版】AI coding agent に“目”を与えるフロントエンド検証ツール比較

Domscribe、Glance、Expect を、source mapping、実ブラウザ操作、diff 起点の検証自動化という役割分担で比較。Claude Code / Codex / Copilot 時代に、どの補助レイヤーを先に入れるべきか整理します。

Verdict: UI 要素を正確に source へ返したいなら Domscribe、実ブラウザを agent に渡して screenshot・assertion まで回したいなら Glance、変更差分から test plan を作って回帰確認を自動化したいなら Expect が第一候補です。競争軸は『どれが最強か』ではなく、agent に何を見せたいかです。

誰向け

チーム導入 / 開発者向け

価格感

プランにより異なる

導入難易度

高

最終確認

2026年3月31日

根拠

公式ブログ + docs 再確認 + 編集部比較

AI coding agent のフロントエンド検証補助を、source mapping、ブラウザ操作、diff 起点テストの3方向で比較できるよう整理しました。

Notion MCP vs ChatGPT apps vs Claude Projects vs Composio【2026年版】社内ナレッジを AI agent へつなぐならどれが現実的か

Notion MCP、ChatGPT apps、Claude Projects、Composio を、read/write の境界、権限、監査、導入難易度、継続運用、向くチームで比較。社内ナレッジを AI agent へ安全につなぐ選び方を整理します。

Verdict: Notion を agent の道具として直接つなぎ、read中心から必要な範囲だけ write を広げたいなら Notion MCP が本命です。ChatGPT 中心で会話の流れで 1件ずつ処理したいなら ChatGPT apps、資料束を読み続ける知識ワークなら Claude Projects、複数SaaSへの auth・監査・運用をまとめて持ちたいなら Composio が現実的です。

誰向け

チーム導入

価格感

Enterprise寄り

導入難易度

高

最終確認

2026年3月31日

根拠

公式ブログ + docs 再確認 + 編集部比較

Notion を agent hub にする流れが強まる中で、『Notion を直接つなぐか』『ChatGPT や Claude のワークスペースへ寄せるか』『Composio のような integration plane を挟むか』の境界を整理しました。

bot参加型 vs botless AI議事録ツール比較｜Granola / Fellow / Otter / Fireflies の違い

Granola、Fellow、Otter、Fireflies を、bot参加の有無、MCP / AIチャット、CRM・Slack・Notion連携、価格、向いているチームで比較。会議に bot を入れたくないチームと、会議知識をAIワークフローで再利用したいチーム向けに整理します。

Verdict: 機密会議や商談で bot を避けたいなら Granola、会議運用とフォローアップを一体化したいなら Fellow、meeting intelligence を MCP で横断利用したいなら Otter が最有力です。

誰向け

チーム導入

価格感

従量 / 月額

導入難易度

低

最終確認

2026年3月30日

根拠

公式ブログ + docs 再確認 + 編集部比較

AI議事録を bot参加あり・なしで選ぶ軸に絞り、Granola / Fellow / Otter / Fireflies の会議後活用まで比較しました。

ChatGPT apps vs Zapier vs Make vs MCP【2026年版】Notion・Linear・Dropbox・Box をどこまで任せるべきか

2026-03-27 の ChatGPT apps 更新をもとに、Notion・Linear・Dropbox・Box の新しい write actions の意味と、ChatGPT apps / Zapier / Make / n8n / MCP の役割分担を比較。会話UIで足りる範囲と、定期実行・分岐・独自権限制御が必要な境界を整理します。

Verdict: 会話の流れで『調べる→下書き→1件更新』までなら ChatGPT apps が最短です。定期実行・分岐・複数SaaS連携まで入ると Zapier / Make / n8n が本命になり、社内独自ツールや細かい権限制御まで必要なら MCP が必要です。

誰向け

チーム導入 / 開発者向け

価格感

無料あり

導入難易度

高

最終確認

2026年3月29日

根拠

公式ブログ + docs 再確認 + 編集部比較

ChatGPT apps が『検索だけのUI』から『会話の中で下書きや更新まで触れるUI』へ広がった前提で、Zapier / Make / n8n / MCP との境界を整理しました。

Codex Plugins vs MCPサーバー vs Composio vs Skills｜AI coding workflow の配布単位を比較

Codex Plugins、MCPサーバー、Composio、skills-only の違いを、配布性、接続性、可搬性、統制、導入難易度で比較。AI coding workflow をチームへどう配るべきか迷う開発者向けに整理します。

Verdict: 同じ workflow を複数プロジェクトやチームへ installable に配りたいなら Codex Plugins が最も自然です。外部ツール接続そのものを共通化したいなら MCPサーバー、認証・監査・運用をまとめて持ちたいなら Composio、単一repo / 単一runtimeで回るなら skills-only のままが最も軽いです。

誰向け

チーム導入 / 開発者向け

価格感

Enterprise寄り

導入難易度

高

最終確認

2026年3月28日

根拠

公式ヘルプ + docs 再確認 + 編集部比較

Codex Plugins を主語に、MCP server・Composio・skills-only を同じ棚で混同しないための比較記事を追加しました。

GitAgent vs OpenClaw Skills vs MCPサーバー｜AI agent の定義・記憶・移植性をどう分けるべきか

GitAgent、OpenClaw Skills、MCPサーバー、agent runtime の違いを、source of truth、memory、versioning、portability、チーム運用のしやすさで比較。AI agent を Git 管理すべきか迷う開発者向けに整理します。

Verdict: 複数 runtime をまたいで『agent そのもの』を持ち運びたいなら GitAgent の発想が最も刺さります。ただし GitAgent は tool 接続や実行基盤の代わりではありません。OpenClaw Skills は runtime 内の再利用手段、MCPサーバーは能力拡張の接続面、Claude Code / OpenClaw / Codex などの runtime は実際に agent を動かす実行環境として分けて考えるのが正確です。

誰向け

チーム導入 / 開発者向け

価格感

プランにより異なる

導入難易度

中

最終確認

2026年3月27日

根拠

公式ブログ + docs 再確認 + 編集部比較

runtime比較ではなく、agent の定義・記憶・移植性をどこで持つべきか判断できる記事を追加しました。

Vercel plugin vs MCPサーバー vs 素のcoding agent｜Next.js開発でどれを使うべきか

Vercel plugin、MCPサーバー、素の Claude Code / Cursor / Codex を、Next.js / Vercel 開発での文脈注入、導入コスト、制御性、セキュリティ、チーム運用のしやすさで比較。

Verdict: Vercel / Next.js の比重が高く、Claude Code・Cursor・Codex に Vercel 固有の判断材料を自動注入したいなら Vercel plugin が最短です。外部SaaSや社内APIまでつなぎたいなら MCP を追加し、案件が単純で repo ルールが固まっているなら、まずは素の agent + AGENTS.md / rules だけでも十分です。

誰向け

チーム導入 / 開発者向け

価格感

プランにより異なる

導入難易度

高

最終確認

2026年3月27日

根拠

公式ヘルプ + docs 再確認 + 編集部比較

Vercel 前提の Next.js 開発で、plugin を入れるべきか、MCP を足すべきか、素の agent + ルールで十分かを判断できる比較記事を追加しました。

Google Workspace CLI vs Composio vs MCP server vs 直接Google API を比較。AI agent 連携はどれを選ぶべきか

Google Workspace を AI agent や自動化基盤につなぐ方法として、Google Workspace CLI、Composio、self-hosted MCP server、直接Google API 実装を比較。auth、運用、監査、CI、個人利用・チーム導入の向き不向きを整理します。

Verdict: まず少人数で試すなら Google Workspace CLI、監査や認証の面倒を減らして早く agent を出したいなら Composio、完全に自前の制御や独自ロジックが必要なら 直接Google API 実装が本命です。self-hosted MCP server は『自前運用できるが CLI より統制を足したい』中間案として考えるとハマります。

誰向け

チーム導入 / 開発者向け

価格感

Enterprise寄り

導入難易度

高

最終確認

2026年3月24日

根拠

公式公開情報 + 編集部比較