#MCP

xClaw を使用して完全な AI エージェント プラットフォームを構築するための詳細な手順 — マルチ LLM、RAG パイプライン、ワークフロー エンジン、13 のドメイン パック、マルチテナント RBAC、MCP プロトコル、および 8 つのチャット チャネルをサポートする TypeScript モノリポジトリ。デュアルデータベース アーキテクチャから Docker プロダクションのデプロイまで。

Duy Tran2026年3月30日45分

GitHub Copilot を使用した Vibe コーディングに関する包括的なコース - 基本概念から高度なテクニックまで。 AI エージェント、インライン提案、カスタム命令、MCP サーバー、Copilot CLI、および Copilot コーディング エージェントを活用してソフトウェア開発を加速する方法を学びます。コードのプロンプト エンジニアリング、セキュリティのベスト プラクティス、技術的負債の処理、フルスタック アプリの構築、本番環境向けのプロフェッショナルな Vibe コーディング プロセスが含まれます。 GitHub Copilot 2026 に従って更新され、エージェント モード、プラン エージェント、クラウド エージェント、および最新機能が追加されました。

TypeScript を使用して完全な AI エージェント プラットフォームを構築するための実践シリーズ (モノリポジトリの設計、LLM ルーター、ツール レジストリ、RAG パイプライン、ワークフロー エンジン、マルチテナント RBAC から Docker プロダクションのデプロイまで)。実稼働環境で実行されているオープンソース プラットフォームである xClaw の実際のソース コードを通じて学習します。

シンプルなチャットボットから複雑なマルチエージェント システムまで、AI エージェントの構築に関する実践的なコース。関数呼び出し、ツールの使用、RAG、MCP、LangGraph、CrewAI、および運用環境へのエージェントのデプロイに熟練しています。各レッスンは Python を使用して実践的にコーディングされます。