Antigravity、StitchByGoogle MCP と Android CLI を連携してネイティブ Android アプリのビルドとテストに対応
Antigravity は StitchByGoogle MCP と Android CLI を連携し、UI デザインの取り込み、ネイティブ Jetpack Compose コンポーネントへの変換、エミュレータでの検証、実機でのビルド実行を行う。
Antigravity は StitchByGoogle MCP と Android CLI を連携し、UI デザインの取り込み、ネイティブ Jetpack Compose コンポーネントへの変換、エミュレータでの検証、実機でのビルド実行を行う。
Codex CLI 0.161.0ではGPT-6.1 Solがデフォルトモデルとなり、ターミナルベースのMCPログインが追加されたほか、音声対話用のマイクおよびスピーカーのセレクターが導入されました。
DAIR.AIは、Codex、Claude Code、Grok Botを厳選AI研究論文インデックスに接続し、検索や要約、文献調査を行えるMCPツールを公開した。
Codex CLI 0.160.1 では、リモート stdio MCP サーバー向けに SYSTEMROOT、TEMP、TMP などの Windows 環境変数が保持されるようになり、Unix ホスト側でも Windows エグゼキューターの起動環境が維持されます。
ChatGPTでカスタムMCPサーバーを接続する際に開発者モードを有効化する必要がなくなり、プラグインメニューから全ユーザーが利用できるようになりました。
バージョン1は認証とトークン検査を分離する。1つのWorkerが認証を担い、もう1つがService Bindings経由でMCPサーバー向けにトークンを検証する。MCP 2026-07-28仕様に対応する。
OpenAI Developersによると、プラグイン拡張ではChatGPT内にインタラクティブなパネル、ファイルビューア、サイドバーのホームを構築できる。審査への提出ではより明確なフィードバックが返るようになり、提案中のMCP Events仕様への対応により、接続済みアプリのイベントから自動化を開始できる。
Pi の中核に MCP が組み込まれた。この変更は Earendil の投稿で説明されている。
Wispr Flow の MCP が Devin プラグインマーケットプレイスで利用できる。
Codex CLI 0.158.0が公開され、TUIでの選択時コピーと右クリック貼り付け、MCPサーバー向けOAuthクライアントシークレット、画像生成の透明背景に対応した。
Cloudflareは、MCPサーバーポータルが一般提供になったと述べている。AIツールは単一のエンドポイント経由で接続でき、トラフィックはGatewayのルーティングとDLPで保護される。
開発者は新しいポータルでClaudeプラグインを提出し、審査状況を追い、利用状況を確認できる。ClaudeDevsは、プラグインがMCPとskillsをまとめたものであり、Claude製品全体のMCP利用が今年110倍になったと述べている。
Runway MCPは、Claude Opus 5.5を含むClaudeに直接接続でき、Gen-4.5、Seedance 2.5、GPT Image 2、Klingなどのモデルで画像と動画を生成できる。
Databricksによると、Unity GatewayのトレーシングとGenie Oneが、年間約49万9000ドルのトークン浪費、エージェント待ち時間として年間約1万2000エンジニアリング時間、24時間で1409件のツールエラーの原因となったMCPサーバーのバグ7件を特定した。Genie Oneが修正の優先順位を付け、コーディングエージェントが1時間以内の解消を支援した。
管理者はUnity Gatewayでモデル、ツール、ポリシー、予算を管理でき、開発者はClaude Code、Codex、OpenCodeなどのコーディングエージェントを使い続けられる。設定を一度更新すると、対応するエージェント全体に適用される。
OpenCode v2上のOpenChamber 2.0では、保存したスキル、エージェント、MCPサーバー、プラグインがすぐに反映される。今回のリリースでは、Code Mode、ウェブ検索カード、統計ページも追加された。
ChatGPT、Claude、Cursor、またはカスタムエージェントを使うチームは、単一のインターフェースから、Genie Ontologyのガバナンスされたビジネスコンテキストに基づくGenie Oneの構造化データと非構造化データ、インサイト、回答にアクセスできる。
elvis(@omarsar0)が、MCPサーバーとして提供されるデータエージェント向け自己進化オントロジー層EvoOntologyに関する論文を共有した。投稿によると、DDR-Benchの精度は6つのバックボーンで平均17.8ポイント上昇し、GPT-5.5では26.7ポイント、BIRDの実行精度は7.4ポイント上昇するという。