[AI] MBC CQRS サーバーレス フレームワークが Context7 に登録 – AI フレンドリーな開発体験を目指して
MBC CQRS サーバーレス フレームワークは、AI アシスタントとの親和性を高めるため、Context7 への登録を完了しました。これは「AI フレンドリーなフレームワーク」を目指す取り組みの一環です。
AI フレンドリーなフレームワークとは
現代の開発において、Claude、ChatGPT、GitHub Copilot、Cursor などの AI アシスタントは欠かせないツールとなっています。しかし、AI には以下のような課題があります:
- 学習データの古さ: AI の知識は学習時点で止まっている
- ハルシネーション: 存在しない API やメソッドを提案することがある
- コンテキスト不足: プロジェクト固有のベストプラクティスを知らない
MBC CQRS サーバーレスは、これらの課題を解決し、AI と人間が協調して開発できる環境を提供します。
Context7 とは
Context7 は、AI アシスタントがプロジェクトのドキュメントをリアルタイムで参照できるようにするサービスです。
従来の AI 開発:
開発者 → AI に質問 → 古い/不正確な情報 → エラー → 修正の繰り返し
Context7 を使った AI 開発:
開発者 → AI に質問 → Context7 経由で最新ドキュメント参照 → 正確なコード
MBC CQRS Serverless × Context7 の使い方
方法1: MCP サーバー経由(推奨)
Claude Desktop や Cursor などで Context7 MCP サーバーを設定すると、自動的にドキュメントを参照できます。
Claude Desktop 設定例 (claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"context7": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
}
}
}
方法2: プロンプトで指定
AI への質問時に以下のように記載:
Context7 で mbc-cqrs-serverless のドキュメントを参照して、
CommandService の使い方を教えてください。
方法3: 直接アクセス
Context7 のページで直接ドキュメントを確認:
https://context7.com/mbc-net/mbc-cqrs-serverless-doc
AI に質問できる内容の例
基本的な使い方:
- 「MBC CQRS で新しいモジュールを作成する方法は?」
- 「CommandService と DataService の違いは?」
CQRS パターン:
- 「コマンドを非同期で発行するにはどうすればいい?」
- 「楽観的ロックの実装方法を教えて」
データ同期:
- 「DynamoDB のデータを RDS に同期する DataSyncHandler の書き方は?」
- 「Prisma との連携方法を教えて」
高度な機能:
- 「マルチテナントの実装パターンは?」
- 「CSV インポート機能の使い方を詳しく教えて」
- 「Step Functions との連携方法は?」
メール送信:
- 「EmailService でテンプレートメールを送信するには?」
- 「sendInlineTemplateEmail の使い方を教えて」
その他の AI フレンドリー機能
MBC CQRS サーバーレスでは、Context7 以外にも AI 開発を支援する機能を提供しています:
1. MCP サーバーパッケージ (@mbc-cqrs-serverless/mcp-server)
- プロジェクト固有のツールを AI に提供
- アンチパターン検出、ヘルスチェック、コード解説
2. llms.txt 対応
- ドキュメントサイトで
/llms.txtを提供 - AI が効率的にドキュメントを読み取れる形式
3. 構造化エラーカタログ
- エラーコードと解決策を体系化
- AI がエラー解決を支援しやすい形式
関連リンク
まとめ
MBC CQRS サーバーレス フレームワークは、AI との協調開発を重視し、開発者が最新の AI ツールを活用できる環境を提供しています。Context7 への登録により、AI アシスタントが常に最新かつ正確なドキュメントを参照できるようになりました。
ぜひ AI アシスタントと一緒に MBC CQRS サーバーレスでの開発をお試しください。
