LLM OpenAI Responses APIでMCP連携｜Python実装・承認フロー
OpenAI Responses APIからMCPサーバーへ接続するPython実装を解説。allowed_toolsによる制限、承認フロー、OAuth連携、安全設計まで分かります。
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LLM MCPとFunction Callingの違い｜OpenAI APIでの使い分け
MCPとFunction Callingの違いを比較。OpenAI Responses APIでの選び方、併用方法、allowed_toolsや承認設定などの安全設計を解説します。
LLM OpenAI Responses API入門｜Pythonで使い方を解説
OpenAI Responses APIの使い方をPythonで解説。最小コード、instructions、previous_response_idによる会話継続、Web検索、エラー処理まで学べます。
LLM Structured OutputsとFunction Callingの違い｜Pythonで使い分け
OpenAI APIのStructured OutputsとFunction Callingの違いを図とPythonコードで解説します。JSON Schema、strict mode、使い分け、併用方法まで整理します。
LLM Function Calling入門｜Pythonで複数ツールを呼ぶ
OpenAI Responses APIのFunction CallingをPythonで実装します。複数ツールの定義、並列呼び出し、call_id、エラー処理まで実用コードで解説します。
LLM AIエージェントの作り方｜Pythonで動かす最小構成を図解
PythonとOpenAI Responses APIを使い、AIエージェントの最小構成を作ります。ツール定義、実行ループ、停止条件、人間の確認地点までサンプルコード付きで解説します。