AIコーディングエージェントにツールはもう不要

Transcript

00:00:00あなたが19世紀の海賊で、略奪中に新しいAIツールを見つけたと想像してください。
00:00:05これまでAIエージェントでMCPツールを使ってきたはずです。MCPツールを接続すると
00:00:10モデルはそのツールを呼び出し、結果を受け取ります。この海賊はGmailのMCPを
00:00:15接続しています。ワークライフバランスについてセラピストにメールする必要があるからです。MCPを使えば
00:00:20Claudeに特定の人からのメールを探して返信するよう頼めます。検索ツールを呼び出して
00:00:24メールを見つけ、スレッドを読んで内容を確認し、返信ツールで応答を送るのです。しかし
00:00:29もしGmailのMCPが文字通りのフォルダで、コンピュータ内の他のフォルダと同じように
00:00:34Claudeが中に入れたらどうでしょう? メールが実際のファイルになり、Claudeがコードベース内の
00:00:39マークダウンファイルを読み込むのと同じようにメールを読めたら。それがまさにMirageです。AIエージェント用の仮想ファイルシステムです。
00:00:45この仮想ファイルシステムについて深く掘り下げる前に、なぜファイルシステムが
00:00:50これらのAIツールにとって重要なのかを見ていきましょう。ファイルシステムの重要性は、AIモデルがどのように
00:00:56学習するかという点に集約されます。ClaudeにMCPやAPIのようなカスタムツールを与えると、
00:01:02まるで銃を突きつけられて歩かされる赤ちゃんのように、その場で新しいことを学習するよう要求することになります。エージェントは
00:01:06説明を読み、どの呼び出しをどの順序で行うか計画しなければなりません。これは、実際に作業を行う前に消費されるトークンのオーバーヘッドであり
00:01:12ツールを追加するたびに繰り返されます。ファイルシステムにはその問題がありません。なぜなら
00:01:17それがすべてのLLMが繰り返しの学習を通じて徹底的に学んできたインターフェースだからです。基本的なファイルコマンドは
00:01:23モデルが学習したコードの中で何十億回も使われています。UNIXは50年かけてこれを洗練させてきました。だからこそ
00:01:29ファイルシステムは、AIエージェントが「人生の目的」を何度も忘れることなく、複数のサービスにまたがって
00:01:35作業できる唯一の抽象化レイヤーなのです。徹底的なテストの中で、ツールのGitHubの説明には
00:01:40書かれていない隠れた細かい点が多く見つかりました。セットアップ後、ClaudeにGmailをMirageの
00:01:46ワークスペースにマウントするよう頼みました。お利口な子のように、認証情報(OAuth)を取得するために
00:01:51Google Cloud Platformの操作を案内してくれました。Mirageフォルダ内でClaudeを起動すると、
00:01:55マウントしたサービスが見えるようになります。ここでGmailが追加されたのがわかります。Gmailの
00:02:00ラベルやカテゴリごとに、異なるディレクトリとして確認できます。新しい機能に入る前に、
00:02:05スポンサーからの一言をお伝えしなければなりません。批判する前に、
00:02:09編集者の子供たちも食べなければならないことを忘れないでください。さて、ChatGPT、Claude、Gemini、Midjourneyに
00:02:14それぞれ個別に課金しているなら、必要以上に使っていることになります。Abacus AIの「ChatLLM」は100以上の
00:02:20AIモデルを1つのプラットフォームに集約しており、ChatGPT 5.5、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1、Grok、DeepSeekなどが使え、
00:02:28新しいモデルも即座に追加されます。RootLLMが自動的にあなたのプロンプトに最適なモデルを選んでくれるので、
00:02:33選ぶ手間さえいりません。単なるチャット以上のことができます。執筆や詳細な
00:02:38リサーチ、Seedance 2.0やNano Bananaのようなトップモデルを使った画像・動画生成も可能です。さらに
00:02:44Abacus AIエージェントもあります。AIと会話するだけで、プロフェッショナルなプレゼンテーションを作成したり、フルスタックアプリや
00:02:49決済機能付きのWebサイトを、コードを1行も書かずに構築してビジネスを開始できます。
00:02:54チャット、リサーチ、画像、動画、アプリ、Webサイト、AIエージェント、プレゼンテーション、
00:03:00アプリケーションまで、文字通りすべてが1つのプラットフォームに。個別にAIを契約する代わり、わずか月額10ドルで
00:03:05すべて使えます。chatllm.abacus.aiをチェックするか、概要欄のリンクをクリックして
00:03:11今すぐ構築を始めましょう。既存のGmail MCPには問題があります。メールには定期的に
00:03:17ファイルが添付されますが、MCPを使用しているとClaudeはそれらを読み込んだりダウンロードしたりできず、
00:03:23この状況ではほぼ「盲目のおじいさん」と同じになってしまいます。ファイル名しか見えないため、自動化に
00:03:28深刻な制限が生じます。しかしMirageを使えば、添付ファイルを検索するように頼めば
00:03:32ファイルシステム内の単なるファイルとして扱うため、実際に添付ファイルを読み込むことができます。
00:03:37MCPでは、自分で添付ファイルを取得して手動でエージェントのコンテキストに貼り付ける必要がありますが、
00:03:42Mirageは受信トレイからこの「極めて合法的な請求書」を見つけ、中身を丸ごと読み取って内容を教えてくれました。
00:03:47元恋人とは違って、Mirageは実際にあなたのことを気にかけてくれます。Notion、Googleスイート全体、
00:03:53Telegram、Slack、さらには様々なストレージシステムやデータベースなど、簡単に接続できる定義済みのツールが用意されています。
00:03:58それらを接続すれば、Claudeのディレクトリにフォルダとして表示されます。
00:04:03Slackでも同様で、チャットがファイルになり、チームが送ってくるファイル添付も簡単にアクセスできます。
00:04:08Googleドライブはストレージプラットフォームなので、そのMCPはもちろんファイルのダウンロードツールを提供します。しかしダウンロードの仕組みに大きな欠陥があります。
00:04:14このクソなツールは、小さなファイルにしか効率的ではありません。
00:04:19祖母がこの動画を見ているので、ここではそのジョークは言いませんが。
00:04:24例えば、GoogleドライブのMCPを使ってダウンロードし、別の場所に配置したい2MBの小さなファイルがあったとします。
00:04:29ファイルをダウンロードするために、内容を文字列として取得し、
00:04:35それをデコードしてファイルシステムに書き戻します。これだけの操作に
00:04:40約4分かかり、コンテキストも膨れ上がります。もしファイルサイズが100MBと巨大なら、
00:04:46応答制限に達し、コンテキストを無駄に消費してしまいます。Mirageは、ドライブから自分のシステムにファイルを
00:04:50単純にコピーできるため、この問題を解決します。例えば、このサンプルテストデータファイルの場合、
00:04:56実際に中身を読み取った上で、bashコマンドの「cp」を使ってドキュメントフォルダにコピーできました。
00:05:01セットアッププロセスはかなり長いため、手順を1つずつ追うことはしません。
00:05:06私たちはもはや、農民のようにドキュメントを読まなければならない時代には生きていないのです。
00:05:10おすすめは、ソースコードを直接システムにクローンすることです。
00:05:15クローンしたら、その中でClaudeを開き、インストールまで案内してもらいましょう。
00:05:20手順を1つずつ手動で行う必要はまったくありません。すべてコードなのですから、Claudeが自動的にすべてやってくれます。
00:05:24ただし、Macでこれを実行する場合、インストールはそれほど単純ではありません。
00:05:28Appleが、システムを破壊しかねないという恐怖感なしに何かをインストールさせることを許すはずがありませんから。
00:05:34Mirageを使うには、macOSにファイルシステムとしてマウントし、エージェントがそれを別のフォルダとして使えるようにする必要があります。
00:05:38これが、MacFuseというライブラリを使う理由です。このソフトウェアを使えば、macOSは
00:05:43サードパーティ製のファイルシステムをサポートします。Claude codeはHomebrewを介して自動的にこれをダウンロードできるので、
00:05:48あなたはClaudeの指示に従うだけです。MacFuseはシステム拡張機能であり、
00:05:53Macを再起動してセキュリティ設定を変更する必要があることに注意してください。
00:05:59AIエージェントの世界が初めてで、まだ情報に疎い人にとっては問題になるかもしれません。
00:06:03再起動すると、そのチャットセッションも失われてしまいます。
00:06:08そのため、組み込みのスラッシュコマンドを使ってチャットセッションを名前変更するか、
00:06:12チャット内容がすべてシステム上に保存されているので、前回の履歴を読み込むよう頼む必要があります。
00:06:17システム再起動後にチャットを再送したとき、ClaudeがMirageのセットアップに関するコンテキストを思い出したのはそのためです。
00:06:22使用するツールのほとんどは認証が必要です。Claudeのコネクタとは異なり、
00:06:27自動OAuthは組み込まれていません。そのため、インストールするツールがあれば、まず
00:06:32ワークスペースにそのツールをディレクトリとして追加するTypeScriptファイルをマウントします。その後、
00:06:37ツールの認証情報を追加する必要があります。Googleアプリケーションの場合、
00:06:42外国語で納税するようなユーザー体験のGoogle Cloud Consoleへ行く必要があります。
00:06:46APIを有効にし、認証情報を取得する作業は時間がかかるかもしれませんが、Claudeがガイドしてくれるので簡単です。
00:06:52完了後、Claudeが別のターミナルでマウントコマンドを実行し、そのまま開いておくよう求めてきます。
00:06:57ターミナルを開いたままにしたくない場合は、バックグラウンドプロセスとして実行するようClaudeに頼みましょう。
00:07:02その後は、Mirageフォルダに入ってClaudeを起動するだけです。ご覧の通り、ファイル一覧を表示すると、
00:07:07すべてのコネクタが入っており、中を覗いてファイルを検索できます。
00:07:11これまでこのチャンネルをフォローしてくれている方は、まず感謝を伝えたい。あなたは最高の人間です。
00:07:17以前のDockerの「Code Mode」の動画を覚えているかもしれません。あれは
00:07:22複数のMCPツールを組み合わせてカスタムツールを作り、繰り返しの操作を簡単に実行できるというものでした。
00:07:26今回も同じです。bashコマンドを組み合わせるだけで、ファイルのコンテンツを別のファイルにコピーするといった同じことができます。
00:07:31例えばここで頼んだのは、受信トレイからスポンサーについて言及されているメールを探し、
00:07:36トップ3のスポンサーをリストアップしてNotionページにまとめるというものです。トップ3とは当然、
00:07:41一番お金をくれるスポンサーのことです。TypeScriptツールが解決したのは、
00:07:46コンテキストがモデルのウィンドウに完全に入る必要がないということです。モデルはただbashコマンドを書き、
00:07:51ファイルを橋渡ししてデータを移すだけなので、すべてのコンテキストをモデルのメモリにロードする必要がありません。
00:07:55これと同じことがbashコマンドでも起こります。コマンドがパイプラインを形成し、異なるツール同士を簡単に接続できるのです。
00:08:00この仮想ファイルシステムで使えるツールはこれだけではありません。バックエンドで何が起きているかというと、
00:08:05MCPサーバーが使うのと同じAPIを利用し、それをファイルシステムに変換しているのです。
00:08:10これは、家の外のホームレスに「お前は選ばれし者だ、空を飛べるぞ」と信じ込ませるようなものです。
00:08:15どんなカスタムサービスでも同じことができます。Figmaのデザインをすべてファイルとしてリスト化するFigma MCPサーバーが欲しければ、それも可能です。
00:08:21もっとも、最近はFigmaをそれほど使っている人はいないと思いますが。数週間前にClaude DesignがFigmaを殺したはずですよね。
00:08:26それはともかく、Google ChatのAPIで試してみました。チーム内ではGoogle Chatを使っています。
00:08:32Google Chatはスペースに入ってアプリを追加できるので、テストスペースを作ってMirageアプリを追加しました。
00:08:36Mirageはスペース内のすべてを読み込む権限を得て、自動的に情報を取得し、すべてのコンテキストを読み取れました。
00:08:41どんなサービスでも簡単にこれが行えます。セットアップで触れた通り、リポジトリがローカルにインストールされていることを確認し、
00:08:46Claudeがすべてを読み取れるようにして、コンテキストに漏れがないようにしましょう。
00:08:51数週間前にClaude Designに潰されたはずでしたが。それ以外では、Google
00:08:56ChatのAPIで試してみました。チーム内ではGoogle Chatを使っています。はい、そんなことで判断しないでくださいね。
00:09:01Google Chatではスペースに入って、そこに別のアプリを追加できます。なので基本的にこの
00:09:06ゼロからやり直しになります。キャッシュとインデックスがワークスペースの永続性を支えていますが、再起動のたびに消えてしまいます。
00:09:11これは過去2年間、すべての新しいAI創業者が頭を悩ませてきたことです。Mirageは、それを永続的なバックグラウンドサーバーに変える
00:09:16デーモンによって自らの問題を解決しています。複数のワークスペースを同時に動かし、名前をつけて
00:09:21好きなモードで起動可能です。もし自分のマシン上に置きたくない場合や、
00:09:25「暇な兄弟がPCでRobloxを遊びたがって」複数のマシンをまたいで作業しなければならないとしても、
00:09:30標準的なHTTPサーバーなのでどこでもホストでき、M3 Max MacBookに切り替えることも可能です。それがMirageを
00:09:35ファイルシステムナレッジベースに変える方法です。
00:09:40動画は以上です。チャンネルをサポートしてこのような動画を作り続ける助けになりたいという方は、
00:09:45下の「スーパーサンクス」ボタンからお願いします。
00:09:50いつも視聴してくれてありがとう。また次の動画でお会いしましょう。
00:09:55Mirageは、デーモンを使うことでこの問題を解決し、
00:10:00常駐型のバックグラウンドサーバーに変えてしまいます。複数のワークスペースを
00:10:05同時に実行することも可能です。名前を付けることもでき、それぞれ好きなモードで
00:10:09起動できます。ですが、もし自分のマシンで動かしたくない場合や、
00:10:14弟がPCでRobloxをやりたがって使えない時でも、標準的なHTTPサーバーなのでどこでもホストでき、
00:10:19M3 Max MacBookに切り替えることも可能です。これによってMirageをファイルシステムベースの知識ベースにできるのです。
00:10:25さて、動画は以上です。もしこのチャンネルを支援し、このような動画制作を続けてほしい場合は、
00:10:29下の「サンクス」ボタンからお願いします。
00:10:34いつもご視聴ありがとうございます。また次回お会いしましょう。

Description

AI coding agents just got a new abstraction. Mirage mounts Gmail, Notion, and Drive as folders your agent reads with bash, no ai coding tools overhead. Works with Claude Code, Codex, and any best ai for coding setup. Learn how to use Claude Code with virtual filesystems. Try ChatLLM from Abacus AI: https://chatllm.abacus.ai/aib Access ChatGPT, Claude, Gemini, image generation, AI agents, and 100+ models in one place. What Mirage Does Mirage mounts Gmail, Notion, Google Drive, Slack, and Telegram as local folders. Your agent navigates them like any other directory. Standard bash commands work across every connected service: grep, cat, cp, ls. Email attachments and Drive files become readable local files, so there's no manual context loading. Pipelines chain operations across multiple services in a single command without bloating the context window. Why This Beats Tool Calls Every LLM learned file operations during training, so there's no token overhead teaching it new APIs on the fly. Bash pipelines keep intermediate results out of context, unlike chained tool calls that dump everything back into the conversation. Unix has refined this abstraction for 50 years, and agents inherit that reliability. The whole thing runs as a persistent background daemon across sessions and machines through a standard HTTP server. Setup Clone the repo, open Claude Code inside it, and let the agent handle the install. Mac users need the MacFUSE system extension and a one-time security restart. Each service authenticates separately through Google Cloud Console or OAuth. Named background workspaces can run on any server for multi-machine setups. What You Can Build Gmail-to-Notion pipelines that find sponsor emails, extract the content, and write summaries to Notion pages automatically. Cross-service search that greps across Gmail, Drive, and Slack in one bash command. Large file handling that copies Drive files straight to local disk without hitting response limits. Any service with an API can be mounted as a directory. Time-Stamps 00:00 - Mirage: virtual file system for AI agents 00:50 - Why file systems beat MCP tools 01:38 - Mounting Gmail to Mirage 02:04 - Sponsor 03:09 - Reading email attachments 03:50 - Predefined tools: Notion, Slack, Drive 04:18 - Google Drive downloads vs MCP 05:01 - Installation and macFUSE setup 06:27 - Auth and mounting connectors 07:21 - Bash pipelines and code mode 08:20 - Custom file systems (Figma, Google Chat) 09:18 - Persistent workspaces with the daemon 10:14 - Self-hosting Mirage #ai #ClaudeCode #ChatGPT #vibeCoding #aiAutomation #aiAgent #Cursor #coding#cursorAI #webDevelopment #vibeCode

Community Posts

No posts yet. Be the first to write about this video!

Write about this video