Anthropicはデータセンター建設に伴う電力網のアップグレード費用を負担し、地域住民の電気料金値上げを回避すると約束。同社は高額な電気料金を支払い、インフラ整備コストを全額カバーすることで一般消費者の負担軽減を図る。....
Anthropicの研究者は16のClaudeエージェントをチームとして結び、2週間かけてほぼ人間の関与なしで2000回以上のコード会話を経て、Rust言語を使ってCコンパイラーをゼロから開発することに成功した。このAI自律プログラミング実験は強力なコード生成能力を示したが、リソースの消費量が大きく、テクノロジー界で議論を呼んでいる。
米国のAI大手Anthropicはインドでの拡大において、地元企業であるAnthropic Softwareから商標侵害で訴えられた。後者は2017年からこの名称を使用してきたと主張し、米企業の最近の活動が顧客の混乱を引き起こしているとしている。
2026年初、世界の医療大規模モデル競争が激化。OpenAIはChatGPT Healthを、AnthropicとGoogleはそれぞれClaude for HealthcareとMedGemma1.5を発表。中国製モデルも強く、百川智能のBaichuan-M3/M3Plusは複数指標でGPT-5.2を上回る。....
Anthropic公式のターミナルAIプログラミングアシスタントで、複数のシステムをサポートし、ローカルで実行でき、プライバシーを保護します。
Claude CoworkはAnthropicのAI知識ワークアシスタントで、ファイルの自動処理とコンテンツ作成が可能です。
OpenAIアシスタントやAnthropic ClaudeなどのLLMアプリケーションを、Slack、Teams、HubSpotとシームレスに統合し、簡単な手順で実現できます。
Anthropic社が開発した最新のAIモデルで、高速な応答と高度な推論を両立します。
Anthropic
$105
入力トークン/百万
$525
出力トークン/百万
200
コンテキスト長
$7
$35
$21
$1.75
$8.75
$5.6
$28
Ray2333
Anthropic/hh-rlhf有益データセットでトレーニングされたGPT2大規模モデルで、有益な応答検出またはRLHF(人間のフィードバックに基づく強化学習)専用です。
Anthropic/hh - rlhfの無害データセットを基に訓練されたGPT2大規模モデルで、有害応答検出または人間のフィードバックに基づく強化学習(RLHF)に特化しています。
lomahony
Pythia-2.8bベースの因果言語モデルで、Anthropicの人間嗜好データセットを使用した教師ありファインチューニングを実施
Pythia-6.9bベースモデルを使用し、Anthropicのhh-rlhfデータセットで教師ありファインチューニングされた因果言語モデル
jtatman
GPT2-open-instructをベースに、Anthropic/hh-rlhfデータセットで微調整された対話モデルで、対話シーンのプロンプトに対する応答に長けています。
クイックスタートオートMCPは、ユーザーがClaude DesktopとCursorでAnthropicモデルコンテキストプロトコル(MCP)を迅速に登録するのを支援するツールです。RAGドキュメント検索、Difyワークフロー、リアルタイムウェブ検索などの機能を提供し、JSON設定ファイルをワンクリックで生成することができます。
Claudeをベースとしたコード分析ツールで、オープンソースプロジェクトを分析し、インテリジェントなマージ戦略を生成します。
MCP AI Hubは、Model Context Protocolに基づくサーバーで、LiteLMの統一インターフェイスを通じて100以上のAIモデル(OpenAI、Anthropic、Googleなどを含む)へのアクセスを提供し、複数の伝送プロトコルと柔軟な設定をサポートします。
Asana用のMCPサーバーは、Model Context Protocolを実装したサーバーで、MCPクライアント(AnthropicのClaudeデスクトップアプリなど)を通じてAsana APIとやり取りでき、タスク、プロジェクト、コメントの管理機能を提供します。
Chakra MCPサーバーは、Anthropicのモデルコンテキストプロトコル(MCP)とネイティブ統合されたツールで、自然言語を使ってデータベースやサブスクライブしたデータ共有と対話できます。自然言語クエリ、データ共有対話、データベース管理機能をサポートしています。
このプロジェクトは、Anthropic NYC MCPハッカソンで開発されたローカルiMessage RAGサービスです。機能は不安定な場合があり、基本的な設定ガイドを提供していますが、長期的なメンテナンス計画はありません。
Think MCPはMCPサーバーを実装するプロジェクトで、AIエージェントが複雑なタスクで構造化された推論を行うための「think」ツールを提供します。このツールは、Anthropicの研究に触発されています。このツールは、思考過程を記録することで、AIが情報を処理し、遡及し、またはポリシーを遵守するのを支援し、ツール出力の分析、ポリシーが密集した環境、および逐次的な決定シナリオに適しています。
AIベースのNPMパッケージ分析MCPサーバーで、リアルタイムのセキュリティスキャン、依存関係分析、パフォーマンス評価などの機能を提供し、ClaudeとAnthropic AI技術を統合して、npmエコシステムの管理を最適化します。
複数のLLMプロバイダーの並列クエリをサポートするモデル制御プロトコルサーバーで、OpenAI、Anthropic、Perplexity、GoogleのAPIを同時に呼び出して相互検証し、統一インターフェースを提供し、非同期処理をサポートします。
Model Context Protocol (MCP) は、Anthropicが公開したオープンソースのプロトコルで、大規模言語モデル (LLM) と外部データソースおよびシステムの接続の標準化問題を解決することを目的としています。構造化されたフレームワークを提供することで、モデルが外部コンテキストを統合および利用できるようにし、その機能を拡張し、応答の精度を向上させます。MCPは、知識拡張、外部ツールの呼び出し、事前記述されたプロンプトなどの機能をサポートしています。
AnthropicとMCPサーバーを使ってMeshy APIを統合したメッシュレンダラーを作成するハッカソンプロジェクト
K8s MCPサーバーは、Dockerベースのサーバーで、AnthropicのModel Context Protocol (MCP) を実装しています。これにより、Claudeは安全なコンテナ化環境でKubernetes CLIツール(kubectl、helmなど)を実行でき、ユーザーがKubernetesクラスターの管理、診断、最適化を支援します。
Anthropicの研究に基づくMCPサーバーで、Claude AIに「think」ツールの機能を提供し、複雑な推論タスクの処理を強化します。
FEGISは、Anthropicモデルコンテキストプロトコルに基づく構造化認知フレームワークであり、パターン定義による認知ツールのサポートと認知成果の永続的保存を行います。
Nchan MCP Transportは、AnthropicのMCP(モデルコンテキストプロトコル)用に設計された高性能のWebSocket/SSEトランスポート層およびゲートウェイで、リアルタイムで拡張可能なAI統合をサポートします。
複数のAIエージェントによる相談ができるMCPサーバーで、OpenAI、Anthropic、Google Geminiなどの異なるAIモデルを統合し、コード分析と問題解決に多モデルの視点からのサポートを提供します。
Zotero MCPサーバーは、MCPクライアント(Anthropic Claudeアプリなど)がローカルのZotero文献ライブラリとやり取りできるサービスで、文献の検索やノートの管理などの機能をサポートしています。
MCPプロトコルに基づくテンプレートサーバーで、OpenAI、Anthropic、EnrichB2BのAPI機能を統合しています。
モデルコンテキストプロトコル(MCP)とAnthropicのClaude LLMを統合したフルスタックアプリで、対話型チャット画面を提供し、MCPツールを活用します。
Perplexity MCP Serverは、Node.jsベースのサーバーで、AnthropicのModel Context Protocol(MCP)を実装し、ClaudeとPerplexityの言語モデルを接続し、強化されたAI対話ツールを提供します。