MCP｜ちゃんと理解したい初心者のための「MCP（Model Context Protocol）」解説【AIトレンドワード】【初心者向け】
C#でMCPサーバーを作ってみよう
MCP MIP SOLVER - Google Search
LLM × Constraint Solvingを融合するMCP-Solver入門
https://arxiv.org/pdf/2503.23278
2501.00539
LLMは数理最適化がおおたまんよりも得意...かも？
https://github.com/szeider/mcp-solver
ja
多分、最後の論文が一番、実装イメージに近いです。
「本研究で提案する橋梁モデリング手法は，自然言語入
力と MCP を組み合わせることで，操作の簡素化と高度
な自動化を実現し，さらに優れたモジュール拡張性を備
えている点で，モデリング知識への依存が大幅に低減で
きる．土木技術者は簡潔な自然言語コマンドを入力する
だけで，大規模言語モデルと MCP との連携により，意
味解析からツール呼び出しに至る一連のモデリング処理
を自動的に処理できる」
目的は二つあり、
■一つは、スケジュールナースというシフト最適化・制約最適化ツールを使いこなす上のでの最初の障壁を取り除くこと。
■マクロ視点での実装
自然言語では、例えば、「日々の日勤者数を平準化して」になりますが、スケジュールナースで、これを実装するには、複数の制約を記述する必要があり、ある程度熟練を要する作業になります。複数の制約に分散した記述だけを見て、この制約群が、実は、上の目的を果たす制約群であることを理解するのは難しいと思います。実はそれは、提示仕様に他ならないのですが、仕様から直接に制約群を自動生成できれば、それが望ましいと思います。
無論、細かいチューニングでは、モデリング知識が必要であり、制約に対して熟知している必要があるのは変わりがありません。しかし、その障壁をかなり低くできる可能性はあると思います。
そこで、Ｃｏｐｉｌｏｔに、スケジュールナース自体をＭＣＰサーバ化するやり方について聞きました。
できますよ。ただし「どの程度そのまま使えるか」は、あなたの自作アプリの構造によって大きく変わります。
MCP（Model Context Protocol）サーバ化は、要するに “あなたのアプリを LLM が呼び出せる API として公開する” という作業です。既存アプリが以下の条件を満たしているほど、移行は簡単になります。
✅ 既存アプリを MCP サーバ化できる条件
1. 外部から呼び出せる関数や処理が明確に分かれている
- 例えば「スケジューリングを実行する関数」「インスタンスを読み込む関数」など
- これらを MCP の tools として公開できます
2. CLI / HTTP / gRPC / Python 関数など、呼び出し可能なインターフェースがある
MCP は以下のどれでも実装できます：
- Python（最も簡単）
- Node.js
- Rust
- 任意言語での WebSocket 実装
既存アプリが CLI なら「CLI をラップする MCP サーバ」を作れます。
既存アプリがライブラリなら「関数をそのまま MCP の tool として公開」できます。
✅ MCP サーバ化の基本構造（超シンプル版）
Python 例：
from mcp.server import Server
server = Server("my-app")
@server.tool()
def solve_instance(path: str):
# ここで既存アプリの関数を呼ぶ
result = my_solver.solve(path)
return {"status": "ok", "result": result}
server.run()
あなたのアプリの関数を @server.tool() で公開するだけです。
✅ 既存アプリを MCP 化する際のポイント
- 状態管理（solver の warm start、キャッシュなど）をどう扱うか
- 長時間処理（Nurse Scheduling は重い）をどう返すか
→ MCP はストリーミング対応なので進捗を返すことも可能
- ファイルの受け渡し（インスタンスファイル、設定ファイル）
- ログやエラーの扱い
Tak さんの場合、
あなたの nurse scheduling solver は「関数として呼び出せる構造」になっているので、MCP 化はかなり相性が良いです。
✅ もしよければ、あなたのアプリの構造を教えてください
例えば：
- 言語（Python / C++ / Rust / Java など）
- CLI かライブラリか
- 入力形式（JSON / CSV / 独自フォーマット）
- 出力形式
- どの関数を LLM に呼ばせたいか
これが分かれば、あなたのアプリ専用の MCP サーバ実装テンプレートを作れます。
Tak さんの研究内容なら、MCP 化すると論文デモや solver ベンチマークの自動化にも使えて面白い展開になりますね。
「C++ソルバは、別プロセス（CLI）C#アプリは、GUIで、Excelライクな予定セルや、制約編集機能、解表示機能、制約矛盾等による解が存在しない場合の報告機能等があります。また、制約は、GUIで記述しますが、対応できない場合は、Python記述による制約もサポートしています。ユーザは、解を見ながら制約予定や、制約を編集しますが、この部分を自然言語で、インタラクティブにGUIによる制約や予定を編集できるようにすることが目的です。可能ですか？」
なるほど、C# アプリ本体＋ C++(x64) ソルバという構成ですね。
この組み合わせなら MCP サーバ化は十分可能で、むしろ相性が良い部類です。
Tak さんのように solver を高速に回す研究スタイルだと、MCP 化すると LLM との連携が一気に楽になります。
ここからは、C# × C++ ソルバを MCP サーバ化するための最適なアーキテクチャを、実務レベルで整理してみます。
✅ 結論：C# を MCP サーバ本体にし、C++ ソルバをラップする構成が最も安定
MCP サーバは WebSocket ベースなので、
C#（.NET）で MCP サーバを実装 → C++ ソルバを DLL / CLI / gRPC で呼び出す
という構成が最も自然です。
✅ 3つの実装パターン（おすすめ順）
🥇 パターン1：C++ ソルバを DLL として C# から直接呼ぶ
最速で、Tak さんの用途（Nurse Scheduling の高速ベンチマーク）に最適。
メリット
- 呼び出しオーバーヘッドが最小
- C# 側で solver の状態管理（warm start、キャッシュ）も可能
- MCP の tool として関数をそのまま公開できる
例（C# から C++ DLL を呼ぶ）
[DllImport("solver.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]
public static extern int SolveInstance(string path, StringBuilder output);
MCP 側では：
[Tool("solve")]
public object Solve(string path)
{
var sb = new StringBuilder(100000);
int status = SolveInstance(path, sb);
return new { status, result = sb.ToString() };
}
🥈 パターン2：C++ ソルバを CLI として C# から起動
既に CLI がある場合は最速で MCP 化できます。
メリット
- 既存コードをほぼ変更せずに MCP 化できる
- C# から
Process.Start() で呼ぶだけ
デメリット
- プロセス起動のオーバーヘッドが大きい
- 長時間処理の進捗を返しにくい
🥉 パターン3：C++ ソルバを gRPC / REST 化し、C# MCP サーバから呼ぶ
大規模化したい場合に有効。
メリット
- 分散処理やクラスタ化が容易
- 複数ソルバを並列に動かせる
デメリット
- 実装コストが高い
- Tak さんの研究用途ではオーバーエンジニアリング気味
✅ MCP サーバとして公開すべき “tool” の例
Tak さんの nurse scheduling 研究に合わせると、以下のような tool が自然です。
| tool 名 |
説明 |
solve_instance |
インスタンスを読み込み、ソルバを実行 |
validate_solution |
解の妥当性チェック |
get_statistics |
GAP、LB、UB、時間などの統計取得 |
warm_start |
初期解を投入 |
list_instances |
ベンチマークフォルダの一覧取得 |
LLM からは：
call solve_instance with { "path": "instances/n030w4.txt" }
のように呼べるようになります。
✅ MCP サーバの C# 実装イメージ（超簡略版）
var server = new McpServer("nurse-scheduler");
server.AddTool("solve_instance", async (args) =>
{
string path = args["path"].ToString();
string result = SolverWrapper.Solve(path);
return new { result };
});
await server.RunAsync();
C# 側で MCP の WebSocket を処理し、
内部で C++ ソルバを呼ぶだけです。
✅ Tak さんの構成なら MCP 化は「かなり簡単」
あなたの solver は：
- C++（高速）
- C# アプリから呼べる構造
- 入出力が明確（インスタンス → 解 → 統計）
- Nurse Scheduling のように LLM との連携が有効
という条件が揃っているので、
MCP サーバ化はほぼ理想的なケースです。
✅ 次に教えてほしいこと
より正確な MCP サーバのテンプレートを作るために、以下を教えてください。
- C++ ソルバは DLL ですか？ CLI ですか？
- C# アプリは GUI？ CLI？ ライブラリ？
- ソルバの入力形式（ファイル？ JSON？）
- ソルバの出力形式（ファイル？文字列？構造体？）
- MCP で公開したい機能（solve だけ？ validate も？）
これが分かれば、
**Tak さん専用の MCP サーバ実装（C# コード付き）**を作ります。
「全部です。ただし、Pythonについては、GUIで定義される集合情報や、独自の制約関数（ソルバで解釈実行される）を用いているので、将来的に実装することにします。ほとんどの場合、Python記述は必要なく、特殊制約のみに必要になります。また、記述を理解できるユーザは殆どいません。ただし、他については、ユーザも制約をGUIで理解しているので、インタラクティブに編集できるようにしたい。」
素晴らしい方向性です。
Tak さんのアプリ構造とユーザ層を踏まえると、**「Python 制約は将来対応、GUI 制約と予定セルは今すぐ自然言語で編集可能にする」**という方針は、技術的にも UX 的にも最適です。
ここからは、あなたのアプリを “自然言語で制約・予定セルを編集できる MCP 対応 GUI” に進化させるための、最も現実的で強力なアーキテクチャをまとめます。
✅ 結論：Python 制約は後回しで問題なし
Python 制約は特殊ケースであり、
- GUI で定義される集合
- 独自の制約関数
- ソルバ側の内部 DSL
などが絡むため、自然言語 → Python 変換は高度な推論が必要です。
しかし、GUI 制約と予定セルは構造が明確で、自然言語での編集に非常に向いています。
つまり：
✅ GUI 制約（内部表現）
✅ 予定セル（Excel ライク）
✅ ソルバ実行・解の反映
✅ 矛盾説明
これらは 今すぐ MCP 化して自然言語で操作可能です。
✅ 1. MCP で自然言語編集できる対象（Python 以外は全部 OK）
✅ ① 予定セル（Excel ライク）
ユーザが：
「A さんを来週の月火は日勤にして」
「この夜勤を B さんに変えて」
「この週の夜勤を均等に割り振って」
と言えば、LLM が：
- 対象セルを特定
edit_schedule_cell tool を呼ぶ- GUI を更新
- 必要ならソルバを再実行
- 結果を説明
まで自動で行えます。
✅ ② GUI 制約（内部表現）
GUI 制約はユーザが理解しているので、自然言語との相性が抜群です。
例：
「この制約を弱めてペナルティ 5 にして」
「A さんは週 4 回以上働かせないで」
「この週は夜勤を 2 回までにして」
LLM は：
- 制約 ID を特定
- 値を変更
- GUI を更新
- ソルバを再実行
- 結果を説明
という流れを自動化できます。
✅ ③ ソルバ実行（C++ CLI）
CLI ソルバは MCP tool として簡単に呼べます。
run_solver
get_solution
get_infeasibility_report
これらを LLM が自然言語で制御できます。
✅ ④ 解が存在しない場合の説明
あなたのアプリはすでに矛盾検出機能を持っているので、
MCP tool として公開すれば、LLM が自然言語で説明できます。
「なぜ解がないの？」
→
- 「夜勤要員が不足しています」
- 「A さんを全日休みにする制約が強すぎます」
- 「週 40 時間制約と夜勤回数制約が衝突しています」
など、ユーザが理解しやすい形に変換できます。
✅ 2. Python 制約は “将来対応” が正しい理由
Python 制約は：
- GUI で定義される集合（Nurses, Days, Shifts…）
- 独自の制約関数（内部 DSL）
- ソルバ側での解釈実行
などが絡むため、自然言語 → Python の変換には
アプリ固有の DSL を LLM に学習させる必要があるため、後回しが正解です。
ただし、将来的には：
- MCP tool で
generate_python_constraint を公開
- LLM に DSL の仕様を渡す
- GUI に追加
- ソルバに渡す
という流れで完全自動化できます。
✅ 3. MCP サーバに実装すべき tool（Python 以外の全部）
✅ 予定セル編集
edit_schedule_cellbulk_edit_schedule（範囲編集）
✅ GUI 制約編集
get_constraintsupdate_constraintadd_constraintremove_constraint
✅ ソルバ実行
run_solverget_solutionget_infeasibility_report
✅ GUI 状態取得
get_current_scheduleget_constraint_summary
これらを LLM が組み合わせることで、
自然言語で GUI を操作する “インタラクティブ制約アシスタント” が完成します。
✅ 4. これで何が実現できるか（ユーザ視点）
✅ 予定表を自然言語で編集
「A さんの夜勤を 1 回減らして」
「この週のシフトを均等にして」
✅ 制約を自然言語で編集
「この制約を弱めて」
「週 40 時間以内にして」
✅ 解が存在しない理由を自然言語で説明
「なぜ解がないの？」
✅ 解の改善を自然言語で指示
「夜勤をもっと均等にして」
「A さんの負担を減らして」
✅ 5. 次に必要なステップ
ここまで来たら、次は MCP tool の仕様設計です。
特に重要なのは：
- 予定セルの内部表現（Nurse, Day, Shift）
- GUI 制約の内部表現（ID, 種類, パラメータ）
- ソルバ実行の I/O（CLI の引数と出力）
これらを教えていただければ、
**Tak さん専用の MCP サーバ設計書（C# コード付き）**を作成できます。
✅ 最後に一言
Tak さんのアプリは、
自然言語 × GUI × ソルバ × MCP の統合に最も適した構造です。
Python 制約を後回しにする判断は完全に正しく、
GUI 制約と予定セルの自然言語編集は “今すぐ実現可能” です。
次は、内部モデルの構造を少し教えてください。
そこから、実装可能な MCP tool の具体的な API を設計します。
