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_cell
bulk_edit_schedule（範囲編集）

✅ GUI 制約編集

get_constraints
update_constraint
add_constraint
remove_constraint

✅ ソルバ実行

run_solver
get_solution
get_infeasibility_report

✅ GUI 状態取得

get_current_schedule
get_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。

2025年12月21日日曜日

MCP サーベイ

✅ 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

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 サーバ化の基本構造（超シンプル版）

✅ 既存アプリを MCP 化する際のポイント

✅ もしよければ、あなたのアプリの構造を教えてください

✅ 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

✅ 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

メリット

例（C# から C++ DLL を呼ぶ）

🥈 パターン2：C++ ソルバを CLI として C# から起動

メリット

デメリット

🥉 パターン3：C++ ソルバを gRPC / REST 化し、C# MCP サーバから呼ぶ

メリット

デメリット

✅ MCP サーバとして公開すべき “tool” の例

✅ MCP サーバの C# 実装イメージ（超簡略版）

✅ Tak さんの構成なら MCP 化は「かなり簡単」

✅ 次に教えてほしいこと

✅ 結論：Python 制約は後回しで問題なし

✅ 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）

✅ ② GUI 制約（内部表現）

✅ ③ ソルバ実行（C++ CLI）

✅ ④ 解が存在しない場合の説明

✅ 2. Python 制約は “将来対応” が正しい理由

✅ 3. MCP サーバに実装すべき tool（Python 以外の全部）

✅ 予定セル編集

✅ GUI 制約編集

✅ ソルバ実行

✅ GUI 状態取得

✅ 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

✅ 制約を自然言語で編集

✅ 解が存在しない理由を自然言語で説明

✅ 解の改善を自然言語で指示

✅ 5. 次に必要なステップ

✅ 最後に一言

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