スケジュールナースのブログ: MCPのアーキテクチャ

コパイと相談しながらアークテクチャを確定させました。

当初、C#⇒Pythonnetを使う構想だったのですが、ストアアプリでは、プロセス起動が制限されPythonの起動は許されないとの指摘を受け、以下のように変更しました。

AIモデルは、Claude　Desktopを想定しますが、それに限定しません。その時代の先端モデルを使ってもよいし、セキュリティの関係上ローカルLLMを使っても良いです。

＜GUIで制約を可視化＞

このアーキテクチャは、下記のようなモデリングに対するフィードバックを備えていません。

MCP　TOOLは、スケジュールナース上の制約オブジェクト群に対する操作であり、一つ一つの制約は、GUIで可視化されます。ユーザは、それを見ながら、指示を出して行けばよい、という構想です。大雑把な設定は、AIモデリング、細かなチューニングは、従来通りGUIベースという発想です。

＜AIで指示しなくともよい＞

もう一つの特徴は、基本的にスケジュールナースの制約オブジェクトに関する操作そのものなので、必ずしもAIが指示する必要はない、ということです。プログラミング言語による操作でもよく、Python記述の指示を人が記述しても良いです。

■AIモデリングは、大雑把な枠組みの記述することが出来ます。

■あるいは、シフトスケジューリングサーバとして、AIとは別に動作させることも出来ます。

（従来は、ソルバIFをユーザIFとしてしましたが、今回はGUIを含んでいるところが違います）

■あるいは、ストアアプリであるスケジュールナースをAIと会話しながらモデリングをする楽しさを味わうことも出来ます。

これから、APIを設計して行きますが、基本的には、現状、備えている

制約⇔GUI

処理系をそのままJSONスキーマに落としていくだけの機械的な作業です。

新しい部分は、

■Python記述生成

Python記述(DSL(Domain Specific Language)によるGUIでは対応不可能な部分の記述）を自動生成する部分ですが、これは未だ構想の域を出ません。

■予定編集

例えば「ＡさんのＸ月Ｙ日から3日間休みにして」と言うと（Claude AIはテキストベースなので、これは出来ませんが）予定を追加するツールになります。

■概略モデル生成

LPソルバベースでの概略モデルを生成します。現在のスケジュールナースは、最初からFINEモデルを要求しているきらいがありますが、とりあえずの概算モデルを高速に生成します。これは、COARSEモデルです。

現在JSONのシリアライズは、Newtonsoftを用いていますが、JSONスキーマを生成するには、有償版を使う必要があります。そこにコストはかけたくないので、JSON生成を別なものに置き換えることにしました。

そのための作業を開始しています。

＜ユーザ側で用意するのは＞

■生成AIモデル

無償・有償（サブスク）どちらもアリです。

■Python処理系

Python3以上であれば、バージョンを問いません。無償です。

つまり、生成AIモデリングを愉しむのに余計なコストはかかりません。PythonMCPソースもスケジュールナースが生成するので、すぐに始められようになる筈です。

「完璧」は期待すべくもありません。しかし、AIモデリングの一つの実施形態として問いてみたい、一言で言えば、愉しみたい、そんな想いです。

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