Optimization Solver (LP / MIP Scheduling)

最適化ソルバー（LP／MIP スケジューリング）

汎用制約最適化サーバーです。目的関数と制約を記述すると、最適な計画とシャドウプライスが得られます。事前構築済みのテンプレートは、生産ミックス、ブレンド、輸送、シフト要員配置をカバーしているため、呼び出し元で LP を記述する必要はありません。実行不可能な問題では、競合する制約が返されます。

レジストリ名	ai.saifs/optimization-solver
エンドポイント	https://optimization-solver-mcp-microsoft.saifs.ai/mcp
トランスポート	Streamable HTTP（リモート、インストール不要）
認証	OAuth 2.1 — PKCE（S256）および動的クライアント登録。初回利用時にクライアントでサインインページが開きます
公開元	SAIFS AI

インストール

VS Code／GitHub Copilot

.vscode/mcp.json（ワークスペース）またはユーザーの mcp.json に追加します。

{
  "servers": {
    "saifs-optimization-solver": {
      "type": "http",
      "url": "https://optimization-solver-mcp-microsoft.saifs.ai/mcp"
    }
  }
}

その後、MCP ビューからサーバーを起動し、プロンプトが表示されたらサインインします。

Claude（claude.ai、Desktop）

Settings → Connectors → Add custom connector を選択して、次を貼り付けます。

https://optimization-solver-mcp-microsoft.saifs.ai/mcp

Claude Code

claude mcp add --transport http saifs-optimization-solver https://optimization-solver-mcp-microsoft.saifs.ai/mcp

その他の MCP クライアント

Streamable HTTP トランスポートを使用して、https://optimization-solver-mcp-microsoft.saifs.ai/mcp を指定します。サーバーは WWW-Authenticate: Bearer … resource_metadata=… チャレンジとともに 401 を返すため、OAuth 対応クライアントでは自動的にサインインできます。

ツール

ツール	機能
explain_solution	どの制約が有効か、シャドウプライス（各制約のコスト）、感度を示します。
optimize_blend	仕様を満たす最小コストの配合（食事／ブレンド）。
optimize_production_mix	製品、リソース、制約に基づいて、最適な生産量と利益を算出します。
optimize_schedule	要員配置ルールを満たす、最小コストのシフト配置を算出します。
optimize_transportation	供給元、配送先、供給量、需要量に基づいて、最小コストの輸送計画を算出します。
solve_custom_lp	目的関数と制約を指定して利用する、パワーユーザー向けの汎用 LP ソルバーです。

プロンプトの例

• 「容量の範囲内で最適な生産ミックスを見つけて」
• 「プロジェクト間で予算を配分して」
• 「機械にジョブを割り当てて」

サポート

• ウェブサイト： https://saifs.ai
• 問題の報告： https://github.com/Saify-Technologies/saifs-ai-mcps-docs/issues
• プライバシー： https://saifs.ai/privacy_policy