cloudHPC

cloudHPC MCP サーバー

Model Context Protocol（MCP）に対応した AI アシスタント（Claude、ChatGPT/Codex、Gemini、 GitHub Copilot など）から、デスクトップアプリ、ターミナルアプリ、および対応している場合は ウェブアプリを通じて、cloudHPC でエンジニアリングシミュレーションを実行できます。ローカルのケースを調査し、vCPU/RAM のアドバイスを受け、フォルダーをアップロードして、実行を開始し、進行状況を監視し、エラーを診断し、結果をダウンロードするまで、すべて会話から行えます。

対応ソルバー：cloudHPC で利用可能なすべてのソルバー（FDS、OpenFOAM、 snappyHexMesh、DAFoam、code_aster、CalculiX、OpenRadioss/OpenCourant、SU2、openTELEMAC、 LIGGGHTS、LAMMPS、OpenLB、Palabos、FreeFEM、T-Flows、DualSPHysics、OpenFOAM/CalculiX/code_aster の連成 preCICE、 EnergyPlus、CONTAM、...）。リソースのアドバイスは cloudHPC のスケーラビリティルール に従い、実行の診断はcloudHPC のエラーガイドに従います。

• 質問できること
• 最初に試す安全なプロンプト
• ツール
• インストール
• AI アシスタントを接続する
  • Claude · ChatGPT / Codex · Gemini · GitHub Copilot · その他のクライアント
  • ウェブアプリ（ホスト型エンドポイント）
• 知っておくとよいこと
• トラブルシューティング

質問できること

• 「このフォルダーの FDS ケースを確認して、使用するリソースを教えてください。」
• 「cloudHPC で実行し、完了したら結果をダウンロードしてください。」
• 「実行中のシミュレーションの状況を教えてください。」
• 「前回の実行が失敗しました。何が問題だったのでしょうか？」
• 「OpenFOAM の実行は順調に収束しています。停止せずに endTime を 2000 に延長してください。」

最初に試す安全なプロンプト

まずはデータを読み取るだけの質問から始め、アシスタントの動作に慣れてから、 費用のかかる操作に進んでください。

1. 「cloudHPC 用の OpenFOAM ケースはどのように準備すればよいですか？」（アカウント不要）
2. 「最近のシミュレーションを一覧表示して、状況を要約してください。」
3. 「前回のシミュレーションが失敗したのはなぜですか？ログを確認してください。」
4. 「メッシュが 8 個、セル数が 200 万の FDS モデルには、どの vCPU と RAM のタイプを使えばよいですか？」
5. 「前回の実行のストレージフォルダーには何があり、どのファイルが結果ですか？」

その後に、「このケースをアップロードして実行してください」、*「シミュレーション 1234 を再開してください」*と依頼してください。費用がかかる操作やデータを削除する操作の前には、必ず確認が求められ、アシスタントは実行する内容を表示します。OAuth でサインインすると、読み取り専用アクセスで接続することもできます（OAuth でサインインするを参照）。

ツール

ツール	説明
inspect_case ¹	ローカルフォルダーのソルバーとモデルサイズを検出し（FDS のメッシュ／MPI グループ、OpenFOAM のセル、CalculiX のノードなど）、実行前チェックを行います
suggest_resources	vCPU と RAM の種類を、根拠とともに推奨します
solver_guide	ソルバー用のケースの準備方法：入力ファイル、cloudHPC が自動で行う処理、再起動、オプション設定、並列処理、ログ
list_solvers、list_machine_options	利用可能なソルバー、vCPU 数、RAM の種類
upload_folder ¹	ローカルのケースフォルダーを圧縮してストレージにアップロードします
launch_simulation	実行を開始します（確認を求めます）
list_simulations、get_simulation、wait_for_simulation	実行状況を確認します。完了した実行には、既知のエラーの診断が含まれます
sync_simulation	実行中のジョブの部分的な結果をアップロードします
stop_simulation	ソフト停止またはハード停止を行います（確認を求めます）
resume_simulation	同じソルバー、vCPU、RAM の種類、フォルダーを使って停止した実行を再開します（FDS と OpenFOAM。確認を求めます）
start_desktop	後処理用の Linux または Windows リモートデスクトップを起動します。停止するまで料金が発生します（確認を求めます）
live_settings	実行中のシミュレーションで変更できる内容、それらのファイルの現在の内容、以前のライブ更新の状態を確認します
update_running_simulation	停止せずに実行中のシミュレーションを変更します：OpenFOAM の system/controlDict、fvSolution、fvSchemes、FDS の <CHID>.stop、code_saturne の RESU/<run>/control_file、OpenRadioss／OpenCourant の <root>_0001.ctl。ファイルはケースの _push フォルダーに置かれ、自動的に同期が要求されるため、マシンに数分以内に適用されます（確認を求めます）
open_remote_desktop	実行中のジョブのブラウザー用リモートデスクトップリンク
list_storage、list_results	ストレージと結果アーカイブを閲覧します
download_results ¹	結果アーカイブをダウンロードし、ローカルで展開します
get_upload_link、get_download_link	単一ファイルをアップロード／ダウンロードするための一時リンク
delete_storage	ファイルまたはフォルダーを削除します（確認を求めます）
api_usage	API のレート制限と使用済み呼び出し数

料金が発生する操作やデータを削除する操作（実行の開始、ハード停止、 ストレージからの削除）では、必ず確認が必要です。対応するアプリ（例： Claude Code）では、サーバーが確認ダイアログを直接表示するため、 アシスタントがあなたの代わりに確認することはできません。それ以外の アプリでは、アシスタントが概要を表示し、あなたの承認を待ちます。

¹ ローカルインストールの場合のみ利用できます。コンピューター上のファイルで動作します。Web アプリ（ホストされたエンドポイント）では、代わりに get_upload_link ／ get_download_link を 使用してください。

インストール

必要なもの：

• Python 3.10 以降
• cloudHPC アカウントと API キー：cloudHPC プロフィールページを開いてください （APIKEY のドキュメント）。このキーを使うと アカウントに完全にアクセスできるため、秘密にしてください。

pipx でインストールします（推奨：環境が分離され、 コマンドは ~/.local/bin に配置されるため、デスクトップアプリから簡単に見つけられます）。

pipx install git+https://github.com/CFD-FEA-SERVICE/cloudhpc-mcp

または pip でインストールします。

pip install git+https://github.com/CFD-FEA-SERVICE/cloudhpc-mcp

これにより、cloudhpc-mcp コマンドがインストールされます。以下で必要に なる場合があるため、フルパスを確認してください。

which cloudhpc-mcp          # Linux / macOS
where cloudhpc-mcp          # Windows

API キーは CLOUDHPC_APIKEY 環境変数から読み込まれます。この変数が 設定されていない場合は、cloudHPCexec が作成するファイル ~/.cfscloudhpc/apikey から読み込まれます。

AI アシスタントに接続する

接続方法は2つあります。

• ローカルインストール（デスクトップアプリとターミナルアプリ）：サーバーはお使いのコンピューター上で実行されるため、ケースのフォルダーを読み取り、結果をその隣に保存できます。すべてのツールを利用できます。推奨。
• ホスト型エンドポイント（ウェブアプリ）：https://mcp.cloudhpc.cloud/mcp。インストールは不要です。API キーを使って一度サインイン（OAuth）するか、ヘッダーでキーを送信して接続します。お使いのコンピューター上のファイルは読み取れません。ケースをアップロードし、一時リンク（または cloudHPC ウェブアプリ）から結果をダウンロードします。ウェブアプリを参照してください。

アシスタント	デスクトップアプリ	ターミナル（Linux）	ウェブアプリ
Claude	Claude Desktop（Windows、macOS、Linux ベータ版）	Claude Code	claude.ai（カスタムコネクター）
ChatGPT	ChatGPT デスクトップアプリ（MCP サーバーが利用可能な環境）	Codex CLI	ChatGPT（OAuth サインイン）
Gemini	対応していません：MCP に対応する Gemini デスクトップアプリがありません	Gemini CLI	Gemini（OAuth サインイン）
GitHub Copilot	VS Code（Copilot エージェントモード）	Copilot CLI	対応していません

各例の your-api-key は、お使いのキーに置き換えてください。アシスタントが cloudhpc-mcp コマンドを見つけられない場合は、代わりにフルパスを指定してください（インストールを参照）。

Claude

Claude Desktop

Settings > Developer > Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にサーバーを追加します。

• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• Linux：Edit Config を使ってファイルを開きます

{
  "mcpServers": {
    "cloudhpc": {
      "command": "cloudhpc-mcp",
      "env": { "CLOUDHPC_APIKEY": "your-api-key" }
    }
  }
}

Claude Desktop を再起動します。新しい会話のツールメニューに cloudHPC ツールが表示されます。

Claude Code

claude mcp add --scope user cloudhpc -e CLOUDHPC_APIKEY=your-api-key -- cloudhpc-mcp

--scope user を指定すると、すべてのフォルダーで利用できるようになります。claude mcp list を実行するか、Claude Code 内で /mcp を実行して確認してください。

ChatGPT / Codex

ChatGPT デスクトップアプリ

最近のバージョンの ChatGPT デスクトップアプリでは、Settings > MCP servers > Add server を開き、STDIO を選択します。

• Command：cloudhpc-mcp
• Environment variable：CLOUDHPC_APIKEY = your-api-key

このアプリは Codex と MCP 設定を共有するため（~/.codex/config.toml。以下を参照）、一方で追加したサーバーはもう一方でも利用できます。利用できるかどうかは、アプリのバージョンとプランによって異なります。ChatGPT のウェブアプリはリモートコネクターのみをサポートしており、このローカルサーバーは実行できません。

Codex CLI

codex mcp add cloudhpc --env CLOUDHPC_APIKEY=your-api-key -- cloudhpc-mcp

または ~/.codex/config.toml を編集します。

[mcp_servers.cloudhpc]
command = "cloudhpc-mcp"
tool_timeout_sec = 1900        # wait_for_simulation can wait up to 30 minutes

[mcp_servers.cloudhpc.env]
CLOUDHPC_APIKEY = "your-api-key"

codex mcp list を実行して確認してください。

Gemini

Gemini CLI

gemini mcp add -s user -e CLOUDHPC_APIKEY=your-api-key cloudhpc cloudhpc-mcp

または ~/.gemini/settings.json を編集します。

{
  "mcpServers": {
    "cloudhpc": {
      "command": "cloudhpc-mcp",
      "env": { "CLOUDHPC_APIKEY": "$CLOUDHPC_APIKEY" },
      "timeout": 1900000
    }
  }
}

$CLOUDHPC_APIKEY はシェルからキーを取得します（export CLOUDHPC_APIKEY=...）。timeout（ミリ秒）を設定すると、wait_for_simulation は最大30分間待機できます。Gemini CLI 内で /mcp を実行して確認してください。

Gemini のデスクトップアプリとウェブアプリは、カスタム MCP サーバーに対応していません。

GitHub Copilot

VS Code（Copilot エージェントモード）

コマンドパレットから MCP: Open User Configuration を実行するか、プロジェクト内に .vscode/mcp.json を作成し、次の内容を追加します。

{
  "inputs": [
    { "type": "promptString", "id": "cloudhpc-key",
      "description": "cloudHPC API key", "password": true }
  ],
  "servers": {
    "cloudhpc": {
      "type": "stdio",
      "command": "cloudhpc-mcp",
      "env": { "CLOUDHPC_APIKEY": "${input:cloudhpc-key}" }
    }
  }
}

VS Code が一度だけキーを尋ね、安全に保存します。Copilot Chat をAgentモードで開き、ツール選択メニューから cloudHPC ツールを有効にします。

Copilot CLI

~/.copilot/mcp-config.json を編集します。

{
  "mcpServers": {
    "cloudhpc": {
      "type": "local",
      "command": "cloudhpc-mcp",
      "args": [],
      "env": { "CLOUDHPC_APIKEY": "your-api-key" },
      "tools": ["*"]
    }
  }
}

または、Copilot CLI のセッション内で /mcp add を実行します。Windows 用 Microsoft Copilot アプリはカスタム MCP サーバーに対応していません。

その他の MCP クライアント

コマンド cloudhpc-mcp と環境変数 CLOUDHPC_APIKEY を指定して、stdio サーバーを設定してください。

Web アプリ（ホスト型エンドポイント）

エンドポイント：https://mcp.cloudhpc.cloud/mcp（ストリーミング可能な HTTP）。認証方法は 2 つあります。

• OAuth でサインイン（ChatGPT、Gemini、claude.ai、および MCP サーバーの OAuth に対応するすべてのクライアント）：OAuth でサインインを参照してください。
• API キーヘッダー：クライアントはリクエストごとに、X-API-Key ヘッダー（または Authorization: Bearer <key>）でキーを送信します。エンドポイントには何も保存されず、キーはそのリクエストのために cloudHPC API へ転送されるだけです。

ローカルインストールとの違い：

• inspect_case、upload_folder、download_results は利用できません。ホスト型サーバーからお使いのコンピューターを見ることはできないためです。
• ケースをアップロードするには、ケースフォルダーの内容（アーカイブのルートにあるファイル）を圧縮し、アシスタントにアップロードリンク（get_upload_link）を依頼します。すぐに使える curl コマンドが返されます。または、cloudHPC Web アプリからアップロードしてください。
• 結果を取得するには、ダウンロードリンク（get_download_link）を依頼してください。

OAuth でサインイン

OAuth でコネクターを追加すると、アシスタントによって cloudHPC のサインインページが開きます。

1. アクセスを求めているアプリの名前を確認してください。そのアプリはシミュレーションとストレージを確認したり、ファイルをアップロードしたり、アカウントに課金されるシミュレーションを起動または停止したりできます。
2. API キーを貼り付けます（API キーの確認方法）。
3. 必要に応じて読み取り専用アクセスにチェックを入れます。するとアシスタントはシミュレーション、ストレージ、結果を確認できますが、起動、停止、再開、アップロード、削除、リモートデスクトップの起動はできなくなります。コネクターを安全に試したい場合や、実行状況の確認のみが必要な同僚に便利です。
4. 接続をクリックします。

アシスタントがキーを見ることはありません。アシスタントが受け取るのは 1 時間で期限切れになるトークンで、30 日間は自動更新されます。その後は再度サインインが必要です。接続済みのすべてのアシスタントのアクセスを取り消すには、cloudHPC プロファイルで API キーを再生成してください。アクセスは 1 時間以内に停止します。

claude.ai

カスタムコネクターに対応するプランでは、Settings > Connectors > Add custom connectorを選択し、URL https://mcp.cloudhpc.cloud/mcp を入力して、次のいずれかを行います。

• 認証を OAuth のままにして、求められたらサインインする（OAuth でサインイン）。
• No sign-inを選択し、Request headersでX-API-Key = your-api-keyを追加する。

会話のツールメニューからコネクターを有効にしてください。同じコネクターは Claude のデスクトップアプリとモバイルアプリでも利用できます。

ChatGPT web

ChatGPT で開発者モードを有効にし、カスタムコネクター（アプリ）を追加します。

• URL：https://mcp.cloudhpc.cloud/mcp
• 認証：OAuth

次に、cloudHPC のページでサインインします（OAuth でサインイン）。

Gemini web

Gemini アプリ（gemini.google.com）で：

1. 左側のサイドバーでカスタマイズをクリックします。
2. コネクタータブを開きます。
3. + Customをクリックし、URL https://mcp.cloudhpc.cloud/mcp を入力して、次へをクリックします。
4. 開いた cloudHPC ページでサインインします（OAuth でサインイン）。

Gemini は自動的に登録されるため、OAuth クライアント ID やシークレットは必要ありません。コネクターは接続済みアプリに表示されます。

Copilot web

Microsoft Copilot と github.com の Copilot Chat は、カスタム MCP サーバーに対応していません。

ホスト型エンドポイントを使用するその他のクライアント

カスタムヘッダーを使用したストリーミング可能な HTTP に対応する MCP クライアントであれば利用できます。たとえば：

claude mcp add --transport http cloudhpc https://mcp.cloudhpc.cloud/mcp \
  --header "X-API-Key: your-api-key"

{ "mcpServers": { "cloudhpc": {
    "httpUrl": "https://mcp.cloudhpc.cloud/mcp",
    "headers": { "X-API-Key": "your-api-key" } } } }

（2 つ目は Gemini CLI の形式です。VS Code では "type": "http"、"url"、"headers"を使用します。Codex CLI では config.toml でurlとhttp_headersを使用します。）

知っておくと便利なこと

• アップロードの構成：ケースフォルダーの内容は upload.tar.gz のルートにアーカイブされ、ローカルフォルダーと同じ名前のストレージフォルダーにアップロードされます。隠しファイルはスキップされます。フォルダー名に , ( ) ' $ ~ " # やスペースを含めることはできません。
• リソース：FDS、CalculiX、code_aster は highcpu で開始します。メモリエラーが発生したら standard に移し、それでも解決しない場合は highmem に移してください。OpenFOAM やその他の MPI 専用ソルバーには highcore または hypercore を使用します。highcpu の vCPU が 1 つだけの構成は、ソルバーの起動に必要な RAM が不足するため、決して推奨されません。
• 実行の確認：ソルバーが失敗していても、実行のステータスが COMPLETED になることがあります。実行が終了すると、サーバーは出力をスキャンし、エラーガイドに記載されたエラーを確認して修正方法を提案します。ダウンロード後には、ソルバー独自のログ（OpenFOAM の log.*、FDS の .out）も確認します。
• 料金は vCPU 時間あたりで請求され、実行終了時にユーロで表示されます。
• ストレージ：ファイルは作成から 60 日後に自動的に削除されます。結果をダウンロードしてください。
• レート制限：無料アカウントでは 1 時間あたり 100 件、フルアカウントでは 500 件の API 呼び出しが可能です（1 日あたりの制限はありません）。サーバーはレート制限ヘッダーを読み取り、制限を超える前に停止します。
• データについて：ツールが返す情報（シミュレーション名、ログ、ファイル一覧、料金）は、利用するアシスタントの AI プロバイダーに、お客様自身のアカウントとその利用規約に基づいて送信されます。機密性の高いプロジェクトの場合は、ご利用のプロバイダーのデータ設定（トレーニングのオプトアウト、ビジネスプランなど）をご確認ください。ローカルインストールでは API キーはお使いのコンピューターに保存されます。ホスト型エンドポイントは API キーを転送するだけで、何も保存しません。OAuth サインインでは、アシスタントが保持するのは暗号化された有効期限付きトークンのみで、キーは保持しません。

トラブルシューティング

問題	対処方法
アシスタントに cloudHPC ツールが表示されない	設定を編集した後、アプリを再起動してください。ターミナルアプリでは /mcp または mcp list で確認してください。
command not found ／サーバーが起動しない	cloudhpc-mcp のフルパスを使用してください（which cloudhpc-mcp）。デスクトップアプリは、シェルの PATH、conda、仮想環境を読み込みません。
Unauthorized: the API key is invalid	cloudHPC のプロフィールページからキーを再度コピーしてください。
ホスト型エンドポイント：「Invalid header name」	ヘッダーを X-API-Key: your-api-key のとおり正確に記述してください（名前、コロン、スペース、キー）。
サインインページ：「The API key was not accepted」	プロフィールからキーを再度コピーし（確認方法）、スペースを含めずキーのみを貼り付けてください。
アシスタントが OAuth クライアント ID とシークレットを要求する	コネクターを削除し、URL https://mcp.cloudhpc.cloud/mcp で再度追加してください。自動的に登録されるため、クライアント ID やシークレットは不要です。
アシスタントから再度サインインするよう求められる	30 日後、または API キーを再生成した後は通常の動作です。現在のキーでサインインしてください。
rate limit reached	次の時間まで待つか、アシスタントに確認頻度を下げるよう依頼してください。
実行の待機が途中で終了する	クライアントのツールタイムアウトを延長する（上記の例を参照）か、アシスタントに短い間隔で待機するよう依頼してください。

開発

git clone https://github.com/CFD-FEA-SERVICE/cloudhpc-mcp
cd cloudhpc-mcp
pip install -e ".[test]"
pytest            # offline tests with a mocked API

サーバーモード（CLOUDHPC_MCP_MODE）：

モード	トランスポート	用途
local（デフォルト）	stdio	お使いのコンピューター上のデスクトップアプリやターミナルアプリ
remote	streamable HTTP	ホスト型エンドポイント。API キーは各リクエストに含めます
remote + OAuth	streamable HTTP	CLOUDHPC_OAUTH_SECRET（ランダムな値。ローテーションする場合はカンマ区切りのリスト）と CLOUDHPC_PUBLIC_URL（公開ベース URL）を設定すると、ユーザーがサーバーページで API キーを貼り付ける OAuth 2.1 サインイン（PKCE、動的クライアント登録、クライアント ID メタデータドキュメント）が追加されます。トークンは暗号化され、何も保存されません。認証情報のないリクエストには OAuth チャレンジを含む 401 が返されます。X-API-Key も引き続き使用できます
public	streamable HTTP	キー不要のガイドエンドポイント（例：ウェブサイトのチャットボット向け）。利用できるのは solver_guide、list_solvers、list_machine_options、suggest_resources のみです。ソルバーとマシンのカタログは、CLOUDHPC_CATALOG_APIKEY（データを持たない専用アカウント）のキーを使って読み込まれ、CLOUDHPC_CATALOG_TTL 秒間（デフォルトは 3600 秒）キャッシュされます。リクエスト数はクライアント IP ごとに CLOUDHPC_PUBLIC_RATE_PER_MIN 件（デフォルトは 60 件）に制限されます

scripts/e2e_test.py は、お使いのアカウントで実際の API に対してワークフロー全体を実行します。小さな FDS ケースをアップロードし、--confirm-costs を指定すると、1 vCPU で約 1 分間実行します（--no-launch を指定するとアップロードのみ行います。--cleanup を指定すると、最後にテストフォルダーを削除します）。

サポート

• ドキュメント：https://docs.cloudhpc.cloud
• 課題：https://github.com/CFD-FEA-SERVICE/cloudhpc-mcp/issues

ライセンス

Apache-2.0