watsonx

watsonx MCP サーバー

Claude Code と IBM watsonx.ai を統合する MCP サーバーです。Claude が IBM の基盤モデル（Granite、Llama、Mistral など）にタスクを委任できるようにします。

機能

• テキスト生成 - watsonx.ai の基盤モデルを使用してテキストを生成します
• チャット - watsonx.ai のチャットモデルと会話します
• 埋め込み - テキストの埋め込みを生成します
• モデル一覧 - 利用可能なすべての基盤モデルを一覧表示します

利用可能なツール

ツール	説明
watsonx_generate	watsonx.ai のモデルを使用してテキストを生成します
watsonx_chat	watsonx.ai のモデルとチャットします
watsonx_embeddings	テキストの埋め込みを生成します
watsonx_list_models	利用可能なモデルを一覧表示します

セットアップ

1. 依存関係をインストールする

cd ~/watsonx-mcp-server
npm install

2. 環境を設定する

次の環境変数を設定します。

WATSONX_API_KEY=your-ibm-cloud-api-key
WATSONX_URL=https://us-south.ml.cloud.ibm.com
WATSONX_SPACE_ID=your-deployment-space-id  # Recommended: deployment space
WATSONX_PROJECT_ID=your-project-id          # Alternative: project ID

注：テキスト生成、埋め込み、チャットには、WATSONX_SPACE_ID または WATSONX_PROJECT_ID のいずれかが必要です。デプロイメントスペースには Watson Machine Learning（WML）が事前設定されているため、推奨されます。

3. Claude Code に追加する

MCP サーバーはすでに ~/.claude.json で設定されています。

{
  "mcpServers": {
    "watsonx": {
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": ["/Users/matthewkarsten/watsonx-mcp-server/index.js"],
      "env": {
        "WATSONX_API_KEY": "your-api-key",
        "WATSONX_URL": "https://us-south.ml.cloud.ibm.com",
        "WATSONX_SPACE_ID": "your-deployment-space-id"
      }
    }
  }
}

使用方法

設定が完了すると、Claude は watsonx.ai のツールを使用できます。

User: Use watsonx to generate a haiku about coding

Claude: [Uses watsonx_generate tool]
Result: Code flows like water
       Bugs arise, then disappear
       Programs come alive

利用可能なモデル

利用可能なモデルの例をいくつか紹介します。

• ibm/granite-3-3-8b-instruct - IBM Granite 3.3 8B（推奨）
• ibm/granite-13b-chat-v2 - IBM Granite チャットモデル
• ibm/granite-3-8b-instruct - Granite 3 命令実行モデル
• meta-llama/llama-3-70b-instruct - Meta の Llama 3 70B
• mistralai/mistral-large - Mistral AI の大規模モデル
• ibm/slate-125m-english-rtrvr-v2 - 埋め込みモデル

watsonx_list_models を使用すると、利用可能なすべてのモデルを確認できます。

アーキテクチャ

Claude Code (Opus 4.5)
         │
         └──▶ watsonx MCP Server
                    │
                    └──▶ IBM watsonx.ai API
                              │
                              ├── Granite Models
                              ├── Llama Models
                              ├── Mistral Models
                              └── Embedding Models

2 エージェントシステム

これにより、次のような 2 エージェントアーキテクチャを実現できます。

1. Claude（Opus 4.5） - 複雑なタスクを処理する、主な推論エージェント
2. watsonx.ai - 特定のワークロード向けのサブエージェント

次のような場合、Claude はタスクを watsonx.ai に委任できます。

• IBM 固有のモデル機能が必要な場合
• エンタープライズデータに対してバッチ推論を実行する場合
• 専門的な Granite モデルを使用する場合
• RAG パイプライン用の埋め込みを生成する場合

IBM Cloud リソース

この MCP サーバーでは、次のリソースを使用します。

• サービス：watsonx.ai Studio（data-science-experience）
• プラン：Lite（無料枠）
• リージョン：us-south

IBM Cloud で独自の watsonx.ai プロジェクトとデプロイメントスペースを作成してください。

IBM Z MCP サーバーとの統合

この watsonx MCP サーバーは IBM Z MCP サーバーと連携して動作します。

Claude Code (Opus 4.5)
         │
         ├──▶ watsonx MCP Server
         │         └── Text generation, embeddings, chat
         │
         └──▶ ibmz MCP Server
                   └── Key Protect HSM, z/OS Connect

ibmz-mcp-server のデモスクリプト：

• demo-full-stack.js - 5 サービスの完全なパイプライン
• demo-rag.js - watsonx の埋め込みと Granite を使用した RAG

ドキュメントアナライザー

ドキュメントアナライザー（document-analyzer.js）は、watsonx.ai を使用して外部ドライブのデータを分析する強力なツールを提供します。

コマンド

# View document catalog (9,168 documents)
node document-analyzer.js catalog

# Summarize a document
node document-analyzer.js summarize 1002519.txt

# Analyze document type, topics, entities
node document-analyzer.js analyze 1002519.txt

# Ask questions about a document
node document-analyzer.js question 1002519.txt 'What AWS credentials are needed?'

# Generate embeddings for documents
node document-analyzer.js embed

# Semantic search across documents
node document-analyzer.js search 'IBM Cloud infrastructure'

機能

• 要約：あらゆるドキュメントの簡潔な要約を生成します
• 分析：ドキュメントの種類、トピック、エンティティ、センチメントを抽出します
• Q&A：ドキュメントの内容について自然言語で質問できます
• 埋め込み：セマンティック検索用の 768 次元ベクトルを生成します
• セマンティック検索：ベクトルの類似度を使って類似ドキュメントを検索します

デモ

完全なデモを実行します。

./demo-external-drive.sh

埋め込みインデックスと RAG

embedding-index.js ツールは、セマンティック検索と RAG（検索拡張生成）を提供します。

# Build an embedding index (50 documents)
node embedding-index.js build 50

# Semantic search
node embedding-index.js search 'cloud infrastructure'

# RAG query - retrieves relevant docs and generates answer
node embedding-index.js rag 'How do I set up AWS for Satellite?'

# Show index statistics
node embedding-index.js stats

バッチプロセッサー

batch-processor.js ツールは、複数のドキュメントを一度に処理します。

# Classify documents into categories
node batch-processor.js classify 20

# Extract topics from documents
node batch-processor.js topics 15

# Generate one-line summaries
node batch-processor.js summarize 10

# Full analysis (classify + topics + summary)
node batch-processor.js full 10

カテゴリ：技術、ビジネス、クリエイティブ、個人、コード、法律、マーケティング、教育、その他

ファイル

• index.js - MCP サーバーの実装
• document-analyzer.js - ドキュメント分析用 CLI ツール
• embedding-index.js - 埋め込みインデックスおよび RAG ツール
• batch-processor.js - ドキュメントのバッチ処理ツール
• demo-external-drive.sh - デモスクリプト
• package.json - 依存関係
• README.md - このファイル

作成者

Matthew Karsten

ライセンス

MIT