metamodel について
公開済みの計算ツールやエンジニアリングモデルを AI アシスタントから確認し、数式に基づく計算を実行する MCP サーバーです。モデル生成の算術ではなく、定義済みの入力、出力、計算を必要とする用途に向いています。
主な機能
- 01公開プロジェクトとモデルの一覧
- 02入出力スキーマの確認
- 03数式に基づく計算の実行
- 04モデル間での入力振り分け
- 05連鎖するモデル出力の取得
活用シーン
- 01入力値からエンジニアリングモデルを計算
- 02計算ツールの必要項目を事前確認
- 03関連モデルを一度の計算で実行
MCP 対応
ホスト型 HTTP または stdio 経由で、`metamodel_list_projects`、`metamodel_get_schema`、`metamodel_compute` を MCP クライアントに提供します。ツールは読み取り専用で、計算はステートレスです。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://www.metamodel.app/api/mcpclaude mcp add --transport http joegra2003-metamodel https://www.metamodel.app/api/mcp{"mcpServers":{"joegra2003-metamodel":{"type":"http","url":"https://www.metamodel.app/api/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"joegra2003-metamodel":{"type":"http","url":"https://www.metamodel.app/api/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"joegra2003-metamodel":{"type":"http","url":"https://www.metamodel.app/api/mcp"}}}{"mcpServers":{"joegra2003-metamodel":{"serverUrl":"https://www.metamodel.app/api/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
ツール
4このツールにパラメーターはありません。
詳細
MetaModel MCP サーバー
AI アシスタントが MetaModel の数式エンジンを使用して、認定済みの計算を実行できる MCP(Model Context Protocol) サーバーです。公開済みの計算ツール、価格設定ツール、エンジニアリングモデルを AI から呼び出せるツールに変換します。計算結果が幻覚によるものになることはありません。
すべてのツールは読み取り専用です。 このサーバーは公開済みのプロジェクトスキーマを取得し、ステートレスな計算を実行します。データの書き込み、変更、保存は一切行いません。
クイックスタート
リモート(ホスト型)— 最も簡単
インストールは不要です。URL をカスタムコネクターとして追加します。
https://www.metamodel.app/api/mcp
- Claude.ai / Claude Desktop:Settings → Connectors → Add custom connector → URL を貼り付けます
- Claude Code:
claude mcp add --transport http metamodel https://www.metamodel.app/api/mcp
ウェブとモバイルで利用でき、Node は不要です。ホスト型エンドポイントはステートレスで、読み取り専用かつレート制限されています。
Claude Desktop
Claude Desktop の設定(macOS では ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)に追加します。
{
"mcpServers": {
"metamodel": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "metamodel-mcp"]
}
}
}
Claude Code
claude mcp add metamodel -- npx -y metamodel-mcp
その他の MCP クライアント
MCP 互換のクライアントであれば、stdio 経由で接続できます。
npx -y metamodel-mcp
ツール
metamodel_list_projects
利用可能な計算ツールとエンジニアリングモデルを参照します。プロジェクト名、説明、公開トークン、モデル名を返します。
- アノテーション:
readOnlyHint: true
metamodel_get_schema
特定のプロジェクトの入力と出力を確認します。モデル名、入力パラメーター(型、デフォルト値、検証ルールを含む)、出力フィールド、数式を返します。
- アノテーション:
readOnlyHint: true
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
token | string | はい | プロジェクト公開トークン(metamodel_list_projects から取得) |
metamodel_compute
入力値を使って計算を実行します。入力は一度送信するだけで、プロパティ名に基づいて適切なモデルに自動で振り分けられます。モデル間の連鎖計算を含め、すべてのモデルの出力が返されます。
- アノテーション:
readOnlyHint: true
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
token | string | はい | プロジェクト公開トークン |
model | string | いいえ | 特定のモデルを指定します。省略すると、すべてのモデルを返します(推奨)。 |
inputs | object | いいえ | キーと値のペアで指定する入力値です。適切なモデルに自動で振り分けられます。省略した入力にはデフォルト値が使用されます。 |
例
例 1:利用可能なプロジェクトの一覧表示
プロンプト:「MetaModel ではどんな計算ツールが利用できますか?」
ツール呼び出し: metamodel_list_projects()
レスポンス(抜粋):
{
"projects": [
{
"token": "989bc6ae-e4d7-4585-8908-bfd03358043e",
"name": "Deck Builder",
"description": "Interactive deck builder with code-compliant sizing. Uses LOOKUP tables for beams, frost depths, and railing requirements.",
"models": ["deck", "platformModel", "beamsModel", "postsModel", "railingModel", "summaryModel"]
},
{
"token": "fdc5fbef-9d4b-46c3-b72d-1950e03d4bf4",
"name": "Building Engineer",
"description": "Complete building engineering calculator. Enter room dimensions to auto-size HVAC, electrical, and lighting systems with full cost estimation.",
"models": ["room", "hvac", "electrical", "lighting", "costEstimator"]
},
{
"token": "363c7753-ac4b-4de4-b1e7-e4536cb2f9bb",
"name": "Life Expectancy Calculator",
"description": "Estimate your life expectancy based on age, sex, and lifestyle factors.",
"models": ["basics", "lifestyle", "results"]
}
]
}
例 2:プロジェクトスキーマの取得
プロンプト:「Building Engineer 計算ツールにはどのような入力が必要ですか?」
ツール呼び出し: metamodel_get_schema({ token: "fdc5fbef-9d4b-46c3-b72d-1950e03d4bf4" })
レスポンス(抜粋):
{
"projectName": "Building Engineer",
"models": [
{
"name": "room",
"title": "Room Dimensions",
"inputs": [
{ "name": "length", "type": "number", "defaultValue": 35.26 },
{ "name": "width", "type": "number", "defaultValue": 60 },
{ "name": "height", "type": "number", "defaultValue": 12 }
],
"outputs": [
{ "name": "floorArea", "formula": "floorArea = length * width" },
{ "name": "volume", "formula": "volume = length * width * height" }
]
},
{
"name": "hvac",
"title": "HVAC Sizing",
"inputs": [
{ "name": "climateZone", "defaultValue": "cold" },
{ "name": "btuFactor", "type": "number", "defaultValue": 25 }
],
"outputs": [
{ "name": "btuRequired", "formula": "btuRequired = volume@room * btuFactor" },
{ "name": "tonnage", "formula": "tonnage = btuRequired / 12000" },
{ "name": "annualCost", "formula": "annualCost = tonnage * 120" }
]
}
]
}
モデル間の参照に注目してください。volume@room は「room モデルの volume 出力を使用する」という意味です。MetaModel がこの連鎖処理を自動で行います。
例 3:計算の実行
プロンプト:「50×80 ft の部屋(天井高 14 ft)向けに、HVAC、電気設備、照明を設計してください」
ツール呼び出し: metamodel_compute({ token: "fdc5fbef-...", inputs: { length: 50, width: 80, height: 14 } })
レスポンス:
{
"models": {
"room": {
"outputs": { "floorArea": 4000, "volume": 56000, "wallArea": 3640 }
},
"hvac": {
"outputs": { "btuRequired": 1400000, "tonnage": 116.7, "annualCost": 14000 }
},
"electrical": {
"outputs": { "outletsNeeded": 304, "totalAmps": 456, "circuitCount": 23 }
},
"lighting": {
"outputs": { "totalLumens": 201240, "fixtureCount": 51, "totalWattage": 2040 }
},
"costEstimator": {
"outputs": {
"hvacMaterial": 415917, "electricalMaterial": 18400,
"lightingMaterial": 7650, "totalLabor": 89321, "grandTotal": 531288
}
}
},
"metadata": { "projectName": "Building Engineer", "evaluationMs": 7.1 }
}
API 呼び出し 1 回で、部屋の形状、HVAC の容量、電気負荷、照明設計、全体のコスト見積もりを算出できます。LLM が生成したものではなく、実際の数式を使って約 7 ms で計算されます。
開発
ローカルの MetaModel インスタンスに対してテストするには:
# Clone and build
cd packages/mcp-server
npm install
npm run build
# Run with local URL
node dist/index.js --url http://localhost:3000
# Test with MCP Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js --url http://localhost:3000
プライバシーポリシー
MetaModel の MCP サーバーはステートレスで読み取り専用です。
- 認証は不要です — 公開されているすべてのプロジェクトはパブリックです
- 個人データは収集しません — 計算は匿名で行われます
- データは保存しません — 入力は評価後、直ちに破棄されます
- Cookie やトラッキングはありません — サーバーは metamodel.app に直接 API 呼び出しを行います
- サードパーティとのデータ共有はありません — 結果はリクエスト元のクライアントにのみ送信されます
プライバシーポリシー全文:https://www.metamodel.app/privacy
MetaModel について
MetaModel では、スプレッドシートのような数式言語を使って、計算ツール、価格設定ツール、エンジニアリングモデルを作成できます。作りたいものを説明すると、AI が作成し、数秒で公開できます。モデルは API から呼び出し可能な計算エンドポイントとなり、この MCP サーバーを通じてあらゆる AI アシスタントが利用できます。
ライセンス
MIT
トラブルシューティング
- 「プロジェクトが見つからないか、公開されていません」 — トークンは未公開または削除済みのプロジェクトに属しています。プロジェクトの所有者に最新の公開トークンを問い合わせるか、
metamodel_list_projectsで利用可能なものを一覧表示してください。 - 不明な入力名 — 入力はプロパティ名で照合されます。まず
metamodel_get_schemaを呼び出してください。プロジェクトの正確な入力名、型、デフォルト値が返されます。 - 入力が JSON 文字列として送信される —
inputsは文字列化されたオブジェクトではなく、JSON オブジェクト({"width": 12})として渡してください。文字列化された入力は、文字のインデックスを示す「不明な入力」エラーになります。 - レート制限(ホスト型エンドポイント) — ホスト型 URL にはクライアントごとのレート制限があります。頻繁に利用する場合は、独自のネットワークから外部へ接続できる環境で npm パッケージをローカル実行してください。
- Node のバージョン(ローカルインストール) — stdio サーバーには Node 18 以降が必要です。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。