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metamodel

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リモート
github.com/metamodel-app科学・教育09 週間前に更新
リポジトリ

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

  1. 01公開プロジェクトとモデルの一覧
  2. 02入出力スキーマの確認
  3. 03数式に基づく計算の実行
  4. 04モデル間での入力振り分け
  5. 05連鎖するモデル出力の取得

活用シーン

  1. 01入力値からエンジニアリングモデルを計算
  2. 02計算ツールの必要項目を事前確認
  3. 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。

エンドポイントhttps://www.metamodel.app/api/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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。

パッケージ
npmmetamodel-mcp1.1.2

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

npm MCP license

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
tokenstring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
tokenstringはいプロジェクト公開トークン
modelstring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)。
inputsobject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

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。