PyPSA MCP: Energy Modeling for LLMs

PyPSA MCP

PyPSA MCP は、PyPSA（Python for Power System Analysis）を使用してエネルギーシステムモデルを作成、分析、最適化するための Model Context Protocol（MCP）サーバーです。

Model Context Protocol（MCP） サーバーであり、Claude などの LLM が PyPSA と連携し、自然言語を介してエネルギーモデルの作成と分析を行えるようにします。

デモ例

以下は、Claude で PyPSA MCP を使用する方法を示すデモ動画です。この動画では、シンプルな 2 バスモデルの作成、潮流計算の実行、最適化の実施を実演しています。

https://github.com/user-attachments/assets/5633a431-7c3b-4a2f-9a9e-395dcbbb2e29

デモ用プロンプト

このプロンプトを Claude でそのまま試すと、動画で示されている例を再現できます。

I'd like to build an energy system model and perform optimization using PyPSA. Please help me with these steps: 
1. Create a simple two-bus model with: 
   1. Two buses at (0,0) and (100,0) with 220 kV nominal voltage 
   2. A generator at bus1 with 100 MW capacity and 50 €/MWh cost 
   3. A load at bus2 with 80 MW demand
   4. 24 hourly snapshots for January 1, 2025
2. Run a power flow calculation to verify the model 
3. Perform optimization with the highs solver using the kirchhoff formulation 
4. Discuss the results

概要

PyPSA MCP は、LLM と PyPSA の間の橋渡しを提供し、次のことを可能にします。

1. 自然言語を介してエネルギーシステムモデルを作成および管理する
2. バス、発電機、送電線などのネットワークコンポーネントを追加する
3. シミュレーション用の時系列データを設定する
4. 潮流計算と最適化計算を実行する
5. 結果を分析する

機能

• モデル管理

  • 新しい PyPSA エネルギーモデルを作成する
  • 利用可能なモデルを一覧表示して選択する
  • 詳細なモデルサマリーをエクスポートする
  • 不要になったモデルを削除する

• コンポーネント作成

  • バス、発電機、負荷、その他のネットワークコンポーネントを追加する
  • 自然言語を介してコンポーネントパラメータを設定する
  • 既存のコンポーネントを変更する
  • コンポーネントを意味のあるグループに整理する

• データとシミュレーション

  • シミュレーション期間のタイムスナップショットを設定する
  • 負荷と発電機の時系列データを追加する
  • 潮流計算を実行する
  • さまざまなソルバーと定式化による最適化を実行する

• 結果分析

  • シミュレーション結果から主要な指標を抽出する
  • モデルパフォーマンスのサマリーを生成する
  • さらなる分析のためにデータをエクスポートする

インストール

前提条件

• Python 3.10 以上
• uv（依存関係を簡単に管理するために推奨）

メインインストール（PyPI）

# Install from PyPI
pip install pypsamcp

# Or using uv (recommended)
uv pip install pypsamcp

PyPSA MCP の実行

# Run using the installed package
pypsamcp

Claude Desktop での設定

1. Claude Desktop の設定ファイルを探します（通常は ~/.config/Claude/config.json にあります）

2. mcpServers セクションに PyPSA MCP を追加します。

   "mcpServers": {
     "PyPSA MCP":{
       "command": "uv",  # Sometimes /path/to/local/uv (remove this comment)
       "args": [
         "run",
         "--with",
         "pypsamcp",
         "pypsamcp"
       ]
     }
   }
   

3. 設定ファイルを保存し、Claude Desktop を再起動します

開発用インストール（GitHub から）

コードを変更したいコントリビューターまたはユーザー向け:

# Clone the repository
git clone https://github.com/cdgaete/pypsa-mcp.git
cd pypsa-mcp

# Install development dependencies with uv
uv pip install -e ".[dev]"

開発モードでの実行

# Run the server directly
python -m pypsamcp.server

利用可能なツール

このサーバーは次の MCP ツールを提供します。

モデル管理

create_energy_model(
    id: str,
    name: str = None,
    description: str = None
)

list_models()

delete_model(
    id: str
)

export_model_summary(
    id: str,
    include_components: bool = True,
    include_parameters: bool = True
)

コンポーネント作成

add_bus(
    model_id: str,
    name: str,
    v_nom: float,
    x: float = 0.0,
    y: float = 0.0,
    carrier: str = "AC"
)

add_generator(
    model_id: str,
    name: str,
    bus: str,
    p_nom: float,
    marginal_cost: float = 0.0,
    carrier: str = "generator"
)

add_load(
    model_id: str,
    name: str,
    bus: str,
    p_set: float
)

add_line(
    model_id: str,
    name: str,
    bus0: str,
    bus1: str,
    x: float,
    r: float = 0.0,
    g: float = 0.0,
    b: float = 0.0,
    s_nom: float = 0.0
)

add_storage(
    model_id: str,
    name: str,
    bus: str,
    p_nom: float,
    max_hours: float,
    efficiency_store: float = 1.0,
    efficiency_dispatch: float = 1.0,
    standing_loss: float = 0.0
)

データとシミュレーション

set_snapshots(
    model_id: str,
    start_time: str,
    end_time: str,
    freq: str = "H"
)

run_powerflow(
    model_id: str,
    snapshot: str = None
)

run_optimization(
    model_id: str,
    solver_name: str = "glpk",
    formulation: str = "kirchhoff"
)

プロンプト例

以下は、Claude で PyPSA MCP を使用する方法のいくつかの例です。

Create a new energy system model with three buses, two generators, and a load.

Add a wind generator with 100 MW capacity to bus "bus1" with a marginal cost of 10.

Run a power flow calculation on the current model and show me the results.

Optimize the model using the GLPK solver and summarize the key findings.

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

謝辞

• 電力システムモデリングのために PyPSA 上に構築されています
• Model Context Protocol の実装に FastMCP を使用しています
• 自然言語インターフェースを通じてエネルギーシステムモデリングをより身近にする必要性に触発されています