開発基盤
産業向け AI Agent ワークフローのための MCP Server
AI Agent をツール、ツイン、データ、統制された実行系に 1 つのインターフェースで接続します。DataMesh MCP Server は各ワークフローに実運用コンテキストを与えます。
ツールアクセス層
レポート、シミュレーション、アラート確認、SOP 参照、運用アクションを 1 つのプロトコル境界で提供します。
運用コンテキスト
ライブテレメトリ、資産状態、作業指示、シーン参照、ナレッジ記事を 1 つのワークフローにまとめます。
ツイン検証
推奨結果が実行経路へ進む前に、Agent が Twin Engine による検証を呼び出せます。
統制された実行
どのツールが、どの入力で、どの承認・監査条件のもとで実行されるかを明確に定義できます。
なぜここで MCP が重要か
実用的な AI Agent は prompt だけでは動きません。資産状態、ライブデータ、知識、承認済みアクションへの安全なアクセスが必要です。MCP Server は LLM の推論を実行可能な産業オペレーションへつなぐ橋です。
MCP Server が提供するもの
試点ごとに個別連携を作るのではなく、レポート、シミュレーション、SOP 参照、ツイン検証、統制された実行を支える再利用可能なツール層を作れます。
チームでの使い方
MCP Server は AI Agent がツールを発見し、文脈を取得し、安全な境界の中で実行する方法を標準化します。
ステップ 01
ツールと文脈を登録
データサービス、プラットフォーム API、ツイン検証、知識検索を MCP 互換ツールにマッピングします。
ステップ 02
AI Agent ワークフローに接続
MCP Server を AI Agent runtime に接続し、各問い合わせが構造化コンテキスト付きで適切なツールを呼べるようにします。
ステップ 03
検証し、統制し、拡張
承認ルールを適用し、利用状況を監視し、ツール範囲を PoC から再現可能な運用へ広げます。
代表的なユースケース
会話 UI を超えて、再現性のある運用導入へ AI Agent を進めたいチーム向けです。
産業コパイロット
運用チームが 1 つの画面でレポート取得、ツイン確認、チェック実行、承認済みアクション実施を行えます。
シミュレーション駆動の意思決定ループ
AI Agent が現場へ提案を出す前に、シミュレーションと検証サービスを呼び出せます。
導入アクセラレーター
半導体、地域暖房、製造、データセンター向けに再利用可能な MCP ツールキットを用意できます。
開発・運用モデル
アーキテクチャは self-hosted、Git 管理、監査可能なままです。新しいツールを公開し、実行境界を定義し、Agent アクションを DFS、Twin Engine、企業システムへ接続できます。
- •AI Agent、Copilot、自動化ワークフロー向けの再利用ツールを公開
- •DFS、Twin Engine、サポート情報、レポートサービスにツールを接続
- •実行前に許可入力、承認ルール、ログ要件を定義
- •業界別ツールキットとしてまとめ、導入チームの立ち上がりを高速化