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。
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。テナントと scope に基づく安全なアクセスが必要です。MCP Server は Claude、Cursor、独自 Agent を実行可能な Physical AI オペレーションへつなぎます。
MCP Server が提供するもの
base と業界スライスにまたがる再利用可能なツール層：レポート、シミュレーション、SOP 参照、ツイン検証、予知保全、データセンター運用など。実行時に MCP で発見します。
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。
モジュールスライス
base と業界モジュール（データセンター運用を含む）をエンドポイント分離し、最小権限を実用化します。
統制された実行
scoped API key が表示・実行可能なツールを制御し、書き込み系には承認と監査を残します。
MCP Server が提供するもの
base と業界スライスにまたがる再利用可能なツール層：レポート、シミュレーション、SOP 参照、ツイン検証、予知保全、データセンター運用など。実行時に MCP で発見します。
- 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。
- モジュールスライス
base と業界モジュール（データセンター運用を含む）をエンドポイント分離し、最小権限を実用化します。
- 統制された実行
scoped API key が表示・実行可能なツールを制御し、書き込み系には承認と監査を残します。
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
キー発行と Agent 接続
適切な scope の顧客キーを発行し、Claude、Cursor、独自 Agent を /mcp/<slice>/ に向けます。
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。
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
self-hosted、Git 管理、監査可能。クライアントは HTTPS の /mcp/<slice>/ に X-API-Key のみ送ります。モジュール有効化と scoped key の発行はプラットフォーム側。詳細は FactVerse Docs。
base、trafficops、pdm、semiops、dcops などの管理された HTTPS スライス—必要なモジュールだけ有効化
顧客 API key がサーバー側でテナントと scope を解決。クライアントは tenant ヘッダを送らない
Data Fusion Services、Twin Engine、CMMS/作業指示、DCOps、レポートへツールを接続し監査を残す
Claude、Cursor、独自 Agent は FactVerse Docs（MCP ガイド、scope マトリクス、ツール参照）から開始