MCP ツールリファレンス

ツールはガバナンス切片と機能カテゴリでグループ化しています。各ツールには呼び出しに必要な scope を併記。顧客環境で実際に利用できるツールは MCP の実行時ディスカバリを基準にしてください。

概要

Slice	Endpoint	Required scope	Tools
ベース共通基盤	/mcp/base/	base.action.write, base.compute.run, base.read	54
TrafficOps 交通と検問	/mcp/trafficops/	trafficops.read	7
予知保全	/mcp/pdm/	pdm.read	5
TelcoOps 通信ネットワーク	/mcp/telcoops/	telcoops.read	3
SemiOps 半導体とクリーンルーム	/mcp/semiops/	semiops.read	16
航空信頼性分析	/mcp/aviation/	aviation.analysis.read	6

ベース共通基盤

Endpoint: /mcp/base/

ツール	Scope	説明
analyze_spare_parts	base.compute.run	予備部品の在庫と使用パターンを分析します。交換上位部品、滞留在庫、欠品リスク、再発注の推奨を表示。在庫最適化と調達計画に。
analyze_spatial_anomaly	base.compute.run	空間ヒートマップのセンサーデータから異常を分析します。平均から N 標準偏差以上外れたセンサーを検出。ホット/コールドスポット、異常な読み値、空間的外れ値の問い合わせに。
automl_forecast	base.compute.run	AutoML によるモデル自動選択と予測——最適なアルゴリズムを自動で選びます。
calculate_emissions	base.compute.run	建物または施設の温室効果ガス排出量（スコープ 1/2/3）を計算します。地域デフォルトの排出係数を用い、スコープ別の CO₂e 内訳を返します。カーボンフットプリント・排出量・サステナビリティ指標の問い合わせに。
cascade_simulation	base.compute.run	マルチエンジンのカスケードシミュレーション——DES・ABM・モンテカルロを連鎖。
check_data_quality	base.read	連携済み全データソースのデータ品質ダッシュボードを確認します。次元別（完全性・正確性・一貫性・適時性）の品質スコアを返し、主要な違反を列挙。データ品質・データ健全性・データ問題の問い合わせに。
compare_zones	base.compute.run	2 つのゾームまたはフロア間の空間統計を比較します。平均・最小・最大・標準偏差の比較と解釈を提供。南北、1F と 2F、任意の 2 ゾーンの比較に。
conformal_predict	base.compute.run	分布を仮定しない予測区間（コンフォーマル予測）。
create_work_order	base.action.write	アドバイザーの推奨に基づき新しい作業指示書を作成します。ユーザーが明示的に実行へ同意した場合のみ使用してください。
detect_anomaly	base.compute.run	データ点の異常をスコアリング（z-score、Isolation Forest、オートエンコーダ）。
detect_drift	base.compute.run	データセット間のデータドリフト/コンセプトドリフトを検出します。
estimate_causal_effect	base.compute.run	因果推論により処置効果を推定します。
explain_prediction	base.compute.run	SHAP を用いてモデル予測を説明します。
extract_maintenance_record	base.read	AI で保守文書（PDF/画像）から構造化データを抽出します。設備 ID、保守日、種別、技術者、所見、交換部品、信頼度スコアを返します。紙の保守記録をデジタル化したい場合に。
find_changepoints	base.compute.run	時系列の構造的変化点を検出します。
find_optimal_policy	base.compute.run	因果推論を用いて最適な処置方針を求めます。
find_path	base.compute.run	建物内の 2 地点間のナビ経路を探索します。複数フロアのルーティング、バリアフリー、混雑回避に対応。
fit_distribution	base.compute.run	観測データに確率分布を当てはめます。故障時間・サービス時間・到着パターンの分析に有用。最良適合分布とそのパラメータ、適合度統計（KS 検定、AIC）を返します。データを最もよく表す統計分布を知りたい場合に。
forecast_timeseries	base.compute.run	時系列に Holt-Winters または Prophet 予測を実行します。
generate_report	base.compute.run	状態レポートまたはシミュレーションレポートを生成します。設備概要、アラート要約、シミュレーション分析レポートに。
get_action_plan_history	base.read	AI アクションプランの履歴と、そのワークフロー承認状況を取得します。過去のアクションプランの承認判断、実行結果、関連 ECM 文書（インシデント報告）を返します。過去のインシデント・意思決定・結果に関する問い合わせに。
get_compliance_documents	base.read	規格で絞り込んでコンプライアンス関連文書（証明書、監査報告、エビデンスパック）を取得します。ISO 準拠、FDA、規制文書の問い合わせに。
get_equipment_documents	base.read	ある設備に関連する全文書（マニュアル、SOP、図面、保守記録）を取得します。設備文書や関連マニュアル/SOP を探す際に。
get_equipment_status	base.read	設備のリアルタイム状態（最新センサー値、有効アラート、直近の作業指示）を取得します。現在の状況を把握する際に。
get_expiring_documents	base.read	保存期限が近い、または定期レビューが必要な文書を取得します。コンプライアンス監視と先回りの文書管理に。
get_optimization_recommendation	base.compute.run	予算制約の下で検問所運用の最適な人員構成を求めます。NSGA-II 多目的最適化でスループットと待ち時間のバランスを取り、費用対効果分析と運用者向けの具体策を添えたパレート最適解を返します。「追加 10 名をどう配置？」「5000/時 の予算で最適構成は？」などに。
get_pending_tasks	base.read	保留中の ECM ワークフロータスク（承認・署名・レビュー待ちの文書）を取得します。ToDo リストや承認待ちの問い合わせに。
import_data	base.compute.run	外部ソース（REST API、CSV）から ETL パイプライン経由でデータを取り込み・処理して分析します。データソースに接続し、レコードを抽出、必要に応じて取り込みデータに分布を当てはめます。シミュレーション入力モデリング用に外部データを取り込む際に。
import_dxf	base.compute.run	DXF フロアプランを取り込み、壁/扉/窓/フェンスを認識します。
list_connectors	base.read	設定済みの全データコネクタ（REST、CSV、MQTT、OPC-UA、データベースなど）を、現在の状態（稼働/エラー/同期中）、最終同期時刻、ソース情報とともに列挙します。データソース・連携・コネクタ・データパイプラインの問い合わせに。
optimize_bayesian	base.compute.run	ブラックボックス関数チューニングのためのベイズ最適化。
optimize_evolutionary	base.compute.run	進化的多目的最適化（NSGA-II）。
optimize_layout	base.compute.run	NSGA-II 多目的最適化と DES 評価を用いて施設の空間レイアウト（検問所位置、容量、経路）を最適化します。スループットと待ち時間のバランスを取るパレート最適レイアウトを探索。施設設計と空間計画に。
optimize_milp	base.compute.run	混合整数線形計画（MILP）問題を解きます。
predict_rul	base.compute.run	センサー値から残存有効寿命（RUL）を予測します。
predict_surrogate	base.compute.run	学習済みサロゲートモデルで推論を実行します。
query_knowledge	base.read	ナレッジグラフから設備種別、故障モード、修理動作、診断ルール、保守スケジュールを照会します。専門知識を探す際に。
recommend_model	base.compute.run	AutoML による最適なモデル種別の推奨。
recommend_sensor_placement	base.compute.run	空間カバレッジの空白と IDW 信頼度分析に基づき、追加センサーの最適設置場所を推奨します。センサー配備、カバレッジの空白、新規設置場所の問い合わせに。
recommend_training	base.read	設備種別、ユーザーの役割、特定されたスキルギャップに基づき研修コースを推奨します。所要時間と優先度付きのコース一覧を返します。人材育成と認定計画に。
run_abm	base.compute.run	エージェントベースの群集シミュレーションを実行します。
run_dag_simulation	base.compute.run	高度なルーティング（最短キュー、確率、条件）を備えた DAG ルーティング DES シミュレーションを実行します。スループット、ボトルネック分析、Sankey フローデータ、AI 推奨を返します。複雑なマルチパス検問所シナリオに。
run_des	base.compute.run	プロセス/待ち行列のモデリングのため離散事象シミュレーションを実行します。
run_doe	base.compute.run	実験計画法（DOE）を実行し、どの因子が目標指標に最も有意に影響するかを特定します。因子の有意性を示す ANOVA 分析を返します。
run_montecarlo	base.compute.run	モンテカルロのストレステスト/リスクシミュレーション。
run_optimization	base.compute.run	多目的最適化（NSGA-II）で最適パラメータを求めます。競合する目的をトレードオフするパレート最適解を返します。最良の構成を見つけたい場合に。
run_simulation	base.compute.run	離散事象シミュレーション（DES）を実行して what-if シナリオを検証します。予測の確認、構成の比較、変更影響の見積りに。利用可能なシーン：trafficops（検問所の流れ）、heatops（地域熱供給）、fms（設備ライフサイクル）。
run_system_dynamics	base.compute.run	システムダイナミクス（ストック・フロー）シミュレーションを実行します。
run_what_if_comparison	base.compute.run	DES シミュレーションで現在の検問所構成と変更後シナリオを比較します。「生体認証スキャンに 2 名増員したら？」「手荷物スキャナが 4 時間ごとに故障したら？」などに回答。並列の KPI 比較、費用対効果分析、具体的な運用アクションを返します。人員変更、レーン調整、設備故障の注入に対応。
search_checkpoint_sop	base.read	ECM システムに保存された検問所の標準作業手順（SOP）を検索します。特定の検問所や作業種別に関連する SOP 文書を返します。検問所運用、出入国管理、税関手続きの手順・プロトコル・標準作業の問い合わせに。ECM RAG（検索拡張生成）による意味検索を活用。
search_documents	base.read	ECM（エンタープライズコンテンツ管理）でキーワード・種別・関連エンティティから文書を検索します。文書のタイトル、版、分類、直接リンクを返します。RAG 拡張を有効にすると関連文書の AI 要約も提供。マニュアル、SOP、レポート、証明書などの問い合わせに。
simulate_logistics	base.compute.run	施設レイアウト上で AGV/フォークリフトの物流シミュレーションを実行します。
train_surrogate	base.compute.run	データから高速なサロゲートモデルを学習します。
troubleshoot_connector	base.read	特定のデータコネクタの詳細と直近の同期ログを取得して診断します。直近のエラーを分析し、具体的な修正（認証情報、ネットワーク、スキーママッピングなど）を提案します。コネクタの失敗、データ未同期、取り込み/書き出しの問題報告時に。

analyze_spare_parts · base.compute.run

予備部品の在庫と使用パターンを分析します。交換上位部品、滞留在庫、欠品リスク、再発注の推奨を表示。在庫最適化と調達計画に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
equipment_type	string		設備種別で絞り込み（例：AHU、CHILLER）
part_category	string		部品カテゴリで絞り込み
months	integer		分析対象の履歴月数 - default: 12

analyze_spatial_anomaly · base.compute.run

空間ヒートマップのセンサーデータから異常を分析します。平均から N 標準偏差以上外れたセンサーを検出。ホット/コールドスポット、異常な読み値、空間的外れ値の問い合わせに。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
scene_id	string	yes	シーン ID（heatops、iaq-building-env、energy-floor-consumption、space-occupancy）
variable	string	yes	分析対象の変数（supply_temp、co2、electricity）
zone	string		ゾーン絞り込み：all、north、south など - default: "all"
threshold_sigma	number		異常検知のシグマ閾値 - default: 2

automl_forecast · base.compute.run

AutoML によるモデル自動選択と予測——最適なアルゴリズムを自動で選びます。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

calculate_emissions · base.compute.run

建物または施設の温室効果ガス排出量（スコープ 1/2/3）を計算します。地域デフォルトの排出係数を用い、スコープ別の CO₂e 内訳を返します。カーボンフットプリント・排出量・サステナビリティ指標の問い合わせに。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
scope	integer	yes	排出スコープ：1=直接、2=電力、3=バリューチェーン - one of: 1, 2, 3
fuel_type	string		スコープ 1 の燃料種別（例：natural_gas、diesel、refrigerant_r410a）
electricity_kwh	number		スコープ 2 の電力消費量（kWh）
category	string		スコープ 3 のカテゴリ（例：waste_landfill、water_supply、commuting_mrt）
consumption	number		該当単位での消費量
period	string		報告期間（例：'2025-01'、'2025-Q1'、'2025'）

cascade_simulation · base.compute.run

マルチエンジンのカスケードシミュレーション——DES・ABM・モンテカルロを連鎖。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

check_data_quality · base.read

連携済み全データソースのデータ品質ダッシュボードを確認します。次元別（完全性・正確性・一貫性・適時性）の品質スコアを返し、主要な違反を列挙。データ品質・データ健全性・データ問題の問い合わせに。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

compare_zones · base.compute.run

2 つのゾームまたはフロア間の空間統計を比較します。平均・最小・最大・標準偏差の比較と解釈を提供。南北、1F と 2F、任意の 2 ゾーンの比較に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
scene_id	string	yes	シーン ID
variable	string	yes	比較する変数
zone_a	string	yes	第 1 ゾーン（north、1f など）
zone_b	string	yes	第 2 ゾーン（south、2f など）

conformal_predict · base.compute.run

分布を仮定しない予測区間（コンフォーマル予測）。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

create_work_order · base.action.write

アドバイザーの推奨に基づき新しい作業指示書を作成します。ユーザーが明示的に実行へ同意した場合のみ使用してください。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
equipment_id	integer	yes	作業指示書を作成する対象設備
title	string	yes	作業指示書のタイトル
description	string	yes	必要な作業の詳細説明
priority	string	yes	one of: LOW, MEDIUM, HIGH, CRITICAL

detect_anomaly · base.compute.run

データ点の異常をスコアリング（z-score、Isolation Forest、オートエンコーダ）。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

detect_drift · base.compute.run

データセット間のデータドリフト/コンセプトドリフトを検出します。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

estimate_causal_effect · base.compute.run

因果推論により処置効果を推定します。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

explain_prediction · base.compute.run

SHAP を用いてモデル予測を説明します。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

extract_maintenance_record · base.read

AI で保守文書（PDF/画像）から構造化データを抽出します。設備 ID、保守日、種別、技術者、所見、交換部品、信頼度スコアを返します。紙の保守記録をデジタル化したい場合に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
document_id	integer	yes	抽出する ECM 文書 ID

find_changepoints · base.compute.run

時系列の構造的変化点を検出します。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

find_optimal_policy · base.compute.run

因果推論を用いて最適な処置方針を求めます。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

find_path · base.compute.run

建物内の 2 地点間のナビ経路を探索します。複数フロアのルーティング、バリアフリー、混雑回避に対応。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
from_location	string	yes	出発地点の名称またはノード ID
to_location	string	yes	目的地点の名称またはノード ID
accessible	boolean		バリアフリー（車椅子）経路のみ - default: false
avoid_crowds	boolean		混雑エリアを回避 - default: false

fit_distribution · base.compute.run

観測データに確率分布を当てはめます。故障時間・サービス時間・到着パターンの分析に有用。最良適合分布とそのパラメータ、適合度統計（KS 検定、AIC）を返します。データを最もよく表す統計分布を知りたい場合に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
data_source	string	yes	当てはめるデータのソース。'custom' は生データ配列が必要。 - one of: sensor_readings, failure_times, service_times, custom
equipment_id	integer		センサー/故障データの設備 ID（sensor_readings、failure_times では必須）
sensor_type	string		sensor_readings のセンサー種別絞り込み（例：'temperature'、'vibration'）
custom_data	array		カスタム当てはめ用の生データ点（最低 20 点）

forecast_timeseries · base.compute.run

時系列に Holt-Winters または Prophet 予測を実行します。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

generate_report · base.compute.run

状態レポートまたはシミュレーションレポートを生成します。設備概要、アラート要約、シミュレーション分析レポートに。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
report_type	string	yes	レポート種別：'simulation' は DES を実行し KPI を報告、'equipment_status' は現在の設備/アラート/作業指示を要約 - one of: simulation, equipment_status
module	string		シミュレーションレポートのモジュール - one of: trafficops, heatops, fms
format	string		出力形式 - one of: pdf, excel

get_action_plan_history · base.read

AI アクションプランの履歴と、そのワークフロー承認状況を取得します。過去のアクションプランの承認判断、実行結果、関連 ECM 文書（インシデント報告）を返します。過去のインシデント・意思決定・結果に関する問い合わせに。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
checkpoint_id	string		任意：検問所 ID で絞り込み
urgency	string		緊急度で絞り込み。デフォルトは全件 - one of: CRITICAL, WARNING, ALL - default: "ALL"
limit	integer		返す結果の最大件数 - default: 10

get_compliance_documents · base.read

規格で絞り込んでコンプライアンス関連文書（証明書、監査報告、エビデンスパック）を取得します。ISO 準拠、FDA、規制文書の問い合わせに。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
standard	string		コンプライアンス規格（例：ISO_14644、SEMI_S2、GM、FDA_21_CFR）
status	string		文書ステータスで絞り込み - one of: APPROVED, EXPIRED, IN_REVIEW, RECORD

get_equipment_documents · base.read

ある設備に関連する全文書（マニュアル、SOP、図面、保守記録）を取得します。設備文書や関連マニュアル/SOP を探す際に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
equipment_id	integer	yes	設備 ID
doc_type	string		文書種別で絞り込み - one of: MANUAL, SOP, DRAWING, REPORT, CERTIFICATE, PHOTO

get_equipment_status · base.read

設備のリアルタイム状態（最新センサー値、有効アラート、直近の作業指示）を取得します。現在の状況を把握する際に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
equipment_id	integer		照会する設備 ID（省略時は全設備）

get_expiring_documents · base.read

保存期限が近い、または定期レビューが必要な文書を取得します。コンプライアンス監視と先回りの文書管理に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
days_ahead	integer		先読みする日数 - default: 30

get_optimization_recommendation · base.compute.run

予算制約の下で検問所運用の最適な人員構成を求めます。NSGA-II 多目的最適化でスループットと待ち時間のバランスを取り、費用対効果分析と運用者向けの具体策を添えたパレート最適解を返します。「追加 10 名をどう配置？」「5000/時 の予算で最適構成は？」などに。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
budget	number		人員の時間あたり総予算（コスト単位） - default: 5000
cost_per_staff	number		追加要員 1 名あたりの時間コスト - default: 100
target_kpi	string		最適化する主要 KPI - one of: avg_wait, throughput, p95_wait - default: "avg_wait"
audience	string		インサイトレポートの対象読者 - one of: manager, operator, both - default: "both"

get_pending_tasks · base.read

保留中の ECM ワークフロータスク（承認・署名・レビュー待ちの文書）を取得します。ToDo リストや承認待ちの問い合わせに。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
user_id	integer		ユーザー ID（省略時は現在のユーザー）

import_data · base.compute.run

外部ソース（REST API、CSV）から ETL パイプライン経由でデータを取り込み・処理して分析します。データソースに接続し、レコードを抽出、必要に応じて取り込みデータに分布を当てはめます。シミュレーション入力モデリング用に外部データを取り込む際に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
connector_type	string	yes	データコネクタ種別：'rest' は REST API、'csv' は CSV ファイル - one of: rest, csv
endpoint	string	yes	REST API の URL または CSV のファイルパス
pipeline_id	string		任意の ETL パイプライン：'arrival-fitting' または 'service-time' - one of: arrival-fitting, service-time
field_mapping	object		任意のソース→ターゲットのフィールド対応（例：{'timestamp': 'arrival_time'}）

import_dxf · base.compute.run

DXF フロアプランを取り込み、壁/扉/窓/フェンスを認識します。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

list_connectors · base.read

設定済みの全データコネクタ（REST、CSV、MQTT、OPC-UA、データベースなど）を、現在の状態（稼働/エラー/同期中）、最終同期時刻、ソース情報とともに列挙します。データソース・連携・コネクタ・データパイプラインの問い合わせに。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

optimize_bayesian · base.compute.run

ブラックボックス関数チューニングのためのベイズ最適化。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

optimize_evolutionary · base.compute.run

進化的多目的最適化（NSGA-II）。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

optimize_layout · base.compute.run

NSGA-II 多目的最適化と DES 評価を用いて施設の空間レイアウト（検問所位置、容量、経路）を最適化します。スループットと待ち時間のバランスを取るパレート最適レイアウトを探索。施設設計と空間計画に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
template_id	string	yes	最適化するレイアウトテンプレート - one of: immigration-hall-small, security-screening, departure-lounge
objectives	array		最適化する目的
pop_size	integer		NSGA-II の個体数
n_gen	integer		世代数

optimize_milp · base.compute.run

混合整数線形計画（MILP）問題を解きます。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

predict_rul · base.compute.run

センサー値から残存有効寿命（RUL）を予測します。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

predict_surrogate · base.compute.run

学習済みサロゲートモデルで推論を実行します。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

query_knowledge · base.read

ナレッジグラフから設備種別、故障モード、修理動作、診断ルール、保守スケジュールを照会します。専門知識を探す際に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
query_type	string	yes	照会する知識の種類 - one of: equipment_info, failure_modes, repair_actions, diagnostic_rules
equipment_type	string		設備種別（例：COMPRESSOR、AHU、PUMP、CHILLER）
keyword	string		フリーテキスト知識検索のキーワード

recommend_model · base.compute.run

AutoML による最適なモデル種別の推奨。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

recommend_sensor_placement · base.compute.run

空間カバレッジの空白と IDW 信頼度分析に基づき、追加センサーの最適設置場所を推奨します。センサー配備、カバレッジの空白、新規設置場所の問い合わせに。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
scene_id	string	yes	シーン ID
variable	string	yes	カバレッジ分析の対象変数
zone	string		分析するゾーン。全域は all を使用。 - default: "all"
max_recommendations	integer		配置推奨の最大件数 - default: 5

recommend_training · base.read

設備種別、ユーザーの役割、特定されたスキルギャップに基づき研修コースを推奨します。所要時間と優先度付きのコース一覧を返します。人材育成と認定計画に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
equipment_type	string		設備種別（例：AHU、CHILLER、COMPRESSOR）
user_role	string		役割別研修のためのユーザーの役割 - one of: operator, technician, engineer, manager - default: "operator"
skill_gap	string		対応すべき特定済みスキルギャップ

run_abm · base.compute.run

エージェントベースの群集シミュレーションを実行します。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

run_dag_simulation · base.compute.run

高度なルーティング（最短キュー、確率、条件）を備えた DAG ルーティング DES シミュレーションを実行します。スループット、ボトルネック分析、Sankey フローデータ、AI 推奨を返します。複雑なマルチパス検問所シナリオに。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
scene_id	string	yes	シミュレートする DAG シーン - one of: cp-immigration-dag, cp-security-dag, cp-multi-terminal
simulation_time	number		シミュレーション時間（分）
staff_count	integer		要員/レーン数（容量に影響）

run_des · base.compute.run

プロセス/待ち行列のモデリングのため離散事象シミュレーションを実行します。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

run_doe · base.compute.run

実験計画法（DOE）を実行し、どの因子が目標指標に最も有意に影響するかを特定します。因子の有意性を示す ANOVA 分析を返します。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
scene_type	string	yes	one of: trafficops, heatops, fms
scene_id	string	yes
factors	array	yes	実験で変動させる因子
response_metric	string	yes	分析する KPI（例：throughput、availability、total_heat_delivered_kj）

run_montecarlo · base.compute.run

モンテカルロのストレステスト/リスクシミュレーション。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

run_optimization · base.compute.run

多目的最適化（NSGA-II）で最適パラメータを求めます。競合する目的をトレードオフするパレート最適解を返します。最良の構成を見つけたい場合に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
module_type	string	yes	one of: trafficops, heatops, fms
population_size	integer		default: 20
generations	integer		default: 10

run_simulation · base.compute.run

離散事象シミュレーション（DES）を実行して what-if シナリオを検証します。予測の確認、構成の比較、変更影響の見積りに。利用可能なシーン：trafficops（検問所の流れ）、heatops（地域熱供給）、fms（設備ライフサイクル）。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
scene_type	string	yes	実行するシミュレーションの種類 - one of: trafficops, heatops, fms
scene_id	string	yes	シーン設定 ID（例：'rts-main-hall'、'small-network'、'hvac-fleet'）
simulation_time	number		シミュレーション時間（分） - default: 480
config_overrides	object		シーンパラメータの上書き（例：num_counters、supply_temp）

run_system_dynamics · base.compute.run

システムダイナミクス（ストック・フロー）シミュレーションを実行します。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

run_what_if_comparison · base.compute.run

DES シミュレーションで現在の検問所構成と変更後シナリオを比較します。「生体認証スキャンに 2 名増員したら？」「手荷物スキャナが 4 時間ごとに故障したら？」などに回答。並列の KPI 比較、費用対効果分析、具体的な運用アクションを返します。人員変更、レーン調整、設備故障の注入に対応。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
changes	object		検問所ごとの上書き：{checkpoint_id: {staff_count, mean_service_time, counters}}。例：{'biometric-scan': {'staff_count': 4}, 'bag-scan': {'staff_count': 3}}
failure_injection	object		検問所ごとの故障設定：{checkpoint_id: {mtbf, mttr}}。例：{'biometric-scan': {'mtbf': 240, 'mttr': 15}} —— スキャナが 4 時間ごとに故障、修復 15 分
label	string		変更シナリオの可読ラベル - default: "Modified Scenario"
audience	string		インサイトレポートの対象読者 - one of: manager, operator, both - default: "both"
replications	integer		シミュレーションの反復回数（多いほど高精度・低速） - default: 5

search_checkpoint_sop · base.read

ECM システムに保存された検問所の標準作業手順（SOP）を検索します。特定の検問所や作業種別に関連する SOP 文書を返します。検問所運用、出入国管理、税関手続きの手順・プロトコル・標準作業の問い合わせに。ECM RAG（検索拡張生成）による意味検索を活用。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
query	string	yes	SOP 内容の検索クエリ（例：'ピーク時のレーン開設手順'、'生体認証スキャナのフォールバック手順'、'VIP 旅客対応'）
checkpoint_id	string		任意：検索範囲を限定する特定の検問所 ID
doc_type	string		検索する文書種別。デフォルトは全件 - one of: SOP, INCIDENT_REPORT, CAPACITY_PLANNING, ALL - default: "ALL"

search_documents · base.read

ECM（エンタープライズコンテンツ管理）でキーワード・種別・関連エンティティから文書を検索します。文書のタイトル、版、分類、直接リンクを返します。RAG 拡張を有効にすると関連文書の AI 要約も提供。マニュアル、SOP、レポート、証明書などの問い合わせに。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
query	string		検索キーワード（タイトル、説明、内容）
doc_type	string		文書種別で絞り込み - one of: MANUAL, SOP, REPORT, DRAWING, CERTIFICATE, PHOTO, CONTRACT, TEMPLATE
entity_type	string		関連エンティティ種別で絞り込み - one of: EQUIPMENT, ALERT, WORK_ORDER, CLEANROOM, SMT_LINE
entity_id	integer		絞り込み用のエンティティ ID
use_rag	boolean		RAG ベースの AI 要約を有効化 - default: true

simulate_logistics · base.compute.run

施設レイアウト上で AGV/フォークリフトの物流シミュレーションを実行します。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

train_surrogate · base.compute.run

データから高速なサロゲートモデルを学習します。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

troubleshoot_connector · base.read

特定のデータコネクタの詳細と直近の同期ログを取得して診断します。直近のエラーを分析し、具体的な修正（認証情報、ネットワーク、スキーママッピングなど）を提案します。コネクタの失敗、データ未同期、取り込み/書き出しの問題報告時に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
connector_name	string	yes	診断するコネクタの名称または部分名称

TrafficOps 交通と検問

Endpoint: /mcp/trafficops/

ツール	Scope	説明
check_officer_roster	trafficops.read	検問所の現在シフトの人員配置と人員可用性を確認します。配置済みの全要員とその担当、予備要員、次回シフト交代時刻を返します。要員配置・人手、または増員可否の問い合わせに。
evaluate_lane_reconfig	trafficops.read	DES（離散事象シミュレーション）を実行し、現在のレーン構成と提案された再構成（例：車レーンを 1 つ閉じて二輪レーンを 1 つ増設）を比較します。実シミュレーションエンジンで待ち時間・スループット・SLA 達成率を計算。到達率や待ち行列長などユーザー報告データを与えて精度を上げられます。レーン変更の前にトレードオフを定量化する際に。
get_checkpoint_lane_status	trafficops.read	車両検問所のリアルタイムなレーン状態（レーン別使用率、待ち行列長、待ち時間、配置要員）を取得します。二輪・車レーンの両方に対応。ユーザー報告データ（待ち行列長、到達率、レーン数）でデフォルトを上書き可能。現在の検問所状況・混雑・レーン容量の問い合わせに。
get_proactive_alerts	trafficops.read	予測と SLA の比較に基づく先回りの混雑アラートを取得します。重大度・根拠・改善案（予算型/速度型/バランス型）を添えて予測される SLA 違反を返します。今後起こり得る問題や混雑リスクの問い合わせに。
get_surge_detection	trafficops.read	検問所の現在の交通サージ/異常検知状態を取得します。車種（二輪・車・バス）別に到達率の異常急増を検出。サージ規模、推定継続時間、推定原因、初動推奨を返します。ユーザー報告の到達率でデフォルトを上書き可能。現在の交通異常や予期せぬ混雑の問い合わせに。
get_traffic_forecast	trafficops.read	特定検問所の今後 8 時間の交通流予測を取得します。15 分間隔の予測スループット（人/時）を信頼区間付きで返します。混雑が予想されるか確認し、先回りで計画する際に。
get_traffic_patterns	trafficops.read	DOE 統計分析を用いて交通検問所の反復パターンを取得します。曜日効果、時間帯ピーク、ボトルネックパターンを p 値・信頼水準付きで返します。構造的な交通挙動の理解に。

check_officer_roster · trafficops.read

検問所の現在シフトの人員配置と人員可用性を確認します。配置済みの全要員とその担当、予備要員、次回シフト交代時刻を返します。要員配置・人手、または増員可否の問い合わせに。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
shift	string		確認するシフト：'current'、'morning'、'afternoon'、'night' - default: "current"

evaluate_lane_reconfig · trafficops.read

DES（離散事象シミュレーション）を実行し、現在のレーン構成と提案された再構成（例：車レーンを 1 つ閉じて二輪レーンを 1 つ増設）を比較します。実シミュレーションエンジンで待ち時間・スループット・SLA 達成率を計算。到達率や待ち行列長などユーザー報告データを与えて精度を上げられます。レーン変更の前にトレードオフを定量化する際に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
close_lanes	array	yes	閉鎖するレーン ID（例：['CAR-4']）
open_lanes	array	yes	新規に開くレーン構成（例：[{'id': 'MC-6', 'type': 'motorcycle', 'from_lane': 'CAR-4'}]）
motorcycle_arrival_rate_hr	number		二輪の到達率（台/時）
car_arrival_rate_hr	number		車の到達率（台/時）
motorcycle_lanes	integer		ベースラインの現在の二輪レーン数
car_lanes	integer		ベースラインの現在の車レーン数
motorcycle_queue_length	integer		現在の二輪待ち行列長（待機車両総数）
car_queue_length	integer		現在の車待ち行列長（待機車両総数）
simulation_time_min	number		シミュレーション時間（分）

get_checkpoint_lane_status · trafficops.read

車両検問所のリアルタイムなレーン状態（レーン別使用率、待ち行列長、待ち時間、配置要員）を取得します。二輪・車レーンの両方に対応。ユーザー報告データ（待ち行列長、到達率、レーン数）でデフォルトを上書き可能。現在の検問所状況・混雑・レーン容量の問い合わせに。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
scene_id	string		シーン ID（例：border-lbc-arrival-car、border-lbc-departure-car） - default: "border-lbc-arrival-car"
motorcycle_lanes	integer		二輪レーン数を上書き
car_lanes	integer		車レーン数を上書き
motorcycle_queue_total	integer		ユーザー報告の全レーン二輪待ち行列合計
car_queue_total	integer		ユーザー報告の全レーン車待ち行列合計
motorcycle_arrival_rate_hr	number		ユーザー報告の二輪到達率（台/時）
car_arrival_rate_hr	number		ユーザー報告の車到達率（台/時）

get_proactive_alerts · trafficops.read

予測と SLA の比較に基づく先回りの混雑アラートを取得します。重大度・根拠・改善案（予算型/速度型/バランス型）を添えて予測される SLA 違反を返します。今後起こり得る問題や混雑リスクの問い合わせに。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
sla_minutes	number		待ち時間の SLA 閾値（分） - default: 12

get_surge_detection · trafficops.read

検問所の現在の交通サージ/異常検知状態を取得します。車種（二輪・車・バス）別に到達率の異常急増を検出。サージ規模、推定継続時間、推定原因、初動推奨を返します。ユーザー報告の到達率でデフォルトを上書き可能。現在の交通異常や予期せぬ混雑の問い合わせに。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
checkpoint	string		検問所エリア（例：vehicle-arrival、pedestrian-arrival） - default: "vehicle-arrival"
motorcycle_arrival_rate_hr	number		ユーザー報告の二輪到達率（台/時）
car_arrival_rate_hr	number		ユーザー報告の車到達率（台/時）
motorcycle_lanes	integer		二輪レーン数（影響レーン一覧用）

get_traffic_forecast · trafficops.read

特定検問所の今後 8 時間の交通流予測を取得します。15 分間隔の予測スループット（人/時）を信頼区間付きで返します。混雑が予想されるか確認し、先回りで計画する際に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
checkpoint	string		検問所 ID（例：document-check、biometric-scan、security-screen） - default: "document-check"
hours	integer		先読み予測する時間数（1–24） - default: 8

get_traffic_patterns · trafficops.read

DOE 統計分析を用いて交通検問所の反復パターンを取得します。曜日効果、時間帯ピーク、ボトルネックパターンを p 値・信頼水準付きで返します。構造的な交通挙動の理解に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
checkpoint	string		検問所 ID - default: "document-check"
days	integer		分析する履歴データ日数 - default: 90

予知保全

Endpoint: /mcp/pdm/

ツール	Scope	説明
get_equipment_health	pdm.read	予知保全対象の設備の健全性ステータスを取得します。健全性スコア（0–100）、グレード（A/B/C/D/F）、異常レベル、クレストファクタ、振動 RMS を返します。
get_filter_circular_recovery	pdm.read	現在のテナントまたは 1 設備について、予知保全フィルタ部品のリアルタイムなサーキュラー回収と二次市場見通しを取得します。回収候補、リスク帯、残存寿命、推奨措置、二次市場/廃棄ガイダンスを返します。フィルタ部品のサーキュラー回収・再利用・再製造・廃棄・二次市場・サステナビリティの問い合わせに。
get_filter_component_intelligence	pdm.read	現在のテナントまたは 1 設備について、予知保全フィルタ部品のリアルタイムなインテリジェンスを取得します。今注意が必要な部品を、リスク帯、予測残存寿命、推奨措置、ベンチマーク文脈、二次市場説明とともに返します。フィルタ部品・部品インテリジェンス・顧客フリートのフィルタ・今すぐ注意すべき点・部品レベルの保守優先度に。
get_pdm_summary	pdm.read	予知保全フリートの健全性サマリ（設備数、グレード分布 A/B/C/D/F、重大件数、有効アラート、7 日間の健全性傾向）を取得します。
list_pdm_anomalies	pdm.read	予知保全の異常（軸受摩耗、過熱、振動超過）を列挙します。種別、重大度、設備、AI 推奨を返します。

get_equipment_health · pdm.read

予知保全対象の設備の健全性ステータスを取得します。健全性スコア（0–100）、グレード（A/B/C/D/F）、異常レベル、クレストファクタ、振動 RMS を返します。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
equipment_name	string	yes	設備名またはコード（例：VB-VP-001、真空ポンプ）
equipment_id	string		設備 UUID（任意）

get_filter_circular_recovery · pdm.read

現在のテナントまたは 1 設備について、予知保全フィルタ部品のリアルタイムなサーキュラー回収と二次市場見通しを取得します。回収候補、リスク帯、残存寿命、推奨措置、二次市場/廃棄ガイダンスを返します。フィルタ部品のサーキュラー回収・再利用・再製造・廃棄・二次市場・サステナビリティの問い合わせに。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
equipment_id	string		設備 ID（任意）
equipment_code	string		設備コードまたは名称、例：MH-MP-001（任意）
top_n	integer		強調表示する部品数

get_filter_component_intelligence · pdm.read

現在のテナントまたは 1 設備について、予知保全フィルタ部品のリアルタイムなインテリジェンスを取得します。今注意が必要な部品を、リスク帯、予測残存寿命、推奨措置、ベンチマーク文脈、二次市場説明とともに返します。フィルタ部品・部品インテリジェンス・顧客フリートのフィルタ・今すぐ注意すべき点・部品レベルの保守優先度に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
equipment_id	string		設備 ID（任意）
equipment_code	string		設備コードまたは名称、例：MH-EX-003（任意）
top_n	integer		強調表示する部品数

get_pdm_summary · pdm.read

予知保全フリートの健全性サマリ（設備数、グレード分布 A/B/C/D/F、重大件数、有効アラート、7 日間の健全性傾向）を取得します。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
tenant_filter	string

list_pdm_anomalies · pdm.read

予知保全の異常（軸受摩耗、過熱、振動超過）を列挙します。種別、重大度、設備、AI 推奨を返します。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
severity	string		one of: ALL, CRITICAL, HIGH, MEDIUM, LOW
status	string		one of: OPEN, RESOLVED, ALL
limit	integer

TelcoOps 通信ネットワーク

Endpoint: /mcp/telcoops/

ツール	Scope	説明
analyze_network_health	telcoops.read	概要・リンク使用率・未解決インシデントを取得して通信ネットワークの健全性を分析します。等級付きの説明（A–F）に加え、ノード/リンク数、インシデント要約、最高リスクのリンク、財務影響の試算、優先度付き推奨を返します。ネットワーク状態・NOC 概要・通信健全性・インフラリスクの問い合わせに。
explain_incident	telcoops.read	特定の通信ネットワークインシデントを自然言語で説明します。重大度、検出時刻、根本原因、顧客/収益への影響、段階的な是正措置（即時・短期・長期）を返します。特定のインシデント・アラート・障害の問い合わせに。
predict_capacity	telcoops.read	現在の使用率と成長傾向に基づきリンク容量の逼迫を予測します。使用率 70% 超のリンクを特定し、閾値逼迫までの日数を推定、増設を先送りした場合の CapEx 要件と SLA ペナルティのエクスポージャを返します。容量計画・帯域予測・増設の優先度に。

analyze_network_health · telcoops.read

概要・リンク使用率・未解決インシデントを取得して通信ネットワークの健全性を分析します。等級付きの説明（A–F）に加え、ノード/リンク数、インシデント要約、最高リスクのリンク、財務影響の試算、優先度付き推奨を返します。ネットワーク状態・NOC 概要・通信健全性・インフラリスクの問い合わせに。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

explain_incident · telcoops.read

特定の通信ネットワークインシデントを自然言語で説明します。重大度、検出時刻、根本原因、顧客/収益への影響、段階的な是正措置（即時・短期・長期）を返します。特定のインシデント・アラート・障害の問い合わせに。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
incident_id	string	yes	説明するインシデント ID

predict_capacity · telcoops.read

現在の使用率と成長傾向に基づきリンク容量の逼迫を予測します。使用率 70% 超のリンクを特定し、閾値逼迫までの日数を推定、増設を先送りした場合の CapEx 要件と SLA ペナルティのエクスポージャを返します。容量計画・帯域予測・増設の優先度に。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

SemiOps 半導体とクリーンルーム

Endpoint: /mcp/semiops/

ツール	Scope	説明
analyze_env_correlation	semiops.read	クリーンルーム内の環境パラメータ（温度・湿度・圧力・パーティクル）間の相関を分析し、どのパラメータが互いに影響するかを特定します。特に、温湿度がはんだペースト性能・PCB ラミネーション品質・露光精度に与える影響の診断に有用です。
classify_smt_defects	semiops.read	SMT 欠陥をパレート分析と根本原因の推奨とともに分類します。種類/重大度別の欠陥分布、DPMO、実行可能な対策を表示。はんだペースト不良、ツムストーン、ブリッジ、部品欠落、イモはんだ、パッド剥離など PCB/FPC 固有の欠陥を識別。
forecast_fab_load	semiops.read	パターンベースのモデルで今後 24–168 時間の Fab 電力負荷を予測します。ピーク/オフピーク時間帯とデマンドレスポンスの機会を特定。
get_cleanroom_status	semiops.read	クリーンルームのリアルタイム状態（温度・湿度・圧力・パーティクル数・ISO 準拠）を取得します。ラミネーション室、PCB/FPC 露光ゾーン、一般的な半導体クリーンルームを対象。クリーンルーム環境・汚染レベルの問い合わせに。cleanroom_id を省略すると全クリーンルームを取得。
get_fab_pue	semiops.read	Fab 施設の現在の電力使用効率（PUE）を、エネルギー内訳（IT 負荷、冷却、照明、空調など）とベンチマーク評価とともに取得します。PCB/FPC 工場、半導体 Fab、電子製造工場に適用。省エネ関連の問い合わせに。
get_filter_life	semiops.read	圧力損失の傾向に基づき HEPA/ULPA フィルタの残存寿命を予測します。フィルタ交換までの推定残日数を表示。PCB 露光エリア、ラミネーションゾーン、半導体 Fab のクリーンルームフィルタを対象。予知保全/移動設備のフィルタ部品（油圧ショベル、ローダー、発電機、顧客フリート資産など）には使用しないでください。
get_iso_compliance	semiops.read	クリーンルームの ISO 14644 準拠状況と評価履歴を取得します。現在の分類、合否、過去の評価傾向を表示。
get_particle_trend	semiops.read	特定クリーンルームのパーティクル数の時系列推移を取得します。パーティクルレベルの変化を示し、汚染イベントや劣化パターンの特定に役立ちます。
get_pressure_gradient	semiops.read	クリーンルームのペア間の差圧カスケード状態を取得します。交差汚染を防ぐため、部屋間の差圧が正しく維持されているかを示します。
get_smt_oee	semiops.read	SMT（表面実装技術）ラインの OEE（設備総合効率）を、可用性 × 性能 × 品質の内訳とともに取得します。はんだ印刷、マウンタ、リフロー炉、AOI を含む PCB 実装ラインを対象。生産効率の問い合わせに。
get_utility_status	semiops.read	ユーティリティ設備の状態（CDA：清浄乾燥空気、N2：窒素、PCW：プロセス冷却水、UPW：超純水）を取得します。圧力・流量・純度の読み値を表示。
monitor_particles	semiops.read	ISO 14644-1 の限度値に対しクリーンルームのパーティクル数をリアルタイム監視します。サイズ別評価、閾値超過アラート、総合状態を返します。
optimize_chiller_cop	semiops.read	複数台のチラー間で負荷配分を最適化し、システム COP を最大化します。最適戦略と均等負荷戦略を比較し、省エネ量を算出。
predict_env_trend	semiops.read	クリーンルームの今後 2–4 時間の環境パラメータ傾向（温度・湿度・パーティクル）を予測します。先回りの監視と早期警戒に。
run_soft_sensors	semiops.read	仮想ソフトセンサーを実行し、利用可能なクリーンルームのセンサーデータから直接測定できないパラメータ（AMC 分子汚染 ppb、露点 °C、HEPA フィルタ負荷 %）を推定します。直接測定がない状態で分子汚染・AMC レベル・露点・フィルタ状態を問う際に。
simulate_smt_bottleneck	semiops.read	SMT 生産ラインの離散事象シミュレーションを実行し、スループットのボトルネック工程、稼働率の不均衡、最適化機会を特定します。

analyze_env_correlation · semiops.read

クリーンルーム内の環境パラメータ（温度・湿度・圧力・パーティクル）間の相関を分析し、どのパラメータが互いに影響するかを特定します。特に、温湿度がはんだペースト性能・PCB ラミネーション品質・露光精度に与える影響の診断に有用です。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
cleanroom_id	string	yes	分析対象のクリーンルーム ID

classify_smt_defects · semiops.read

SMT 欠陥をパレート分析と根本原因の推奨とともに分類します。種類/重大度別の欠陥分布、DPMO、実行可能な対策を表示。はんだペースト不良、ツムストーン、ブリッジ、部品欠落、イモはんだ、パッド剥離など PCB/FPC 固有の欠陥を識別。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
line_id	string		SMT ライン ID（任意、省略時は全ライン）
days	integer		分析対象の欠陥データ日数 - default: 7

forecast_fab_load · semiops.read

パターンベースのモデルで今後 24–168 時間の Fab 電力負荷を予測します。ピーク/オフピーク時間帯とデマンドレスポンスの機会を特定。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
hours_ahead	integer		予測時間（1–168 時間） - default: 24

get_cleanroom_status · semiops.read

クリーンルームのリアルタイム状態（温度・湿度・圧力・パーティクル数・ISO 準拠）を取得します。ラミネーション室、PCB/FPC 露光ゾーン、一般的な半導体クリーンルームを対象。クリーンルーム環境・汚染レベルの問い合わせに。cleanroom_id を省略すると全クリーンルームを取得。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
cleanroom_id	string		クリーンルーム ID（省略時は全件）

get_fab_pue · semiops.read

Fab 施設の現在の電力使用効率（PUE）を、エネルギー内訳（IT 負荷、冷却、照明、空調など）とベンチマーク評価とともに取得します。PCB/FPC 工場、半導体 Fab、電子製造工場に適用。省エネ関連の問い合わせに。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

get_filter_life · semiops.read

圧力損失の傾向に基づき HEPA/ULPA フィルタの残存寿命を予測します。フィルタ交換までの推定残日数を表示。PCB 露光エリア、ラミネーションゾーン、半導体 Fab のクリーンルームフィルタを対象。予知保全/移動設備のフィルタ部品（油圧ショベル、ローダー、発電機、顧客フリート資産など）には使用しないでください。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
cleanroom_id	string		クリーンルーム ID（省略時は全フィルタ）

get_iso_compliance · semiops.read

クリーンルームの ISO 14644 準拠状況と評価履歴を取得します。現在の分類、合否、過去の評価傾向を表示。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
cleanroom_id	string		クリーンルーム ID（省略時は全件）

get_particle_trend · semiops.read

特定クリーンルームのパーティクル数の時系列推移を取得します。パーティクルレベルの変化を示し、汚染イベントや劣化パターンの特定に役立ちます。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
cleanroom_id	string	yes	照会するクリーンルーム ID
hours	integer		取得する履歴時間数 - default: 24
particle_size	string		粒径絞り込み（例：'0.5um'、'5.0um'）

get_pressure_gradient · semiops.read

クリーンルームのペア間の差圧カスケード状態を取得します。交差汚染を防ぐため、部屋間の差圧が正しく維持されているかを示します。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

get_smt_oee · semiops.read

SMT（表面実装技術）ラインの OEE（設備総合効率）を、可用性 × 性能 × 品質の内訳とともに取得します。はんだ印刷、マウンタ、リフロー炉、AOI を含む PCB 実装ラインを対象。生産効率の問い合わせに。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
line_id	string		SMT ライン ID（省略時は全ライン）

get_utility_status · semiops.read

ユーティリティ設備の状態（CDA：清浄乾燥空気、N2：窒素、PCW：プロセス冷却水、UPW：超純水）を取得します。圧力・流量・純度の読み値を表示。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

monitor_particles · semiops.read

ISO 14644-1 の限度値に対しクリーンルームのパーティクル数をリアルタイム監視します。サイズ別評価、閾値超過アラート、総合状態を返します。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
cleanroom_id	string	yes	監視するクリーンルーム ID

optimize_chiller_cop · semiops.read

複数台のチラー間で負荷配分を最適化し、システム COP を最大化します。最適戦略と均等負荷戦略を比較し、省エネ量を算出。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
cooling_demand_kw	number	yes	総冷却需要（kW）
ambient_temp_c	number		屋外外気温 °C - default: 35

predict_env_trend · semiops.read

クリーンルームの今後 2–4 時間の環境パラメータ傾向（温度・湿度・パーティクル）を予測します。先回りの監視と早期警戒に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
cleanroom_id	string	yes	予測するクリーンルーム ID
parameter	string		予測する環境パラメータ - one of: temperature, humidity, particles, pressure
hours	integer		先読み予測する時間数（1–8） - default: 4

run_soft_sensors · semiops.read

仮想ソフトセンサーを実行し、利用可能なクリーンルームのセンサーデータから直接測定できないパラメータ（AMC 分子汚染 ppb、露点 °C、HEPA フィルタ負荷 %）を推定します。直接測定がない状態で分子汚染・AMC レベル・露点・フィルタ状態を問う際に。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
temperature_c	number		現在のクリーンルーム温度（°C）
humidity_pct	number		現在の相対湿度 %
particle_05um	number		現在の 0.5 µm パーティクル数（個/m³）
air_changes_hour	integer		1 時間あたり換気回数（ACH） - default: 600
cleanroom_age_days	integer		クリーンルームの使用日数（アウトガス AMC 推定に影響） - default: 365
filter_dp_pa	number		現在の HEPA/ULPA フィルタ差圧（Pa） - default: 200
filter_initial_dp_pa	number		新品の清浄フィルタの差圧（Pa） - default: 50
filter_max_dp_pa	number		交換閾値となるフィルタ差圧（Pa） - default: 450
filter_operating_hours	number		フィルタの累積稼働時間 - default: 4380

simulate_smt_bottleneck · semiops.read

SMT 生産ラインの離散事象シミュレーションを実行し、スループットのボトルネック工程、稼働率の不均衡、最適化機会を特定します。

パラメータ

Parameter	Type	Required	Description
line_id	string		SMT ライン ID（任意、デフォルト設定を使用）
sim_hours	number		シミュレーション時間（時間） - default: 8
boards	integer		生産する基板数 - default: 500

航空信頼性分析

Endpoint: /mcp/aviation/

ツール	Scope	説明
aviation_component_compare	aviation.analysis.read	部品グループ間の信頼性挙動を比較します。
aviation_fleet_stats	aviation.analysis.read	ATA 章別・故障分布別にフリートの信頼性シグナルを要約します。
aviation_kpi_attribution	aviation.analysis.read	ある信頼性 KPI を、それを裏付ける故障記録と証拠に帰属させます。
aviation_repetitive_fault_detect	aviation.analysis.read	反復故障グループを検出・要約し、信頼性レビューに供します。
aviation_text_mining_scan	aviation.analysis.read	保守テキストを走査し、反復的または異常な技術的問題の候補を抽出します。
aviation_weibull_fit	aviation.analysis.read	選択した交換・取り外しデータにワイブル信頼性曲線を当てはめます。

aviation_component_compare · aviation.analysis.read

部品グループ間の信頼性挙動を比較します。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

aviation_fleet_stats · aviation.analysis.read

ATA 章別・故障分布別にフリートの信頼性シグナルを要約します。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

aviation_kpi_attribution · aviation.analysis.read

ある信頼性 KPI を、それを裏付ける故障記録と証拠に帰属させます。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

aviation_repetitive_fault_detect · aviation.analysis.read

反復故障グループを検出・要約し、信頼性レビューに供します。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

aviation_text_mining_scan · aviation.analysis.read

保守テキストを走査し、反復的または異常な技術的問題の候補を抽出します。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

aviation_weibull_fit · aviation.analysis.read

選択した交換・取り外しデータにワイブル信頼性曲線を当てはめます。

パラメータ

宣言されたパラメータはありません。実行時に tools/list で詳細を取得してください。

JSON リファレンス: tools.json