Text2sim MCP Server

Text2Sim MCPサーバーに離散イベントシミュレーション（DES）機能を追加するモジュールで、SimPyフレームワークに基づいて実装され、エンティティ処理、プロセスステップ、リソース管理、指標収集などの核心コンポーネントを含みます。

開発者ツール教育と学習ツール #離散シミュレーション #プロセスシミュレーション #パフォーマンス分析 .Python

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更新時間 : 2025-04-29

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Text2Sim MCPサーバーとは何ですか？

Text2Sim MCPサーバーは、離散イベントシミュレーション（DES）をサポートするツールです。自然言語の記述を解析して複雑なシミュレーションモデルを生成します。このツールでは、ユーザーがプロセスのステップ、処理時間、およびリソース容量を定義することができ、様々な現実世界のシステムの動作をシミュレートすることができます。

Text2Sim MCPサーバーの使い方は？

ユーザーは自然言語の記述を入力することでシミュレーションモデルを作成できます。サーバーはこれらの記述に基づいて自動的に設定ファイルを生成し、シミュレーションを実行してパフォーマンス指標を生成します。プログラミングスキルがなくてもすぐに使い始めることができます！

適用シーン

Text2Sim MCPサーバーは、医療、交通、製造、サービス業界など、様々な分野に適用できます。例えば、病院の患者の流れ、空港の乗客処理プロセス、工場の生産ラインをシミュレートすることができます。

主な機能

自然言語入力

ユーザーは自然言語でシステムの動作を記述でき、コードを記述することなくシミュレーションモデルを生成できます。

柔軟な分布サポート

均一分布、正規分布、指数分布など、さまざまな確率分布をサポートし、実際のシステムの動作をシミュレートします。

強力なパフォーマンス分析

シミュレーション実行中の待ち時間、完了数などの重要なパフォーマンス指標を自動的に収集して集計します。

利点

使いやすい：プログラミングなしですぐにシミュレーションモデルを作成できます。

高い柔軟性：さまざまな分布タイプと複雑なプロセス設計をサポートします。

強力なセキュリティ：安全な解析メカニズムを採用し、潜在的なリスクを回避します。

制限

極端に複雑なシステムのモデリングには、より高度なカスタマイズ能力が必要になる場合があります。

入力記述の品質に依存し、不正確な記述は誤った結果をもたらす可能性があります。

使い方

入力記述を準備する

「病院の患者検査プロセスをシミュレートする」など、シミュレートしたいシステムを自然言語で記述します。

設定ファイルを生成する

サーバーはあなたの記述に基づいて対応する設定ファイルを生成します。

シミュレーションを実行する

サーバーを起動してシミュレーションを実行し、生成されたパフォーマンス指標を確認します。

使用例

ケースタイトル：空港の乗客搭乗プロセスをシミュレートする

空港の乗客搭乗プロセス、チェックイン、セキュリティチェック、搭乗をシミュレートしたいとします。

ケースタイトル：病院の患者検査プロセスをシミュレートする

病院の患者検査プロセス、受付、診断、治療をシミュレートしたいとします。

よくある質問

Text2Sim MCPサーバーは多言語入力をサポートしていますか？

入力の安全性をどのように確保しますか？

非常に複雑なシステムを処理できますか？

🚀 離散イベントシミュレーションモジュール：Text2Sim MCP サーバーコンポーネント

このモジュールは、Text2Sim MCP サーバーに離散イベントシミュレーション（DES）機能を追加したもので、SimPy を使用して構築されています。

📦 構造

des_simulator.py：SimPy をベースとした核心的なシミュレーションモデル、エンティティ、および指標収集のコードが含まれています。
des_utils.py：分布解析、設定検証、およびシミュレーション実行に使用するユーティリティ関数が含まれています。

✨ モジュールコンポーネント

エンティティクラス

シミュレーションシステム内を流れる単位を表します。エンティティはカスタム属性を持つことができ、プロセス全体で自身の状態を追跡します。

プロセスステップクラス

単一のプロセスステップのロジックをカプセル化します。主な機能は以下の通りです。

容量制限付きのリソース管理
確率分布によって決まる処理時間
待機時間とスループット指標の収集

指標収集器

シミュレーション実行中にパフォーマンス指標を収集し、集計します。

各プロセスステップの待機時間
スループットカウント
平均値とカウントの自動計算

シミュレーションモデル

すべてのコンポーネントを統合して、完全な離散イベントシミュレーションを実現します。

SimPy 環境の設定
設定可能な間隔で到着するエンティティの生成
複数ステップの順次処理
指標の収集と報告

📊 サポートされる分布

任意のステップの distribution フィールドで使用できます。

形式	説明	例
`"uniform(min, max)"`	`min` と `max` の間の一様分布	`"uniform(1, 3)"`
`"normal(mean, std)"` または `"gaussian(mean, std)"`	平均が `mean`、標準偏差が `std` の正規分布	`"normal(10, 2)"`
`"exponential(lambd)"`	波長が `lambd` の指数分布	`"exponential(0.5)"`