LMC MCP Server
MCPプロトコルに基づくOpenDSS電力系統シミュレーションサーバーで、LLM対話を通じた電力系統分析と操作をサポートします。
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5.3K

OpenDSS MCPサーバーとは?

OpenDSS MCPサーバーは、専門的な電力系統シミュレーションソフトウェアであるOpenDSSと先進的なAI言語モデルを接続する革新的なツールです。Model Context Protocol (MCP)プロトコルを通じて、ユーザーは自然言語の命令を使用して複雑な電力系統分析タスクを実行でき、専門的なコマンド構文を深く理解する必要はありません。

OpenDSS MCPサーバーの使い方は?

使用方法は非常に簡単です。サーバーをインストールした後、自然言語での対話またはAPI呼び出しを通じてOpenDSSを制御できます。サーバーが技術的な詳細を処理するので、ユーザーは分析目標と結果の解釈に集中するだけです。

適用シナリオ

電力エンジニア、研究者、学生に特に適しており、以下の用途に使用できます。 - 教育デモンストレーションと実験 - 迅速なプロトタイプ開発と概念実証 - 自動化された電力系統分析レポート - 複雑なシミュレーションタスクの簡易操作

主要機能

DSSファイルのコンパイル
標準のOpenDSSスクリプトファイル(.dss)を直接コンパイルし、回路モデルを自動的に解析します。
OpenDSSコマンドの実行
自然言語または構造化されたコマンドを通じて、任意のOpenDSS操作コマンドを実行します。
電力潮流計算
ワンクリックで完全な電力系統潮流計算を実行し、システムの状態を取得します。
結果の可視化
電圧分布、電力潮流などの重要な指標のグラフとレポートを自動生成します。
AIによる分析支援
AIモデルを統合して、複雑な結果の解釈を支援し、専門的なアドバイスを提供します。
利点
OpenDSSの使用難易度を下げ、専門家でなくても専門的な分析ができます。
自然言語での対話により作業効率を向上させます。
AIモデルを統合して、インテリジェントな分析とアドバイスを提供します。
標準化されたインターフェースにより、他のシステムとの統合が容易です。
OpenDSSのすべての機能を保持しながら、より使いやすいインターフェースを提供します。
制限
Python 3.10以上の環境が必要です。
OpenDSSのローカルインストールに依存しています。
複雑なカスタム分析には、OpenDSSの基本原理を理解する必要があります。
AIによる解釈の精度は、モデルの学習データに依存します。

使い方

インストールの準備
システムにPython 3.10以上とOpenDSSがインストールされていることを確認してください。
サーバーのインストール
pipまたはuvを使用してOpenDSS MCPサーバーパッケージをインストールします。
サーバーの起動
開発モードを選択するか、Claudeデスクトップ版にインストールします。
使用開始
APIまたは対話型インターフェースを通じて指令を送信し、分析を開始します。

使用例

基本的な回路分析
回路ファイルを読み込んで基本的な分析を実行します。
電圧異常検出
システム内の電圧異常のノードを識別します。
シナリオ比較
異なる運転条件下でのシステム性能を比較します。

よくある質問

このサーバーを実行するためにどのようなハードウェア構成が必要ですか?
どのバージョンのOpenDSSがサポートされていますか?
サーバーの機能を拡張するにはどうすればいいですか?
分散コンピューティングはサポートされていますか?

関連リソース

OpenDSS公式ドキュメント
OpenDSS電力系統シミュレーションツールの公式ドキュメント
MCPプロトコル仕様
Model Context Protocolの完全な技術仕様
サンプルプロジェクトリポジトリ
OpenDSS MCPサーバーを使用したサンプルプロジェクトとチュートリアル
インストールビデオチュートリアル
サーバーのインストールと設定方法を段階的にガイドします。

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

M
MCP
Microsoft公式のMCPサーバーで、AIアシスタントに最新のMicrosoft技術ドキュメントの検索と取得機能を提供します。
9.1K
5ポイント
A
Aderyn
アデリンは、Rustで書かれたオープンソースのSolidityスマートコントラクト静的分析ツールで、開発者やセキュリティ研究者がSolidityコードの脆弱性を発見するのを支援します。FoundryとHardhatプロジェクトをサポートし、複数の形式のレポートを生成でき、VSCode拡張機能も提供します。
Rust
4.9K
5ポイント
D
Devtools Debugger MCP
Node.jsデバッガーMCPサーバーは、Chrome DevToolsプロトコルに基づく完全なデバッグ機能を提供します。ブレークポイントの設定、ステップ実行、変数のチェック、式の評価などが含まれます。
TypeScript
5.4K
4ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
7.9K
5ポイント
M
Mcpjungle
MCPJungleは自ホスト型のMCPゲートウェイで、複数のMCPサーバーを集中的に管理および代理し、AIエージェントに統一されたツールアクセスインターフェースを提供します。
Go
0
4.5ポイント
C
Cipher
Cipherは、プログラミングAIエージェント向けに設計されたオープンソースのメモリ層フレームワークです。MCPプロトコルを通じてさまざまなIDEとAIコーディングアシスタントと統合し、自動記憶生成、チーム記憶共有、デュアルシステム記憶管理などの核心機能を提供します。
TypeScript
0
5ポイント
N
Nexus
NexusはAIツール集約ゲートウェイで、複数のMCPサーバーとLLMプロバイダーの接続をサポートし、統一されたエンドポイントを通じてツール検索、実行、およびモデルルーティング機能を提供し、セキュリティ認証とレート制限をサポートします。
Rust
0
4ポイント
S
Shadcn Ui MCP Server
AIワークフローにshadcn/uiコンポーネントの統合を提供するMCPサーバーで、React、Svelte、Vueフレームワークをサポートし、コンポーネントのソースコード、使用例、メタデータへのアクセス機能を備えています。
TypeScript
10.1K
5ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
12.4K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
15.2K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
43.2K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
24.6K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
13.1K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
16.0K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
14.6K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
20.4K
4.5ポイント
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