rftools-mcp

rftools.io 用MCPサーバー — AIエージェント向けの232個のRF・エレクトロニクス計算機＋13個のサーバーサイドシミュレーションツール。

Claude、Cursor、またはMCP互換のAIアシスタントに、検証済みのエンジニアリング計算機と高負荷なサーバーサイドシミュレーションへのアクセスを提供します。マイクロストリップインピーダンス、リンクバジェット、フィルタ設計、コンバータ選定、アンテナパターン、その他200以上の計算機に加え、NEC2アンテナシミュレーション、FDTD、モンテカルロ、SMPS解析、EMI推定などがすべてMCPツールとして呼び出せます。

クイックスタート

計算機はAPIキーなしで動作します。シミュレーションツールを使用するには、rftools.io にサインアップし、ダッシュボードからAPIキーを生成してください。

Related MCP server: mcp-engineering-tools

セットアップ

APIキーなし — 計算機のみ

232個すべての計算機が、サインアップ不要でローカル実行されます。

APIキーあり — 計算機＋シミュレーションツール

rftools.io にサインアップし、ダッシュボード からAPIキーを生成してください。無料アカウントには月5回のシミュレーション実行が含まれます。Pro: 月100回。APIティア: 月10,000回。

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）または %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json（Windows）に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "rftools": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "rftools-mcp"],
      "env": {
        "RFTOOLS_API_KEY": "rfc_your_key_here"
      }
    }
  }
}

計算機のみを使用する場合は env ブロックを省略してください。保存後、Claude Desktopを再起動します。

Claude Code

claude mcp add rftools-mcp -- npx -y rftools-mcp

APIキーを追加するには:

claude mcp add rftools-mcp -e RFTOOLS_API_KEY=rfc_your_key_here -- npx -y rftools-mcp

Cursor

プロジェクト内の .cursor/mcp.json に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "rftools": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "rftools-mcp"],
      "env": {
        "RFTOOLS_API_KEY": "rfc_your_key_here"
      }
    }
  }
}

Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "rftools": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "rftools-mcp"],
      "env": {
        "RFTOOLS_API_KEY": "rfc_your_key_here"
      }
    }
  }
}

ツール

計算機ツール — APIキー不要

list_calculators

利用可能な計算機を一覧表示します。カテゴリでフィルタリングすることもできます。

"List all RF calculators"
"What antenna calculators are available?"
"Show me power electronics calculators"

パラメータ:

• category（任意）: rf、pcb、power、signal、antenna、general、motor、protocol、emc、thermal、sensor、unit-conversion、audio

get_calculator_info

計算機の詳細情報を取得します — 単位・デフォルト値付きの入力、出力、使用される計算式。

"What inputs does the microstrip impedance calculator need?"
"Show me the buck converter calculator parameters"

パラメータ:

• slug（必須）: 計算機の識別子（例: "microstrip-impedance"）

run_calculation

特定の入力で計算機を実行します。単位付きの結果と、rftools.io上のインタラクティブ版へのリンクを返します。ローカルで実行されるため、即座に結果が得られ、クォータも消費しません。

"Calculate microstrip impedance for a 0.3mm trace on 0.2mm Rogers RO4003C"
"What's the link budget for a 2.4 GHz link over 500m?"
"Size a buck converter: 12V in, 3.3V out, 2A"

パラメータ:

• slug（必須）: 計算機の識別子

• inputs（必須）: 入力値を含むオブジェクト（例: {"traceWidth": 0.3, "substrateHeight": 0.2}）

シミュレーションツール — APIキー必須

ブラウザ内での計算には重すぎるサーバーサイドジョブです。ジョブは共有コンピュート（無料ティア）または優先キュー（Pro/APIティア）で実行されます。シミュレーションは通常15〜120秒で完了します。キュー待ち時間が追加される場合があります。

クォータ: 無料: 月5回 · Pro: 月100回 · APIティア: 月10,000回

list_simulation_tools

利用可能な13個のシミュレーションツールを、その jobType 識別子とパラメータリファレンスとともに一覧表示します。

"What simulation tools are available?"
"Show me the RF simulation tools"

run_simulation

シミュレーションジョブを送信し、結果を待ちます。完全な結果JSONと、rftools.io上のインタラクティブな結果ページへのリンクを返します。

"Synthesize a broadband matching network from 50Ω to 200Ω between 800–1200 MHz"
"Run a Monte Carlo tolerance analysis on a 2nd-order Butterworth low-pass filter at 1 GHz"
"Simulate a 3-element Yagi antenna at 144 MHz"
"Estimate radiated emissions from a 10cm trace carrying 50mA at 100 MHz"
"Run SMPS control loop stability analysis on my buck converter"

パラメータ:

• jobType（必須）: ジョブタイプの識別子 — 有効な値は list_simulation_tools で確認できます

• params（必須）: シミュレーションパラメータ — ジョブタイプごとの必須パラメータは list_simulation_tools で確認できます

利用可能なシミュレーションツール:

会話例

PCB設計

あなた: 1.6mm FR4に1oz銅箔で50オームのマイクロストリップが必要です。トレース幅はいくつにすればいいですか？

AI: run_calculation を microstrip-impedance で呼び出し → トレース幅約2.9mmで、1.6mm FR4（εr=4.2）上で50.2Ωになります。rftools.ioで表示 →

RFリンクバジェット

あなた: 100mWの915MHz LoRaリンクは、3dBiアンテナで2km先まで届きますか？

AI: run_calculation を rf-link-budget で呼び出し → 受信電力: -72dBm。LoRaの感度が-137dBmなので、リンクマージンは65dBです。余裕で通信可能です。rftools.ioで表示 →

パワーエレクトロニクス

あなた: バックコンバータを設計してください: 入力24V、出力5V、負荷3A、スイッチング周波数500kHz。

AI: run_calculation を buck-converter で呼び出し → デューティサイクル: 20.8%、インダクタ: 17.4μH、出力コンデンサ: 22μF。rftools.ioで表示 →

全232個の計算機

AIに計算させる代わりにこれを使う理由

LLMは算術が苦手です。以下のような問題があります：

• 補正を省略した簡略化された式を使う（例：マイクロストリップの銅箔厚）

• 単位を混同する（milとmm、dBmとdBW）

• 丸め誤差が蓄積する

• 誤った答えを自信満々に提示する

このMCPサーバーは、rftools.io で動作しているまったく同じ検証済みの計算コードを呼び出します。マイクロストリップにはHammerstad-Jensen、伝搬損失にはFriis、正確なdB/リニア変換 — LLMによる近似ではなく、本物の工学計算式です。

仕組み

計算機は純粋なTypeScript関数としてバンドルされています — APIコールも、ネットワークレイテンシも、レート制限もありません。AIが関数を直接呼び出して即座に結果を取得します。

AI Agent ←stdio→ rftools-mcp ←direct call→ calculator function

シミュレーションツールはrftools.ioインフラストラクチャ（AWS Lambda + SQS + Fargate）上でサーバーサイドに実行されます。MCPサーバーがジョブを送信して結果が準備できるまでポーリングし、完全な結果JSONをインラインで返します。

AI Agent ←stdio→ rftools-mcp ←HTTPS + API key→ rftools.io API → SQS → worker
                                ←poll /jobs/{id}←
                                ←result JSON←

機械可読ドキュメント

• rftools.io/llms.txt — API情報とMCPセットアップを含む概要

• rftools.io/llms-full.txt — 入力、出力、単位、URLを含む全203計算機の完全な一覧

リンク

• ウェブサイト: rftools.io

• npm: npmjs.com/package/rftools-mcp

• ブログ: rftools.io/blog

• お知らせ: rftools.io Now Speaks MCP

ライセンス

MIT