cst-sim-agent

中国語版

CST Studio Suite を、MCP を介して対話式の電磁シミュレーション アシスタントに変える Claude Code プラグインです。

AI for Science（AI4S）は、AI を「チャットする」状態から「実際に研究やエンジニアリングを遂行する」状態へと押し上げています。

電磁シミュレーションにおける真のボトルネックは次のとおりです。エージェントは CST のような専門ソフトウェアを操作する必要があるのに、CST とシームレスに意思疎通できません。接続に成功したとしても、正しい VBA メソッド名や、CST に適応した Python のイディオムを知らないのです。汎用 LLM は CST の操作方法を一切学習しておらず、素のコードを書かせると存在しない幻のメソッドをでっち上げてしまいます。そして、たった 1 回の (10091) エラーで数時間を無駄にしかねません。

cst-sim-agent はこれを3 層設計で解決します。MCP ツールセットが自然言語によるモデリング → 素材割り当て → ポート設定 → 解析初期化 → 結果取得を実現します。組み込み型ドメイン知識ベース（8領域の VBA 構文ライブラリ、公式事例158 件、落とし穴チェックリスト）により、エージェントは調べた内容をそのまま利用でき、人間のエンジニアのように、技術資料の読み返し、インターフェイス設定の覚え直し、アプリ領域の切り替りのたびの物理の学び直しを必要としません。フックによる制約は、VBA を書く前にライブラリを確認させ、実行後には CST のメッセージ ウィンドウを確認させることで、ハルシネーション（幻覚）と失敗の検知を防ぎます。エンドツーエンドの検証実績では、この仕組みは 2 日間で約 20 の複数方式シミュレーション プロジェクト（モデリング、方式の切替、パラメトリック比較）を完了しました。これは、同の成果を得るのに人間だけの手動工程では何週間もかかる規模です。そしてさらに重要なのは、この仕組みが使うほど自己進化することです。遭遇した落とし穴や、検証で得た経験が、すべて終結のときに知識ベースへと格納され、「使う → まとめる → 再利用」のサイクルを形成します。使えば使うほど賢くなり、同じような作業が次第に滑らかになります。

私たちの目指す姿は、AI for Science をエンジニアや研究者のシミュレーションワークベンチへ到達させることです。エンジニアを道具に置き換えるのではなく、物理モデルによる科学研究の能力を人間の外側へと拡張します。反復的で作業領域外での学習はエージェントに任せ、人間は電磁設計と物理ジャッジに専念し続けられるようにしてエンジニアを解き放ちます。

機能

Related MCP server: CST Studio Orchestrator MCP

成熟度と検証

このプラグインは、複数の CST 自動化エンジニアリング プロジェクトから生まれ、内部で複数回のイテレーションを重ね、最初のパブリックリリース前に独立したブラインド受け入れテストを通過しています。検証済みのカバレッジ：インストールとフック、実機 CST への接続、公式パッチアンテナチュートリアルのエンドツーエンド、知識ベースと残留物レビュー。まだ網羅されていないのは、マルチバージョンの CST 対応、より複雑なモデル、ツール組み合わせのさらなる拡張です。これらはコミュニティの開発者とともに検証を進めて行く必要があります。

エンドツーエンドの公式サンプル（円形パッチアンテナ、2.2–3 GHz）では、S11 が 2.40 GHz の共鳴を示し、CST 公式チュートリアルの目標値（≈2.4 GHz）と一致しました。検証レポート を参照してください。

技術選択と設計の判断（VBA を主経路に、公式 API を補助に）は アーキテクチャ決定 を参照してください。

前提条件

• Windows（CST の COM インターフェースを利用する需要）。

• CST Studio Suite 2024/2025/2026（2026 推奨。それ以前のバージョンもおおむね動作しますが、個別の検証はありません。）

• Python 3.10+（Windows の py ランナーを含む。公式 Python インストーラーに同梱。MCP サーバーは py -3 から起動され、python の PATH 登録は不要。）

• Python 依存： pip install -r requirements.txt（onnx 等、特に mcp、pywin32）

CST の公式 Python ライブラリのパス解決は、src/controller.py と src/connection.py に記述されています：

1. まず、環境変数 CST_INSTALL_DIR を参照します（CST のルートディレクトリから C:\Program Files\CST Studio Suite 2026 のような場合）。

2. それ以外の場合は、よくある導入先（C:\Program Files\CST Studio Suite 202x など）を自動検出します。

最も確実なパス解決のために、CST_INSTALL_DIR 環境変数を設定することをお勧めします。

インストール

# Option 1: install from the GitHub marketplace (available after publishing to GitHub)
claude plugin marketplace add https://github.com/<your-name>/cst-sim-agent
claude plugin install cst-sim-agent@cst-sim-agent

# Option 2: install from a local directory (development / offline)
claude plugin marketplace add /path/to/cst-sim-agent
claude plugin install cst-sim-agent@cst-sim-agent

インストール後、Claude Code を日再起動し、プラグインのロードを /plugins で確認ください。会話中は cst_* ツールを直接呼び出せます。

プラグインのルートの Marketplace メタデータ（.claude-plugin/marketplace.json）自体がマーケットプレイスになっています（source=./）。directory タイプのマーケットはコピーなしでその場でロードされます。

Hook 機構（必要に応じて注入）

このプラグインは hooks/ 配下に 4 つのフックを宣言しています。セッション中に cst_* ツールが実際に使われたときだけ、リマインダーを注入します。

これらのフックはすべてリマインドのみで、ブロックはしません（permissionDecision を返しません）。

自己進化:使うほど賢くなる

埋め込まれた知識ベースは、初期知識と蓄積地の両方を兼ねています。

• 使う: エージェントが各シミュレーションでモデル作成、解析、結果の検討を行う。

• 蓄える: セッション終了時に stop_check フックが、今回の落とし穴と確認済みの経験を references/（落とし穴チェックリスト、VBA 構文ライブラリ、経験マニュアル、ナレッジベース）に残すように促します。

• 再利用: 次に同じ問題が出たとき、pre_vba / post_vba フックが、まずライブラリを見るように導き、同じ落し穴を踏まなくなります。

これが「使う → 積む → 再利用」の自己進化サイクりを形成します。プラグインは使い込むほどに領域の経験値が増え、似た作業はどれも次第に快適になります。ナレッジベースはあなたの管理下にあります（skills/cst-expert/references/）——どこまで知識をまとめ、どこに保持するかは完全にあなた次第です。

スキル知識ベース

このプラグインには skills/cst-expert/references/ に以下の機能が含まれます：

*　vba-rules.md — 不変の規律、コメント規約、MCP のトラブルシューティング *　official-docs.md — 公式ドキュメントの地図と調べ方 *　case-study-flow.md — 公式事例の深掘り学習フロー *　common-pitfalls.md — 典型的な障害チェックリスト（ポート / メッシュ / ソルバー / API の罠） *　best-practices-template.md — 増分学習用の空のテンプレート（あなたの知見を追加） *　knowledge/ — VBA 構文ライブラリ（8 領域）、公式事例インデックス（158） 、深掘り視点 35 件 & 経験マニュアル

ディレクトリ構造

cst-sim-agent/
├── .claude-plugin/plugin.json   # plugin manifest
├── .mcp.json                    # MCP server definition (cst-sim)
├── src/                         # MCP server implementation
│   ├── server.py                # tool registration (FastMCP)
│   ├── controller.py            # unified controller (facade)
│   ├── connection.py            # CST process/project lifecycle
│   ├── dezip.py                 # CST DE-ZIP container parser
│   ├── popup_utils.py           # popup detect/dismiss
│   ├── popup_watchdog.py        # popup watchdog
│   └── version_manager.py       # checkpoint versioning
├── hooks/                       # constraint mechanization hooks
├── skills/cst-expert/           # domain-knowledge skill
└── requirements.txt

よくある質問

*　cst_connect に失敗 / ツールが現れない：最初に Claude CLI の MCP ログ（%LOCALAPPDATA%\claude-cli-nodejs\Cache\<workdir-encoded>\mcp-logs-*.jsonl の Server stderr）を確認してください。推測で進まないでください。 *　CST が見つからないとエラー：CST_INSTALL_DIR の設定を確認ください。標準箇所へのインストールも確認してください。 *　.cst を開けません：.cst は CST の独自形式である DE-ZIP（DMZIP）のため、Python の zipfile では開けないので、src/dezip.py を利用してください。 *　SBR の結果がすべて 0 のとき：まずジオメトリのマテリアルを確認してください。STEP からインポートしたジオメトリはデフォルトで「散乱しない透明なマテリアル」になっているからです。散乱を期待する前に、PEC や誘電体を割当ててください。

コントリビューション

私たちはコミュニティによる検証と改善を歓迎します: 問題の報告、コード提出、知識ベースの経験追加をしてください。開発手順と提出規約は CONTRIBUTING。コミュニティ内の行動規範は CODE_OF_CONDUCT に従います。セキュリティ脆弱性の報告は SECURITY をご覧ください。バージョン履歴は CHANGELOG にあります。

ライセンス

Apache License 2.0