benchtop-mcp

シリアル接続された計測装置・回路を、AI エージェント（Claude など）から直接操作・記録・解析するための MCP サーバーです。

実機がなくても動きます。 内蔵の仮想装置（port="mock"）があるので、ハードを繋ぐ前に全機能を試せます。

License: v0.x は MIT。 v1.0+ は AGPL-3.0 + commercial dual への切替 可能性 予告 (LICENSE file 参照)。 v0.x 分は 永久 MIT (irrevocable)。

これは何を解決するのか

計測の現場では、だいたい同じことが繰り返されています。

1. 装置にコマンドを送って値を読む

2. しばらく回してログを取る

3. Excel に貼って平均と σ を出し、おかしい点を探す

4. CSV にして誰かに渡す

一つ一つは簡単ですが、面倒で、毎回手でやっています。このサーバーを入れると、その全部を AI に日本語で頼めるようになります。

「mock に繋いで200回測って、電圧のばらつきを見て、外れ値があったら教えて。結果は CSV にして」

地味です。しかし前の会話で確認した「売れるものの条件」——誰もが必要とし、自作すると面倒で、壊れると静かに高くつく——に、正確に当てはまります。

Related MCP server: embedded-serial-mcp

公開しているツール（AI から呼べる機能）

対応する測定値の形式は3種類を自動判別します。

T=25.3,H=48.1     →  {"T": 25.3, "H": 48.1}
25.3,48.1         →  {"ch1": 25.3, "ch2": 48.1}
25.3              →  {"value": 25.3}

導入手順

1. 依存関係を入れる

pip install "mcp>=2.0.0" pyserial

pyserial は実機に繋ぐときだけ必要です。無くてもモックは動きます。

2. 動作確認（Claude に繋ぐ前に、まずこれ）

python benchtop_mcp.py --selftest

以下のように出れば成功です。

== benchtop-mcp セルフテスト ==
[1] ポート一覧: 33件 / pyserial=True
[2] IDN応答: MOCK,BENCHTOP-SIM,0001,1.0.0
[3] パース: 4形式すべてOK
[4] 計測: 60行 / channels=['T', 'H', 'V']
[5] 解析: T平均=25.028583 σ=0.274831 外れ値=1件
[6] CSV書き出し: ... (61行=ヘッダ1+データ60)

全テスト成功。実機が無くてもこのサーバーは動作します。

3. Claude Desktop に登録する

設定ファイル（%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）に追記します。

{
  "mcpServers": {
    "benchtop": {
      "command": "python",
      "args": ["C:\\path\\to\\benchtop_mcp.py"]
    }
  }
}

Claude Desktop を再起動すると、ツール一覧に benchtop が現れます。あとは普通に日本語で頼めます。

実機に繋ぐ

装置が1行1レコードで値を送ってくるなら、それだけで動きます。Arduino 側の最小例:

void setup() { Serial.begin(9600); }

void loop() {
  float t = analogRead(A0) * 0.0048828125 * 100.0;
  float v = analogRead(A1) * 0.0048828125;
  Serial.print("T="); Serial.print(t, 3);
  Serial.print(",V="); Serial.println(v, 4);
  delay(100);
}

あとは port に COM3（Windows）や /dev/ttyUSB0（Linux/Mac）を指定するだけです。

コードの読みどころ

学習目的で読む場合、この3点が設計の要点です。

1. コアと MCP 層を分離している Bench クラスは MCP を一切知りません。MCP 層（@server.tool() の部分）は薄い皮です。こうしておくと、コアだけ単体テストできますし、将来 CLI や Web API を生やすときにも書き直しが要りません。

2. モック装置を最初から入れている Device という共通インターフェースを挟み、実機（SerialDevice）とモック（MockDevice）を差し替え可能にしています。ハードが手元に無い日でも開発が止まりません。デモも CI も通せます。ハードウェア絡みのソフトでは、これがあるか無いかで開発速度が何倍も変わります。

3. docstring が AI への説明書になる @server.tool() を付けた関数の docstring と型注釈は、そのまま AI に渡されます。ここが雑だと AI は道具を正しく使えません。普通のコードではコメントは人間向けですが、MCP では機械向けの仕様書です。 ここを丁寧に書くことが、そのまま品質になります。

ライセンス

v0.x = MIT (LICENSE file 参照)。 藤本さん 2026-08-12 judgment per 選択。

v1.0+ 以降は AGPL-3.0 + commercial dual への 切替可能性 予告 (LICENSE file 内 「License trajectory notice」 参照)。 但し v0.x code は 永久 MIT (irrevocable) = fork 継続 path は 永久に開く。

背景: Product Transition Judgment Framework v0.1 の 5 checklist を benchtop-mcp v0.x 段階では 0-1 件該当 = 無料継続 default。

参考: 有料化候補 3 点 fit (chat-Claude 2026-08-12 arc 分析)

benchtop-mcp は 「売れる条件 3 点」 全該当 = 有料化 candidate:

• 誰もが必要: 計測ログ + 統計 + CSV 出力 は 差別化要素でない (全部の 計測現場が やる作業)

• 自作面倒: シリアル通信 + セッション管理 + AI 説明 docstring は 毎回書きたくない

• 静かに壊れて高い: 監視ログが 数日 気付かず 溜まる、 品質記録が 消えると 監査で困る

将来 v1.0+ で 有料 tier 検討する場合の 線引き案:

推奨する組み合わせ (将来 v1.0+ の 参考、 現時点 v0.x = MIT)

ソフト部分: AGPL-3.0 + 商用ライセンスのデュアル

• 個人・研究・社内利用は無料で自由に使える（あなたの「個人にも使ってほしい」という希望を満たす）

• ただし、これを組み込んだ製品を売るなら、ソース公開か商用ライセンス購入かを選ぶことになる

• MIT にすると、この選択を後から追加できません。AGPL なら、後から緩めるのは自由（著作権者はいつでも緩められる）

貢献者対応: CLA を最初に用意する

外部から Pull Request を受け取ると、その部分の著作権は相手のものになり、あなた単独でライセンスを変更できなくなります。将来の商用化を残すなら、最初から CLA（貢献者ライセンス同意書）を置いてください。後から遡って集めるのは、ほぼ不可能です。

無料／有料の線引き案

企業が金を払うのは機能ではなく、「止まったときに誰かに電話できる権利」と「監査に出せる記録」 です。個人が欲しがるのは上段だけなので、この線引きなら両者は競合しません。

回路・装置を含める場合の警告 (依然 有効)

公開する前に特許出願の要否を判断してください。 ソフトと違い、ハードウェアは公開した瞬間に新規性が失われ、特許が取れなくなります。日本には新規性喪失の例外（特許法30条、公開から1年以内の出願）がありますが、国によって扱いが異なり、海外出願で詰むことがあります。

これは一方通行のドアです。ユーザーが0人でも損失は確定します。

本 project の scope: benchtop-mcp = 純 software (Python + pyserial via generic protocol) = 特許性事実上ゼロ (シリアル通信 + 統計 + CSV export は 数十年 well-known)。 ハードウェア回路 (Arduino sketch 例は README 参照用のみで 本 repo に含まず) は 依然 上記警告対象。

次にやるとよいこと

1. --selftest を通す（最優先。ここが通れば土台は正しい）

2. Claude Desktop に登録して、実際に日本語で呼んでみる

3. 手持ちの装置1台を繋いで、send_command で *IDN? に応答が返るか確認

4. 自分が毎回手でやっている面倒な作業を1つ、ツールとして足す — ここからが本当のオリジナルです

5. ライセンスを決めて GitHub に公開

Elasticsearch は奥さんのレシピアプリから始まりました。最初から立派である必要はありません。