matlab-mcp-tools MCP サーバー統合

「matlab-mcp-tools」MCP サーバーの役割は？

matlab-mcp-tools MCP サーバーは、AIアシスタントや開発環境と MATLAB をつなぐ Model Context Protocol (MCP) サーバーです。MATLAB スクリプトの実行、ワークスペース変数の管理、MATLAB ファイルの特定セクションの実行、新規スクリプトの作成を Cline や Cursor など MCP 対応クライアントから直接可能にします。標準化されたツール群を提供することで、開発者は MATLAB 開発ワークフローを自動化・効率化でき、プロットの取得、実行間のコンテキスト維持、セルベース実行による反復的なコード開発なども可能になります。この統合により、生産性が大幅に向上し、AI 主導ワークフローと MATLAB エコシステム間のシームレスな連携が実現します。

プロンプト一覧

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リソース一覧

リポジトリやドキュメントに明示的なリソース記載はありません。

ツール一覧

• execute_script: MATLAB コードまたはスクリプトファイルの実行。
• execute_script_section: MATLAB スクリプトの特定セクション（セルモード、%% 区切り）の実行。
• get_script_sections: MATLAB スクリプト内の利用可能なセクション情報の取得。
• create_matlab_script: 新しい MATLAB スクリプトファイルの作成。
• get_workspace: 現在 MATLAB ワークスペースにある変数の取得。

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この MCP サーバーのユースケース

• MATLAB スクリプト自動実行: AI アシスタントや MCP クライアントからプログラム的に MATLAB スクリプトやコード片を実行し、繰り返しや長時間の計算を効率化。
• セクション単位のコード探索: MATLAB ファイルの特定セクションをセルモードで実行・検証し、研究者や技術者のプロトタイピングやデバッグを迅速化。
• ワークスペース管理: MATLAB ワークスペース変数をリモートで検査・管理し、計算環境の透明性・制御性を向上。
• スクリプト作成自動化: テンプレートや AI 生成コンテンツから新しい MATLAB スクリプトをプログラム的に作成し、実験セットアップや記録を加速。
• Cline/Cursor との統合: 人気の AI 強化エディタと MATLAB ワークフローをシームレスに接続し、開発者の作業効率やワークフロー自動化を改善。

セットアップ方法

Windsurf

Windsurf 用の特定セットアップ手順は見つかりませんでした。

Claude

Claude 用の特定セットアップ手順は見つかりませんでした。

Cursor

1. Python 3.10+、MATLAB の Python エンジン、uv パッケージマネージャがインストールされていることを確認します。
2. リポジトリをクローンし、依存関係をインストールします:

   git clone https://github.com/neuromechanist/matlab-mcp-tools
   cd matlab-mcp-tools
   ./setup-matlab-mcp.sh
   

3. MATLAB がデフォルトパスにない場合は MATLAB_PATH 環境変数を設定します。
4. 設定ファイルをコピーします:

   cp mcp-config.json ~/.cursor/mcp.json
   

5. matlab-mcp-server でサーバーを起動、もしくは Python モジュールから直接起動します。
6. Cursor 用の JSON 設定例:

   {
     "mcpServers": {
       "matlab": {
         "command": "matlab-mcp-server",
         "args": [],
         "env": {
           "MATLAB_PATH": "${MATLAB_PATH}",
           "PATH": "${MATLAB_PATH}/bin:${PATH}"
         },
         "disabled": false,
         "autoApprove": [
           "list_tools",
           "get_script_sections"
         ]
       }
     }
   }
   

APIキーの安全な扱い: 設定の env フィールドでシークレットや API キーを環境変数として注入してください。

Cline

1. Cursor と同様の手順でインストールします。
2. 設定ファイルを Cline 用ディレクトリ（通常は ~/.cline/mcp.json またはドキュメント参照）にコピーします。
3. JSON 設定例は Cursor 用と同じで、パスを調整してください。
4. サーバーを起動し、Cline で動作確認します。

env と inputs の JSON 例:

{
  "mcpServers": {
    "matlab": {
      "env": {
        "MATLAB_PATH": "${MATLAB_PATH}",
        "ANOTHER_SECRET": "${MY_SECRET_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "someInput": "${SOME_INPUT_VALUE}"
      }
    }
  }
}

（ご自身のシークレットや環境変数に合わせて調整してください）

この MCP をフロー内で利用するには

FlowHunt で MCP を利用する

FlowHunt ワークフローに MCP サーバーを統合するには、MCP コンポーネントをフローに追加し、AI エージェントと接続してください:

MCP コンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システム MCP 設定セクションで以下の JSON 形式で MCP サーバー情報を入力します:

{
  "matlab": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了すると、AI エージェントはこの MCP のすべての機能にアクセスできるようになります。"matlab" をあなたの MCP サーバー名に、URL も適宜変更してください。

概要

現時点での情報によれば、matlab-mcp-tools は MATLAB 統合の中核機能や Cursor・Cline 用セットアップが明確に提供されていますが、プロンプトテンプレートやリソースプリミティブ、サンプリング/roots 対応が未記載で、高度な MCP 機能には限定があります。全体としては、特化型の堅実な MCP サーバーです。

MCP スコア