サンプルユースケース
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Model Context Protocol (ベータ) は、現在プレビューモードで提供されており、基本的な機能検証のみを使用できます。完全な資格認定および拡張機能は、今後のリリースで導入される予定です。
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必要条件
1. ThingWorx Composer で AppKey を作成します。適切な有効期限を設定します。
2. VS Code IDE と Claude Desktop で MCP クライアントをセットアップします。
VS Code IDE での ThingWorx MCP サーバーのセットアップ
1. VS Code IDE を開きます。
2. Ctrl + Shift + P キーを押してコマンドパレットを開きます。
3. MCP: Add Server コマンドを選択します。
4. HTTP (HTTP or Server-Sent Events) を選択します。
5. ThingWorx Server URL>/mcp と入力し、Enter キーを押します。
6. サーバー名 (ThingWorxMCPServer など) を入力し、Enter キーを押します。
7. ビジネスニーズに応じて Global または Workspace を選択し、Enter キーを押します。
VS Code IDE に、キーとして url および type を含むファイル mcp.json が作成されます。
8. “type” の後にコード "headers": {<APPLICATION_KEY>"} を追加します。
mcp.json ファイルは次のようになります。
{
"servers": {
"ThingworxMCP": {
"url": "https://centr154-eastus-iot-01-twx.ptcdevops.com/Thingworx/mcp",
"type": "http",
"headers": {
"AppKey": "a57da3b7-a7f7-4b05-b48a-ac6ccdc21939"
}
}
},
"inputs": []
9. これにより、VS Code IDE で MCP クライアントが起動します。
ThingWorx でシングルサインオン (SSO) が設定されている場合は、URL フォーマットとして <ThingWorx Server URL>rp>mcp を使用します。
シナリオの例
製造プラントには、次の重要な KPI を監視するマシンが複数あります。
• ステータス
• 温度
• 湿度
• エネルギー消費量
• 毎日のランタイム
• 毎日のダウンタイム
次のエンティティを作成します。
• Plant1.Machine.TT (ThingTemplate)
プロパティ:
◦ Status (STRING | Persist | Logged)
◦ Temperature (NUMBER | Persist | Logged)
◦ Humidity (NUMBER | Persist | Logged)
◦ EnergyConsumption (NUMBER | Persist | Logged)
• Plant1.WeldingMachine1.Thing Thing
• Plant1.WeldingMachine2.Thing Thing
• Plant1.WeldingMachine3.Thing Thing
• Plant1.WeldingMachine4.Thing Thing
• Plant1.WeldingMachine.VS (Value Stream)
すべての Thing が一定の間隔でライブデータをストリーミングすることを確認します。
ユースケース 1
目的
工場管理者またはマシン監督者が、工場フロアのマシンの即時運用スナップショットを必要としています。目的は、現在のパフォーマンスを迅速に把握し、主要な運用判定基準に異常な状況がないかどうかを判断することです。
ユーザープロンプト
重要な KPI を含む最新のマシンステータスを取得します。
結果
エネルギー消費量、温度、総ランタイムなどの最新の KPI 値を含むマシンステータスのサマリー。
手順
1. ThingWorx で MCP.HelperThing という名前の HelperThing を作成します。
2. 次のように設定してサービス GetCurrentMachineStatusKPI を作成します。
◦ 入力: machineName (STRING)
◦ 出力: result (STRING)
3. MCPServices リソースを開き、「サービス」タブに移動します。
4. AddTools サービスをサーチし、「実行」をクリックします。
5. toolInfo 入力で、「+追加」をクリックします。
6. 次を入力します。
◦ サービスプロバイダ名: MCP.HelperThing
◦ サービスプロバイダのタイプ: Thing
◦ サービス名: GetCurrentMachineStatusKPI
◦ 説明: サービスは KPI とともに最新のステータスを返します。入力として machineName を指定すると、KPI データが返されます。
◦ アプリケーション名: ThingWorx
7. 「設定」をクリックします。
8. 「保存」をクリックします。
9. 「実行」をクリックします:
◦ ツールが正常に追加されます。
◦ GetAllTools を実行して、ツールが追加されたことを確認します。
10. VS Code IDE で、MCP クライアントが実行されていることを確認します。画面にツールとプロンプトの数が表示されます。
11. 右側のチャットウィンドウを開きます。
12. 「Get the latest machine status with critical KPI.」というプロンプトを入力します。
出力として、リクエストした KPI データが表示されます。
ユースケース 2
目的
工場管理者またはマシン監督者が、マシンの即時運用スナップショットを必要としていますが、どのようなプロンプトが効果的なのかがわかりません。このユースケースでは、ユーザーにプロンプトエンジニアリングの知識がなくても、マシン情報にすばやくアクセスできます。
結果
ユーザーがニーズに応じて使用、カスタマイズ、調整できる、すぐに使用可能なサンプルプロンプトが表示されます。これにより、重要なマシン情報への迅速かつ一貫したアクセスが可能になります。
手順
1. MCPServices リソースを開き、「サービス」タブに移動します。
2. AddPrompts サービスをサーチし、「実行」をクリックします。
3. promptInfo 入力で、「+追加」をクリックします。
4. 次の詳細を入力します。
◦ 名前: マシンの現在のステータスを取得
◦ 説明: マシンの現在のステータスを取得するためのプロンプト。入力として machineName を指定します。
◦ コンテンツ:
{
"text": "Get current status of {machineName}",
"type": "text"
◦ プロンプト引数: 引数 machineName を追加します。
5. 「追加」をクリックします。
6. 「保存」をクリックします。
7. 「実行」をクリックします。
◦ プロンプトが正常に追加されます。
◦ GetAllPrompts を実行して、プロンプトが追加されたことを確認します。
8. VS Code IDE で、MCP クライアントが実行されていることを確認します。画面にツールとプロンプトの数が表示されます。
9. 右側のチャットウィンドウを開きます。
10. チャットウィンドウに / と入力し、前の手順で追加したプロンプトを選択します。
11. 入力値を入力し、Enter キーを押します。出力として、リクエストしたマシンのステータスが表示されます。
ユースケース 3
目的
工場管理者またはマシンオペレーターは、関連するビジネスデータや運用データにアクセスできますが、データセットのクエリー方法、必要な情報の抽出方法、有意義な洞察の導出方法がわかりません。
結果
使用可能なデータが取り込まれ、LLM がコンテキスト参照として使用するリソースとして公開されます。LLM はこのデータを解析して解釈し、ユーザーのプロンプトに沿った出力を生成し、明確で実用的な洞察を提供します。ユーザーが基になるデータ構造やクエリー言語を理解する必要はありません。
手順
1. MCPServices リソースを開き、「サービス」タブに移動します。
2. AddResources サービスをサーチし、「実行」をクリックします。
3. resourceInfo 入力で、「+追加」をクリックします。
4. 次の詳細を入力します。
◦ 名前: QueryMachineData
◦ URI: file:///C:/Thingworx/ThingworxRepository/DataRepository/all-available-machine-data.json
 | URI パスで参照される JSON ファイルには、値ストリームからエクスポートされたマシンデータが含まれています。 |
◦ 説明: マシンデータを取得するためのリソース。入力としてマシン名を指定すると、インフォテーブルが返されます。
◦ サービスプロバイダ名: MCP.HelperThing
◦ サービスプロバイダタイプ: Thing
5. 「追加」をクリックします。
6. 「保存」をクリックします。
7. 「実行」をクリックします。
◦ リソースが正常に追加されます。
◦ GetAllResources を実行して、プロンプトが追加されたことを確認します。
8. VS Code IDE で、MCP クライアントが実行されていることを確認します。画面にツールとプロンプトの数が表示されます。
9. Ctrl + Shift + P キーを押してコマンドパレットを開きます。
10. MCP: Browse Resources コマンドを選択します。
11. リストから QueryMachineData を選択します。チャットウィンドウの LLM 用のリソースとして、all-available-machine-data.json が追加されます。
12. 添付データのプロンプトを入力します。