MATLAB® を公開します。MATLAB プロダクション Server&trade のモデルコンテキストプロトコルツールとして機能します。 AI エージェントは、MATLAB のスピード、信頼性、ドメイン固有の性能を発揮し、お客様の機能を呼び出します。

前提条件

• MATLAB R2025b以降
• MATLABコンパイラSDK&trade。
• MATLABの生産サーバーR2022a以上
• MCP クライアント (Claude デスクトップ、Claude コード、Copilot の VS コード、または任意の HTTP 対応クライアント)

インストール

MATLABでは、Add-On Explorer(ホームタブ→アドオン)を開き、「MCPフレームワーク for MATLABプロダクションサーバー」を検索します。 Install を選択します。

AI のコーディングエージェントを使用する場合は、ビルドスキルを登録して、エージェントが代わりにツールを作成してデプロイすることができます。

クイックスタート

[localhost:9910] で実行されている MATLAB 生産サーバーのインスタンスに MCP ツールとして機能を展開するには、次の MATLAB コードを実行します。

このサーバーに接続されたMCPクライアントに、機能が使用可能になりました。 完全なウォークスルーのための入門ガイドを参照してください。

主な特長

• MCPツールの構築 — フレームワークは、関数をパッケージ化し、MPS にデプロイします。 単一機能、マルチツールサーバー、大きなデータ、構造化された入力をサポートします.

MCP Framework for MATLAB Production Server

Publish MATLAB® functions as Model Context Protocol tools on MATLAB Production Server™. AI agents call your functions, offering the speed, reliability, and domain-specific performance of MATLAB.

Prerequisites

• MATLAB R2025b or later
• MATLAB Compiler™, which MATLAB Compiler SDK requires
• MATLAB Compiler SDK™
• MATLAB Production Server R2025b or later. Archives built in R2025b need the R2025b MATLAB Runtime, and a server can host runtimes from its own release or earlier.
• An MCP client (Claude Desktop, Claude Code, VS Code with Copilot, or any HTTP-capable client)

Install

In MATLAB, open the Add-On Explorer (Home tab → Add-Ons) and search for “MCP Framework for MATLAB Production Server.” Select Install.

If you use an AI coding agent, register the build skill so the agent can build and deploy tools on your behalf:

prodserver.mcp.agent.setup

Quick Start

To deploy a function as an MCP tool to an instance of MATLAB Production Server running on localhost:9910, run the following MATLAB code.

% Build an MCP tool from a function — the framework runs your example to determine parameter types
ctf = prodserver.mcp.build("principalStress", ...
    example=@() principalStress([120 -50 80], "max"), ...
    server="http://localhost:9910");

% Verify deployment
prodserver.mcp.ping("http://localhost:9910/principalStress/mcp")

% Call the tool directly
prodserver.mcp.call("http://localhost:9910/principalStress/mcp", ...
    "principalStress", [120 -50 80], "maxShear")

Your function is now available to any MCP client connected to that server. See the Getting Started guide for a complete walkthrough.

Key Features

• Building MCP tools — The framework packages your functions and deploys them to MPS. Supports single functions, multi-tool servers, large data, and structured inputs.
• MCP Resources — Serve read-only reference data (material properties, calibration tables) alongside your tools, so the LLM uses real values instead of guessing. Materials example
• Server metrics — Monitor deployed tools with built-in counters at framework, server, and tool level.