２０２６年４月にMATLAB MCP Server（当時はMATLAB MCP Core Server）を使ってしてみました。
少し時間が経ってしまいましたが、感想について、ブログにできればと考えます。
具体的な内容や細かいところは、現在とは異なる可能性が高いですが、「MATLAB MCP Serverってどんなもの？」といった方のご参考になれば幸いです。
Q：何ができるようになるの？
「ClaudeCode や CodexといったAIアプリケーションがMATLABを使う」ができるようになると考えています。
例えばですが、チャットボット型の生成AIサービスと比較してみるとわかりやすいかもしれません。下表にChatGPTを使用した場合とCodex + MATLAB MCPを使用した場合の比較を示します。チャットボット型の生成AIサービスを使用する場合は、MATLABの実行と結果に基づく修正は人間が行う必要があります。一方でCodex と MATLAB MCPを使用する場合は、最初にユーザーが目標などを設定したあとは、アプリケーションがMATLABの実行と結果に基づく修正を行います。最初の指示入力後は、ユーザーの「許可」に従って、最終的なアウトプットが仕上がります。
| ChatGPT | Codex + MATLAB MCP Server |
| １．ユーザーがチャットボットにプロンプト入力 ２．チャットボットがコードを出力 ３．ユーザーがコードをコピー ４．MATLABに貼り付け、実行する ５．エラーが出てきた場合は、再度チャットボットにプロンプトを入力する ６．チャットボットがコードを出力する ７．修正後の行動をコピーする ８． MATLABに貼り付けて実行する ９．目的になるまで繰り返す | １．ユーザーがAIアプリケーションに指示を入力 ２．AIアプリケーションがMATLABを操作しながら目的とするプログラムを作成する。 ３．アウトプットを受け取る |
Q：メリットやデメリットは？
「MATLAB MCP Serverのメリット／デメリット」よりかは、「AIアプリケーション＋MCP」に関するメリットデメリットになるかと思いますが、個人的な感想を記します。
メリット①：とにかく手軽でアウトプットが速い
「とにかく手軽で早い…」に尽きるかと考えます。最終的なアウトプットまでに要する時間（正確には人間が介在する時間）が著しく短くなります。
メリット②：PCの中を横断する
AIアプリケーションが動ける範囲の情報は横断することができます。したがってMCP設定をした他のアプリケーションにおいても動きを連携させることができます。また、接続されているハードウェアの情報もとってこれたりもします。MATLABではまだ試していませんが、PCに接続されているハードウェアの情報もとってこれるみたいです。AIアプリケーションへの権限の渡し方も、非常に手軽です（手軽過ぎて、適切に管理するのが悩ましいことがネックだと感じています）
デメリット①：トークン使用量
現状では、Codexなどのアプリケーションにおいては、契約内容ごとに使用できるトークン数に上限が設定されています。ChatGPTなどのチャットボット型のサービスに比べて、使用できる時間に目立った上限があります。また、フィードバックをアプリケーション自身がかけているので、使用しているモデルやスキルプロンプト状況によっては、すぐにトークン数に達してしまうことが多々あります。
デメリット②：アプリケーションがPCを動き回る
メリット②に少し触れていますが、アプリケーションの特性上、PC内部の情報を自分自身で探し回って、ファイルの作成や修正をします。そのためハルシネーションのような挙動で意図せずにファイルが改変されたりするという懸念があることがデメリットだと感じています。探し回る範囲や修正への権限を設定すればよいと考えますが、手軽に権限を委譲できるため、（ミスで権限を渡してしまわないか、暴走しないかなども含めて）悩ましい部分だと感じています。
Q:どうすれば使用できるの？
細かい部分は触れていませんが、以下の手順で使用できました。
- AIアプリケーションを選んでインストールする
- MATLAB MCP ServerをAIアプリケーションにする
- 使ってみる
１．アプリケーションを選んでインストールする
まずは、アプリケーションをPCにインストールします。いくつか選択肢がありますが、私はClaudeDesktopとCodexを使用してみました。この２つのアプリケーションは、GUIが存在するアプリケーションなので、不慣れな方でも馴染みやすい印象があります。長らくChatGPTの有料サービスを使用していたことあり、最終的にはCodexをメインで使用しています。
アプリケーションのインストール後は、動き回る範囲の設定などの設定を行った方がよいかと考えます。このあたりの設定については、ClaudeDesktopやCodexのブログ記事が多いのでのそちらを参考にするとよいかと考えます。
２．MATLAB MCP コアサーバーをAIアプリケーションにする。
実はここの部分が一番躓きました。「最初は自分で設定しないと…」という先入観があったためだと思います。
結果として、プロンプトを入力してインストールしました。
当時は、AIアプリケーションにダウンロードしたファイルを指定して、「インストールしてください」でインストールができました。今はもしかしたら、「（アドレスを指定して）インストールしてください」でもできるかもしれません。
インストールが無事に完了できたかは、AIアプリケーションの設定画面から確認できます。
３．使ってみる
あとは、AIアプリケーションにプロンプトなどを入力してしようできるかと考えます。適宜操作において、アプリケーションから許可を求められますので、ユーザーの判断のもと許可を選択すると最終的な出力まで、アプリケーションが動作します。
Q：結局何ができるの？
ここまでくると、「エラー修正だけ？」「結局何ができるの？」という疑問が出てくるかとおもいます…
「結局何ができるの？」の部分については、ユーザー次第ということだと考えています。技術的には「AIアプリケーションがMATLABを操作できる」に尽きると私自身は感じていて、どのように使用するかはこれまで以上に「アイディア次第、その人のニーズ次第」だと考えます。
ニーズなども絡んでくるため、具体的な事例については、現状では表には出てきづらい状況なのかなと感じています。
また「いきなりアイディアといわれても困る…」となるかと思います。そのようなときは、公式でスキルが公開されていますので、こちらをインストールして試してみるとアイディアがでてくるかもしれません。たとえばですが、以下のようなスキル（AIアプリケーションが仕事をするためのマニュアルのようなもの）が公開されています。これらを使ってみるのもよいかと考えます。
- ライブスクリプト作成
- コードのレビュー
- アプリケーションの作成
- その他
個人的に感じている醍醐味としては、「他のアプリケーションも横断しながらアウトプットを出力できる」ことではないかと考えています。「MATLABの計算結果を使って、別のアウトプットを作成する」や「他のアプリケーションでの結果をMATLABで使用する」なども手軽に実行できるような気がします。
使用例
最後に、参考になるかは分かりませんが、私が使用している例をご紹介できればと考えます。
「自分のXの投稿画像から、MATLABライブスクリプト教材を作成する」スキルを作成して、日ごろ使用しています。もちろん、修正する必要がありますが、たたき台を作成する上では十分な内容だと感じています。
- 入力
- 自分のXの投稿画像のスクリーンショットを貼り付け
- 作成したスキルを選択
- 実行内容（スキル内容の概略）
- 過去の自分のブログ記事を参考に、投稿画像からトピックを推定
- 記事＋サンプルコードの下書き
- コードチェック（MATLABを立ち上げ確認）
- ライブスクリプト化（公式スキルから引用）
- ライブスクリプト動作チェック（MATLABを立ち上げ確認）
- 出力
- ライブスクリプト
感想
AIアプリケーションやMCPを使ってみて、PC操作に関する価値観が変ったように感じます。チャット型の生成AIサービスよりもすごく便利（やれることが格段に増えた印象です）だと感じました。一方でアプリケーションが動く範囲や動作を”細かく管理できない”感覚もありました。これは、将来解決できる過渡的な問題なのか、解決できない問題なのか、は現状では理解できていませんが、将来的な技術展望やリスク展望のきっかけにできればと考えています。