MCP / OpenAPI

Claude と ChatGPT から、同じ OEE を。

工場長診断も What-if も、REST と同じ計算です。チャットに数字を貼る代わりに、ツールとして呼んでください。 外部 LLM に計算を任せる実装ではありません。

OpenAPI llms.txt デモで試す

エンドポイント

POST https://longhorn.956.jp/mcp
GET  https://longhorn.956.jp/mcp.json
GET  https://longhorn.956.jp/openapi.yaml

認証は Authorization: Bearer YOUR_API_KEY、 X-API-KEY、またはツール引数の api_key。 デモキー 956-LONGHORN-DEMO-xyz-abc は算出のみで履歴に残りません。

ツール

  • oee_shot 1回の生産データからライブOEE（稼働率×性能×品質）と工場長診断を算出する。1コール。
  • oee_set 複数日の生産データから期間OEEと日次推移、工場長診断を算出する。対象日数分がAPIコール。
  • oee_whatif ショット入力に改善仮定（不良ゼロ、停止ゼロ＋回収生産、不良10%減、サイクル5%短縮など）を載せて新しいOEEを返す。履歴非保存。最大8シナリオ。
  • oee_retrieve_shot 保存済みショット分析の履歴を新しい順で取得する。デモキーでは不可。

Claude / Cursor の設定例

リモート MCP（Streamable HTTP）として URL を登録します。

{
  "mcpServers": {
    "longhorn": {
      "type": "http",
      "url": "https://longhorn.956.jp/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

ChatGPT Custom GPT

Actions に https://longhorn.956.jp/openapi.yaml をインポートし、 API キーを Authentication に設定してください。セット分析の「ChatGPTに評価を依頼」は、工場長診断と What-if の次の問いを含めたプロンプトを開きます。

JSON-RPC 例

curl -s https://longhorn.956.jp/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer 956-LONGHORN-DEMO-xyz-abc" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "oee_shot",
      "arguments": {
        "keyword": "鋳造ライン",
        "planned_production_time_sec": 36000,
        "planned_downtime_sec": 1800,
        "loss_time_sec": 30,
        "ideal_cycle_time_sec": 30,
        "total_count": 1000,
        "defect_count": 20
      }
    }
  }'