kshana-mcp：AI アシスタントに尋ねれば、エンジンが答えます

kshana-mcpは、PNT（測位・航法・時刻）レジリエンスのオープンソースシミュレーターであるKshanaのための、Model Context Protocol（MCP）サーバーです。AI（人工知能）アシスタントが、計算を推測する代わりに実際のエンジンを実行し、その JSON（JavaScript Object Notation）を読み戻せるようにします。stdio（標準入出力）経由で、Cursor や JetBrains AI Assistant / Junie を含む、MCP に対応したあらゆるクライアントと通信します。

Kshana が独立した外部の参照と照合して確認している計算は、まさに言語モデルが推測を外しやすい領域です。SGP4（Simplified General Perturbations 4）による軌道伝播、IAU（International Astronomical Union）の座標系、アラン偏差、GNSS（全球測位衛星システム）の可用性と DOP（精度低下率）、ARAIM（advanced receiver autonomous integrity monitoring）の保護レベル、GNSS と INS（慣性航法システム）の融合、量子センサーのモデルなどです。質問すると、アシスタントが実際のシナリオを実行し、性能指標をその出所と VALIDATED または MODELLED のラベルとともに受け取ります。

ツール#

各ツールは、kshanaライブラリの公開関数を薄く忠実にラップしたものです。ここには新しいシミュレーションのロジックはなく、エージェントは、独立した参照と照合して確認したエンジンそのものを実行します。

GNSS IQ ツール：入力はファイル、出力はコンパクトな JSON#

IQ 記録はギガバイト規模になるため、iq_*ツールは、サンプルをプロトコル経由で渡すことはありません。次の取り決めに従います。

• 作業ディレクトリ。サーバーは、KSHANA_MCP_IQ_DIRで指定されたフォルダーの内側でのみ IQ ファイルを読み書きします。パスの引数はすべてそのフォルダーからの相対パスです（絶対パスは、その内側に解決されなければなりません）。入力はチェックの前にシンボリックリンクを解決し、出力先のフォルダーは、その内側にすでに存在していなければならず、既存の出力はoverwrite: trueを指定した場合にのみ置き換えられます。未設定の場合、IQ ファイルツールは無効になり、有効にする方法を示します。ほかのツールは影響を受けません。
• サンプル予算。一回の呼び出しで生成または処理できる複素サンプルは、最大でKSHANA_MCP_IQ_MAX_SAMPLES（既定は 50,000,000）です。バイト数では、cf32_leで 400 MB（複素サンプル一つあたり 8 バイト）、ci16_leで 200 MB（4 バイト）、ci8で 100 MB（2 バイト）です。シーンは、formatが別の指定をしない限りcf32_leとして書き出されます。チェックは作業の前に行われ、拒否の際には、収まる継続時間またはmax_secondsが示されます。
• コンパクトな応答。各ツールは、一つの JSON 要約で応答します：捕捉のピーク、C/N0、ロック状態、そして書き込んだすべてのファイルとそのパスおよびバイト数です。エポックごとのテーブルは、指定したjson_out／csv_outファイルに出力されます。
• 未知の引数は無視されず、拒否されます。そのため、オプション名のつづり間違いはエラーになります。

各ツールは、コマンドラインのkshana iqと同じコードパスを、プロセス内で実行します。このレイヤーはソフトウェアのみです。ソフトウェア受信機向けのファイルを書き出すだけで、無線ハードウェアは駆動しません。IQ レイヤーは、干渉やスプーファーの合成を加えず、何も送信しません。（別のspectrumシナリオ種別は、解析的なジャマーの IQ スナップショットをファイルに書き出せます。）

{
  "mcpServers": {
    "kshana": {
      "command": "/Users/you/.cargo/bin/kshana-mcp",
      "env": { "KSHANA_MCP_IQ_DIR": "/Users/you/iq" }
    }
  }
}

Docker イメージでは、フォルダーをマウントし、変数をそこに向けます：docker run --rm -i -v "$PWD/iq:/iq" -e KSHANA_MCP_IQ_DIR=/iq ghcr.io/ashfordeou/kshana-mcp。

すべての種別を利用できます#

run_scenarioはシナリオのkindに応じて振り分けるため、list_scenario_kindsが挙げるすべての種別が、これを通じて実行されます。新しい系統も含まれ、それぞれにエージェントが取得できる同梱の例があります。

kindを指定したlist_example_scenariosは、その種別の同梱の例をすべて挙げます。アニメーション、レポート、相互運用のエクスポートは種別ではありません。これらは実行結果のビューであり、animate_scenario、report_scenario、export_interopが、適用できるあらゆるシナリオに対してそれらを返します。

提供されないもの：スタディスイート（kshana --study <suite.toml>）。スイートはディスク上の隣接するシナリオファイルを指定しますが、シナリオツールはファイルを読まないためです。各メンバーはrun_scenarioで実行してください。（IQ ツールはファイルを読み書きしますが、作業ディレクトリの内側に限られます。）

MCP サーバーをインストールする#

助言のみ：型式承認を受けた航法装置ではなく、航行の責任は引き続き運用者にあります。サーバーはお使いのコンピューター上で動作し、Ashforde OÜ には何も送信されません。

サードパーティの AI クライアントに触れた一節は、ここでは省いています。GitHub のmcp/kshana-mcp/README.mdにあります。

チェックアウトまたは git から（開発用）：

cd mcp/kshana-mcp && cargo install --path .
cargo install --git https://github.com/AshfordeOU/kshana kshana-mcp

HTTP モード（セルフホスト）#

kshana-mcp --http 127.0.0.1:8080は、同じツールをストリーム可能な HTTP で/mcpに提供します。バインドするのはループバックのみで、ループバック以外のアドレスには--allow-remoteと、KSHANA_MCP_HTTP_TOKENのベアラートークンが必要です。IQ ファイルツールは無効で、リクエストのサイズ、時間、同時実行数には上限があり、CORS ヘッダーは送信されません。Kshana はエンドポイントをホストしません。ご自身でセルフホストします。docs/deploy/mcp-http.mdを参照してください。

cargo installは、kshana-mcpをPATHに置きます（通常は~/.cargo/bin/kshana-mcp）。サーバーは、stdio 上で JSON-RPC（JSON remote procedure call）で通信し、ログは stderr に出力されます。ソースからのビルドには、Rust ツールチェーン ≥ 1.88 が必要です（パッチ適用済みのrmcp 2.x SDK が必要とし、kshanaライブラリも必要とするため）。Docker イメージでは不要です。

クライアントに登録する#

ほぼすべての MCP クライアントが、同じmcpServersの設定ブロックを使います。kshana-mcpバイナリを絶対パスで登録します。

{
  "mcpServers": {
    "kshana": {
      "command": "/Users/you/.cargo/bin/kshana-mcp",
      "args": [],
      "env": {}
    }
  }
}

または、ローカルのバイナリの代わりに Docker イメージを使う場合（PATHは不要）：

{
  "mcpServers": {
    "kshana": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/ashfordeou/kshana-mcp"]
    }
  }
}

このブロックを置く場所は、クライアントによって異なります。

• Cursor：~/.cursor/mcp.json（グローバル）または.cursor/mcp.json（プロジェクトごと）。
• JetBrains AI Assistant / Junie：Settings → Tools → AI Assistant → Model Context Protocol → Add → As JSON でブロックを貼り付け、その後 IDE（統合開発環境）を完全に再起動します。
• デスクトップのアシスタント：多くは、同じmcpServersの形式の…_config.jsonを使います。ファイルの場所は、お使いのクライアントのドキュメントで確認してください。
• CLI エージェント：多くは、mcp add／mcp.jsonの仕組みで、同じ JSON を受け付けます。

バイナリには、必ず絶対パスを使ってください。トラブルシューティングには、envでRUST_LOG=debugを設定します（診断情報は stderr に出力され、stdout は JSON-RPC プロトコル専用です）。

試してみる#

登録したら、アシスタントに次のように尋ねてみてください。

• 「Kshana のシナリオの種別を一覧にして」 → list_scenario_kinds
• 「Kshana の spectrum の例を見せて、実行して」 → list_example_scenarios、get_example_scenario、run_scenario
• 「Kshana の時計のホールドオーバーのシナリオを、20 ns のしきい値と 2時間の GNSS 途絶で実行して。量子と従来方式のホールドオーバーはどう違う？」 → run_scenario
• 「その GPS（全地球測位システム）コンステレーションを SP3 でエクスポートして」 → export_sp3
• 「realtime-frame-eop のテーブルを CSV でください」 → export_table_csv
• 「そのイリジウムのパスを Cesium の地球儀に載せて」 → list_export_formats、export_interop
• 「ジャミングのキャンペーンをアニメーションにして」 → animate_scenario
• 「その実行のレポートを、再現性の記録つきでください」 → report_scenario
• 「PRN 3 と 17 で、一秒の GPS L1 シーンを作って、捕捉して追尾して」 → iq_signals、iq_scene、iq_acquire、iq_track

設計上の注記：なぜ別のクレートなのか#

サーバーは、独立した、ワークスペースから除外されたクレートで、独自のCargo.lockを持ちます。そのため、公式の Rust MCP SDK（ソフトウェア開発キット）rmcpとその非同期ランタイムが、公開されているkshanaクレートの依存グラフに入ることはありません。ライブラリや Python のユーザーは、実行しないサーバーをコンパイルする必要がありません。（最初に分離したのは、rmcpがエディション 2024であり、rustc ≥ 1.85 を必要とする一方、当時のメインクレートは 1.75 を約束していたためです。現在はライブラリもこのサーバーも 1.88 を宣言しており、これはセキュリティパッチ適用済みのrmcp 2.x と、アップグレードされた RustCrypto クレートの下限です。）継続的インテグレーション（CI）は、このクレートを単独で検査します。そのロックファイルに対するテストとcargo denyです。rmcp のライセンスツリーはクリーン（Apache-2.0/MIT/BSD）なので、ほかの点では同じ形をとるxval/anise-framesクロスバリデーションのクレートとは異なり、この分離はライセンスのためではありません。

ライセンス：AGPL-3.0-only、すなわち GNU Affero General Public License バージョン 3 のみです（または Ashforde OÜ の商用ライセンス。リポジトリのLICENSING.mdを参照）。