論文の概要: NIMO Controller: a self-driving laboratory orchestrator based on the Model Context Protocol
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.15227v1
- Date: Wed, 13 May 2026 14:25:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-18 17:44:16.262086
- Title: NIMO Controller: a self-driving laboratory orchestrator based on the Model Context Protocol
- Title（参考訳）: NIMO Controller: Model Context Protocol に基づく自動実験室オーケストレータ
- Authors: Naruki Yoshikawa, Ryo Tamura,
- Abstract要約: 科学的な発見を加速する手段として、自動運転車研究所(SDL)が注目を集めている。
アクセシビリティを改善するため、SDLコンポーネントをコーディネートするオーケストレーションソフトウェアフレームワークが提案されている。
本稿では,モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくSDLソフトウェアアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Self-driving laboratories (SDLs) have attracted increasing attention as a means of accelerating scientific discovery; however, developing SDL software remains technically demanding. To improve accessibility, orchestration software frameworks have been proposed to coordinate SDL components. Nevertheless, existing frameworks are primarily designed for human interaction and do not provide standardized interfaces suitable for AI agents. In this work, we propose an SDL software architecture based on the Model Context Protocol (MCP), in which all SDL functionalities are exposed through MCP servers. Following this design principle, we introduce an MCP-based SDL orchestrator, named NIMO Controller. It provides a visual programming interface automatically generated through MCP-based tool discovery, allowing human users to design experimental workflows without writing code. The same MCP backend can also be accessed by AI agents, providing a unified interface for both human users and AI agents. We demonstrate the proposed system through a case study on a color-matching SDL. The results validate the usability of the proposed MCP-based SDL architecture.
- Abstract（参考訳）: 科学的な発見を加速する手段として、自動運転車研究所(SDL)が注目されているが、SDLソフトウェアの開発は技術的に要求されている。
アクセシビリティを改善するため、SDLコンポーネントをコーディネートするオーケストレーションソフトウェアフレームワークが提案されている。
それでも、既存のフレームワークは主にヒューマンインタラクション用に設計されており、AIエージェントに適した標準化されたインターフェースを提供していない。
本研究では,モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくSDLソフトウェアアーキテクチャを提案する。
この設計原則に従って, NIMO Controller と呼ばれる MCP ベースの SDL オーケストレータを導入する。
MCPベースのツールディスカバリによって自動生成されるビジュアルプログラミングインターフェースを提供し、人間のユーザはコードを書かずに実験的なワークフローを設計できる。
同じMPPバックエンドもAIエージェントによってアクセス可能で、人間のユーザとAIエージェントの両方に統一されたインターフェースを提供する。
提案手法をカラーマッチングSDLのケーススタディにより実証する。
その結果,提案したMPPベースのSDLアーキテクチャの有用性が検証された。
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