AIエージェントからPLCにアクセスしてみた【第1回：全体の概要】

「AIのプロンプトからPLCのデバイスメモリを読み出してみたい？」そんな単純な思いつきと、「生成AIに関するセキュリティについて考察したい」という自身のスキルアップのために、PLCと通信するMCPサーバを作成してみました。

その第1回では、全体の概要を話します。

PLC：Programmable Logic Controller（工場の機械設備などを自動で動かすための制御コントローラ）
MCP：Model Context Protocol（AIと外部のデータソースやツールを安全かつ統一的に接続するための標準規格）

そもそもの経緯

ここ最近、ISMS（ISO/IEC 27001）の審査員として、AI関連のスタートアップ企業を審査する機会が増えました。審査対象の企業が使用しているAIサービスなどで、名前は聞いたことがあるが、自分が使ったことのないものが急激に増えました。また、新しいサービスがどんどん増えていくのと、名前さえ知らないサービスもあります。
特にクラウドサービスの開発現場では、Cursor（AIコーディングプラットフォーム）が広く使われています。そこでは、バイブコーディング（AIによるコード生成）が行われており、自身がプログラマーとして活躍していた時代とは、ソフトウェア開発の環境がとても大きく変わっています。しかし、私もマイクロソフトのVisual Studioなどを使っていた経験から、なんとなくエディターツール的な画面のインターフェイスにはなじみがあり、Cursorを使ってソフトウェアの開発をしてみたくなりました。
また、私は若いころからPLCとの通信プログラムを、C言語、C++、Java、Pythonなどで開発してきたので、このようなプログラミングには大変興味があります。

AIエージェントの普及が急速に進む中、
「もしかして、AIのプロンプトからローカル接続したPLCにアクセスできるのでは？」
そんな単純な思いつきから、PLCと通信するMCPサーバを作成し、それを実装し、テストしてみました。もちろん、本業のセキュリティコンサルタントとして、AIセキュリティの知見を深めたいのは言うまでもありません。

MCPサーバとは？

最初に疑問だったのが、AIエージェントがいろいろなサービスと、どのようにAPI（Application Programming Interface：プログラム同士が連携する仕組み）で接続しているのかという点です。ここで、MCPという標準規格を知ることになります。MCPの詳しい説明は今回省きますが、ざっと下図のようなイメージになります。

なので、PLCと通信する「MCPサーバ」を作成してAIエージェントに実装すれば、「プロンプトから問い合わせすることができそう・・・」だと、わくわくした気持ちになりました。

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開発や実装、テストまでの全体像

「MCPサーバ」のプログラミング言語は、pythonを使いました。もちろん、Cursorでのバイブコーディングです。

作成した「MCPサーバ」は、Cursorに実装しました。

プロンプトで「D0から5点データを読み出して、10進数で表示して。」と入力すると、

ちゃんと結果が返ってきます！
この5点のデータは、工程ラインの温度や圧力、流量などの値を示します。
D0：30.954 kg/h（○○工程△△装置の処理流量）
D1：27.326 ℃（○○工程□□機械の原料温度）

なお、それぞれの詳しい話は、続く個別の回とさせてください。

次回（第2回）の話は

次回は、pythonで「MCPサーバ」のプログラミングをどのように行ったかを話します。もちろん、バイブコーディングです。

• pythonで作成するMCPサーバのソースコード
• PLCとの通信を実現するpythonのライブラリ
• PLC側の通信設定

などを具体的に話すつもりです。

よくある質問（FAQ）