そして本日、コードの実行にとどまらない新しい機能のアップデート（v0.3）をお届けできることを嬉しく思います。このリリースでは、AI アシスタントが開発環境を理解する方法に根本的な変化をもたらす MCP Resources を導入します。

今回のアップデートでは、エージェントに「目」を与えます。

Model Context Protocol は単なる実行のためのものではなく、コンテキストのためのものです。Resources のサポートを追加することで、MATLAB MCP サーバーは構造化された読み取り専用データを直接 Large Language Model（LLM）のコンテキストウィンドウに供給できるようになりました。これにより、モデルはコードを書き始める前に、あなたがどのようにコードを書いてほしいかを理解できます。

これで、エージェントに「このスクリプトを書いて。キャメルケースを使って、ループに i は使わないでください」といったプロンプトを与える代わりに、Coding Guidelines Resource を添付するだけで済みます。

実際の例として、Claude Desktop や Cursor のような AI エージェントに「複素数配列を処理するスクリプトを書く」ように依頼する場面を想像してください。

コンテキストなしの場合：

モデルは i をイテレータとして使ったループを生成するかもしれません。

MCP クライアントで matlab://resources/coding_guidelines リソースを選択するだけです。エージェントはガイドラインを即座に読み込み、特に虚数単位と変数名に関するルールを確認します。

結果：

エージェントは「虚数には 1i または 1j を使用する」というガイドラインの推奨に基づいて動作を自動修正し、シャドウイングを防ぐために i をループ変数として使うことを避けます。

これにより、AI が生成するコードは単に動作するだけでなく、クリーンで保守しやすく、大規模なエンジニアリングチームで使用される標準に準拠したものになります。

今回のリリースには、コミュニティからのフィードバックに基づくいくつかの改善が含まれています：

• Lazy Loading：サーバーの起動を最適化しました。MATLAB は「レイジーロード」を採用し、サーバーは即座に起動し、最初のツール呼び出し時にのみ完全な MATLAB エンジンを起動します。
• System Tests：異なる OS 環境での安定性を確保するため、堅牢なシステムテストスイートを追加しました。
• Watchdog Logging：サーバーのウォッチドッグプロセス専用のログにより、デバッグが改善されました。