【2026】Autodesk Fusionを進化させるMCPとAPIの仕組みを徹底解説

MCPは従来のAPIと異なり、生成AIとAutodesk製品を柔軟につなぐ新しい仕組みとして注目されています。特にAutodesk Fusionとの連携では、自動モデリングや反復作業の効率化、設計アイデアの提案が可能です。

この記事ではMCP APIの構造やデータフローを解説します。

MCPとは?

MCP (Model Context Protocol) は、生成AIが外部のシステムやツールとスムーズに連携するための共通ルールです。これにより、AIが苦手としていた外部データやツールへのアクセスが可能になり、以下のようなことができるようになります。

• 外部からの情報取得
• 既存の社内データとの連携
• 他のソフトウェアとの協調動作

簡潔に言えば、MCPはAIに「外部の世界と対話する共通言語」を提供し、その能力を劇的に向上させるための重要な技術です。

それでは、MCPの役割やAutodesk Fusionとの関係性などを見ていきましょう。

1. MCPと従来のAPIの違い
2. なぜ今MCPが注目されているのか
3. MCPとAutodesk Fusionの関係性
4. MCPを理解するメリット（設計者視点）

MCPと従来のAPIの違い

従来のAutodesk FusionのAPIは、特定のコマンドをプログラムで実行する操作が主でした。これに対し、MCPは、PythonやClaudeのような生成AIが外部のシステムやツールとスムーズに連携するための共通ルール（プロトコル）です。

このルールに基づいて、Autodesk FusionとAIを繋ぐサーバーが構築されます。AIは、自然言語で指示を出し、スケッチや3Dボディの作成といった操作を実行できます。

これは、単なるファイルの読み書きや特定のUI操作を超え、AIがAutodesk FusionのContext（文脈）を理解して、より複雑なタスクを実行できることを意味します。この柔軟性こそが、MCPの最大の強みです。

MCPとAPIの違いを整理すると次の通りとなります。

なぜ今MCPが注目されているのか

AIはテキストや画像を生成するだけでなく、CADのような専門的なアプリケーションを操作する段階へと進化しています。従来のAPIでは難しかった、より複雑で文脈的な3Dモデリング操作を自動化するニーズが高まっており、MCPはその課題を解決するものです。

Claudeなどの生成AIに、自然言語で指示を出すだけで、複数のコマンドを連携させた操作が可能となり、モデリングのスケッチを劇的に短縮します。この技術は、AIによる設計自動化の新しい時代を切り開くことから、大きな注目を集めています。

MCPとAutodesk Fusionの関係性

MCPは、外部ツールとAIを連携させるための共通ルール（プロトコル）です。このプロトコルに基づき、MCPサーバーを構築します。Autodesk Fusionに作成するアドインは、このサーバーと通信し、AIからの指示をAutodesk Fusionに伝える役割を担います。

MCPとAutodesk Fusionの関係性は、Autodesk FusionをAIが操作するためのユーザーインターフェースとして捉えることができ、AIがCADを操作する新しいスケッチを開きます。このアドインの導入によって、AIとAutodesk製品の連携が強化されます。

下記の記事では、MCPサーバーをpythonによる実装方法について書かれているので、ぜひご覧ください。

【2025】MCPサーバーをPythonで実装しよう！コピペOKのサンプルコード・おすすめライブラリ

MCPを理解するメリット（設計者視点）

MCPを理解することで、設計者はFusion 360のAPIやPythonの知識がなくても、Claudeのような生成AIを使って3Dモデリングを効率化できます。

これにより、反復的なコマンド入力の手間が省け、より創造的な設計作業に集中できるため、設計のスケッチを大幅に短縮できます。この技術は、設計者がAIの力を借りて、より迅速かつ自由にアイデアを形にするための強力なツールとなります。

MCPと生成AIをつなぐAPIの仕組み

MCPは、生成AIが「何をすべきか」を外部アプリケーションに伝えるための言語やルールを定めたものです。このアドインは、AIからの指示をAutodesk FusionのAPIが理解できる形式に変換します。

AIは、テキストで指示を送信するだけで、MCPがその指示を解析し、Pythonで記述されたAutodesk Fusionのコマンドを自動実行します。この仕組みにより、AIはまるでAutodesk FusionのUIを直接操作しているかのように、3Dモデリングを行うことが可能になります。

MCPと生成AIをつなぐAPIの仕組みを見ていきましょう。

1. APIの役割とデータフロー
2. Autodesk Fusionとの通信プロセス
3. RAGとMCPの違い

APIの役割とデータフロー

AIからの指示をAutodesk Fusionの操作に変換し、実行を仲介する「仲介役」として機能します。まず、ClaudeなどのAIが「サイズ10mmの立方体を作成」といったテキスト指示をMCPサーバーに送ります。

次に、MCPサーバーは、この指示をAutodesk FusionのAPIが理解できる形式に変換し、Pythonのコマンドを実行します。これにより、Autodesk Fusionが自動的にスケッチや3Dのボディを作成します。

APIは単なる操作の仲介だけでなく、Autodesk Fusion内のモデル情報やUIの状態をAIに返す役割も担います。

Autodesk FusionとMCPの通信プロセス

MCPは、アドインとしてAIとAutodesk Fusion間の通信を仲介します。このアドインを介して、Claudeのような生成AIがAutodesk FusionのAPIにアクセスし、モデリングコマンドを実行します。

例えば、AIが自然言語で指示を出すと、MCPサーバーがこれを受け取り、Autodesk FusionのAPIを通じてPythonのコマンドに変換し、実行します。これにより、AIはAutodesk FusionのUIを直接操作することなく、遠隔で3Dモデリングを行うことが可能になります。

RAGとMCPの違い

RAG「Retrieval-Augmented Generation」の略（検索拡張生成）とMCPは、どちらもAIの能力を向上させる技術ですが、その目的が異なります。RAGは、外部のデータベースから情報を検索し、その知識に基づいてClaudeのようなAIが正確なテキストを生成することを支援します。

一方、MCPは、Autodesk Fusionのような外部アプリケーションの操作をAIに実行させるためのAPIです。つまり、RAGは「AIに何を言うか」を教える技術であり、MCPは「AIが何をするか」を可能にする技術と言えます。

RAGとMCPの違いは次の通りです。

MCPサービスのメリット

MCP は、生成AIが外部のシステムやツールとスムーズに連携するための共通ルールにより、設計プロセスに革命をもたらします。単純な繰り返し作業や、複数のコマンドを要する複雑な3Dモデリング操作をAIが自動で実行できるようになります。

設計者は、AIに意図を伝えるだけで済むため、より創造的な作業に集中することが可能になります。システムやツールの持つ強力な機能を、より直感的かつ効率的に活用できることが、MCPの最大のメリットです。

それでは、どのようなメリットがあるのか見ていきましょう。

1. 設計スピードの向上
2. 設計コスト削減の可能性

設計スピードの向上

MCPを導入することで、Autodesk Fusionを使った設計プロセスは飛躍的にスピードアップします。これは、複雑な3Dモデルの作成や反復的な操作を、AIが自動で実行するためです。

設計者は、詳細なコマンドを入力する代わりに、より抽象的な指示を出すだけでよくなります。これにより、デザインの試行錯誤にかかる時間が大幅に短縮され、Autodesk FusionのAPIを直接操作するよりもはるかに効率的に作業を進められます。

設計コスト削減の可能性

MCPを活用することで、Autodesk Fusionによる設計コストを削減できます。AIが自動で3Dモデリングの反復操作や、複雑なコマンドの実行を代行するため、作業時間が大幅に短縮されます。

特に、大量のバリエーションモデルを作成する際や、シンプルなボディの作成など、効率化が求められる分野で大きな効果を発揮し、設計部門全体の生産性向上に貢献します。

下記の記事では、MCPを初心者向け紹介されているので、ぜひご覧ください。

【2025】MCPを初心者向けにわかりやすく解説！生成AIとの関係性・基本構造・導入するメリット

これからの設計現場におけるMCPとAIの可能性

MCPの登場により、これからの設計現場ではAIとCADが協調する新しいワークフローが主流となります。MCPは、Claudeのような生成AIが直接3Dモデリング操作を行うためのAPIを提供し、設計プロセスの大部分を自動化します。

この連携により、設計者は反復的なコマンド入力から解放され、より複雑で創造的な問題解決に集中できるようになります。この技術は、AIが単なる補助ツールではなく、設計のコアを担うパートナーになる未来を示唆しています。

設計から製造までの完全自動化の未来

MCPがもたらす未来では、設計から製造までのプロセスがAIによってシームレスに自動化されます。さらに、AIは作成したモデルを解析し、最適な製造デザインを自動で選択、CAMコマンドを生成します。

これにより、設計者はアイデアを形にするだけで、AIが製造プロセス全体を管理し、人間の介入なしに製品を完成させる世界が現実のものとなります。

CAD設計者の役割変化

MCPと生成AIの登場により、CAD設計者の役割は大きく変わります。従来の設計者が反復的な3Dモデリング操作を手動で行っていたのに対し、今後はClaudeなどのAIがCADを自動で操作します。

これにより、設計者は単純なスケッチやボディの作成といったコマンド入力から解放され、より創造的な課題に集中できるようになります。たとえば、複雑な構造の最適化や、多様な設計案の検討など、より高度な知的作業がcoreな役割となります。

MCPは、設計者がAIの力を借りて、設計デザインを効率的かつ革新的に切り開くことを可能にします。

今から準備しておくべきこと

CAD設計士は、MCP導入に向け、AIがCADを操作する新しい設計デザインをチームに浸透させる必要があります。従来の3Dモデリングコマンド入力から、ClaudeのようなAIに意図を伝える指示出しへとスキルをシフトさせることが重要です。

具体的には、PythonやAPIといった技術的な知識を持つメンバーを育成し、AIが自動でスケッチやボディを作成できるよう、モデルやファイルの構成を標準化しておくべきです。

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Autodesk FusionとMCPをつなぐ方法まとめ

生成AIの進化は目覚ましく、設計や製造の現場にも大きな変革をもたらしています。この記事では、Autodesk Fusionと生成AIを繋ぐAPIであるMCP（Model Context Protocol）について解説しました。

MCPは従来のAPIとは異なり、AIが直接3Dモデリング操作を自動化することを可能にします。これにより、設計者は反復作業から解放され、AIと協力してより創造的な設計に集中できるようになります。

MCPの仕組みやAutodesk Fusionとの連携方法を理解し、AI時代の新しい設計デザインを切り開くための準備に役立ててください。