車なしで試すOBD-II MCPサーバー

実際のMCPクライアントを動かし、模擬車両のデータを読みます。 姉妹プロジェクトのobd2-mcpには、ツールの応答を表示するデモが付属しています。Git・Node.js・npmがあれば実行でき、実車・ELM327アダプタ・AIの有料契約は不要です。

Automotive AI Skillsは調査の進め方を記述したプロンプト集、obd2-mcpはデータを読むツールです。このデモで確認するのはツールの応答で、AIによる診断文は生成しません。

実行する

下記のCIで検証したNode.js 22または24を使い、ソースからビルドします。

git clone https://github.com/shoka-jp/obd2-mcp.git
cd obd2-mcp
npm ci
npm run build
node examples/mock-demo.mjs

スクリプトはモックモードを明示的に指定し、4つの読み取りツールを呼んで接続を終了します。故障コードは消去しません。すでにクローン済みの場合は最新の変更を取得してから実行してください。

2026年10月29日にLinux・Node.js 24.22.1で取得した結果です。実際のプログラム出力ですが、入力は模擬データであり、実車の測定結果ではありません。表は主な項目の抜粋で、スクリプトは応答全体を表示します。

MCPツール	応答の抜粋
`connection_status`	`connected: true`、`simulated: true`、モックELM327アダプタ
`read_dtcs`	保存済みコード`P0420`、保留コードなし、故障警告灯オン
`read_freeze_frame`	`98 km/h`、`2210 rpm`、冷却水温`88 °C`
`read_live_data`	`0 km/h`、`740 rpm`、冷却水温`89 °C`

フリーズフレームは故障コードが記録されたときの状態、ライブデータは現在の状態です。その違いを調査の材料にできますが、このコードや数値だけで故障部品が確定するわけではありません。

node --versionとnpm --versionで環境を確認し、クローンしたobd2-mcpフォルダで実行しているか確認します。
dist/index.jsがない場合は、先にnpm ciとnpm run buildを完了させます。
インストールやビルドに失敗した場合は、最初のエラー・OS・Node.jsのバージョンを記録し、再現手順をIssueで共有してください。認証情報や車台番号は取り除いてください。

MCPクライアントの設定手順に沿ってモックモードで接続し、OBD-II診断アシスタントと組み合わせます。

モック車両の故障コード・フリーズフレーム・ライブデータを読み、観測した事実と仮説を分けて、不足している確認事項を整理して。コードは消去しないで。

実車での作業は安全上の限界と確認事項に従ってください。