量子コンピューティングの自然言語インターフェースを専門とするスタートアップConductor Quantumは、Model Context Protocol（MCP）サーバーであるCODA MCPを発表した。このプラットフォームは、Claude Desktop、VS Code、Cursor、ZedなどのAIエージェントが量子コンピューティングリソースをネイティブツールとして利用できるように設計されている。大規模言語モデルと量子バックエンドの橋渡しを提供することで、CODA MCPはエージェントが標準化されたインターフェースを通じて量子回路の生成、シミュレーション、実行を自動化することを可能にする。
このサーバーは、IBM、AQT、IQM、IonQ、Rigettiの物理ハードウェアへのマルチプロバイダーアクセスを提供し、1,000量子ビット以上をカバーしている。量子ソフトウェア開発の断片化に対処するため、プラットフォームはQiskit、NVIDIA CUDA-Q、Cirq、PennyLane、Amazon Braket、PyQuilにわたるクロスフレームワークトランスパイレーションをサポートしている。これにより、研究者やエージェントは1つのSDKでアルゴリズムをプロトタイプし、手動でコードを書き直すことなく異なるバックエンドで実行できる。QPUリーダーボードを利用してハードウェア選択を支援する。
反復的な開発のため、CODA MCPはNVIDIA cuQuantumライブラリとNVIDIA CUDA-Qプラットフォームを利用した最大34量子ビットの高性能シミュレーションをサポートしている。サーバーには、リソース推定（量子ビット数、深さ、ゲート数の追跡）、分散実行のための回路分割、OpenQASM 3へのエクスポートなどのワークフローユーティリティ一式も含まれている。これらの機能は、AIエージェントが物理QPU時間を使用する前にパラメータスイープを実行し、回路のベンチマークを行うことを可能にすることを目的としている。
プラットフォームはさらに、科学論文の検索と取得のためのツールを含む研究中心の機能を統合している。この機能により、AIが提案された実験を既存の文献に基づいて検証し、検証のためのロジックをシミュレートし、ターゲットQPUでジョブを実行する「エージェントループ」が可能になる。これらのタスクをMCPフレームワーク内に集約することで、Conductor Quantumは、自然言語の記述から分析結果まで単一の環境内で完結する、AI駆動の量子研究のための再現可能な道筋を提供することを目指している。
CODA MCPは現在、Codaアカウントを持つユーザー向けにcoda-mcp Pythonパッケージを通じて利用可能である。インストールにはAPIトークンの生成とMCP互換クライアント内でのサーバー設定が必要である。このリリースは、AI支援コーディングツールの成長するエコシステムをターゲットとしており、coda.conductorquantum.comにウェブベースの対話用の自然言語インターフェースを提供している。スタートアップは、エージェントベースの量子開発の採用が増加するにつれて、ハードウェアカバレッジとバックエンド機能を拡大する計画である。
MCPサーバー統合とAPIの詳細に関する技術文書については、公式発表とPyPIプロジェクトページを参照されたい。
2026年3月23日
