はじめに

Raspberry Piで温湿度を測ってみたい。

やりたいことはシンプルです。でも実際には、送信APIの仕様確認、スクリプトの常駐化、ログ確認まで、コード以外の作業がたくさんあります。

そこで、PC上のCodex CLIを窓口にして、Raspberry Piのセットアップからデータ送信、動作確認、トラブル対応までを自然言語で進めます。

今回作るもの

Raspberry Piに温湿度センサーをつないで、測定値を定期的にMiniVizへ送ります。

やることはこんな感じです：

• センサーから温度・湿度を取得
• MiniVizへ定期送信
• 再起動しても自動で動くよう常駐化（systemd）
• MiniViz上で最新値や傾向をCodexから確認
• データが止まったときの原因調査（Pi側のログとMiniViz側のデータを突き合わせる）

使う機材：

• Raspberry Pi（実機のモデルは検証後に追記）
• 温湿度センサー（DHT11など）
• MiniVizアカウント
• Codex CLI(Claudeや他のCLIでも可)

MiniVizとは？

MiniVizは、IoTデータを受け取り、保存・可視化するためのサービスです。Raspberry PiなどからHTTPで送った値を、まずはグラフで確認したいときに使えます。

Codex CLIとMiniViz MCPの役割

今回のポイントは、Codex CLIを窓口にすることです。

こんな構成になります：

あなた
  └─ 自然言語で依頼
       └─ Codex CLI
            ├─ SSH経由でRaspberry Piを操作
            │    ├─ センサー読み取り
            │    ├─ Python環境と送信処理
            │    ├─ systemd
            │    └─ サービス状態とjournalログ
            └─ MiniViz MCPで許可したprojectを参照
                 ├─ 最新値
                 ├─ 時系列・集計
                 ├─ チャート・ルールの要約
                 └─ MiniViz公式Docs

MiniViz MCPは読み取り専用です。データ送信・変更・削除、通知実行、秘密情報の取得などはできません。また、Raspberry Pi上のログを読む機能でもありません。

Pi側はSSH経由でCodexが確認して、MiniViz側はMCPで確認する。両方を一つの会話で扱えるのがこの構成のメリットです。

1. まずSSH公開鍵でPiへログインできるようにする

CodexがPi側の調査・実装・ログ確認を行うには、PCからSSH公開鍵認証でログインできる状態が必要です。passwordを会話へ貼り付けず、専用の公開鍵をPiのauthorized_keysへ追加します。

確認用プロンプト：

このPCからSSH接続できるRaspberry Piを使います。
構成は変更せず、OS、Python、GPIO関連ツールを確認して、結果を要約してください。
接続先は pi@raspberrypi.local です。

2. ソースコードの前に、GPIOで温度・湿度を取得できるか確認する

いきなり送信処理を書かせません。最初にDHT11から温度・湿度を取得できることを確認します。これで、後から「送信が失敗した」のか「そもそもセンサーが読めない」のかを分けられます。

確認用プロンプト：

DHT11はGPIO4（物理Pin 7）へ配線済みです。

まだMiniVizへの送信コードやserviceは作らず、まずPi上で温度と湿度を取得できることを確認してください。

センサー確認の結果、使ったGPIO番号、失敗した場合の原因候補を分けて報告してください。

3. MiniViz MCPとの連携

センサー値を取れることを確認したら、MiniViz MCPをCodex CLIへ接続し、MiniViz Docsから送信仕様を確認します。MCPのServer URLをMiniVizの「AI連携」画面でコピーし、次のように登録します。

codex mcp add miniviz --url "<コピーしたServer URL>"
codex mcp login miniviz

詳細はこちら

許可済みprojectを確認する

MCP連携後は作成したプロジェクトを確認できます。

MiniVizの仕様をMCP経由で確認する

MCP経由でAPI仕様などサービス仕様全般を把握させます。

4. 実装はCodexへ。確認ポイントだけ残す

GPIO取得とMiniViz仕様の確認が済んだら、実装と常駐化をCodexへ依頼します。
ここで大事なのは、コード全文を載せることより「何を判断して、何を確認したか」を残すことです。

GPIO取得とMiniViz仕様の確認結果を前提に、本実装へ進めて。

- 温度と湿度をセンサーから取得
- MiniVizへ60秒ごとに送る
- timestamp、label_key、temperature、humidityを適切な形式で
- project tokenをソースコードに直接書かない
- 送信成功、センサー取得失敗、HTTPエラーをログで区別できるように
- Raspberry Pi再起動後もsystemdで自動起動
- 作業後にサービス状態と直近ログを確認

秘密情報を画面やログに表示しないで。

Pythonやsystemd unitを手書きする必要はありません。
ただし、ブラックボックスにはせず、Codexが作った内容・設定理由・確認結果は必ず説明してもらいます。

あとで見返す4つの確認ログ

1. 変更前にCodexが示した作業計画
2. Pi側で確認したservice状態と送信ログ
3. MiniViz MCPで確認した最新値・時系列
4. 障害時のログ、切り分け、復旧後の受信確認

ログはそのまま貼らず、project ID、project token、IPアドレス、ユーザー名、認証情報、不要なpayloadはマスクします。
残すのは、判断に必要な時刻・service名・エラー種別だけで十分です。

送信成功ログの見せ方（サンプル）

値とevent IDは実測ではなく、MiniViz DocsのDHT11例と送信契約に合わせたサンプルです。

2026-08-04T18:00:00+09:00 miniviz-dht11[4217]: sensor_read temperature=26.1 humidity=58.0 gpio=4
2026-08-04T18:00:01+09:00 miniviz-dht11[4217]: event_sent status=200 event_id=<redacted> label_key=raspberry_pi_home
2026-08-04T18:01:00+09:00 miniviz-dht11[4217]: sensor_read temperature=26.0 humidity=58.0 gpio=4
2026-08-04T18:01:01+09:00 miniviz-dht11[4217]: event_sent status=200 event_id=<redacted> label_key=raspberry_pi_home

5. MiniViz MCPで送信結果を確認

MiniViz MCPをCodexに接続しておけば、別の管理画面や別のAIチャットに移らず、そのまま確認できます。

ここでは「送信処理が起動している」だけじゃなく、MiniVizまで値が届いて、会話から参照できることを完了条件にします。

MCPで受信データを確認する

欠損を厳密に追う場合や大量raw eventを確認したい場合は、MiniViz画面とPiログを併用してください。

6. あえて障害を起こし、PiログとMCPから原因を特定する

動作確認だけで終わらせず、意図的に1つ障害を起こして切り分けまで試します。
ここでは、DHT11 serviceを停止して再開するシナリオを使います（安全に元へ戻せるため）。

2026-08-04T18:10:00+09:00 systemd[1]: Stopping MiniViz DHT11 sender...
2026-08-04T18:10:00+09:00 miniviz-dht11[4217]: sender_stopped reason=operator_test
2026-08-04T18:10:00+09:00 systemd[1]: Stopped MiniViz DHT11 sender.

Codexには、原因を決めつけず事実ベースでの切り分けを依頼します。

温湿度データの更新が止まったみたい。
まだ修正せず、次の情報を確認して原因を切り分けて。

1. MiniViz MCPで対象projectの最新受信時刻と直近の傾向を確認
2. Raspberry Piのsystemd service状態と直近ログを確認
3. センサー取得、プロセス停止、HTTP送信、ネットワークのどこで失敗してるか整理
4. 確認できた事実、推測、追加確認が必要な点を分けて説明

原因と修正案を説明して、私が確認してから修正して。

見るポイントは、もっともらしい推測ではなく次の順序で確認できるかです。

• MiniVizの最終受信時刻
• Piのservice状態とログ
• センサー取得 / HTTP送信 / ネットワークのどこで止まったか
• その判断の根拠

修正後は、service復旧に加えてMiniViz MCPで新しい値の受信まで確認します。

まとめ

今回は、よくある温湿度モニタリングを題材に、ラズパイ構築から運用確認までをAIとMCPで自然言語ベースに進める流れを試しました。
Web開発だけでなく、組み込みLinuxまわりも少しずつ同じように効率化していけると感じています。