Kolada MCP

🚀 Kolada MCP サーバー

Kolada MCP サーバー は、大規模言語モデル（LLMs）とスウェーデンの包括的な自治体および地域統計データベース Kolada をシームレスに統合します。数千の重要な業績指標（KPI）への構造化されたアクセスを提供し、豊富なデータ駆動型の分析、比較、および公共部門統計データの探索を促進します。

🚀 クイックスタート

Kolada MCP サーバーには事前にキャッシュされた KPI メタデータが含まれています。kpi_embeddings.npz を削除すると、キャッシュを更新できます。

✨ 主な機能

• 意味検索：自然言語で KPI を検索できます。
• カテゴリフィルタリング：トピック領域で KPI にアクセスできます。
• 自治体および地域データの検索：KPI データまたは履歴時系列データを取得できます。
• 複数年比較分析：異なる自治体における KPI の変化を評価できます。
• KPI 間の相関分析：KPI 間の関係を分析できます。

📦 インストール

uv を使用して Kolada MCP の依存関係をインストールします。

uv sync

💻 使用例

基本的な使用法

Kolada MCP サーバーに対して、データ分析を必要とする複雑な質問を行うことができます。

• スウェーデンで、家族が住みやすく、良質な学校と良好な医療がある場所はどこですか？
• Västernorrland 地域における失業と精神疾患の関係を調査してください。
• 過去 5 年間で、保育教育の質が最も向上した自治体を特定してください。
• 公共交通が最も良いと最も悪い自治体を視覚化するダッシュボードを作成してください。

高度な使用法

以下の利用可能なツールを使用して、さまざまな操作を行うことができます。

1. list_operating_areas：利用可能な KPI カテゴリを検索します。
2. get_kpis_by_operating_area：カテゴリ別に KPI を一覧表示します。
3. search_kpis：意味検索で KPI を発見します。
4. get_kpi_metadata：詳細な KPI メタデータを取得します。
5. fetch_kolada_data：KPI の値を検索します。
6. analyze_kpi_across_municipalities：自治体間での KPI を詳細に分析します。
7. compare_kpis：KPI の相関性を評価します。
8. list_municipalities：自治体の ID と名前を一覧表示します。

📚 ドキュメント

概要

Kolada MCP サーバーは、大規模言語モデルアプリケーションと Kolada データベースの間のインテリジェントなミドルウェアとして機能し、自治体および地域データの簡単な検索と分析を可能にします。意味検索機能と強力な分析ツールを備えており、Kolada 内の大量の KPI のナビゲーションと解釈を大幅に簡素化します。

ローカルでの実行（開発用）

ローカルサーバーを起動します。

uv run mcp dev server.py

MCP Inspector で http://localhost:5173 を開き、テストとデバッグを行います。

Claude Desktop との統合

claude_desktop_config.json ファイルを編集して、Kolada MCP サーバーを追加します。

Docker イメージ（ローカルビルド）

"KoladaDocker": {
  "args": [
    "run",
    "-i",
    "--rm",
    "--name",
    "kolada-mcp-managed",
    "kolada-mcp:local"
  ],
  "command": "docker",
  "env": {}
}

PyPI を通じた事前構築コンテナ

"KoladaPyPI": {
  "args": ["kolada-mcp"],
  "command": "/Users/hugi/.cargo/bin/uvx"
}

ローカル UV 実行（Docker なし）

[path to kolada-mcp] を実際のパスに置き換えます。

"KoladaLocal": {
  "args": [
    "run",
    "-w",
    "[path to kolada-mcp]",
    "mcp"
  ],
  "command": "uv"
}

📄 ライセンス

このプロジェクトは LICENSE のもとで公開されています。

🔗 貢献

貢献を歓迎します！詳細は CONTRIBUTING.md を参照してください。