Census-MCP-Server

Open Census MCP Server

免責事項

これは独立したオープンソースの実験プロジェクトです。 米国国勢調査局または商務省とは一切関係がなく、推奨や後援も受けていません。

このプロジェクトを通じて取得したデータには、元のデータ提供者の利用規約（例：Census API Terms of Service）が引き続き適用されます。

これは何ですか？

米国国勢調査データに関する、AI を活用した統計コンサルタントです。平易な英語で質問すると、適切な統計的背景、方法論に関するガイダンス、用途への適合性に関する注意点とともに、正確な人口統計データが得られます。

着眼点： 国勢調査データの課題は、検索ではなく実務的な活用にあります。どのデータを使うべきか、そしてどう解釈するかを理解することは、データを見つけることよりも重要です。このシステムは、統計コンサルティングの専門知識を AI の対話レイヤーに組み込みます。

ステータス

🔬 積極的な研究と再構築 — v3 アーキテクチャを開発中です。 v1/v2 の歩みについては、docs/lessons_learned/ をご覧ください。

ビジョン

国勢調査データは、数十億ドル規模の政策決定に影響を与えます。しかし、効果的に利用するには専門知識が必要です。このプロジェクトは、アメリカで最も価値のある公開データセットを、質問するだけで利用できるようにすることを目指しています。専門コンサルタントのような統計的厳密さも備えています。

機会： 市議会議員、ジャーナリスト、非営利団体のディレクター、好奇心を持つ市民の誰もが、中学2年生が検索エンジンを使うのと同じくらい簡単に、主張をファクトチェックし、自分たちのコミュニティを理解できるようにするべきです。データは公開されています。それを適切に活用するための専門知識が、技術的な複雑さによって独占されるべきではありません。

アーキテクチャ（v3）

実務的なルールエンジンを備えた、純粋な Python MCP サーバーです。R への依存はありません。

• 実務的ルールレイヤー： 用途への適合性に関する制約（MOE のしきい値、カバレッジの偏り、時間的妥当性、データソースの選択）
• Census API の統合： Census Bureau の API を Python から直接呼び出します
• ナレッジベース： RAG によるガイダンス強化のための方法論ドキュメント

詳細：docs/architecture/（近日公開）

プロジェクト構成

docs/                  # Systems engineering documentation
  requirements/        # ConOps, SRS
  architecture/        # System architecture
  decisions/           # ADRs, trade studies
  design/              # Detailed design
  verification/        # V&V, evaluation results
  lessons_learned/     # Project narrative & lessons
knowledge-base/        # Source docs & pragmatic rules
  source-docs/         # Census methodology PDFs (gitignored)
  rules/               # Extracted pragmatic rules
  methodology/         # Processed methodology content
src/                   # MCP server source code
tests/                 # Evaluation harness & unit tests
scripts/               # Build & utility scripts

謝辞

• U.S. Census Bureau — 重要な公開データの収集と維持に対して
• Kyle Walker — ナレッジベースの情報源となる教科書『Analyzing US Census Data』
• Anthropic — AI ツール統合を可能にする Model Context Protocol

貢献

貢献を歓迎します。特に、以下をお待ちしています。

• Census データに精通した方からの専門知識
• 統計手法のレビュー
• 評価用テストケース（実際のクエリを想定したシナリオ）

ライセンス

MIT License — 詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。