Agricultural Commodity Climate

農産物気候 MCP サーバー

ApifyForge で見る | Apify Store で使う

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クイックスタート

MCP クライアント（Claude Desktop、Cursor、Windsurf）に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "agricultural-commodity-climate-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--agricultural-commodity-climate-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

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Model Context Protocol を介して、AI エージェントが農産物の気候リスクに関する情報を利用できます。この MCP サーバーを使うと、Claude、GPT-4、Cursor、カスタムエージェントなどの AI アシスタントが、地球上のあらゆる作物や栽培地域について、最新の気象ストレス分析、害虫発生の監視、貿易集中度の評価、価格ショックの発生確率を直接確認できます。

このサーバーは、8 つの公開データソースを並列に連携させます。NOAA の気象警報、複数日間の天気予報、GDACS の災害イベント、UN COMTRADE の貿易フロー、World Bank の農業指標、GBIF の生物多様性出現記録、FRED の商品価格系列、Nominatim のジオコーディングです。これらを 4 つの定量的なスコアリングモデルに統合し、実用的な推奨事項を含む総合商品リスクスコア（0～100）を算出します。下流のデータソースに対する API キーは不要です。すべての連携処理はサーバーが担います。

⬇️ 利用できるデータ

データ項目	ソース	対象範囲
📡 異常気象警報（干ばつ、洪水、霜、猛暑、ハリケーン）	NOAA Weather Alerts	米国および全世界
🌡 気温の極端な変動と降水量の予報	Weather Forecast Search	世界各地
🌊 農業への影響がある進行中の災害（洪水、サイクロン、干ばつ）	GDACS Disaster Alerts	世界各地、ほぼリアルタイム
🚢 HS コードおよび相手国別の商品貿易フロー	UN COMTRADE	200 か国以上
📊 農業の GDP 比率、穀物収量、食料生産指数	World Bank Indicators	200 か国以上
🦟 害虫・病原体の発生種と拡散速度	GBIF Biodiversity	20 億件以上の出現記録
💹 商品価格指数、食品消費者物価指数（CPI）、価格トレンド系列	FRED Economic Data	主要な全商品
📍 栽培地域のジオコーディングと座標の特定	Nominatim Geocoder	世界各地

MCP ツール

ツール	価格	データソース	説明
crop_region_risk_assessment	$0.045	NOAA + Forecast + GDACS + Nominatim	作物栽培地域の気象リスクを評価します。異常気象警報、気温の極端な変動、干ばつ指標、災害への曝露を確認し、関連シグナルを含む気象ストレス指数を返します。
weather_yield_threat_monitor	$0.045	NOAA + Forecast + GDACS	作物収量を脅かす気象要因（干ばつ、霜、洪水、熱ストレス）を監視し、収量脅威スコアとレベルを返します。
pest_emergence_alert	$0.045	GBIF + World Bank	害虫や病原体の発生を検出します。GBIF の種の観察記録を侵入種関連のキーワードでスコアリングし、World Bank の農業脆弱性データを重ね合わせます。
trade_dependency_analysis	$0.045	UN COMTRADE + FRED	HHI による相手国の集中度、価格変動性、サプライチェーンの集中度スコアを用いて、商品の貿易依存度を分析します。
price_shock_probability	$0.045	FRED + NOAA + GDACS + COMTRADE	FRED の価格トレンド、気象による供給混乱のシグナル、貿易フローの集中度から、価格ショックの発生確率を推定します。
growing_season_forecast	$0.045	Forecast + NOAA + Nominatim	栽培期の状況を予測します。気温の傾向、降水量の見通し、霜や猛暑のリスク期間を確認します。
food_security_vulnerability	$0.045	World Bank + COMTRADE + GDACS + FRED	農業 GDP への依存度、貿易の集中度、災害への曝露、食料価格のインフレをもとに、国の食料安全保障上の脆弱性を評価します。
compare_commodity_risks	$0.045	8 つすべてのソース	総合分析を実行します。4 つすべてのスコアリングモデルを実行し、判定とヘッジの推奨事項を含む総合商品リスクスコア（0～100）を返します。

農産物気候 MCP を使う理由

商品バイヤー、トレーダー、引受担当者、食料安全保障アナリストは、同じ問題に直面しています。関連するリスクシグナルは NOAA、GDACS、COMTRADE、FRED、GBIF に分散しており、形式も異なれば、それぞれ個別にクエリする必要もあります。手作業で統合的な視点を作成するには何時間もかかります。データをまとめ終える頃には、気象条件が変わっているでしょう。

この MCP サーバーでは、8 つすべてのデータソースを 1 回のツール呼び出しで利用できます。AI エージェントに「現在のカンザス州の生育条件を踏まえた小麦の価格ショック確率は？」と尋ねると、FRED の価格分析、NOAA の気象警報、GDACS の災害チェック、COMTRADE の集中度スコアリングを同時に実行し、30～90 秒でスコア付きの結果を返します。

• スケジュール設定 — Apify Schedules で毎日の生育地域チェックを実行し、結果をリスクダッシュボードに送信します
• API アクセス — Apify API 経由で、Python、JavaScript、または任意の HTTP クライアントからツール呼び出しを実行します
• プロキシインフラストラクチャ — 下流のデータソースへの呼び出しには、すべて Apify に組み込まれたプロキシと再試行のインフラストラクチャを使用します
• モニタリング — Apify Webhooks 経由で、気象ストレススコアがしきい値を超えたときに Slack またはメールのアラートを受け取ります
• 連携 — 結果を Zapier、Make、Google Sheets、取引システム、または HubSpot に渡します

機能

• 気象ストレス指数（0～100） — 4 つの要素に基づいて生育地域をスコアリングします。NOAA の深刻な作物脅威に関する警報（干ばつ、洪水、霜、凍結、猛暑、雹、竜巻、ハリケーン、山火事）、38°C を超える、または氷点下となる予報気温、農業に影響する GDACS の災害、複数の要因が重なった場合の複合的な気象ストレスです
• 9 種類の作物脅威警報カテゴリ — 警報パーサーは、作物への関連性を絞り込むため、干ばつ、洪水、霜、凍結、猛暑、雹、竜巻、ハリケーン、山火事に該当する情報を照合します
• 害虫発生スコア（0～100） — GBIF の種の出現記録を使用して、バッタ、ヨトウムシ、穿孔虫、ゾウムシ、アブラムシ、さび病、胴枯病、フザリウム、フィトフトラ、コナジラミの 10 種類の侵入性農業脅威キーワードを検出します。脆弱性を増幅する要素として、World Bank の穀物収量と農業 GDP のデータを重ね合わせます
• 拡大速度の検出 — 2024 年以降の GBIF 観測データに絞り込み、現在進行中の拡大と過去の記録を区別します
• HHI による貿易混乱スコア — UN COMTRADE の相手国別貿易額からハーフィンダール・ハーシュマン指数を算出します。HHI が 2,500 を超えると、サプライチェーンが集中しているシグナルを出します。相手国 2 か国への重大な依存も特定します
• FRED 価格変動モデル — 期間ごとの変化が 5% および 15% のしきい値を超えた場合に検出します。価格履歴の直近 3 分の 1 をそれ以前の 3 分の 1 と比較し、トレンドの方向を特定します
• 価格ショック確率（0～100） — FRED の価格トレンド分析、気象・災害による供給リスク要因の数、貿易フローの集中度、複数の要因が揃った場合の複合ショック確率という 4 要素のモデルです
• 複合商品リスクスコア — 気象ストレス 30%、価格ショック 30%、貿易混乱 25%、害虫発生 15% の加重平均です。作物不作リスクと差し迫った価格ショックが両方存在する場合は、CRITICAL に引き上げます
• 5 段階の判定尺度 — LOW_RISK / MANAGEABLE / ELEVATED / HIGH_RISK / CRITICAL。各しきい値でヘッジの推奨を自動生成します
• 並列データ取得 — すべての上流アクター呼び出しを Promise.all 経由で実行し、8 件の逐次呼び出しを同時取得に切り替えて所要時間を短縮します。各サブアクターには 512 MB のメモリと 120 秒のタイムアウトが割り当てられます
• ツールごとの支出上限 — 各ツールは実行前に eventChargeLimitReached をチェックします。実行時に設定した予算上限を超えて支出することはありません
• スタンバイモードでの動作 — サーバーは Apify のスタンバイインフラストラクチャ上で継続的に実行され、エージェントのワークフローにおけるコールドスタートの遅延をなくします

農産物リスク分析のユースケース

商品取引と先物の取引デスク

小麦、大豆、トウモロコシ、コーヒーのポジションを管理するトレーダーは、供給の混乱が価格に反映される前に、早期警告を得る必要があります。保有中の商品ポジションに対して、毎朝 price_shock_probability を実行してください。FRED のトレンド分析と NOAA および GDACS の供給混乱シグナルを組み合わせることで、取引所の寄り付き前に価格変動の確率を定量化できます。

作物保険の引き受け

天候指数保険商品の価格を設定する引受担当者は、保険対象地域ごとの最新の Weather Stress Index を必要とします。crop_region_risk_assessment を呼び出すと、NOAA の警報、複数日予報、GDACS の災害イベントをまとめた、特定の栽培地域のスコア評価を 0～100 で取得できます。出力されるシグナルから、リスクを押し上げている具体的な状況を確認できます。

食品企業のサプライチェーン計画

ジャストインタイム方式の商品サプライチェーンを運営する調達チームは、天候イベントが発生する前に、サプライヤー集中リスクを把握する必要があります。trade_dependency_analysis を使って、各商品の HHI 集中度スコアを算出してください。HHI が 2,500 を超える場合、依存先が集中しているため、安全在庫の確保や代替サプライヤーの認定が必要です。

農業投資ポートフォリオ管理

商品連動株式や仕組商品に資金を配分するポートフォリオマネージャーは、異なる作物間で比較可能なリスク指標を必要とします。compare_commodity_risks は、任意の商品について総合的な Commodity Risk Score を返すため、1 回の呼び出しで小麦、大豆、パーム油のリスクを同じ基準で比較できます。

政府機関および NGO による食料安全保障の監視

国際機関の食料安全保障アナリストは、貿易依存度、農業の GDP 比率、災害への曝露を組み合わせた国レベルの脆弱性評価を必要とします。food_security_vulnerability は、任意の国について、World Bank の農業指標、COMTRADE の食品輸入データ、GDACS の最近の災害、FRED の食料価格系列を照会し、実行可能なシグナルを含む総合評価を返します。

害虫および侵入種の早期警告

作物保護チームや農業普及サービスは、pest_emergence_alert を使って、あらゆる栽培地域で新たに広がりつつある害虫や病害の脅威を検知できます。バッタ、ツマジロクサヨトウ、さび病菌、Phytophthora などの作物病原体に関する GBIF の観察データを、最近の拡大速度で絞り込み、地域の農業脆弱性と照合します。

スコアリングモデルの仕組み

Weather Stress Index

scoreWeatherStress 関数は、4 つの要素に基づいて 100 点満点のスコアを算出します。NOAA の警報を 9 種類の作物脅威イベントについて調べ、一致する警報ごとに 5 点を加算し、極端または深刻な重大度評価ごとにさらに 1 点を加算します（上限は 30 点）。予報データから、38°C を超える高温（作物に熱害が生じる目安）と 0°C を下回る低温（霜）を抽出します。また、高温が 35°C を超え、降水量が 1mm 未満の場合は干ばつの指標が発動します（上限は 25 点）。GDACS のイベントは、洪水、干ばつ、サイクロン、暴風雨の種類、および赤またはオレンジの警報レベルで絞り込みます（上限は 25 点）。深刻な警報と極端な気温の両方がある場合、または干ばつの指標と進行中の災害が同時に発生している場合は、複合ボーナスとして最大 20 点が加算されます。最終スコアは次のように分類されます：FAVORABLE（0～19）、MILD_STRESS（20～39）、MODERATE_STRESS（40～59）、SEVERE（60～79）、CROP_FAILURE_RISK（80～100）。

害虫発生スコア

scorePestEmergence は GBIF の種の出現記録を照会し、学名に侵入性の害虫・病原体に関する 10 個のキーワードが含まれていないか検索します。侵入種が検出されるたびに 8 ポイントが加算され、種の要素で最大 40 ポイントとなります。世界銀行の指標を確認し、農業の GDP 比率が 20％を超える場合、穀物収量が 2,000 kg/ha を下回る場合、および耕地の割合が低い場合に、地域の農業脆弱性をスコア化します。上限は 30 ポイントです。拡散速度は、GBIF の記録を 2024 年以降の日付の観測に絞り込んで測定します。最近の観測 1 件につき 2 ポイントが加算され、上限は 20 ポイントです。侵入種の検出と農業脆弱性の両方が確認された場合、複合ボーナスとして 10 ポイントが加算されます。最終スケール：CLEAR / LOW / MODERATE / HIGH / OUTBREAK。

貿易混乱スコアと HHI

scoreTradeDisruption は COMTRADE の記録から貿易相手国名と取引額を抽出し、各相手国の総取引額に占める割合を算出して、市場シェアの二乗の合計（×10,000）としてハーフィンダール・ハーシュマン指数（HHI）を計算します。HHI が 2,500 を超えると、サプライチェーンの集中を示すシグナルが発生します。HHI スコアの上限は 35 ポイントです。次に、FRED の価格データを調べ、期間ごとの変動が 5％を超える場合に 1 ボラティリティポイント、15％を超える場合にさらに 2 ポイントが加算されます。上限は 30 ポイントです。貿易量と連鎖リスクにより、さらに最大 35 ポイントが加算されます。最終スケール：DIVERSIFIED / LOW / MODERATE / CONCENTRATED / CRITICAL_DEPENDENCY。

価格ショック確率

scorePriceShock は FRED の価格系列を 3 分割し、直近 3 分の 1 の平均と、それ以前の 3 分の 1 の平均を比較します。上昇傾向が 15％以上の場合は不安定性指標が 3 つ加算され、30％以上の場合はさらに 3 つ加算されます。供給リスク要因は、NOAA と GDACS のイベントを干ばつ、洪水、霜、凍結、暑さ、嵐の 6 つの作物脅威キーワードで検索して数えます。貿易相手国が 3 か国以下の場合は、貿易集中度によるリスク乗数が適用されます。価格動向と供給途絶のシグナルが同時に発生した場合、最大 15 ポイントの複合ボーナスが加算されます。最終スケール：STABLE / MILD / MODERATE / HIGH / IMMINENT。

複合コモディティリスクスコア

generateCommodityRisk は 4 つのモデルを固定の重みで統合します：気象ストレス 30％、価格ショック 30％、貿易混乱 25％、害虫発生 15％。ハードオーバーライドルールが 1 つあります。weatherLevel === 'CROP_FAILURE_RISK' と shockLevel === 'IMMINENT' の両方が同時に発生した場合、加重スコアに関係なく判定は CRITICAL になります。次の条件に該当する場合、自動生成のヘッジ推奨が追加されます：気象スコア ≥ 60（作物保険を有効化）、害虫レベル = OUTBREAK（代替地域から調達）、HHI ≥ 2,500（サプライヤー基盤を多様化）、価格ショックスコア ≥ 50（先物によるヘッジを検討）、複合スコア ≥ 55（在庫バッファーを増加）。

複合スコア	判定	アクションシグナル
75–100	CRITICAL	複数のリスク要因が顕在化しており、供給の混乱が見込まれます。今すぐヘッジを実施してください。
55–74	HIGH_RISK	気象または貿易のリスクが大きく、価格変動も高まっています。ポジションを見直してください。
35–54	ELEVATED	いくつかのリスク要因が存在します。監視と緊急時対応計画の策定を推奨します。
15–34	MANAGEABLE	軽微なリスク指標はあるものの、状況は安定しています。通常どおり運用してください。
0–14	LOW_RISK	4 つすべての評価軸で、重大なリスクシグナルは検出されませんでした。

この MCP サーバーへの接続方法

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "agricultural-commodity-climate": {
      "url": "https://agricultural-commodity-climate-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Cursor、Windsurf、または Cline

MCP の設定で、次の内容のサーバーを新規追加します：

• URL：https://agricultural-commodity-climate-mcp.apify.actor/mcp
• Transport：ストリーム可能な HTTP
• Auth：Bearer トークン（Apify API トークン）

プログラムからの HTTP 呼び出し

curl -X POST https://agricultural-commodity-climate-mcp.apify.actor/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "compare_commodity_risks",
      "arguments": {
        "commodity": "wheat",
        "region": "Kansas"
      }
    },
    "id": 1
  }'

Python（apify-client）

from apify_client import ApifyClient

client = ApifyClient("YOUR_API_TOKEN")

run = client.actor("ryanclinton/agricultural-commodity-climate-mcp").call(run_input={})

# The MCP server runs in standby mode — connect via HTTP after the server starts
# For direct tool calls, use the HTTP endpoint above
print(f"Server running. Connect at: https://agricultural-commodity-climate-mcp.apify.actor/mcp")

出力例

カンザス州の栽培地域における小麦の compare_commodity_risks 呼び出しでは、次の結果が返されます：

{
  "commodity": "wheat",
  "compositeScore": 62,
  "verdict": "HIGH_RISK",
  "weatherStress": {
    "score": 71,
    "severeAlerts": 4,
    "extremeTemps": 3,
    "weatherLevel": "SEVERE",
    "signals": [
      "4 severe weather alerts — crop-threatening conditions",
      "3 drought-condition days — water stress risk",
      "3 extreme temperature events — crop damage risk"
    ]
  },
  "pestEmergence": {
    "score": 18,
    "speciesDetected": 7,
    "invasiveCount": 1,
    "pestLevel": "LOW",
    "signals": []
  },
  "tradeDisruption": {
    "score": 55,
    "tradePartners": 3,
    "concentrationHHI": 2840,
    "disruptionLevel": "CONCENTRATED",
    "signals": [
      "Trade HHI 2840 — concentrated commodity supply chain",
      "Only 2 trade partners — critical supply dependency"
    ]
  },
  "priceShock": {
    "score": 58,
    "volatileIndicators": 4,
    "supplyRiskFactors": 3,
    "shockLevel": "HIGH",
    "signals": [
      "Commodity prices trending up 15%+ — supply pressure building",
      "3 supply disruption factors — price shock catalyst"
    ]
  },
  "allSignals": [
    "4 severe weather alerts — crop-threatening conditions",
    "3 drought-condition days — water stress risk",
    "3 extreme temperature events — crop damage risk",
    "Trade HHI 2840 — concentrated commodity supply chain",
    "Only 2 trade partners — critical supply dependency",
    "Commodity prices trending up 15%+ — supply pressure building",
    "3 supply disruption factors — price shock catalyst"
  ],
  "recommendations": [
    "Severe weather stress — activate crop insurance and hedging strategies",
    "Concentrated trade dependency — diversify supplier base",
    "Price shock risk — consider commodity futures hedging",
    "Elevated commodity risk — increase inventory buffers and forward contracts"
  ]
}

個別ツールの出力：weather_yield_threat_monitor

{
  "region": "Mato Grosso, Brazil",
  "yieldThreat": {
    "score": 44,
    "level": "MODERATE_STRESS",
    "severeAlerts": 2,
    "signals": [
      "2 severe weather alerts — crop-threatening conditions",
      "2 agricultural-impact disasters — regional crop threat"
    ]
  },
  "disasters": [
    {
      "eventType": "flood",
      "alertLevel": "orange",
      "affectedCountries": ["Brazil"],
      "date": "2026-03-18"
    }
  ]
}

個別ツールの出力：trade_dependency_analysis

{
  "commodity": "soybeans",
  "tradeDisruption": {
    "score": 72,
    "tradePartners": 2,
    "concentrationHHI": 4120,
    "disruptionLevel": "CRITICAL_DEPENDENCY",
    "signals": [
      "Trade HHI 4120 — concentrated commodity supply chain",
      "Only 2 trade partners — critical supply dependency",
      "5 price volatile periods — commodity price shock risk"
    ]
  },
  "tradeData": [...],
  "priceData": [...]
}

農産物のコモディティリスク分析を実行するには、どのくらいの費用がかかりますか？

この MCP サーバーはイベントごとの従量課金制です。ツール呼び出し1回につき $0.045をお支払いいただきます。compare_commodity_risks を含む8つのツールは、すべて同じ料金です。プラットフォームのコンピューティング費用も含まれています。

シナリオ	ツール呼び出し数	1回あたりの費用	合計費用
単一の価格ショックの確認（小麦）	1	$0.045	$0.045
朝のリスク概要（4種類のコモディティ）	4	$0.045	$0.18
日次モニタリング：10の栽培地域	10	$0.045	$0.45
週次の全ポートフォリオスキャン（50回の呼び出し）	50	$0.045	$2.25
月次のエンタープライズモニタリング（500回の呼び出し）	500	$0.045	$22.50

費用を管理するため、実行ごとに最大支出額を設定できます。サーバーは各ツールの実行前にeventChargeLimitReachedを確認し、予算に達している場合は構造化されたエラーを返します。気付かないうちに超過請求されることはありません。

Apify Freeプランには月額5ドル分のクレジットが含まれており、ツールを111回まで無料で呼び出せます。専門的な農業データプラットフォーム（Bloomberg Commodity：月額2,000ドル以上、Gro Intelligence：月額500～2,000ドル）と比べると、ほとんどのユーザーはサブスクリプション契約なしで月額1～25ドルを利用しています。

効果的に利用するためのヒント

1. 初期スクリーニングにはcompare_commodity_risksを使用してください。 8つの情報源をすべて処理し、4つのスコアを1回の呼び出しで返します。対象を絞った詳細情報や、より速い応答が必要な場合にのみ、個別のツールを使用してください。

2. コモディティと併せて、具体的な栽培地域を指定してください。 { "commodity": "corn", "region": "Iowa" }のように指定すると、コモディティ名だけを渡す場合より、対象を絞った気象警報が返されます。Nominatimが地域をジオコーディングして座標に変換し、その座標が後続の気象情報源で使用されます。

3. 自動化されたエージェントのワークフローでは、支出上限を設定してください。 定期的な呼び出しをスケジュールする場合は、maxTotalChargeUsdを設定して1日の支出に上限を設けてください。上限に達すると、サーバーは明確なJSONエラーを返すため、エージェントは適切に処理できます。

4. HHIは取引相手の数と併せて解釈してください。 取引相手が3者でHHIが2,800の場合は、取引相手が2者でHHIが2,800の場合よりも脆弱性が低くなります。signals配列では、取引相手が2者となるしきい値が明示されています。

5. ヘッジの判断前にprice_shock_probabilityと組み合わせてください。 このツールは、FREDの価格系列の直近3分の1を、それより前の3分の1と具体的に比較します。上昇傾向にあり、供給の混乱を示すシグナルも確認されている場合（supplyRiskFactors ≥ 3）、このモデルが生成する複合的なヘッジトリガーとして最も有力です。

6. 重要な生育ステージの期間中は、生育期予測を毎日スケジュールしてください。 耐暑性や耐霜性の許容範囲が狭い作物（例：冬小麦の春化、トウモロコシの受粉）では、その2～4週間の期間中、growing_season_forecastを毎日呼び出すほうが、週次の確認よりも有用です。

7. allSignalsをLLMのコンテキストに直接渡してください。 compare_commodity_risksのallSignals配列は、そのまま使えるコンテキストブロックとして設計されています。AI エージェントに直接渡して、概要文を生成してください。

他の Apify アクターや MCP サーバーとの組み合わせ

アクター／MCP	組み合わせ方
Crop Risk Report	同じ基盤データソースから構造化された作物リスクレポートを作成します。クライアント向けの PDF 品質の成果物に利用できます
Mineral Supply Risk Report	同じ HHI と貿易フローの手法を使って、サプライチェーンリスク分析を非農産物にも拡張します
EIA Energy Data	作物生産リスクスコアに、エネルギー投入コスト（肥料、燃料）の圧力を重ね合わせます
Company Deep Research	企業の決算報告書に記載されたコモディティへのエクスポージャーをリスクスコアと照合し、株式分析に活用します
FRED Economic Data	MCP のスコアリングモデルの範囲外で独自のボラティリティ計算を行うため、コモディティ価格の長期履歴を取得します
World Bank Projects	農業開発投資を受けている国を特定します。これは食料安全保障スコアの改善を示す先行指標です
UN COMTRADE Search	MCP のスコアリングで使われる範囲を超えて、より長い期間や HS コード単位の詳細度で独自の貿易フロー分析を構築します

制限事項

• NOAA の気象警報は米国中心です。 北米以外の世界の栽培地域では、NOAA の警報が少なくなる場合があります。米国以外の地域では GDACS の災害データが最も広範な地域をカバーしますが、NOAA よりも最低重大度のしきい値が高くなっています。
• GBIF の害虫データには観測の遅れがあります。 GBIF の記録は、研究者や市民科学者からの現地報告に依存しています。発生の検出は、GBIF の出現記録よりも公的な植物衛生データベースのほうが早く反映されます。
• FRED がカバーするのは主要なコモディティ価格指数であり、現物価格ではありません。 価格ボラティリティモデルでは、取引所で提示される現物価格や先物価格ではなく、指数系列と CPI 構成項目を使用します。先物市場のシグナルが必要な場合は、この MCP と並行して専門の市場データフィードを統合してください。
• 貿易データはリアルタイムではありません。 UN COMTRADE データの更新頻度は、国やコモディティによって月次から年次まで異なります。貿易集中度スコアは、突発的な混乱ではなく過去のフローを反映します。
• 世界銀行の農業指標は年次データです。 害虫発生モデルの agVulnerability コンポーネントは、利用可能な最新の世界銀行の年次データを使用します。このデータは現在の状況より 1～2 年遅れている場合があります。
• 気象データは作物の生育段階を考慮しません。 Weather Stress Index は、特定の作物の生育段階を把握せずに、極端な気温と降水不足を一律にスコア化します。-1°C の霜でも、発芽中の作物と休眠中の作物では影響が大きく異なります。この生育段階の情報は、呼び出し元のエージェントが提供する必要があります。
• HHI の計算は COMTRADE の記録範囲に依存します。 COMTRADE が一般的でないコモディティについてまばらな結果しか返さない場合、HHI は集中度を過小評価する可能性があります。tradePartners の件数を確認してください。結果が 3 件未満の場合は、手動での検証が推奨されます。
• 応答時間はデータソースの利用状況によって異なります。 通常の応答時間は 30～90 秒です。アクセスが集中する時間帯には、GDACS と GBIF の応答が遅くなることがあります。サブアクターのタイムアウトは、ソースごとに 120 秒に設定されています。

インテグレーション

• Zapier — Google Sheets のコモディティ監視リストからコモディティリスクチェックをトリガーし、アラートを Slack またはメールに送信します
• Make — 複数のツールを呼び出し、配信用に結果を整形する、朝のリスクブリーフィングを自動化するワークフローを構築します
• Google Sheets — 毎日の気象ストレススコアと複合リスク判定を、リアルタイムのコモディティダッシュボードに取り込みます
• Apify API — REST 経由でツール呼び出しを取引システムのミドルウェアやリスク管理プラットフォームに直接統合します
• Webhooks — 複合リスクスコアが ELEVATED または HIGH_RISK のしきい値を超えたとき、取引デスクの Slack チャンネルにアラートを送信します
• LangChain / LlamaIndex — この MCP サーバーを LangChain エージェントのツールとして登録し、RAG パイプラインで自然言語によるコモディティリスクの問い合わせに対応します

トラブルシューティング

既知の干ばつ状況にもかかわらず、複合スコアが低く見えます。 weatherStress の出力にある severeAlerts と extremeTemps の値を確認してください。NOAA のアラートは国外の地域を十分にカバーしていません。ジオコーディングの精度を最大限に高めるには、region パラメーターに国名と州・県名を指定してください。北米以外の地域では、gdacs コンポーネントの比重が高くなります。GDACS に対象地域の有効な記録があることを確認してください。

trade_dependency_analysis が concentrationHHI: 0 と tradePartners: 0 を返します。 COMTRADE の結果は、コモディティ名が貿易品目の説明用語と一致するかどうかに左右されます。標準的なコモディティ名（「wheat」「soybeans」「crude palm oil」「Arabica coffee」）を試してください。具体的すぎるコモディティ名は、COMTRADE の HS コードの説明と一致しない場合があります。

既知の発生地域で pest_emergence_alert が CLEAR を返します。 GBIF の観測データには遅延があるため、新たに報告された発生が反映されるまで数週間かかることがあります。recentObs の件数（2024 年以降の観測）は先行指標です。結果がゼロでも、GBIF に記録がないことを意味するだけで、発生が確認されていないということではありません。発生の確認には、FAO EMPRES-i または各国の植物衛生当局のデータベースと照合してください。

ツール呼び出しがタイムアウトします。 サブアクターには 120 秒のタイムアウトが設定されています。特定のデータソースの応答が遅い場合、該当する配列は空で返され、利用可能なデータに基づいてスコアリングが行われます。レスポンス内のどのサブ配列が空かを確認して、応答の遅いソースを特定してください。通常、呼び出しを再実行すると一時的なタイムアウトは解消されます。

想定より早く支出上限に達します。 maxTotalChargeUsd の上限は、1 回の実行におけるすべてのツール呼び出しに適用されます。エージェントがセッション中に複数のツールを呼び出している場合、単一ツールの計算から想定されるより早く累積コストが上限に達することがあります。上限を引き上げるか、同じコモディティに対して個別のツールを呼び出す代わりに、compare_commodity_risks の呼び出しをまとめるようエージェントを構成してください。

責任ある利用

• この MCP サーバーがアクセスするのは、政府および国際機関のデータベースで公開されているデータのみです。
• すべての上流データソース（NOAA、GDACS、UN COMTRADE、World Bank、GBIF、FRED）は、オープンデータライセンスに基づいて提供されています。
• リスクスコアは、十分な情報に基づく意思決定を支援する定量的な指標であり、認定済みの金融または保険に関する助言ではありません。
• 人による確認を行わずに、自動リスクスコアのみを重要な財務上の判断の根拠として使用しないでください。
• データの利用とウェブスクレイピングの合法性に関するガイダンスについては、Apify のガイドをご覧ください。

❓ よくある質問

この MCP サーバーで農産物コモディティのリスク分析を実行すると、いくらかかりますか？ compare_commodity_risks を含むすべてのツール呼び出しには、$0.045 かかります。10 種類のコモディティを対象とする日次監視ワークフロー全体では、$0.45 かかります。Apify Free プランには、毎月 $5 分のクレジット（無料で 111 回呼び出し可能）が含まれています。サブスクリプションや最低利用条件はありません。 この MCP サーバーはどのような商品を分析できますか？ UN COMTRADE の貿易記録と FRED の価格指数がある商品であれば、どれでも分析できます。小麦、トウモロコシ、大豆、米、コーヒー、カカオ、パーム油、砂糖、綿花、キャノーラ、大麦、モロコシなどが対象です。天候分析では、アイオワ州からセラード、ウクライナのステップ地帯まで、地理情報を特定できるあらゆる栽培地域を対象にできます。

trade_dependency_analysis のハーフィンダール・ハーシュマン指数（HHI）はどのように機能しますか？ モデルは COMTRADE の記録から、各貿易相手国の総商品取引額に占める割合を算出し、それぞれの割合を二乗して合計した値に 10,000 を掛けます。HHI が 1,500 未満の場合は、競争的で供給が分散していることを示します。2,500 を超える場合は、独占的な集中を示します。これは米国司法省が用いる独占禁止法上の基準値です。signals 配列では、HHI が 2,500 を超えている場合に明示的に通知します。

天候データはリアルタイムですか？ NOAA の気象警報と GDACS の災害イベントは、ほぼリアルタイムで更新されます（15～60 分ごと）。天気予報データでは、数日先までの見通しを確認できます。FRED の価格データと世界銀行の指標は、それぞれ月次、年次で更新されるため、更新頻度は低くなります。

Bloomberg の農産物データとは何が違いますか？ Bloomberg は、取引所で値付けされたスポット価格と先物価格を、ティック単位の粒度で提供します。この MCP サーバーは、NOAA、GDACS、世界銀行、GBIF、COMTRADE、FRED などの政府機関や国際機関の公開データからリスクインテリジェンスを提供し、リスクを評価軸ごとにスコア化して統合します。両者は相補的です。このサーバーは AI エージェントへの統合やプログラムによるモニタリングに適しており、Bloomberg は直接の取引執行に適しています。コストも大きく異なり、1 回の呼び出しにつき 0.045 ドルであるのに対し、Bloomberg は月額 2,000 ドル以上です。

この MCP サーバーを自動取引エージェントと一緒に使えますか？ はい。verdict、compositeScore、recommendations フィールドを含む構造化 JSON 出力は、プログラムでの利用を想定して設計されています。エージェントで if verdict === 'CRITICAL' or 'HIGH_RISK' を確認し、ヘッジのワークフローを開始できます。自律型エージェントのループでコストを管理するには、支出上限として maxTotalChargeUsd を設定してください。

通常、ツール呼び出しにはどれくらい時間がかかりますか？ ほとんどのツールで 30～90 秒です。compare_commodity_risks は Promise.all を介して 8 つのデータソースを並列で実行し、通常はソースの応答時間に応じて 45～90 秒で完了します。このサーバーは Apify Standby モードで実行されるため、コールドスタートによる遅延はありません。

pest_emergence_alert はどのような害虫種を検出しますか？ モデルは GBIF の学名を検索し、農業に対する 10 種類の侵入性脅威キーワードを検出します。キーワードは、バッタ、ヨトウムシ、穿孔虫、ゾウムシ、アブラムシ、さび病、疫病、フザリウム、フィトフトラ、コナジラミです。これらは、世界の主要な作物病原体と無脊椎動物の害虫を網羅しています。invasiveCount フィールドで、一致した種の検出数を確認できます。

商品リスクのモニタリングを自動的に実行するようスケジュールできますか？ はい。Apify Schedules を使って、定期的（日次、週次、またはカスタム cron）に MCP サーバーを起動できます。Apify Webhooks と組み合わせると、特定のリスクしきい値を超えた際に、Slack、メール、または取引システムのエンドポイントにアラートを送信できます。

このデータを財務上の意思決定に使用することは合法ですか？ すべての上流データソースは、政府機関や国際機関が公開するオープンデータです。それぞれのオープンデータライセンスに基づき、商用利用も無料です。リスクスコアは分析結果であり、ライセンスを受けた財務アドバイスではありません。規制対象となる投資判断については、資格を持つファイナンシャルアドバイザーにご相談ください。スクレイピングの合法性に関するガイダンスは、Apify のガイドをご覧ください。 データソースが空の結果を返した場合、どうなりますか？ 各サブアクターの結果は、失敗時には空の配列になります。スコアリングモデルは、データがまばらな場合にも対応できるよう設計されています。COMTRADE の結果がない場合でも、エラーではなく tradePartners: 0 とゼロの集中スコアが返されます。合成スコアは、すべてのデータが揃っている場合より低くなり、リスクを過大評価するのではなく、過小評価する可能性があります。どのデータソースから結果が返されたかを確認するには、レスポンス内の生データ配列を確認してください。

food_security_vulnerability と compare_commodity_risks はどう違いますか？ food_security_vulnerability は国に焦点を当てています。農業 GDP の割合、食料輸入の貿易集中度、災害履歴、食料価格のインフレを照会し、食料供給ショックに対する国全体のエクスポージャーを評価します。compare_commodity_risks は商品に焦点を当てています。気象、害虫、貿易、価格の各側面から、特定作物の市場リスクを評価します。国家リスク分析には国向けツールを、サプライチェーンや取引の判断には商品向けツールを使用してください。

改善にご協力ください

問題が発生した場合は、Apify アカウントで実行共有を有効にすると、より迅速なデバッグにご協力いただけます。

1. アカウント設定 > プライバシーに移動します
2. 実行結果を公開 Actor 作成者と共有するを有効にします

これにより、問題が発生した際に実行の詳細を確認できるため、より迅速に修正できます。データはアクターの開発者にのみ表示され、公開されることはありません。

サポート

バグを見つけた場合、または機能をリクエストする場合は、このアクターのページにある Issues タブで課題を作成してください。商品モニタリングのカスタム連携やエンタープライズ向け導入については、Apify プラットフォームからお問い合わせください。