turnono-datacommons-mcp-server について
turnono-datacommons-mcp-server は MCP 経由で Data Commons API のデータを提供し、統計指標や観測データを調べる用途に対応します。HTTP と stdio のトランスポートに加え、複数のデータ形式とチャート設定をサポートします。
主な機能
- 01指標とトピックの検索
- 02観測データの取得
- 03複数のデータ形式
- 04チャート設定のサポート
- 05HTTP と stdio のトランスポート
活用シーン
- 01トピック別の統計指標の検索
- 02分析用の観測データの取得
- 03HTTP または stdio での接続
MCP 対応
Data Commons API のデータにアクセスする MCP サーバーで、指標の検索や観測データの取得を提供します。HTTP と stdio のトランスポートに対応します。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
エンドポイント
https://server.smithery.ai/@turnono/datacommons-mcp-server/mcpインストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
claude mcp add --transport http ai-smithery-turnono-datacommons https://server.smithery.ai/@turnono/datacommons-mcp-server/mcpCursor.cursor/mcp.json
{"mcpServers":{"ai-smithery-turnono-datacommons":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@turnono/datacommons-mcp-server/mcp"}}}Cursor で開くVS Code.vscode/mcp.json
{"servers":{"ai-smithery-turnono-datacommons":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@turnono/datacommons-mcp-server/mcp"}}}VS Code で開くClaude Desktopclaude_desktop_config.json
{"mcpServers":{"ai-smithery-turnono-datacommons":{"type":"http","url":"https://server.smithery.ai/@turnono/datacommons-mcp-server/mcp"}}}Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{"mcpServers":{"ai-smithery-turnono-datacommons":{"serverUrl":"https://server.smithery.ai/@turnono/datacommons-mcp-server/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
すべてのエンドポイント
Streamable HTTP
https://server.smithery.ai/@turnono/datacommons-mcp-server/mcp認証が必要ツール
詳細
DataCommons MCP サーバー
Data Commons API のデータにアクセスするための Model Context Protocol(MCP)サーバーです。
機能
- 指標やトピックを検索します
- 観測データやデータを取得します
- さまざまなデータ形式とチャート設定に対応します
- HTTP と stdio のトランスポートモードに対応します
インストール
pip を使用する場合
pip install -r requirements.txt
pip install -e .
Docker を使用する場合
docker build -t datacommons-mcp .
docker run -p 8000:8000 datacommons-mcp
使用方法
CLI コマンド
HTTP モードでサーバーを起動します。
python -m datacommons_mcp.cli serve http --host 0.0.0.0 --port 8000
stdio モードでサーバーを起動します。
python -m datacommons_mcp.cli serve stdio
環境変数
GOOGLE_API_KEY:Data Commons へのアクセスに使用する Google API キー
開発
開発用の依存関係をインストールします。
pip install -e ".[dev]"
テストを実行します。
pytest
コードをフォーマットします。
black .
isort .
ライセンス
MIT ライセンス
コメント
Markdown 対応
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。