Aviation Safety Risk

Aviation Safety Risk MCP Server

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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": {
    "aviation-safety-risk-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--aviation-safety-risk-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

---

AI エージェント向けの航空安全インテリジェンスです。この MCP サーバーは、8 つの政府機関のライブデータソースに並列で問い合わせ、航空会社の安全上の欠陥、耐空性改善命令、航路の気象リスク、制裁対象との関係、整備コンプライアンスを網羅する総合的な航空安全スコア（0～100）を返します。AI ワークフロー内で構造化されたリスクデータを必要とする航空保険会社、MRO プロバイダー、航空機リース会社、コンプライアンスチーム向けに構築されています。

このサーバーは 8 つの MCP ツールを公開しており、Claude、Cursor、Windsurf、または MCP 対応エージェントから呼び出すと自動的に実行されます。各ツールは、NHTSA の安全記録、NOAA の気象警報、FEMA の災害データ、OFAC と OpenSanctions の監視リスト、Federal Register の耐空性改善命令、OpenCorporates の企業登録情報、Data.gov の航空データセットを並列に検索し、スコアリングアルゴリズムを適用して 120 秒以内に構造化されたリスクレポートを返します。

どのようなデータにアクセスできますか？

データ項目	ソース	例
📋 安全上の欠陥とリコールの傾向	NHTSA Vehicle Safety	エンジン／燃料／構造上の欠陥記録
⛈️ 航路の気象上の脅威	NOAA Weather Alerts	雷雨、着氷、ウィンドシア、火山灰
🌪️ 空港に影響する災害事象	FEMA Disaster Alerts	ハリケーン、地震、竜巻の宣言
🚫 OFAC SDN 制裁対象との照合	OFAC Sanctions Search	SDN 照合スコア、事業体の種類、SDN 登録情報
🌐 複数管轄区域の監視リスト該当情報	OpenSanctions Search	100 以上の国際制裁プログラム
🏢 航空会社の所有権と企業構造	OpenCorporates	140 以上の管轄区域の企業登録情報
📜 耐空性改善命令と安全規則の制定	Federal Register	緊急 AD、義務的な検査
🗄️ 政府機関の航空安全データセット	Data.gov	NTSB のインシデントデータ、FAA の安全記録
🔢 総合航空安全スコア	スコアリングエンジン	0～100 のリスクスコア、5 段階の判定
⚠️ 実行可能なリスクシグナル	すべてのソース	各調査結果の平易な説明によるシグナル一覧
📊 リスクの次元別内訳	スコアリングエンジン	安全、気象、制裁、整備
💡 AI 生成の推奨事項	スコアリングエンジン	運航停止、コンプライアンスレビュー、遅延に関する指針

Aviation Safety Risk MCP Server を使う理由

航空安全に関する手作業での調査は、費用がかかり、時間もかかります。コンプライアンスアナリストが 1 種類の航空機について耐空性改善命令を確認し、運航者を OFAC と照合し、大西洋横断航路の NOAA 気象情報を取得すると、1 回の調査に 3～4 時間かかり、少なくとも 5 つの政府機関のポータルにログインする必要があります。200 機の航空機からなる機材群の AD コンプライアンスを追跡する MRO 企業や、年間 20 社の保険を引き受ける保険会社では、この作業だけで数週間分の調査時間が積み重なります。

この MCP サーバーは、データ収集とスコアリングのパイプライン全体を自動化します。AI エージェントが単一のツールを呼び出すと、60～120 秒以内に、次元別スコア、リスクシグナル、平易な言葉による推奨事項を含む構造化された JSON レポートを受け取れます。ポリシーの決定、監査レポート、コンプライアンスワークフローにすぐに利用できます。

• スケジュール設定 — 日次、週次、またはカスタム間隔で機材群のリスクレポートを定期実行し、最新のリスクプロファイルを維持します
• API アクセス — 別途 MCP クライアントを使わずに、Python、JavaScript、または任意の HTTP クライアントからツールを直接呼び出せます
• 並列データ取得 — 8 つすべてのデータソースに順番ではなく同時に問い合わせ、応答時間を最小限に抑えます
• モニタリング — 耐空性改善命令や制裁対象との照合結果が見つかった際に、Apify ウェブフックを通じて Slack またはメールで通知を受け取れます
• インテグレーション — ウェブフック経由で、結果を Zapier、Make、Google Sheets、または航空 SMS プラットフォームに接続できます

特徴

• 複合航空安全スコア（0～100）：航空会社の安全上の欠陥（30％）、整備コンプライアンス（30％）、制裁対象となるリスク（20％）、航路の気象リスク（20％）の4つの加重ディメンションに基づいて算出します。
• 5段階の判定システム — LOW_RISK、ACCEPTABLE、ELEVATED、HIGH_RISK、CRITICALを、運航上の対応基準に対応付けます。
• 耐空性改善命令の検出 — 7つのキーワードパターンを使用し、Federal Registerのテキストから緊急AD、必須検査、反復検査の要件、安全でない状態に関する通知を特定します。
• 安全上重要な欠陥の分類 — 17個のSAFETY_CRITICALキーワード（火災、燃料、エンジン、油圧、構造、疲労、亀裂、腐食、配線、着陸装置、ラダー、エレベーター、エルロン、翼、胴体、圧力、減圧）により、安全データベースから欠陥を分類します。
• 航空気象脅威の分類 — 14個のAVIATION_THREATSキーワード（雷雨、乱気流、ウィンドシア、着氷、霧、視程、火山灰、ハリケーン、熱帯性暴風雨、竜巻、ひょう、着氷性の雨、吹雪、横風）により、NOAAの警報から航空に関連する事象を抽出します。
• 一致信頼度に基づくOFAC SDNスコアリング — 信頼度80％以上のSDN一致はBLOCKEDステータスのトリガーとなり、60％以上でHIGHリスクとなります。
• OpenSanctionsの複数リスト加重 — 2つ以上の制裁プログラムに掲載された事業体には、2倍のスコア加重を適用します。
• 企業の管轄区域リスクのフラグ付け — 9つの高リスク管轄区域（イラン、北朝鮮、シリア、キューバ、クリミア、ロシア、ミャンマー、ベラルーシ、DPRK）に基づき、OpenCorporatesのデータから企業の所有権に関するリスクを検出します。
• 相関パターンの検出 — スコアリングエンジンが相関するリスクパターンを特定します（例：重大な欠陥と緊急ADが同時にある場合、どちらか一方のみの場合に比べてスコアがさらに10ポイント加算されます）。
• 平易な言葉によるシグナルの生成 — スコアが加算されるたびに、具体的で人が読みやすいシグナル文字列を生成します（例：「重大な安全上の欠陥が3件 — 火災／構造／エンジンに関する懸念」）。
• フリート単位および運航者単位のツール — fleet_risk_reportは運航者全体を対象とし、個別のツールを使えば、対象を絞ったコスト効率の高いクエリを実行できます。
• 8つの並列データソース — すべてのActor呼び出しを、120秒のタイムアウトと個別のソース障害時の適切なフォールバックを備えたPromise.all()で実行します。
• 利用上限の適用 — すべてのツールは実行前にActor.charge()を確認し、実行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。

航空安全インテリジェンスのユースケース

航空保険の引き受け

航空機の機体保険や賠償責任保険を引き受ける保険会社やLloyd'sのシンジケートは、迅速で監査可能なリスクスコアを必要としています。airline_safety_assessmentまたはfleet_risk_reportを使って、申請する各航空会社の複合安全スコアを生成します。安全上の欠陥、AD、制裁対象となるリスク、気象パターンを含む構造化された出力は、そのまま引き受けモデルに取り込むことができ、数週間にわたる手作業の調査を行わずに保険料の決定を支援します。

MROプロバイダーのコンプライアンス監視

整備、修理、オーバーホールを提供するMROプロバイダーは、整備プログラムに含まれるすべての航空機の型式について、有効な耐空性改善命令を追跡する必要があります。airworthiness_directive_trackerとmaintenance_compliance_checkを使って、航空機のモデル別にFederal Registerから最新のADを取得し、直ちに対応が必要な緊急指令を特定するとともに、必須の反復検査スケジュールにフラグを付けます。これを毎日自動実行すれば、Federal Registerを手作業で照会せずに、計画チームが最新のコンプライアンス状況を把握できます。

航空機リース会社のデューデリジェンス

リース契約を締結する前に、リース会社は見込み借主の制裁対象となるリスクをスクリーニングし、安全記録を評価する必要があります。aircraft_sanctions_screenを使って、運航者をOFAC、OpenSanctions、企業登記情報と照合し、続いてairline_safety_assessmentで包括的なリスクプロファイルを確認します。OpenCorporatesのデータにより、所有権の連鎖を明らかにし、制裁リストには掲載されていない可能性のある、解散済みの事業体や高リスク管轄区域の事業体を特定できます。

航路計画と運航リスク管理

大西洋横断、太平洋横断、または極地航路を計画する運航管理者や航空運航チームは、運航許可を出す前に最新の気象リスクデータが必要です。route_weather_risk に航路文字列（例：「JFK to LHR」や「North Atlantic」）を指定すると、着氷、乱気流、ウィンドシア、火山灰に関する有効なNOAA警報に加え、地域インフラへの影響に関するFEMA災害データを取得できます。MARGINAL／IFR／GROUNDEDの判定は、運航許可の判断基準に直接対応しています。

規制当局による監督と航空会社のベンチマーク

航空当局、業界アナリスト、安全コンサルタントは、航空会社の実績を比較評価するためにcompare_airlinesを使用して、複数の事業者の安全性、整備、制裁に関するスコアを作成し、相互に順位付けできます。incident_pattern_analysisを使用すると、航空会社の不具合やADの傾向が時間の経過とともに悪化しているかを特定し、詳細な調査が必要な航空会社に注意を促せます。

航空セキュリティと輸出管理コンプライアンス

航空機部品、アビオニクス、整備サービスを国際的に販売する企業は、制裁遵守のために購入者と最終使用者を審査する必要があります。aircraft_sanctions_screenを使用すると、新たな取引先ごとにOFACおよびOpenSanctionsのスクリーニングを自動化できます。複数のリストを網羅するOpenSanctions（100以上のプログラム）により、米国のOFACリストには掲載されていないものの、EU、国連、または英国の制裁リストに掲載されている事業体も検出できます。

Aviation Safety Risk MCP Serverの使い方

1. MCPサーバーをAIクライアントに接続する — サーバーURL https://aviation-safety-risk-mcp.apify.actor/mcp を、Claude Desktop、Cursor、またはWindsurfのMCP設定に追加します。認証にはAuthorizationヘッダー内のApify APIトークンを使用します。
2. AIエージェントに安全性に関する質問をする — 「大西洋横断航路におけるDelta Air Linesの安全リスクを評価して」や「Boeing 737 MAXの耐空性改善命令を確認して」のような自然言語のクエリを入力します。エージェントが適切なツールを自動的に選択します。
3. サーバーがデータを並行して取得し、スコアを算出する — ツールに応じて、1～8の政府データソースに同時に問い合わせます。ほとんどのツールは30～90秒で結果を返します。
4. 構造化されたJSONレポートを確認する — エージェントが総合スコア、各項目の内訳、具体的なリスクシグナル、推奨事項を提示します。監査証跡やCRM連携のために、生のJSONをダウンロードまたは記録できます。

MCPツール

ツール	価格	パラメーター	説明
airline_safety_assessment	$0.045	entity、route（任意）	8つすべてのソースを対象とした、航空安全の総合評価です。各項目の内訳を含む総合安全スコアを返します。
maintenance_compliance_check	$0.045	aircraft	整備コンプライアンス監査です。Federal Registerおよび安全性データベースから、AD、安全通報、必須検査の情報を取得します。
route_weather_risk	$0.045	route	NOAAおよびFEMAのデータに基づく、雷雨、乱気流、着氷、火山灰、視程に関する航路気象リスクです。
aircraft_sanctions_screen	$0.045	entity	OFAC SDN、OpenSanctions（100以上のリスト）、企業登記簿を照合し、航空会社または運航事業者を審査します。
airworthiness_directive_tracker	$0.045	aircraft、keyword（任意）	Federal RegisterのADを追跡します。緊急命令、必須検査、安全でない状態に関する通知が対象です。
incident_pattern_analysis	$0.045	entity	安全上の不具合の傾向、リコールのパターン、規制措置の頻度を、スコアとシグナルとともに提示します。
compare_airlines	$0.045	airline	単一の航空会社の安全スコア、整備コンプライアンス、制裁リスクを提示します。ベンチマークに使用します。
fleet_risk_report	$0.045	operator、region（任意）	8つすべてのデータソースを使用した、航空機群の包括的なリスクレポートです。事業者レベルの評価に使う総合航空リスクスコア（0～100）を提示します。

ツールのパラメーター詳細

パラメーター	ツール	型	必須	説明
entity	airline_safety_assessment、aircraft_sanctions_screen、incident_pattern_analysis	string	はい	航空会社、航空機メーカー、または運航者の名前
route	airline_safety_assessment、route_weather_risk	string	任意／はい	路線、空港コード、または地域（例：「JFK to LAX」、「North Atlantic」）
aircraft	maintenance_compliance_check、airworthiness_directive_tracker	string	はい	航空機の種類、モデル、またはメーカー（例：「Boeing 737」、「Airbus A320」）
keyword	airworthiness_directive_tracker	string	いいえ	AD 検索を絞り込む特定のコンポーネントまたはシステム（例：「fuel system」、「landing gear」）
airline	compare_airlines	string	はい	比較データの対象となる航空会社名
operator	fleet_risk_report	string	はい	航空会社の運航者または機材の所有者名
region	fleet_risk_report	string	いいえ	天候や災害の情報に用いる運航地域

接続例

Claude Desktop（claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "aviation-safety-risk": {
      "url": "https://aviation-safety-risk-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Cursor / Windsurf（.cursor/mcp.json または同等のファイル）：

{
  "aviation-safety-risk": {
    "url": "https://aviation-safety-risk-mcp.apify.actor/mcp",
    "headers": {
      "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
    }
  }
}

出力例

「Emirates」の「Dubai to New York」に対するツール：airline_safety_assessment

{
  "entity": "Emirates",
  "compositeScore": 22,
  "verdict": "ACCEPTABLE",
  "airlineSafety": {
    "score": 11,
    "safetyRecalls": 2,
    "criticalDefects": 0,
    "regulatoryActions": 1,
    "riskLevel": "GOOD",
    "signals": []
  },
  "routeWeather": {
    "score": 30,
    "severeAlerts": 2,
    "disasterCount": 1,
    "flightImpact": 14,
    "riskLevel": "VFR",
    "signals": [
      "2 aviation weather alerts along route"
    ]
  },
  "sanctionsExposure": {
    "score": 0,
    "ofacHits": 0,
    "opensanHits": 0,
    "corporateFlags": 0,
    "riskLevel": "CLEAR",
    "signals": []
  },
  "maintenanceCompliance": {
    "score": 18,
    "adCount": 3,
    "safetyBulletins": 2,
    "complianceLevel": "COMPLIANT",
    "signals": []
  },
  "allSignals": [
    "2 aviation weather alerts along route"
  ],
  "recommendations": []
}

キーワード「fuel system」を指定した「Boeing 737 MAX」に対するツール：airworthiness_directive_tracker

{
  "aircraft": "Boeing 737 MAX",
  "adSummary": {
    "total": 7,
    "emergency": 1,
    "results": 12
  },
  "directives": [
    {
      "title": "Airworthiness Directives; The Boeing Company Model 737-8 and 737-9 Airplanes",
      "abstract": "This emergency AD requires replacement of the fuel shutoff valve assembly on affected aircraft...",
      "documentNumber": "2024-04-01",
      "publicationDate": "2024-02-15",
      "agencyName": "Federal Aviation Administration"
    }
  ]
}

出力フィールド

フィールド	型	説明
entity	string	照会対象の航空会社、運航者、または航空機
compositeScore	number	総合航空安全スコア 0～100（数値が高いほどリスクが高い）
verdict	string	LOW_RISK / ACCEPTABLE / ELEVATED / HIGH_RISK / CRITICAL
airlineSafety.score	number	安全上の欠陥サブスコア 0～100
airlineSafety.safetyRecalls	number	見つかった安全リコール記録の合計
airlineSafety.criticalDefects	number	安全上の重大キーワード 17 件に一致する欠陥
airlineSafety.regulatoryActions	number	見つかった連邦官報の耐空性に関する措置
airlineSafety.riskLevel	string	EXCELLENT / GOOD / WATCH / CONCERN / CRITICAL
routeWeather.score	number	天候リスクのサブスコア 0～100
routeWeather.severeAlerts	number	航空脅威キーワード 14 件に一致する NOAA 警報
routeWeather.disasterCount	number	路線地域に対する FEMA の災害宣言数
routeWeather.flightImpact	number	運航への推定影響スコア 0～30
routeWeather.riskLevel	string	CLEAR / VFR / MARGINAL / IFR / GROUNDED
sanctionsExposure.score	number	制裁リスクのサブスコア 0～100
sanctionsExposure.ofacHits	number	信頼度 60％以上の OFAC 一致件数
sanctionsExposure.opensanHits	number	見つかった OpenSanctions 記録の合計
sanctionsExposure.corporateFlags	number	企業リスクフラグ（高リスク管轄区域または解散済み）
sanctionsExposure.riskLevel	string	CLEAR / LOW / MEDIUM / HIGH / BLOCKED
maintenanceCompliance.score	number	整備コンプライアンスのサブスコア 0～100
maintenanceCompliance.adCount	number	見つかった耐空性改善命令
maintenanceCompliance.safetyBulletins	number	是正措置を要する安全サービス通報
maintenanceCompliance.complianceLevel	string	EXEMPLARY / COMPLIANT / GAPS_FOUND / NON_COMPLIANT / CRITICAL
allSignals	string[]	すべての評価項目から集約した、平易な英語によるリスクシグナル
recommendations	string[]	実行可能な推奨事項（運航停止、コンプライアンス監査、遅延）

航空安全評価の実施にかかる費用はいくらですか？

Aviation Safety Risk MCP Server はイベントごとの従量課金制です。ツール呼び出し1回あたり $0.045をお支払いいただきます。Apify プラットフォームのコンピューティング料金も含まれています。サブスクリプション料金、月額最低料金、シートごとの料金はありません。

シナリオ	ツール呼び出し回数	1回あたりの料金	合計料金
簡易テスト（単一ルートの気象チェック）	1	$0.045	$0.045
航空会社の事前スクリーニング（制裁＋安全性）	5	$0.045	$0.225
週次の航空機群モニタリング（運航会社10社）	10	$0.045	$0.450
月次の保険引受バッチ処理（航空会社50社）	50	$0.045	$2.25
年次コンプライアンスプログラム（クエリ500件）	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。予算に達するとサーバーは処理を停止し、構造化されたエラーメッセージを返します。予想外の超過料金は発生しません。

Apify の無料枠には月額 $5 分のクレジットが含まれており、約111回のツール呼び出しを無料で利用できます。月額 $500～2,000 の商用航空安全データサブスクリプションと比べてみてください。このサーバーのユーザーの大半は、サブスクリプション契約なしで、対象を絞ったクエリに月額 $5 未満を費やしています。

API 経由で Aviation Safety Risk MCP を使用する

Python

from apify_client import ApifyClient

client = ApifyClient("YOUR_API_TOKEN")

run = client.actor("ryanclinton/aviation-safety-risk-mcp").call(run_input={})

for item in client.dataset(run["defaultDatasetId"]).iterate_items():
    print(f"Entity: {item.get('entity')} | Score: {item.get('compositeScore')} | Verdict: {item.get('verdict')}")

HTTP ツールを直接呼び出す（Python）：

import requests

response = requests.post(
    "https://aviation-safety-risk-mcp.apify.actor/mcp",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
    },
    json={
        "jsonrpc": "2.0",
        "method": "tools/call",
        "params": {
            "name": "airline_safety_assessment",
            "arguments": {
                "entity": "Frontier Airlines",
                "route": "Denver to Miami"
            }
        },
        "id": 1
    }
)
result = response.json()
report = result["result"]["content"][0]["text"]
print(report)

JavaScript

import { ApifyClient } from "apify-client";

const client = new ApifyClient({ token: "YOUR_API_TOKEN" });

const run = await client.actor("ryanclinton/aviation-safety-risk-mcp").call({});
const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();

for (const item of items) {
    console.log(`Entity: ${item.entity} | Score: ${item.compositeScore} | Verdict: ${item.verdict}`);
}

HTTP ツールを直接呼び出す（JavaScript）：

const response = await fetch("https://aviation-safety-risk-mcp.apify.actor/mcp", {
    method: "POST",
    headers: {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
    },
    body: JSON.stringify({
        jsonrpc: "2.0",
        method: "tools/call",
        params: {
            name: "route_weather_risk",
            arguments: { route: "JFK to LHR" }
        },
        id: 1
    })
});
const data = await response.json();
console.log(data.result.content[0].text);

cURL

# Call the route_weather_risk tool directly
curl -X POST "https://aviation-safety-risk-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/call","params":{"name":"route_weather_risk","arguments":{"route":"JFK to LAX"}},"id":1}'

# Call the fleet_risk_report tool
curl -X POST "https://aviation-safety-risk-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/call","params":{"name":"fleet_risk_report","arguments":{"operator":"Southwest Airlines","region":"Gulf Coast"}},"id":2}'

Aviation Safety Risk MCP Server の仕組み

8つの政府機関の情報源から並列でデータを収集

ツールが呼び出されると、actor-client.ts は Promise.all() を介して、最大8つの Apify アクターに同時リクエストを送信します。各アクターの呼び出しでは、120秒のタイムアウトと512 MBのメモリ割り当てを設定した Actor.call() を使用します。失敗した情報源や利用できない情報源は空の配列を返します。他の情報源の処理を妨げたり、リクエスト全体を失敗させたりすることはありません。ACTOR_MAP は、各情報源名を対応する Apify アクター ID に割り当てます。NHTSA Vehicle Safety（Fsr9KKRWgNDOldQ2S）、FEMA Disaster Search（CcPQ8Kj5WyIVZYuv5）、NOAA Weather Alerts（BJTV7I8rfiNHa0PlD）、OFAC Sanctions（t398ffhJgct2clv9s）、OpenSanctions（6Zlkz0wjdXewfq3yK）、OpenCorporates（x0a1Q4g0MLc7h15Im）、Federal Register（8bZkbWKlXQrDq0ZgK）、Data.gov（1pdOsFEBvCm5RzMfM）。

複合集計による4次元スコアリング

scoring.ts は、収集したデータに対して4つの独立したスコアリング関数を実行します。各関数はキーワードリストを使って関連する記録を特定し、上限（安全上の欠陥は35、規制措置は30、気象は30、制裁は30）を設けたうえで各次元のスコアを算出し、しきい値を超えると平易な英語のシグナル文字列を生成します。複合スコアは加重平均です。航空会社の安全性（30%）＋整備コンプライアンス（30%）＋制裁リスク（20%）＋ルートの気象（20%）。判定を割り当てる前に整数に丸めます。

scoreAirlineSafety と scoreMaintenanceCompliance の両方にある相関パターン検出機能は、複数のリスク指標が同時に発生した場合にボーナスポイントを加算します。重大な欠陥が2件以上あり、緊急 AD が少なくとも1件ある場合、安全性スコアに10ポイントを加算します。AD が3件以上あり、安全関連の通達が3件以上ある場合、コンプライアンススコアに5ポイントを加算します。これは、同時に発生する安全シグナルが孤立したリスクではなく、システム全体に及ぶリスクを示すという業界の認識を反映しています。

MCP サーバーのトランスポートとスタンバイモード

サーバーは、ステートレスなリクエスト処理に @modelcontextprotocol/sdk v1.12.1 の StreamableHTTPServerTransport を使用します。/mcp への各 POST で新しいサーバーインスタンスとトランスポートを作成し、リクエストを処理した後に終了します。このアーキテクチャは、actor.json で定義された Apify スタンバイモード（"usesStandbyMode": true）に対応しており、サーバーは ACTOR_STANDBY_PORT 上で呼び出しの間も起動したままになります。スタンバイモード以外（直接アクターを実行する場合など）では、サーバーは起動後にヘルスチェックメッセージをログに記録し、1秒後に正常終了します。MCP クライアントが自動検出できるよう、/mcp エンドポイントパスは actor.json で "webServerMcpPath": "/mcp" として宣言されています。

最良の結果を得るためのヒント

1. 初期トリアージには airline_safety_assessment を使用します。 8つのソースをすべて使った評価は 0.045 ドルで、5セント未満の費用で、より詳しい調査が必要か判断するのに十分な多面的なデータを返します。対象を絞ったツール（例：airworthiness_directive_tracker）は、初期スコアが特定の懸念を示した場合にのみ実行してください。

2. 気象情報の精度を高めるには、ルートのコンテキストを含めます。 airline_safety_assessment または fleet_risk_report を呼び出すときは、route または region パラメーターを渡してください。指定しない場合、NOAA と FEMA のクエリはエンティティ名をデフォルトで使用するため、気象データが返されないことがよくあります。「North Atlantic」や「Gulf of Mexico」のような地域を指定すると、はるかに関連性の高い気象警報を取得できます。

3. airworthiness_directive_tracker では具体的な航空機モデルを指定します。 「Boeing 737 MAX」は、「Boeing」や「737」よりも優れた連邦官報の検索結果を返します。既知の欠陥パターンを調査する際に、オプションの keyword パラメーター（例：「rudder」、「fuel system」）を追加すると、特定の部品に絞り込めます。

4. 定期的なモニタリングには fleet_risk_report をスケジュールします。 Apify Schedules を使って、主要な運航会社の航空機群評価を毎週実行します。1回あたり 0.045 ドルで、10社を対象とする週次レポートは週 0.45 ドル（月 1.80 ドル）です。同じ調査にかかるアナリストの作業時間1時間分より安価です。

5. 新たな取引関係を結ぶ前に、aircraft_sanctions_screen と組み合わせます。 総合スコアが低くても、制裁対象となるリスクは個別に確認する必要があります。新規取引先のオンボーディングには専用ツールを使用し、制裁に関する「BLOCKED」のシグナルが低い気象スコアによって薄められる可能性のある総合評価だけに頼らないでください。

6. 自動化されたワークフローには支出上限を設定します。 自動化されたコンプライアンスパイプラインに統合する際は、Apify の実行設定で maxTotalChargeUsd を設定してください。これにより、ワークフローが予期せずループした場合に、コストが際限なく増加するのを防げます。

7. 監査証跡のために allSignals と recommendations を記録します。 これらのフィールドは、コンプライアンスレポートや監査文書に直接含められるよう設計されています。シグナル文字列は追加のアナリストによる解釈がなくても引用できるほど具体的です（「重大な安全上の欠陥が3件 — 火災／構造／エンジンに関する懸念」）。

他の Apify アクターと組み合わせる

アクター	組み合わせ方
OFAC Sanctions Search	aircraft_sanctions_screen が潜在的な一致を検出した後、カスタムの一致しきい値を使って OFAC を追加検索します
Federal Register Search	airworthiness_directive_tracker が特定した耐空性指令番号について、指令文書の全文を取得します
NOAA Weather Alerts	route_weather_risk が IFR または GROUNDED の状況を検出した後、特定の空港または気象区域の生の警報データを取得します
OpenSanctions Search	制裁対象との一致の可能性があると特定されたエンティティを詳しく調査し、そのエンティティが含まれるすべてのデータセットを確認します
Company Deep Research	airline_safety_assessment が問題ありと判定した航空会社について、包括的な企業インテリジェンスレポートを作成します
Waterfall Contact Enrichment	航空機群のリスクスクリーニングで特定した航空会社の運航会社の連絡先情報を補完し、コンプライアンス関連の連絡に活用します
B2B Lead Qualifier	安全性のベンチマークで特定した航空サービスプロバイダーを、有望なリードの評価モデルに基づいてスコアリングします

制限事項

• NHTSA のデータは、航空分野のパターン分析向けに転用したものであり、FAA のネイティブデータベースではありません。 安全上の欠陥およびリコールパターンのスコアリングでは、航空安全の傾向を推定するための代替データとして NHTSA Vehicle Safety データを使用します。航空機固有の耐空性データについては、Federal Register AD トラッカーが信頼できる情報源です。NHTSA の航空関連データ（SDRS/SDR）は、現時点では対象外です。
• FAA の事故データベース（ASIAS/NTSB）との直接連携には対応していません。 このサーバーは、Federal Register の AD、Data.gov のデータセット、安全パターンの代替データにアクセスします。NTSB の事故データベース、FAA Aviation Safety Information Analysis and Sharing（ASIAS）、Aviation Safety Hotline には直接照会しません。
• 気象データは米国中心です。 NOAA のカバー範囲は、米国空域および隣接する海洋地域が最も充実しています。国際路線（ヨーロッパ、アジアの回廊）の詳細な気象情報を得るには、追加の情報源があるとカバー範囲が向上します。
• 制裁対象者のスクリーニングで一致した場合は、人による確認が必要です。 OFAC および OpenSanctions の一致結果には信頼度スコアが付与されますが、氏名照合アルゴリズムでは誤検出が発生する場合があります。HIGH または BLOCKED の結果については、措置を講じる前に、資格を持つ制裁コンプライアンス担当者が確認してください。
• Federal Register の AD には公開の遅れがあります。 緊急 AD は通常、発令から 24-48 時間以内に Federal Register に掲載されます。このシステムは、AD をリアルタイムで追跡するために FAA の AD 通知サービスへ直接登録することの代替にはなりません。
• 機材登録データはありません。 このサーバーでは、特定の航空会社が特定の機種を何機運航しているかを特定したり、耐空証明の現在の有効状況を確認したりすることはできません。FAA の航空機登録簿にある機材数および登録データは含まれていません。
• Data.gov の航空データセットのカバー範囲はさまざまです。 Data.gov の航空データセットの品質と鮮度は、各機関の更新頻度によって異なります。年次更新のデータセットもあれば、ほぼリアルタイムで更新されるものもあります。
• 複合スコアの重み付けは固定です。 30/30/20/20 の重み付け（安全性／整備／制裁／気象）は、汎用的な航空リスク評価を想定しています。特定の重み付けが必要なユーザー（例：気象を 40% とする貨物保険会社）は、複合スコアに頼るのではなく、各次元のスコアを後処理してください。

連携

• Zapier — fleet_risk_report をスケジュールに従って実行し、リスクの高い結果を Slack、メール、またはコンプライアンスチケットシステムに送信します
• Make — Federal Register を毎週確認し、新しい耐空性改善命令を監視する自動ワークフローを構築します
• Google Sheets — 監視対象のすべての事業者の機材リスクスコアを、管理ダッシュボード用の常時更新される Google Sheet にエクスポートします
• Apify API — MCP クライアントを使わずに、Python または JavaScript のコンプライアンスパイプラインから MCP ツールを直接呼び出します
• Webhooks — CRITICAL の判定または BLOCKED の制裁スコアが返されたときに、SMS、航空安全管理システム、または Slack チャンネルへアラートを送信します
• LangChain / LlamaIndex — 航空安全データを RAG パイプラインの検索ツールとして公開し、AI を活用した規制調査やコンプライアンスに関する質疑応答を実現します

トラブルシューティング

• 既知の高リスクエンティティがあるにもかかわらず、ツールが空のシグナルを返します。 スコアリングアルゴリズムは、政府の公開データベースでエンティティ名が一致するかどうかに依存します。複数の名称で知られる航空会社（DBA と法人名など）については、親会社名、ICAO 航空会社コードの表記、または運航会社の正式な法人名を試してください。たとえば、「Spirit Airlines」と「Spirit Aviation Holdings」では、結果が異なる場合があります。

• 既知の気象事象があるにもかかわらず、ルート気象ツールが CLEAR を返します。 NOAA の警報対象範囲は、検索クエリが警報の地理的説明と一致するかどうかに左右されます。都市名ではなく、「Gulf of Mexico」や「Caribbean」など、より具体的な地域名や、「MIA」「IAH」などの空港コードを試してください。FEMA の災害情報は、連邦政府が宣言した災害を最もよくカバーしており、地域的な気象事象は含まれない場合があります。

• 既知のリストに掲載されているエンティティがあるにもかかわらず、制裁スクリーニングで結果が返されません。 OpenSanctions と OFAC の名前照合はあいまい検索ですが、音訳や略称の影響を受けやすい性質があります。英語表記、現地語表記、既知の別名など、エンティティ名の複数の表記を試してください。ICAO の指定コードまたは登録番号だけで知られるエンティティは、制裁検索で一致しない場合があります。

• ツールが 120 秒後にタイムアウトします。 個々のアクター呼び出しには 120 秒のタイムアウトが設定されています。データソースの一つが遅い場合、そのソースのタイムアウトは通知されず、そのソースは空の配列を返します。他のソースの処理はブロックされません。複数のソースが同時に完全にタイムアウトすると、部分的な結果になることがあります。リクエストを再試行してください。一時的な API の負荷は通常、数分以内に解消されます。

• バッチ処理の途中で支出上限に達したというエラーが表示されます。 "eventChargeLimitReached": true と表示される場合、ツールが実行される前に今回の実行の支出上限に達しています。Apify の実行設定で maxTotalChargeUsd を増やすか、1 セッションあたりのツール数を減らしてください。

責任ある利用

• このサーバーは、米国政府のデータベース（Federal Register、NOAA、FEMA、OFAC、Data.gov）および公開されている企業登記簿から、公開情報のみを取得します。
• 制裁スクリーニングの結果は、事業上の判断を行う前に、資格を持つコンプライアンス担当者が確認する必要があります。このサーバーは法令遵守に関する法的助言を行うものではありません。
• 運航停止、ルートの運休、リースの拒否など、航空安全に関する判断には、資格を持つ航空安全専門家が関与する必要があります。このサーバーが提供するのは意思決定支援のための情報であり、規制上の判断ではありません。
• 実質的な裏付けとなる証拠がないまま、国籍や所有権のみを理由に航空会社を差別する目的でスクリーニング結果を使用しないでください。
• ウェブスクレイピングとデータ利用の合法性に関するガイダンスは、Apify's guideを参照してください。

よくある質問

この MCP サーバーでは、航空安全リスクのスコアリングはどのように行われますか？ サーバーは 4 つのスコアリングモデルを並行して実行します。航空会社の安全上の欠陥（リコールパターンのポイントは最大 35 点、規制措置のポイントは最大 30 点）、整備コンプライアンス（AD の件数、緊急指令、必須検査）、ルートの気象リスク（NOAA の航空脅威警報と FEMA の災害データ）、制裁対象との関連性（OFAC の一致度、OpenSanctions の複数リスト、企業の管轄区域フラグ）です。加重平均値を統合して、最終的な 0～100 のスコアを算出します。スコアが 80 を超えると CRITICAL ステータス、60～79 では HIGH_RISK ステータスになります。

耐空性改善命令の検出精度はどのくらいですか？ airworthiness_directive_tracker と maintenance_compliance_check の各ツールは、Federal Register のテキストを 7 つのキーワードパターンで検索します。「airworthiness directive」、「ad 」、「emergency ad」、「unsafe condition」、「mandatory inspection」、「mandatory replacement」、「grounding」です。これらのパターンに一致する Federal Register の項目はすべて、AD としてカウントされます。この方法では、公開済みの AD をすべて検出できますが、新しい AD を発行せずに AD に言及する規制通知が含まれる場合があります。AD への準拠状況を確実に確認するには、Federal Register の検索結果を FAA の公式 AD データベースと照合してください。 この MCP サーバーは FAA のリアルタイム安全性データにアクセスしますか？ Federal Register のデータには公開済みの項目が反映されます。緊急 AD の場合、通常は FAA が発行してから 24～48 時間後に掲載されます。NOAA の気象警報はほぼリアルタイムで、数分ごとに更新されます。FEMA の災害宣言には、正式に宣言された緊急事態が反映されます。このサーバーは、FAA のライブ Safety Data（SDRS）システム、ASIAS、NTSB の事故データベースには直接アクセスしません。

Aviation Safety Network や FlightAware のデータとはどう違いますか？ Aviation Safety Network は、過去の事故やインシデントの記録を提供します。FlightAware は、リアルタイムのフライト追跡と遅延データを提供します。この MCP サーバーは、政府データベースから耐空性改善命令、制裁対象のスクリーニング、整備コンプライアンス、規制措置の傾向といったコンプライアンス情報を提供します。乗客向けのフライト追跡ではなく、保険引受会社、リース会社、MRO プロバイダー、コンプライアンスチーム向けに設計されています。

1 回の実行で複数の航空会社をスクリーニングできますか？ 各ツール呼び出しで処理できるのは 1 回につき 1 つの事業体です。10 社の航空会社をスクリーニングするには、airline_safety_assessment を 10 回呼び出す必要があり、料金は 1 回あたり $0.045（合計 $0.45）です。バッチ入力パラメーターはありません。一括処理には、アプリケーションコード内のループで Apify API を使用するか、Apify Schedules を使って夜間に順次評価を実行してください。

制裁コンプライアンスのスクリーニングにこのデータを使用することは合法ですか？ はい。すべてのデータソースは、公開されている米国政府のデータベースです。OFAC は、コンプライアンススクリーニングを目的として SDN リストを公開しています。OpenSanctions は、政府が公開したウォッチリストを集約しています。規制コンプライアンスのスクリーニングにこのデータを使用することは、これらの公開データベースの本来の用途です。一般的な情報については、Apify のウェブスクレイピングの合法性に関するガイドをご覧ください。

通常、ツールの呼び出しにはどのくらい時間がかかりますか？ 単一ソースのツール（route_weather_risk、airworthiness_directive_tracker）は、通常 15～45 秒で結果を返します。8 つすべてのソースに同時に照会する複数ソースのツール（airline_safety_assessment、fleet_risk_report）は、各基盤アクターの応答速度によって異なりますが、通常 45～120 秒で結果を返します。すべてのソースに並列で照会するため、合計時間は各応答時間の合計ではなく、最も遅いソースの応答時間になります。

航空安全の定期モニタリングをスケジュールできますか？ はい。Apify Schedules を使用すると、ポートフォリオ内の各運航会社について、毎日、毎週、または毎月 fleet_risk_report を実行できます。Apify Webhooks と組み合わせると、CRITICAL または HIGH_RISK の判定結果を安全管理システムや Slack チャンネルに自動送信できます。10 社の航空会社を対象に毎週フリートを確認する場合、追加のインフラなしで週あたり $0.45 です。

OFAC または制裁対象との一致が見つかった場合、どうなりますか？ 信頼度スコアが 80% 以上の OFAC SDN との一致があると、riskLevel: "BLOCKED" と、CRITICAL 判定を引き起こす compositeScore が返されます。手動で確認できるよう、OFAC の生の一致記録はレスポンスの ofacResults に含まれます。このサーバーが業務を停止することはありません。人が判断するための構造化データを返します。BLOCKED または HIGH の制裁結果については、対応を行う前に、資格を持つ制裁コンプライアンス担当者がすべて確認してください。

企業の管轄地域に関するリスクは、どのように検出されますか？ 対象の事業体に関する OpenCorporates のデータを、リスクの高い 9 つの管轄地域（イラン、北朝鮮（DPRK）、シリア、キューバ、クリミア、ロシア、ミャンマー、ベラルーシ）と照合します。一致があると corporateFlags に追加されます。休眠中または解散済みの事業体もフラグ数に加算されます。これにより、事業体自体がウォッチリストに載っていなくても、リース会社や運航会社が制裁対象地域と隠れたつながりを持つ実質的所有構造を検出できます。 この MCP サーバーは、LangChain や LlamaIndex のパイプラインで使用できますか？ はい。MCP 互換クライアントであれば、どれでもサーバーに接続できます。LangChain では、MCP ツールアダプターを使用して、8 つのツールを呼び出し可能な関数として公開します。LlamaIndex では、/mcp エンドポイントへの直接 HTTP 呼び出しを FunctionTool ラッパーで包みます。構造化された JSON 出力は、LLM が直接利用できるように設計されています。スコア、シグナル、推奨事項は、追加の解析をせずに自然言語で要約できる形式になっています。

航空安全リスクのスコアリングを試す場合の最低コストはいくらですか？ route_weather_risk または airworthiness_directive_tracker の呼び出し 1 回につき、$0.045 かかります。Apify の無料枠には月額 $5 分のクレジットが含まれており、約 111 回のツール呼び出しが可能です。新しい Apify アカウントでは、無料枠内で費用をかけずにサーバーを試せます。

改善にご協力ください

問題が発生した場合、Apify アカウントで実行の共有を有効にすると、より迅速なデバッグに役立ちます。

1. アカウント設定 > プライバシーに移動します
2. 実行を公開 Actor の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ようになり、より迅速に問題を修正できます。データを閲覧できるのはアクターの開発者のみで、一般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や機能をリクエストしたい場合は、このアクターのページにあるIssues タブから issue を作成してください。カスタム連携、エンタープライズライセンス、追加の航空データソースへの対応については、Apify プラットフォームからお問い合わせください。