Cannabis Regulatory Intelligence

Cannabis Regulatory Intelligence MCP Server

ApifyForge で表示 | Apify Store で利用

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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": {
    "cannabis-regulatory-intelligence-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--cannabis-regulatory-intelligence-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

---

AI エージェント向けの大麻規制インテリジェンスです。この MCP サーバーを使用すると、Claude、GPT、またはカスタム AI エージェントから、米国50州すべての大麻コンプライアンスデータにリアルタイムでアクセスできます。複数州で事業を展開する事業者、大麻関連投資家、コンプライアンス専門の弁護士、周辺サービスプロバイダー向けに構築されており、生の文書データではなく、構造化され、スコア化された規制情報を必要とする方に適しています。

このサーバーは、7つの連邦データソースを並列に連携します。Federal Register の規則制定、議会の法案、OpenCorporates の法人登録情報、BLS の雇用データ、FRED の経済指標、CFPB の消費者苦情、州当局ポータルのウェブサイト変更監視です。4つのスコアリングモデルがこれらのシグナルを統合し、数値スコアと最終判定（FAVORABLE／PROCEED_WITH_CAUTION／HIGH_RISK／DO_NOT_ENTER）を算出します。結果は数秒で得られ、ツール呼び出し1回あたりの料金は $0.045 です。

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
📋 連邦政府による大麻関連の規則制定とDEA／HHSの執行措置	Federal Register	「DEA Proposed Rule：大麻の分類見直し — パブリックコメント受付中」
🏛️ 大麻関連法案の状況（SAFE Banking、MORE Act、再分類法案）	Congress Bill Search	「SAFER Banking Act — 上院銀行委員会を通過」
🏢 法人登録情報、企業構造、解散済み法人	OpenCorporates	「Veridian Holdings LLC — CO、AZ、MI、NJ、FLで登録（3社は事業停止）」
👷 州の雇用率、賃金水準、消費者の支出余力	BLS Economic Data	「ILのレジャー・接客業の雇用者数：594K — 賃金は前年比4.2%上昇」
📊 GDP、消費者支出、州の大麻税収	FRED Economic Data	「COのGDP：$422B — 大麻物品税：$282M」
🔔 州の大麻関連当局ウェブサイトにおける政策更新とライセンス変更	Website Change Monitor	「CO MEDのライセンスポータルが更新 — 新たな薬局数上限ルール」
📩 大麻関連事業体に紐づく金融サービスへの消費者苦情	CFPB Complaints	「Green Leaf Financial Servicesに対する苦情14件」
🔢 州の規制リスクスコア（0～100）とリスクレベル	複合スコアリングモデル	score: 72, riskLevel: "HIGH"
📈 連邦政府による再分類の動向スコア（0～100）	議会およびDEAのシグナル	momentum: "BUILDING", score: 54
🗺️ すべての管轄区域にわたるMSOのコンプライアンスリスクスコア（0～100）	複数管轄区域のマッピング	exposureLevel: "ELEVATED", jurisdictionCount: 8
✅ 市場の実行可能性スコア（0～100）と実行可能性レベル	BLS、FRED、法案関連のシグナル	viabilityLevel: "ATTRACTIVE", score: 68
🟡 最終判定付きの複合規制ブリーフィング	4つすべてのモデルを加重	verdict: "PROCEED_WITH_CAUTION", compositeScore: 61

Cannabis Regulatory Intelligence MCP Server を使用する理由

大麻業界のコンプライアンス調査には、費用がかかり、情報が分散していて、時間もかかります。1つの事業体について、連邦官報、Congress.gov、OpenCorporates、BLS、FRED、CFPB、および各州の機関のサイトをコンプライアンスアナリストが手作業で確認すると、3〜4時間かかります。しかも、規制環境が変化するため、その調査結果は数日で古くなります。MSOのポートフォリオやファンドの投資対象州全体に対象を広げると、コストは許容できない水準に達します。

このMCP サーバーは、プロセス全体を自動化します。AI エージェントに一度接続すれば、州のリスク、連邦政策の動向、事業体の確認、市場の実現可能性に関するすべてのクエリを、7つの政府機関のデータソースから同時に取得した最新データに基づいて実行できます。スコア、シグナル、推奨事項も応答に含まれます。

• スケジュール設定 — Apify の組み込みスケジュール機能を使用して、手動操作なしでポートフォリオ全体の週次コンプライアンス報告を実行できます
• API アクセス — Apify API または直接の MCP エンドポイントを介して、Python、JavaScript、あるいは任意の HTTP クライアントから規制に関するクエリを実行できます
• プロキシローテーション — 下流のデータクエリにはすべて Apify のプロキシインフラストラクチャが使用されるため、連邦政府のデータソースによってリクエストが制限されることはありません
• モニタリング — 実行結果が HIGH_RISK または DO_NOT_ENTER の判定となった場合や、予期せず実行に失敗した場合に、Slack またはメールでアラートを受け取れます
• 連携 — 結果を Zapier、Make、Google Sheets、HubSpot、または任意の Webhook エンドポイントに送信し、コンプライアンスワークフローを自動化できます

特長

• 7 つのデータソースを並列処理 — Federal Register、Congress、OpenCorporates、BLS、FRED、CFPB、Website Change Monitor に対して、順次ではなく Promise.allSettled() を使用して同時にクエリを実行します
• 障害に強いオーケストレーション — 個別のデータソースで障害が発生した場合、応答全体を止めず、スコアリングモデルに空の配列を返します。単一の遅い上流サービスによってツール呼び出しがハングすることはありません
• 州規制リスクスコア（0～100） — 上限付きのサブスコア：Federal Register の執行措置（最大 35 点）、議会での活動（最大 25 点）、CFPB への苦情（最大 20 点）、規制関連ウェブサイトの変更（最大 20 点）
• 連邦再分類モメンタムモデル — DEA／HHS の規則制定量、議会での再分類法案（SAFE Banking、MORE Act、STATES Act）、法案の進捗状況、FRED の大麻税収データをスコア化し、STALLED／SLOW／BUILDING／STRONG／IMMINENT を返します
• MSO コンプライアンスエクスポージャーマップ — OpenCorporates を使用した複数管轄区域にわたる企業構造分析：事業体数、管轄区域数、解散・休眠事業体を集計し、大麻が連邦法で依然として違法な州での事業展開を検出します。州を 3 段階に分類するハードコード済みの基準を使用します（娯楽目的で合法な州 22 州、医療目的のみ合法な州 13 州、違法な州 10 州）
• 市場参入可能性スコア（0～100） — BLS の雇用・賃金の強さ（最大 30 点）、FRED の GDP・消費者指標（最大 30 点）、立法上の好意度スコア（最大 25 点）、市場の開放度（最大 15 点）を組み合わせたポジティブシグナルモデル
• 複合規制ブリーフィング — 4 つのモデルすべてを加重係数で組み合わせます：市場参入可能性 30％ + 連邦モメンタム 20％ + 州リスクの反転値 25％ + MSO エクスポージャーの反転値 25％
• 極端なリスクに対する上書きロジック — MSO エクスポージャーが CRITICAL に達するか、州規制リスクが EXTREME に達した場合、複合スコアの計算結果にかかわらず、ブリーフィングを自動的に DO_NOT_ENTER に引き下げます
• 実行可能な推奨事項を自動生成 — スコアのしきい値に基づいてガイダンスを生成します。州の大麻規制に詳しい弁護士に相談するタイミング、連邦再分類を監視するタイミング、複数州にまたがるコンプライアンス監査を実施するタイミングを示します
• 市場セグメントによるフィルタリング — 関連するすべてのツールで、任意の market パラメーターを指定して、娯楽用、医療用、またはヘンプのセグメントにクエリを絞り込めます
• 支出上限による保護 — すべてのツール呼び出しで、クエリの前に Actor.charge() を確認します。実行ごとの予算を超えた場合は、失敗した呼び出し分のクレジットを消費せずに、構造化されたエラーを返します
• MCP ネイティブのトランスポート — 永続 HTTP 上で @modelcontextprotocol/sdk v1.12.1 と StreamableHTTPServerTransport を使用します。Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Cline、および標準準拠のあらゆる MCP クライアントと互換性があります
• Apify Standby モード — アクターに割り当てられたポートで常時実行し、クエリごとのコールドスタートをなくして、高頻度のコンプライアンス監視ワークフローでも低レイテンシを維持します

大麻規制インテリジェンスのユースケース

複数州で事業を展開する事業者のコンプライアンス管理

5 州以上で事業を展開する大麻 MSO は、新たなライセンスを取得するたびに増大するコンプライアンス負担に直面します。ある州の規制変更が、他州で連鎖的な報告義務を引き起こすことがあり、整理されずに残された解散済み子会社は、継続的なエクスポージャーの原因となります。score_mso_portfolio_risk を使用すると、OpenCorporates に登録されたすべての事業体をマッピングし、解散済み事業体を抽出して、大麻の合法性が不確かな州での事業展開を検出できます。週次で実行し、次回の取締役会前に新たな執行措置を把握しましょう。

大麻投資のデューデリジェンス

プライベートエクイティファーム、ファミリーオフィス、大麻に特化したファンドは、資金投入前に analyze_market_viability を使って投資対象となる州を評価します。BLSの雇用状況、FREDのGDPと消費支出能力、有利な政策動向につながる立法環境を確認できます。verify_cannabis_entity と組み合わせると、買収対象の企業構造がピッチデックの開示内容と一致しているかを検証でき、公開記録に基づいて事業体の数、管轄区域の範囲、無効な登録を確認できます。

コンプライアンス弁護士のワークフロー自動化

SAFE Banking、MORE Act、DEAの再スケジュールに関する動向を追う規制関連の弁護士は、track_federal_cannabis_policy を使うことで、Congress.govやFederal Registerを毎日手作業で確認する代わりに、議会とFederal Registerの最新データに基づく勢いのスコアを取得できます。monitor_state_enforcement と組み合わせれば、特定のクライアントに関する執行措置や苦情の傾向を追跡し、規制強化に先立って早期警告を提供できます。

大麻市場への参入分析

POSソフトウェアベンダー、警備会社、包装資材サプライヤー、大麻関連の銀行業務を検討する金融機関などの周辺サービス事業者は、新たな州の市場への参入を決める前に analyze_market_viability を使います。BLSの雇用状況と賃金の指標から、消費支出能力が持続可能な大麻小売市場を支えられるかを把握でき、立法環境の有利度スコアからは、市場環境が改善している州を特定できます。

取締役会や投資家向けの規制ブリーフィング生成

generate_regulatory_briefing を使うと、名称を指定した事業体または州の市場について、1回のAPI呼び出しでコンプライアンスメモ全体を作成できます。出力には、4つのサブスコア、すべてのシグナル、総合スコア、最終判定、実行可能な推奨事項が含まれます。構造化されたJSON形式のため、追加の手作業による書式設定なしで、取締役会向けプレゼンテーションや投資家向け報告に直接反映できます。

執行措置と苦情のモニタリング

植物に直接関わる事業者のコンプライアンスマネージャーは、特定の事業体名を指定して monitor_state_enforcement を使い、自社や競合他社がFederal Registerの執行措置やCFPBの苦情データに掲載されていないかを検出します。苦情の傾向を早期に検知することで、正式な規制強化に先立って積極的に対応できます。

AI エージェントで大麻規制インテリジェンスを活用する方法

1. MCP サーバーに接続する — AI クライアントのMCP設定にサーバーURLを追加します。Claude Desktopの場合は、エンドポイントURLを claude_desktop_config.json の mcpServers に貼り付けます。CursorまたはWindsurfの場合は、MCP設定パネルから追加します。コードは不要です。
2. 自然言語で質問する — 「カリフォルニア州の嗜好用大麻の規制リスクスコアを教えて」や「フロリダ州のCuraleafについて完全なブリーフィングを作成して」と入力します。AI エージェントが適切なツールを選び、入力を自動的に整えます。
3. 構造化されたスコアとシグナルを確認する — 応答には、数値スコア、リスクレベルのラベル、具体的なシグナル（例：「5件の執行措置 — 規制当局による積極的な取り締まり」）、実行可能な推奨事項が含まれます。
4. 結果をエクスポートするか、活用する — JSONをコンプライアンス追跡ツールにコピーしたり、Slack上の法務チームにHIGH_RISK判定を送るWebhookを実行したり、Apifyのスケジュール設定画面から週次の自動実行をスケジュールしたりできます。

MCP ツール

ツール	価格	説明
assess_state_regulatory_risk	$0.045	州のリスクスコア（0～100）：連邦官報の規則、執行措置、CFPB への苦情、規制当局ウェブサイトの変更を評価します。riskLevel: LOW～EXTREME を返します。
track_federal_cannabis_policy	$0.045	連邦政策の追跡：再分類法案、DEA/HHS の動向、SAFE Banking の状況、FRED の経済データを調査します。momentum: STALLED～IMMINENT を返します。
verify_cannabis_entity	$0.045	事業体の検証：企業構造、複数州での登録、休眠事業体、CFPB への苦情を確認します。MSO コンプライアンスのリスクスコアを返します。
analyze_market_viability	$0.045	州別の市場実現可能性：BLS の雇用データ、FRED の GDP、法案への好意度を評価します。viabilityLevel: NON_VIABLE～PRIME を返します。
monitor_state_enforcement	$0.045	州または指定された事業体について、連邦官報の罰則、CFPB への苦情、規制当局ウェブサイトの変更を監視します。
score_mso_portfolio_risk	$0.045	MSO ポートフォリオのリスク：複数法域にまたがるコンプライアンスリスク、解散済み事業体、違法な州での事業展開、構造の不透明性を評価します。exposureLevel を返します。
generate_regulatory_briefing	$0.045	包括的なブリーフィング：7 つすべての情報源、4 つすべてのスコアリングモデル、総合スコア、FAVORABLE／PROCEED_WITH_CAUTION／HIGH_RISK／DO_NOT_ENTER の判定を提示します。

ツールのパラメーター

ツール	パラメーター	型	必須	説明
assess_state_regulatory_risk	state	string	はい	米国の州名または略称（例："California"、"CO"）
assess_state_regulatory_risk	market	string	いいえ	市場セグメント：recreational、medical、または hemp
track_federal_cannabis_policy	topic	string	いいえ	具体的な政策テーマ：再分類、銀行業務、州間取引
verify_cannabis_entity	entity	string	はい	大麻企業または MSO の名称
verify_cannabis_entity	jurisdiction	string	いいえ	事業体の検索範囲を絞る州または法域のフィルター
analyze_market_viability	state	string	はい	米国の州または地域
analyze_market_viability	market	string	いいえ	市場セグメント：recreational、medical、または hemp
monitor_state_enforcement	state	string	いいえ	監視対象の州。省略すると、全国の執行状況をスキャンします
monitor_state_enforcement	entity	string	いいえ	州の監視と併せて追跡する特定の事業体名
score_mso_portfolio_risk	mso	string	はい	複数州で事業を展開する事業者の名称
generate_regulatory_briefing	entity	string	はい	大麻企業、MSO、または州の市場名
generate_regulatory_briefing	state	string	いいえ	ブリーフィングの市場背景として使用する米国の州

ツール呼び出しの例

特定の市場セグメントについて州の規制リスクをスコアリングする：

{
  "tool": "assess_state_regulatory_risk",
  "arguments": {
    "state": "California",
    "market": "recreational"
  }
}

連邦政府による再分類の動向を追跡する：

{
  "tool": "track_federal_cannabis_policy",
  "arguments": {
    "topic": "rescheduling"
  }
}

MSO の包括的な規制ブリーフィングを生成する：

{
  "tool": "generate_regulatory_briefing",
  "arguments": {
    "entity": "Pinnacle Cannabis Group",
    "state": "Illinois"
  }
}

出力例

中規模の複数州事業者に対する generate_regulatory_briefing の代表的な応答：

{
  "entity": "Pinnacle Cannabis Group",
  "compositeScore": 61,
  "verdict": "PROCEED_WITH_CAUTION",
  "stateRegulatoryRisk": {
    "score": 44,
    "regulationCount": 8,
    "enforcementActions": 2,
    "complaintCount": 7,
    "riskLevel": "ELEVATED",
    "signals": [
      "2 enforcement actions — active regulatory crackdown",
      "7 consumer complaints — compliance friction"
    ]
  },
  "federalRescheduling": {
    "score": 58,
    "billCount": 4,
    "regulationCount": 2,
    "momentum": "BUILDING",
    "signals": [
      "4 rescheduling/legalization bills in Congress",
      "2 DEA/HHS rescheduling-related regulations"
    ]
  },
  "msoCompliance": {
    "score": 38,
    "entityCount": 11,
    "jurisdictionCount": 6,
    "inactiveEntities": 3,
    "exposureLevel": "ELEVATED",
    "signals": [
      "Operations across 6 jurisdictions — complex multi-state compliance",
      "3 dissolved/inactive entities — corporate housekeeping issues"
    ]
  },
  "marketViability": {
    "score": 68,
    "economicStrength": 22,
    "employmentGrowth": 21,
    "viabilityLevel": "ATTRACTIVE",
    "signals": [
      "Strong employment and wage indicators — robust consumer market",
      "2 favorable cannabis bills — legislative tailwind"
    ]
  },
  "allSignals": [
    "2 enforcement actions — active regulatory crackdown",
    "7 consumer complaints — compliance friction",
    "4 rescheduling/legalization bills in Congress",
    "2 DEA/HHS rescheduling-related regulations",
    "Operations across 6 jurisdictions — complex multi-state compliance",
    "3 dissolved/inactive entities — corporate housekeeping issues",
    "Strong employment and wage indicators — robust consumer market",
    "2 favorable cannabis bills — legislative tailwind"
  ],
  "recommendations": [
    "Monitor federal rescheduling — may unlock banking and interstate commerce",
    "Conduct state-by-state compliance audit for multi-state operations",
    "Clean up inactive corporate entities before regulatory review"
  ]
}

出力フィールド

フィールド	型	説明
entity	文字列	照会された事業体名または州の市場
compositeScore	数値	0～100 の加重総合スコア：実現可能性 30% ＋ 連邦政府の動向 20% ＋ 州のリスクの反転値 25% ＋ MSO エクスポージャーの反転値 25%
verdict	文字列	FAVORABLE / PROCEED_WITH_CAUTION / HIGH_RISK / DO_NOT_ENTER
stateRegulatoryRisk.score	数値	0～100 の州規制リスクスコア
stateRegulatoryRisk.regulationCount	数値	該当した Federal Register のエントリー総数
stateRegulatoryRisk.enforcementActions	数値	Federal Register における執行措置／罰則措置の件数
stateRegulatoryRisk.complaintCount	数値	CFPB の消費者苦情件数
stateRegulatoryRisk.riskLevel	文字列	LOW / MODERATE / ELEVATED / HIGH / EXTREME
stateRegulatoryRisk.signals	配列	リスクスコアを左右するシグナルの、人が読める説明
federalRescheduling.score	数値	0～100 の再分類の動向スコア
federalRescheduling.billCount	数値	議会で見つかった再分類／合法化法案の件数
federalRescheduling.regulationCount	数値	DEA／HHS による再分類関連の Federal Register エントリー数
federalRescheduling.momentum	文字列	STALLED / SLOW / BUILDING / STRONG / IMMINENT
federalRescheduling.signals	配列	議会および規制の動向を示すシグナルの説明
msoCompliance.score	数値	0～100 の MSO コンプライアンス・エクスポージャースコア
msoCompliance.entityCount	数値	OpenCorporates で見つかった法人の総数
msoCompliance.jurisdictionCount	数値	全法人にまたがる異なる管轄区域の数
msoCompliance.inactiveEntities	数値	解散または活動停止中の法人の数
msoCompliance.exposureLevel	文字列	LOW / MODERATE / ELEVATED / HIGH / CRITICAL
msoCompliance.signals	配列	企業構造および管轄区域のリスクを示すシグナルの説明
marketViability.score	数値	0～100 の市場実現可能性スコア。高いほど実現可能性が高い
marketViability.economicStrength	数値	FRED 経済指標のサブスコア
marketViability.employmentGrowth	数値	BLS の雇用および賃金の強さを示すサブスコア
marketViability.viabilityLevel	文字列	NON_VIABLE / MARGINAL / VIABLE / ATTRACTIVE / PRIME
marketViability.signals	配列	経済および法規制に基づく市場実現可能性シグナルの説明
allSignals	配列	4 つのスコアリングモデルすべてのシグナルを順にまとめたもの
recommendations	配列	スコアのしきい値に基づいて生成される、実行可能なコンプライアンス指針

大麻規制インテリジェンスのクエリ実行にかかる費用はいくらですか？

この MCP サーバーはイベントごとの従量課金制で、ツール呼び出し 1 回につき $0.045 かかります。7 つのツールすべてに同じ定額料金が適用されます。プラットフォームのコンピューティング費用は含まれています。月額サブスクリプションはありません。

シナリオ	ツール呼び出し数	呼び出しあたりの費用	合計費用
簡易テスト — 1 州のリスクチェック	1	$0.045	$0.045
週次チェック — 5 州のスキャン	5	$0.045	$0.23
MSO ポートフォリオレビュー — 20 回のツール呼び出し	20	$0.045	$0.90
月次の包括的な報告 — 50 回の呼び出し	50	$0.045	$2.25
エンタープライズ向けコンプライアンス自動化 — 500 回の呼び出し	500	$0.045	$22.50

実行ごとに支出上限を設定して費用を管理できます。予算に達するとアクターは停止し、現在の呼び出しに対して構造化されたエラーを返します。実行中に得られたそれまでの結果はすべて保持されます。

CannaRegs などの大麻コンプライアンス専用プラットフォームや、大麻に特化した法律データベースでは、年間契約を条件に月額 $300～800 が請求されます。これに対し、この MCP サーバーでは、ほとんどのコンプライアンスチームが、プログラムによる完全な制御とロックインなしで、月額 $10 未満で利用しています。

この MCP サーバーへの接続方法

Claude Desktop

サーバーを claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "cannabis-regulatory": {
      "url": "https://cannabis-regulatory-intelligence-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Cursor / Windsurf / Cline

エディターの MCP 設定パネルで MCP エンドポイントを追加します。

URL:  https://cannabis-regulatory-intelligence-mcp.apify.actor/mcp
Auth: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN

Python

import requests
import json

response = requests.post(
    "https://cannabis-regulatory-intelligence-mcp.apify.actor/mcp",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
    },
    json={
        "jsonrpc": "2.0",
        "method": "tools/call",
        "params": {
            "name": "generate_regulatory_briefing",
            "arguments": {
                "entity": "Trulieve",
                "state": "Florida"
            }
        },
        "id": 1
    }
)

result = response.json()
briefing = json.loads(result["result"]["content"][0]["text"])
print(f"Verdict: {briefing['verdict']} (composite score: {briefing['compositeScore']})")
for rec in briefing["recommendations"]:
    print(f"  - {rec}")

JavaScript

const response = await fetch(
  "https://cannabis-regulatory-intelligence-mcp.apify.actor/mcp",
  {
    method: "POST",
    headers: {
      "Content-Type": "application/json",
      "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN",
    },
    body: JSON.stringify({
      jsonrpc: "2.0",
      method: "tools/call",
      params: {
        name: "assess_state_regulatory_risk",
        arguments: {
          state: "Illinois",
          market: "recreational",
        },
      },
      id: 1,
    }),
  }
);

const result = await response.json();
const data = JSON.parse(result.result.content[0].text);
console.log(`IL Regulatory Risk: ${data.stateRegulatoryRisk.score}/100 (${data.stateRegulatoryRisk.riskLevel})`);
for (const signal of data.stateRegulatoryRisk.signals) {
  console.log(`  Signal: ${signal}`);
}

cURL

# Assess state regulatory risk
curl -X POST "https://cannabis-regulatory-intelligence-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "assess_state_regulatory_risk",
      "arguments": {
        "state": "New York",
        "market": "recreational"
      }
    },
    "id": 1
  }'

# Generate a full regulatory briefing for an MSO
curl -X POST "https://cannabis-regulatory-intelligence-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "generate_regulatory_briefing",
      "arguments": {
        "entity": "Green Thumb Industries",
        "state": "Illinois"
      }
    },
    "id": 2
  }'

Cannabis Regulatory Intelligence MCP の仕組み

並列データオーケストレーション

ツール呼び出しを受けると、actor-client.ts の runActorsParallel() が Promise.allSettled() を使用して、下流の Apify アクター 3〜7 個を同時に呼び出します。各下流アクターは、256 MB のメモリ上限と 120 秒のタイムアウトで実行されます。個々のソースクエリが失敗した場合、例外をスローする代わりに空の配列をスコアリングモデルに返します。スコアリングモデルは、失敗したソースの空配列を受け取り、それに応じて計算します。この設計により、単一の遅いデータソースによって MCP が停止せず、常にスコアリング結果を返します。

7 つの下流アクターと、ハードコードされた Apify ID は次のとおりです。Federal Register Search（8bZkbWKlXQrDq0ZgK）、Congress Bill Search（9fFHwTkD3V1HOyhYd）、OpenCorporates Search（x0a1Q4g0MLc7h15Im）、BLS Economic Data（7IoF52qtM0SrQcCDG）、FRED Economic Data（gz0VOFSLZkFwhqOS8）、Website Change Monitor（qcxKU2ReRjP5NmlZR）、および CFPB Consumer Complaints（OuMDkYU3IROUS0AEj）。

スコアリングモデルのアーキテクチャ

scoring.ts の 4 つのスコアリングモデルでは、特定のデータシグナルが総合スコアを支配しないよう、上限を定めたサブスコアと最大値を設定しています。州規制リスクモデルでは、執行措置の寄与を 35 点、議会の活動を 25 点、CFPB の苦情を 20 点、ウェブサイトの変更を 20 点に制限し、各サブスコアの境界で Math.min() を適用します。

MSO コンプライアンスモデルでは、OpenCorporates で見つかった各法人の管轄区域を、ハードコードされた法的ステータスマップに照らして分類します。対象は、嗜好用大麻が合法の州 22 州、医療用のみ合法の州 13 州、大麻が依然として違法の州 10 州です。アイダホ州（違法）で登録された法人には、違法州リスクとして 8 点が加算されます。コロラド州（嗜好用大麻が合法）の法人には 0 点が加算されます。休眠中または解散済みの法人には、比率に基づくペナルティと法人ごとのペナルティの両方が加算されます。

総合ブリーフィングでは、加重係数を適用します。市場の実現可能性は 30％（プラスのシグナル）、連邦政府による再分類の勢いは 20％（プラス）、州規制リスクは 25％（反転。リスクが低いほど総合スコアが高い）、MSO エクスポージャーは 25％（反転）です。続いて 2 つの上書き条件を適用します。MSO エクスポージャーが CRITICAL、または州リスクが EXTREME の場合、総合スコアの計算結果にかかわらず DO_NOT_ENTER を強制します。

MCP サーバーのトランスポート

サーバーは、@modelcontextprotocol/sdk v1.12.1 の StreamableHTTPServerTransport を使用します。/mcp への POST リクエストごとに新しい McpServer インスタンスを作成し、新しいトランスポートインスタンスに接続します。HTTP 接続が閉じると、res.on('close') ハンドラーによってサーバーが終了します。サーバーは Apify Standby モードで ACTOR_STANDBY_PORT（デフォルトは 8080）上で実行され、MCP クライアント接続のために常時起動した状態を維持するため、クエリごとのコールドスタート遅延はありません。

最適な結果を得るためのヒント

1. 新規市場への参入を判断する際は、generate_regulatory_briefing を使用してください。 1 回の呼び出しで、7 つのデータソースすべてと 4 つのスコアリングモデルすべてを、ほかのツールと同じ $0.045 で実行します。総合的な判定と推奨事項は、4 つのツールを個別に実行するよりも実用的で、費用は同じです。

2. 市場セグメントを指定して、シグナルを明確にしてください。 "market": "recreational" や "market": "hemp" を追加すると、Federal Register と Congress の検索対象がセグメント固有の規制動向に絞られ、関連性のない大麻政策分野からのノイズを減らせます。

3. verify_cannabis_entity を実行する前に、score_mso_portfolio_risk を実行してください。 ポートフォリオツールでは、エンティティの総数と管轄区域のマップを取得できます。その出力にある具体的な管轄区域名を使い、リスクの高い州のみを対象に jurisdiction フィルターを指定して verify_cannabis_entity を実行してください。

4. 自動実行には支出上限を設定してください。 大規模なポートフォリオのコンプライアンス監視を毎日または毎週スケジュールする際は、実行設定で maxTotalChargeUsd を設定してください。1 回あたり $5 の予算で 111 件のツール呼び出しが可能なため、多くのポートフォリオスキャンを上限額内で実行できます。

5. モメンタムスコアは確率ではなく、方向性の指標として解釈してください。 BUILDING スコア（40～59）は、議会での活動が活発化しているものの、議場での採決は差し迫っていないことを意味します。STRONG スコア（60～79）は、法案が委員会を通過したことを意味します。法的結果の予測ではなく、ブリーフィングにおけるトレンド指標として使用してください。

6. CFPB の苦情件数をエンティティの確認結果と照合してください。 monitor_state_enforcement で苦情件数が多いにもかかわらず、verify_cannabis_entity で該当するエンティティが見つからない場合、その企業は別の登録名で事業を運営している可能性があります。これはデューデリジェンスで調査する価値のあるシグナルです。

7. Webhook を使ってブリーフィングの JSON をコンプライアンストラッカーにエクスポートしてください。 構造化された generate_regulatory_briefing の出力は、スプレッドシートや CRM レコードに簡単に対応付けられます。Apify の Webhook 連携を使用すれば、実行のたびに結果を Google Sheet または HubSpot に自動で POST できます。

8. Regulatory Change Tracker と組み合わせて、イベント駆動型のスコアリングを行ってください。 Regulatory Change Tracker で州の大麻関連機関のウェブサイトを監視するよう設定し、変更が検出されたときに assess_state_regulatory_risk を自動で実行してください。固定スケジュールではなく、実際の規制イベントに連動したオンデマンドのスコアリングが可能になります。

他の Apify アクターとの組み合わせ

アクター	組み合わせ方法
規制変更トラッカー	州の大麻規制機関のウェブサイトを監視して政策変更を検出し、変更が検出されたら assess_state_regulatory_risk を自動的に実行して、イベント駆動型のコンプライアンススコアリングを行います
SEC EDGAR ファイリング分析ツール	大麻関連 MSO の財務開示と score_mso_portfolio_risk の出力を照合し、SEC で開示されたリスク要因が最新のコンプライアンススコアリングと一致することを検証します
企業詳細調査	verify_cannabis_entity の実行後に使用して、ニュース報道、経営陣の経歴、プレスでの言及を加え、企業構造を詳しく調べて包括的なデューデリジェンス資料を作成します
訴訟リスクレポート	score_mso_portfolio_risk によって特定された高リスクの事業体について、コンプライアンス状況に民事訴訟リスクを加えます
スタートアップのデューデリジェンス	analyze_market_viability と組み合わせて、初期段階の大麻投資対象について、市場と企業の両面から評価します
WHOIS ドメイン検索	MSO の構造を検証する際に、大麻企業のウェブ上の存在が登録済みの企業事業体と一致することを確認します
連邦契約インテリジェンス	連邦コンプライアンス上の抵触リスクがある大麻関連の政府請負業者を特定し、事業体の検証結果と照合します

制限事項

• 州のライセンスデータベースにリアルタイムでアクセスできません。 ほとんどの州の大麻ライセンスデータベースには、公開 API がありません。このサーバーは、州のライセンスシステムに直接問い合わせるのではなく、連邦官報、議会、CFPB などの連邦レベルの代替指標を使って規制リスクをスコアリングします。
• 連邦官報のデータは事後的に公開されます。 規則案が公開されるのは、正式な告知と意見募集の手続きが始まってからです。連邦官報への掲載前の非公式な規制ガイダンス、執行通知、政府機関からの連絡は対象に含まれません。
• OpenCorporates の網羅性は管轄区域によって異なります。 一部の州では、OpenCorporates に収録されている企業登記データが少量です。そうした州では、verify_cannabis_entity が実際より少ない事業体しか返さない場合があり、MSO のコンプライアンスリスクスコアが過小評価される可能性があります。
• CFPB への苦情は金融サービスに関する摩擦を示すものであり、大麻規制の執行を直接示すものではありません。 苦情件数は、大麻関連の銀行取引におけるコンプライアンス上の摩擦の代替指標として使用されます。苦情件数が多くても、その事業体に対する規制の直接的な執行を意味するとは限りません。
• 再分類の動向スコアは法律上の意見ではありません。 連邦レベルの再分類スコアは、議会および規制当局の活動の量と状況を示すものです。法的結果を予測するものではなく、法律上の助言にも該当しません。
• Website Change Monitor は事前にインデックス化されたサイトを対象とします。 このツールが追跡するのは、Website Change Monitor アクターのデータセットにすでに登録されているサイトの変更です。まだインデックス化されていない新しい州政府機関のサイトは、規制変更シグナルに反映されません。
• 市場の実現可能性スコアは、州レベルで合法な状態が続くことを前提としています。 州が合法化の状況を覆した場合、その変更を反映した新しい BLS および FRED のデータがソースフィードに取り込まれるまで、実現可能性モデルは更新されません。
• データソースから得られる結果が少量でも、すべてのツール呼び出しで料金が発生します。 ツール呼び出しの開始時に課金が行われます。非常にニッチな事業体名やあまり知られていないトピックを検索すると、データがほとんど得られなくても、呼び出しごとの費用が発生します。

インテグレーション

• Zapier — 毎週の州別リスクスキャンをトリガーし、HIGH_RISK または DO_NOT_ENTER の判定結果をコンプライアンスのタスク管理システムや法務チームの受信トレイに送信します
• Make — スケジュールに従って MSO ポートフォリオのリスクスコアリングを自動化し、判定結果に応じて分岐して、法務、コンプライアンス、経営陣の各チームに内容を調整したアラートを送信します
• Google Sheets — 規制概要の JSON をリアルタイムのコンプライアンスダッシュボードにエクスポートし、すべての有効な州の市場を追跡して、経時的な変更にフラグを付けます
• Apify API — 社内のコンプライアンスシステム、CRM をトリガーとするデューデリジェンスのワークフロー、またはポートフォリオ監視パイプラインから、ツールをプログラムで呼び出します
• Webhooks — 実行のたびに、HIGH_RISK または DO_NOT_ENTER の判定結果を Slack、PagerDuty、または法務チームのメールに自動的に転送します
• LangChain / LlamaIndex — 大麻規制に関するインテリジェンスを RAG パイプラインの検索ツールとして公開し、コンプライアンス関連の Q&A システム、法務調査用アシスタント、または投資分析エージェントで利用します

トラブルシューティング

• 有利に見える州なのに判定結果が DO_NOT_ENTER になります。 msoCompliance.exposureLevel フィールドを確認してください。MSO のエクスポージャーが CRITICAL に達すると、ほかのサブスコアにかかわらず、概要モデルは総合スコアを DO_NOT_ENTER に上書きします。verify_cannabis_entity を別途実行し、高いエクスポージャー評価の要因となっている具体的な事業体と管轄区域を調べてください。

• すべてのスコアがゼロ、または非常に低くなります。 基盤となるデータソースから、クエリに対する結果が返されませんでした。事業体名のスペルを確認し、別の表記（例：「Green Thumb Industries LLC」ではなく「Green Thumb」）を試してください。州を検索する場合は、州の正式名称（「Cali」ではなく「California」）を使用してください。事業体が設立されたばかりの場合、OpenCorporates と CFPB の記録が少ない可能性があります。

• ツール呼び出しで支出上限エラーが返されます。 実行が、設定済みの maxTotalChargeUsd の予算に達しました。Apify の実行設定で上限を引き上げるか、新しい実行を開始してください。同じ実行内で以前に呼び出したツールの結果は、データセットに保持されています。

• ニュースで活発に報じられているのに、連邦政府による再分類の動向が STALLED と表示されます。 動向モデルはニュースの論調や報道された政府機関の発言ではなく、Federal Register への掲載情報と議会法案の状況に基づいてスコアを算出します。Federal Register に掲載される前の非公式な初期段階で DEA の活動が行われている場合、メディア報道から予想されるよりも低い動向スコアが表示されます。このスコアは、公式に記録された活動を反映しています。

• 既知の MSO なのに、OpenCorporates から返される事業体がほとんどありません。 MSO は、多くの場合、名前から特定しにくい多数の子会社を通じて事業を運営しています。親持株会社の名前、州固有の子会社名（例：「Pinnacle Cannabis CO LLC」）、または消費者向けブランド名を、それぞれ別のクエリとして試してください。

責任ある利用

• このサーバーがアクセスするのは、一般に公開されている米国政府のデータベースと企業登記情報（Federal Register、Congress.gov、BLS.gov、FRED、CFPB、OpenCorporates）のみです。
• 大麻規制のデータには、管轄区域によって異なる法律が反映されています。スコアと判定結果は分析用のスクリーニングツールであり、法的見解ではありません。コンプライアンスに関する判断については、資格を持つ大麻関連の法律顧問に相談してください。
• デューデリジェンスや事業上の意思決定で事業体のデータを使用する際は、適用されるプライバシー法を遵守してください。
• 大麻が依然として禁止されている管轄区域で、違法な大麻取引を助長する目的で抽出データを使用しないでください。
• 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。

FAQ

1 回の実行で、大麻規制に関するツール呼び出しを何回行えますか？ 1 回の実行で行えるツール呼び出しに厳密な上限はありません。コストを管理するには、実行ごとに maxTotalChargeUsd の支出上限を設定してください。1 回の呼び出しが $0.045 の場合、$5 の予算で 111 回のツール呼び出しが可能です。50 州すべてをスキャンしたり、1 回の自動実行で MSO ポートフォリオ全体の概要を作成したりするのに十分です。 この MCP サーバーは、州ごとの大麻ライセンスを直接追跡しますか？ いいえ、直接は追跡しません。ほとんどの州の大麻ライセンスデータベースは、公開 API を提供していません。このサーバーは、連邦官報の執行措置、議会の活動、CFPB の苦情パターン、州機関のウェブサイトの変更といった連邦レベルの代替指標を使って、州の規制リスクをスコアリングします。ライセンスの実数を確認するには、お住まいの州の大麻管理委員会のウェブサイトをご覧ください。

大麻規制に関するインテリジェンスデータはどの程度最新ですか？ 連邦官報および議会のデータは、クエリの実行時にソース API からライブで取得されます。FRED と BLS のデータは、政府から入手可能な最新の公表内容を反映しています。キャッシュレイヤーはありません。ツールを呼び出すたびにライブデータソースにクエリを送信するため、結果にはツールを呼び出した時点の規制環境が反映されます。

この MCP サーバーで SAFE Banking Act の進捗を追跡できますか？ はい。track_federal_cannabis_policy で "topic": "banking" を指定してください。このツールは、「cannabis banking」と「SAFE banking」に一致する法案を議会に照会し、進捗状況をスコアリングします。また、委員会または本会議で可決された法案があるかどうかに基づいて、勢いを示す指標を返します。

大麻規制の総合スコアはどのように算出されますか？ 総合スコアでは、4 つのサブモデルに次の重みを適用します。市場の実現可能性（30％）、連邦政府による再分類の勢い（20％）、反転した州規制リスク（25％）、反転した MSO コンプライアンスリスク（25％）です。2 つの上書き条件があります。MSO リスクが CRITICAL、または州リスクが EXTREME の場合、総合スコアの計算結果にかかわらず DO_NOT_ENTER となります。

このデータを大麻ビジネスの意思決定に使うことは合法ですか？ 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および公開企業登記情報です。制限されたシステムをスクレイピングすることはありません。データ利用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。この MCP サーバーは法的助言を行うものではありません。コンプライアンスに関する判断については、資格を持つ大麻法務の専門家に相談してください。

CannaRegs やほかの大麻コンプライアンスデータベースとは何が違いますか？ CannaRegs などのプラットフォームは、人が精査した州規制のコンテンツを月額 300～800 ドルで提供し、長期契約が必要です。この MCP サーバーは、サブスクリプション不要で、クエリあたり 0.045 ドルで連邦政府のライブデータソースにプログラムからアクセスできます。AI エージェントのワークフローや、大規模な自動スクリーニング向けに設計されています。この 2 種類のサービスは相互補完的です。このサーバーはポートフォリオの自動モニタリングやスコアリングに適しており、厳選されたプラットフォームは規制文書の全文を読むのに適しています。

ヘンプと CBD を THC を含む大麻とは別に分析できますか？ はい。州のリスクまたは実現可能性を評価するツールに "market": "hemp" を指定してください。これにより、連邦官報および議会へのクエリがヘンプ固有の規制活動に絞り込まれます。ヘンプは異なる連邦規制の枠組み（2018 年農業法と規制物質法）の下で扱われ、リスク特性も異なります。

DO_NOT_ENTER の判定は具体的に何を意味しますか？ 次の 3 つのケースで DO_NOT_ENTER が返されます。（a）総合スコアが 25 未満の場合、（b）MSO コンプライアンスリスクが CRITICAL（スコア 80 以上）に達した場合、（c）州規制リスクが EXTREME（スコア 80 以上）に達した場合です。（b）と（c）は強制的な上書き条件です。実現可能性の高い市場であっても、事業体に構造的なコンプライアンスリスクが重大なレベルで存在する場合は、DO_NOT_ENTER が返されます。

大麻コンプライアンスのチェックを毎週自動でスケジュールできますか？ はい。Apify プラットフォームでは、任意の間隔（日次、週次、カスタムの cron）で実行をスケジュールできます。ポートフォリオに対して score_mso_portfolio_risk または monitor_state_enforcement を呼び出すスケジュール済みタスクを設定し、HIGH_RISK または DO_NOT_ENTER の判定をウェブフック経由で Slack チャンネルまたはメールに送信してください。 MSO コンプライアンスリスクスコアの精度はどの程度ですか？ このスコアは、140 以上の管轄区域を網羅する OpenCorporates の企業登記データに基づいていますが、州によってデータの網羅性にばらつきがあります。このモデルは、組織構造の複雑さ、法人の管理上の問題（解散済み／休眠中の法人）、高リスク管轄区域の存在を検出するよう調整されています。これは、より詳細な手動レビューが必要な法人を特定するためのスクリーニングツールであり、正式なコンプライアンス監査に代わるものではありません。

LangChain または LlamaIndex のパイプラインに統合できますか？ はい。このサーバーは標準の MCP エンドポイント https://cannabis-regulatory-intelligence-mcp.apify.actor/mcp を公開しています。MCP 互換のクライアントライブラリであれば、LangChain や LlamaIndex との統合を含め、より大規模な AI パイプラインの一部として接続し、ツールを呼び出すことができます。設定方法については、Apify の統合ドキュメントをご覧ください。

改善にご協力ください

問題が発生した場合は、Apify アカウントで実行の共有を有効にすると、問題をより迅速にデバッグできます。

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

問題が発生したときに実行の詳細を確認できるようになり、より迅速な修正につながります。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 タブで Issue を作成してください。カスタムの州別コンプライアンスモデル、追加のデータソース、プライベートデプロイオプションなど、カスタムソリューションやエンタープライズ統合については、Apify プラットフォームからお問い合わせください。