DAG Studio MCP

dag-studio-mcp

DAG Studio の因果推論エンジン用 Model Context Protocol（MCP）サーバーです。AI エージェントは、DAG Studio canvas を支えるものと同じエンジンを使って、因果有向非巡回グラフ（DAG）を構築、分析、検証できます。

Black Swan Causal Labs が開発、保守しています。RWE MCP Registry に掲載されています。

ツール

ツール	機能
analyze_dag	バックドアパス、最小十分調整集合、識別可能性
parse_dagitty	dagitty DSL（生形式または R でラップされた形式）を構造化 DAG モデルに解析
generate_code	DAG 用の R／Python 分析コードと、ワンクリックで開ける DAG Studio URL を生成
check_overadjustment	媒介変数、コライダー、曝露の子孫への調整を検出
simulate_data	ユーザー指定の構造係数に基づいて DAG からデータをシミュレーション
compute_bias	シミュレーションで得られた真値に対する調整戦略の経験的バイアス
classify_effect_modification	効果修飾構造（直接、間接、代理、共通原因、純粋な交互作用）を分類
get_canonical_example	代表的な学習用 DAG（交絡、M バイアス、フロントドアなど）
validate_engine	代表的な検証スイートをすべて実行し、エンジンのバージョンを報告

すべての分析結果には、engine_version スタンプ、concordance による適合性証明、重要度別のフラグを含む diagnostics ブロック、および基礎となる手法に関する文献の引用が含まれます。

検証

エンジンの整合性は、Pearl（2009）の理論、参照実装 dagitty（Textor et al. 2016）、DAG Studio 独自の分析結果との照合、およびシミュレーションデータに対する compute_bias による経験的検証という、4 つの方法で検証されています。

• 35 件の代表的なケース：T01〜T15（構造的識別）および EM01〜EM20（効果修飾）。validate_engine で実際に実行できます。
• リリース判定用の適合性チェックでは、エンジンを vendored dagitty（上流コミット 7a65777）と直接比較し、ツールの応答に表示される証明情報をスタンプします。
• エンジンバインディング、ツールレイヤー、認証ゲートにわたる 93 件の単体テストおよび統合テスト。

ホステッドエンドポイント

サーバーは Cloudflare Worker（Streamable HTTP）として実行されます。

https://dagstudio-mcp.blackswancausallabs.com/mcp

試用期間中は、トークンによるアクセス制限があります。トークンは [email protected] までご請求ください。トークンは Bearer ヘッダー、または ?token= クエリパラメーターで指定できます（クエリー形式は、Claude.ai のウェブコネクターのように、コネクターの UI でカスタムヘッダーを設定できないクライアント向けです）。

Claude Code：

claude mcp add --transport http dag-studio \
  https://dagstudio-mcp.blackswancausallabs.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer <your token>"

Claude.ai のウェブ版：https://dagstudio-mcp.blackswancausallabs.com/mcp?token=<your token> を指定するカスタムコネクターを追加してください。

リポジトリの構成

• dag-engine.js / dag-engine.d.ts：分析エンジン。実行時依存関係のない純粋な ESM モジュールです
• src/tools/：ツールごとに 1 つのファイルがあり、それぞれ { InputSchema, OutputSchema, descriptor, handler } をエクスポートします
• src/worker/：Cloudflare Worker のトランスポートとトークンゲート（auth.ts）
• src/index.ts：ローカル利用向けの stdio エントリーポイント
• ci/：vendored dagitty を用いたリリース判定用の適合性検証ハーネス
• tests/：単体テストと統合テスト（npm test）
• MCP_REQUIREMENTS.md：v1 仕様
• FDA_GUIDANCE_ALIGNMENT.md：DAG Studio の機能を、FDA の RWE ガイダンス草案におけるプロトコル要素に対応付けたもの

エンジンは DAG Studio のキャンバスアプリと並行して開発され、ここに vendored されているコピーはリリース時に同期されます。このリポジトリは自己完結型です。クローンして npm install を実行すれば、追加のセットアップなしですべてビルドおよびテストできます。

開発

npm install
npm test                  # full suite
npm run dev               # stdio server via tsx
npm run worker:typecheck  # worker bundle typecheck
npm run worker:deploy     # deploy (stamps engine_version from git HEAD first)

対話形式で確認するには、npx @modelcontextprotocol/inspector を実行してください。

プロトコルのステータス

@modelcontextprotocol/sdk（TypeScript）を基盤としています。現在は、最終版の MCP 仕様リビジョン 2025-11-25 に準拠しています。SDK の安定したサポートがリリースされた後、2026-07-28 リビジョンへの移行を予定しています。

ライセンス

Apache License 2.0（LICENSE を参照）。

例外：ci/dagitty-src/ には dagitty の参照エンジン（GPL-2.0、Textor ほか）が含まれています。これは一致確認のためのリリース時 CI フィクスチャとしてのみ、上流コミット 7a65777 の内容をベンダーとして収録したものです。独自のライセンスが適用され、公開される npm パッケージからは除外されており、デプロイされるワーカーバンドルには含まれていません。