DataGov Israel MCP Server

DataGov Israel MCP サーバー

イスラエル政府のオープンデータ（data.gov.il）を探索する MCP サーバーです。MCP Apps によるインタラクティブな可視化機能を内蔵しています。

数千件の公開データセットを検索して構造を分析し、グラフを作成したり、地理データを地図上に表示したりできます。すべて AI アシスタントから利用できます。

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これで何ができますか？

🏠 住宅市場を探索する

公開住宅データセットの構造を分析して、住戸の広さ、所在地、空き状況を把握します。

政府の住宅抽選で需要が高い都市を確認します。

国内のアパートの広さの分布を把握します。

住宅抽選ごとの住戸の空き状況を時系列で追跡します。

🗺️ 公共インフラを地図上に表示する

イスラエル全土の教育機関を可視化します。

公共交通機関の停留所を地図上に表示します。

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クイックスタート

インストール

git clone https://github.com/aviveldan/datagov-mcp.git
cd datagov-mcp

# Create virtual environment and install (requires uv)
uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
uv pip install -e ".[dev]"

Claude Desktop で使用する

fastmcp install claude-desktop server.py

Claude Desktop を再起動すると、DataGovIL のツールがすぐに利用可能になります。

MCP Inspector で試す

fastmcp dev inspector server.py

ツールを閲覧してインタラクティブに試したり、Apps タブで MCP App の可視化をプレビューしたりできる Web UI が開きます。

fastmcp dev apps で使用する

インタラクティブな可視化アプリをローカルでプレビューします。

fastmcp dev apps server.py

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例：不動産の好機を見つける

イスラエルの住宅市場を調べるときの実際のワークフローを紹介します。

You: "Search for discounted housing lottery datasets"

→ package_search(q="דירה בהנחה")
  Found: "נתונים תקופתיים - תכנית דירה בהנחה" (Discounted Housing Program)
  Resource ID: 7c8255d0-49ef-49db-8904-4cf917586031

You: "Profile this dataset so I can understand what fields are available"

→ dataset_profile(resource_id="7c8255d0-49ef-49db-8904-4cf917586031")
  Shows: LamasName (city), Subscribers, Winners, PriceForMeter,
         LotteryHousingUnits, ProjectName, Neighborhood...

You: "Show me which cities have the most subscribers competing for units"

→ chart_generator(
    resource_id="7c8255d0-49ef-49db-8904-4cf917586031",
    chart_type="bar",
    x_field="LamasName",
    y_field="Subscribers",
    title="Housing Lottery Subscribers by City"
  )
  → Interactive bar chart rendered in MCP Apps UI

You: "Now show the public housing units — map them and show me sizes"

→ dataset_profile(resource_id="c3a68837-9b7a-4ee7-bd92-130678dc8ae3")
  Shows: CityLmsName, NumOfRooms (avg 2.4), Floor, TotalArea (21-110 m²)...

→ chart_generator(
    resource_id="c3a68837-9b7a-4ee7-bd92-130678dc8ae3",
    chart_type="histogram",
    x_field="TotalArea",
    title="Distribution of Housing Unit Sizes (m²)"
  )
  → Most units are 48-57 m², with a long tail up to 110 m²

考察： アシュケロンやスデロットのような都市では、抽選ごとの申込者数が 25,000～35,000 人に達しており、競争が非常に激しいことがわかります。周辺地域の小規模な都市（ウム・アル・ファフム、ナザレ）では、申込者数は大幅に少なくなっています。場所を柔軟に選べるなら、当選の可能性は大きく高まります。

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利用可能なツール

基本的なデータツール

ツール	説明
status_show	CKAN のバージョンとサイト情報を取得します
license_list	利用可能なデータセットのライセンス一覧を取得します
package_list	すべてのデータセット ID を取得します
package_search	フィルターや並べ替え条件を指定してデータセットを検索します
package_show	特定のデータセットの詳細なメタデータを取得します
organization_list	すべての組織の一覧を取得します
organization_show	特定の組織の詳細を取得します
resource_search	データセット内のリソースを検索します
datastore_search	特定のリソース内のデータをクエリします
fetch_data	便利なツール — 名前でデータセットを検索し、そのデータを取得します

可視化ツール（MCP Apps）📊

これらのツールは、MCP 対応クライアント内にインタラクティブな UI を直接表示します。

dataset_profile

データセットの構造と品質を把握するために分析します。

• 検出されるフィールド：整数、数値、文字列、座標
• 統計情報：最小値、最大値、平均値、null 件数、一意の値
• 出力：検索・フィルター機能付きのインタラクティブな DataTable

dataset_profile(resource_id="c3a68837-9b7a-4ee7-bd92-130678dc8ae3", sample_size=200)

chart_generator

あらゆるデータセットからインタラクティブなグラフを作成します。

グラフの種類	用途
histogram	数値の分布（例：アパートの広さ）
bar	カテゴリの比較（例：都市ごとの申込者数）
line	時系列の傾向（例：抽選ごとの住宅戸数）
scatter	2 つの数値フィールド間の相関

chart_generator(
  resource_id="7c8255d0-49ef-49db-8904-4cf917586031",
  chart_type="bar",
  x_field="LamasName",
  y_field="Subscribers",
  title="Housing Lottery Subscribers by City",
  limit=50
)

map_generator

地理データをインタラクティブな Leaflet 地図上に表示します。

map_generator(
  resource_id="e873e6a2-66c1-494f-a677-f5e77348edb0",
  lat_field="Lat",
  lon_field="Long",
  limit=500
)

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便利なリソース ID

まずは、次の興味深いデータセットをご利用ください。

データセット	リソース ID	適した用途
✈️ 航空便 (טיסות)	e83f763b-b7d7-479e-b172-ae981ddc6de5	航空会社別の棒グラフ
🏠 公営住宅 (דיור ציבורי)	c3a68837-9b7a-4ee7-bd92-130678dc8ae3	ヒストグラム、プロファイリング
🎰 住宅抽選 (דירה בהנחה)	7c8255d0-49ef-49db-8904-4cf917586031	棒グラフ／折れ線グラフ
🚌 交通機関の駅 (תחנות)	e873e6a2-66c1-494f-a677-f5e77348edb0	地図（緯度／経度あり）
🏫 学校 (מוסדות חינוך)	5c5d6bb0-755d-470d-84b6-d7dd3135ba9c	地図（UTM_X/UTM_Y）

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アーキテクチャ

MCP アプリ

可視化ツールでは、prefab-ui のコンポーネントを備えた FastMCPApp プロバイダーを使用します。

• DataProfile アプリ → DataTable、Metric コンポーネント
• Charts アプリ → BarChart、LineChart、ScatterChart、Histogram
• Maps アプリ → Leaflet HTML を使用する Embed

@app.ui() で登録されたツールには、適切な MCP Apps メタデータが自動的に付与され、互換性のあるクライアントで表示されます。

非同期 HTTP レイヤー

すべての API 呼び出しで httpx.AsyncClient を使用します。

• 30 秒のタイムアウト
• 5xx エラーに対する自動再試行
• コネクションプーリング

データの安全性

• CKAN の数値は適切な型に変換されます（"25" → 25.0 に対応）
• XSS を防ぐため、マップのポップアップ内容は HTML エスケープされます
• 正しく描画されるよう、折れ線グラフは x 軸でソートされます

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開発

テストの実行

pytest tests/ -v          # 39 tests
pytest tests/ --cov=datagov_mcp  # With coverage

コードスタイル

ruff check .   # Lint
ruff format .  # Format

プロジェクト構成

datagov-mcp/
├── datagov_mcp/
│   ├── server.py          # Core CKAN tools + provider registration
│   ├── apps.py            # FastMCPApp definitions (DataProfile, Charts, Maps)
│   ├── visualization.py   # Visualization tools (@app.ui entry points)
│   ├── api.py             # CKAN API helper
│   └── client.py          # HTTP client
├── tests/                 # 39 tests with HTTP mocking
│   ├── test_api.py
│   ├── test_contracts.py
│   ├── test_tools.py
│   └── test_visualization.py
├── screenshots/           # Auto-generated demo screenshots
├── server.py              # Entrypoint
└── pyproject.toml

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コントリビューション

コントリビューションを歓迎します。ガイドラインについては、CONTRIBUTING.md をご覧ください。

1. リポジトリをフォークします
2. 機能ブランチを作成します
3. テストを追加して変更を加えます
4. プルリクエストを送信します

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トラブルシューティング

MCP Inspector とのポート競合

pip install nano-dev-utils
python -c "from nano_dev_utils import release_ports; release_ports.PortsRelease().release_all()"

Windows + OneDrive

OneDrive と同期するフォルダーでのインストールは避けてください。uv#7906 をご覧ください。

インポートエラー

uv pip install -e ".[dev]"

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ライセンス

MIT — LICENSE をご覧ください。

謝辞

• FastMCP と prefab-ui を使用して構築
• データ提供：Israel Open Data Portal
• 地図：Leaflet + CARTO
• グラフ：Recharts（prefab-ui 経由）