Energy Transition Resilience

エネルギー転換レジリエンス MCP

ApifyForge で見る | Apify Store で使う

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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": {
    "energy-transition-resilience-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--energy-transition-resilience-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

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Model Context Protocol を通じたエネルギー転換レジリエンス分析です。8 つのライブデータソースを統合し、多要素評価を行います。この MCP サーバーは、地域が化石燃料からの移行にどれほど備えているかについて、構造化された定量的な回答を必要とするエネルギーアナリスト、インフラ投資家、政策立案者、AI エージェント向けに構築されています。単一のツール呼び出しで、EV の対応状況、化石燃料への依存度、空気質、気候変動に対する脆弱性、経済的な価格ショックのリスクを採点して評価します。

Claude、Cursor、Windsurf、または MCP 対応クライアントに接続し、「ドイツのエネルギーシステムのレジリエンスはどの程度ですか？」や「米ドル建てエネルギー輸入の価格ショックリスクはどの程度ですか？」といった質問をすると、政府機関やオープンデータのライブソースに基づく構造化 JSON の回答が得られます。

⬇️ 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
📍 GPS 座標付き EV 充電ステーション	Open Charge Map	英国のステーション 47,300 か所、コネクターの種類、kW 定格
🔌 充電器の種類と出力レベル（kW）	Open Charge Map	CHAdeMO 50kW、CCS2 150kW、Type 2 22kW
🛢️ 石油・ガスの生産ライセンス	NSTA Oil & Gas	英国北海のブロック P2344、稼働中、オペレーターは Shell
💨 空気質の測定値（PM2.5、PM10、O3、NO2、SO2、CO）	OpenAQ	ロンドン、Marylebone Rd の PM2.5：18.4 µg/m³
🌩️ 深刻な気象警報と事象	NOAA Weather Alerts	激しい暴風雨の警報、3 郡に影響
📈 米国のエネルギー価格に関する経済指標	FRED Economic Data	WTI 原油スポット価格、Henry Hub ガス価格の時系列データ
🌍 1 人当たりエネルギー使用量と再生可能エネルギー比率	World Bank Data	190 か国の EG.USE.PCAP.KG.OE
💱 EUR/USD およびその他の通貨間為替レート	ECB Exchange Rates	EUR/USD 1.0842、ECB 基準日
📊 EU のエネルギーバランスと消費パターン	Eurostat	nrg_bal_c データセット：燃料および国別の GWh

エネルギー転換レジリエンス MCP を使う理由

地域のエネルギー転換への準備状況を手作業で評価するには、8 つの政府機関のポータルからデータを取得し、単位を統一して、採点モデルを構築し、指標が変わるたびにすべてを更新する必要があります。この作業には、アナリストであれば数日、ゼロから自動化するには数週間かかります。

この MCP は、その一連の作業を単一のツール呼び出しに置き換えます。AI エージェントでの利用、ダッシュボードへの取り込み、直接分析にすぐ使える、採点済みの構造化された結果を数秒で得られます。

単なる利便性にとどまらず、このサーバーは Apify プラットフォーム上で動作するため、次のことができます：

• スケジュール設定 — ポートフォリオ対象地域のレジリエンス調査を毎週実行し、結果を自動保存します
• API アクセス — インフラを管理することなく、Python、TypeScript、または任意の HTTP クライアントから評価を実行できます
• 呼び出しごとの従量課金 — サブスクリプションやアイドル時の費用はなく、実行したツール呼び出し分のみをお支払いいただきます
• モニタリング — 実行の失敗やスコアのしきい値超過時にアラートを受け取れます
• インテグレーション — Google Sheets、Slack、Zapier、または Make のワークフローに結果を直接送信できます

❓ MCP ツール

ツール	価格	説明
map_energy_transition_network	$0.045	8 つすべてのデータソースにわたって、化石燃料、再生可能エネルギー、経済の各ノードと、ハーバーサイン距離に基づくエッジで構成されるグラフを構築します
assess_ev_infrastructure_readiness	$0.045	地域の EV 充電密度、急速充電器の割合、平均 kW 出力をスコア化します（0～100）
compute_fossil_fuel_dependency	$0.045	有効な石油・ガスライセンスの件数、種類、有効比率から依存度指数を算出します
analyze_air_quality_correlation	$0.045	PM2.5、PM10、O3、NO2、SO2、CO の測定値と化石エネルギーへの曝露との相関を分析します
detect_energy_price_shock_risk	$0.045	FRED、World Bank、ECB のデータを用いた変動係数分析により、価格ショックへの脆弱性を検出します
assess_climate_vulnerability	$0.045	NOAA の気象の深刻度分布と大気質の悪化から、気候変動への脆弱性をスコア化します
compute_transition_readiness_score	$0.045	5 つのディメンションを加重した総合スコアを算出します：EV（25%）＋化石燃料（20%）＋大気質（15%）＋気候（20%）＋経済（20%）
generate_energy_resilience_report	$0.045	すべてのディメンションをまとめ、移行グレード A～F を含むエグゼクティブサマリーを作成します

特長

• 8 つのデータソースから並列にデータを取得 — すべての Apify アクター呼び出しを Promise.all で同時に実行し、レイテンシーを最小限に抑えます
• ハーバーサイン距離による近接エッジの構築 — 100 km 以内の EV ステーションと大気質モニターをネットワークグラフで結び、距離に応じて減衰するエッジ重みを設定します
• 変動係数によるボラティリティのスコア化 — FRED、World Bank、ECB のデータ系列を平均値と分散の比率で分析し、価格ショックモデルでは通貨のボラティリティを 2 倍の重みで評価します
• 5 つのディメンションを加重した総合スコア — EV の準備状況（25%）、化石燃料への依存度（20%）、大気質（15%）、気候レジリエンス（20%）、経済の安定性（20%）
• 移行グレード A～F — 総合スコアを次の文字グレードに変換します：A（80 以上）、B（65～79）、C（50～64）、D（35～49）、F（35 未満）
• リスクレベルの分類 — すべてのスコア対象ディメンションを 4 段階（低、中程度、高、重大）で評価します
• 化石燃料依存度指数 — ライセンス件数、有効比率、種類の多様性を組み合わせて 0～100 の指数を算出します。数値が高いほど依存度が高いことを示します
• EV 準備状況のサブスコア — 人口 10 万人当たりの充電密度（最大 30 点）、急速充電器の割合（30 点）、平均 kW（20 点）、ステーション総数（20 点）
• 大気質相関スコア — PM2.5 を 35 µg/m³ で正規化（重み 60%）＋PM10 を 50 µg/m³ で正規化（重み 40%）
• 気候変動への脆弱性スコア — 極端な警報（1 件につき 15 点）、深刻な警報（1 件につき 8 点）、中程度の警報（1 件につき 3 点）、大気質悪化による加点（最大 20 点）
• Eurostat との統合 — EU のエネルギー収支データセット（nrg_bal_c）をネットワークマッピングとレジリエンスの総合レポートに含めます
• SSE トランスポート — Apify の Standby インフラストラクチャ上で、永続的な Server-Sent Events MCP サーバーとして動作します。初期化後にコールドスタートのレイテンシーは発生しません
• 構造化 JSON 出力 — すべてのツールが、定義済みの TypeScript インターフェースに一致する型付きの結果を返すため、プログラムから安全に利用できます

エネルギー移行レジリエンス分析のユースケース

自治体のエネルギー計画とインフラ投資

都市計画担当者や地域政府は、EV 充電設備の拡充、送電網の近代化、化石燃料資産の廃止など、インフラ支出の優先順位を決める必要があります。compute_transition_readiness_score ツールは、5 つすべてのディメンションを評価した単一のスコアと、「50 kW 超の急速充電器を拡充する」「エネルギー源を多様化して価格ショックへの脆弱性を低減する」といった実行可能な提案を提示し、予算委員会が判断するための、根拠となるデータに基づいた出発点を提供します。

エネルギーポートフォリオのリスク評価

化石燃料生産者、電力会社、またはクリーンエネルギー開発事業者へのエクスポージャーを保有する資産運用会社やインフラファンドには、地域ごとの移行リスクを定量化する必要があります。compute_fossil_fuel_dependency と detect_energy_price_shock_risk ツールは、保有資産を移行リスクの段階ごとに重み付けするために必要な依存度指数とボラティリティスコアを提供します。Apify のスケジュール実行でこれらのツールを毎週実行すれば、アナリストが介入しなくてもポートフォリオのリスクスコアを最新の状態に保てます。

気候変動への適応とレジリエンス戦略

気候適応投資を計画する保険会社、開発銀行、NGO は、気候ハザードとエネルギーインフラの脆弱性が最も重なっている地域を把握する必要があります。assess_climate_vulnerability ツールは、NOAA の気象深刻度データと OpenAQ の大気質悪化データを集約して単一の脆弱性スコアを算出し、脅威の種類を頻度順に上位 5 件まで提示します。

EV ネットワークの拡大計画

新たな市場への参入を検討する充電ネットワーク事業者は、資本を投じる前に、地域ごとの充電ステーション密度、カバレッジ分類（不十分／発展途上／十分／優れている）、急速充電器の普及率を把握する必要があります。assess_ev_infrastructure_readiness ツールは、Open Charge Map の最新データを取得し、1 人あたり 10 万人当たりの密度、急速充電器の比率、平均 kW 出力を 1 回の呼び出しでスコア化します。

大気質政策と公衆衛生の分析

エネルギーミックスと汚染の結果を関連付ける環境規制当局や公衆衛生機関には、化石燃料への曝露を示す指標に結び付いた、正規化済みの汚染物質濃度が必要です。analyze_air_quality_correlation ツールは、PM2.5 と PM10 の平均値を地域のエネルギープロファイルに関連付ける相関スコアを算出し、移行の加速を求める規制上の根拠を後押しします。

AI エージェントによるエネルギー調査ワークフロー

Claude、Cursor、またはカスタムパイプラインで動作する LLM 搭載の調査エージェントは、MCP 経由で 8 つのツールのいずれも直接呼び出し、エネルギーレジリエンスに関する自然言語の質問に回答できます。generate_energy_resilience_report ツールは、構造化されたエグゼクティブサマリーとすべての下位指標スコアを 1 回の応答で返します。要約やレポート生成のパイプラインへの入力に最適です。

この MCP サーバーへの接続方法

ステップ 1：Apify API トークンを取得する

apify.com で登録してください（無料プランには月額 5 ドル分のクレジットが含まれます）。アカウント設定から API トークンをコピーします。

ステップ 2：MCP クライアントを接続する

Claude Desktop — claude_desktop_config.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "energy-transition-resilience": {
      "url": "https://energy-transition-resilience-mcp.apify.actor/sse",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Cursor / Windsurf / Cline — MCP 設定パネルで同じ SSE URL を使用します。

ステップ 3：ツールを呼び出す

AI クライアントに次のように尋ねます：「エネルギー移行 MCP を使って、ドイツの移行準備度を算出してください。」クライアントは region: "DE" を指定して compute_transition_readiness_score を呼び出し、スコア付きの構造化された結果を返します。

ステップ 4：結果をダウンロードする

完全な JSON 応答は MCP 経由でインラインで返されます。バッチ処理やスケジュール実行の場合、結果は実行ごとの Apify データセットにも保存されます。

入力パラメーター

MCP サーバーで必要な設定パラメーターは 1 つだけです。

パラメーター	型	必須	デフォルト	説明
port	integer	いいえ	3039	MCP SSE サーバーのポート番号（1～65535）。セルフホストの場合にのみ関係します。

すべての分析パラメーター（地域、データソース、最大結果数）は、アクターの入力としてではなく、呼び出し時にツール引数として渡します。

ツール引数のリファレンス

ツール	引数	型	デフォルト	説明
map_energy_transition_network	region	string	"UK"	分析する地域または国
	sources	array	all 8	次の項目から選択：ev_infra、fossil、air_quality、weather、us_econ、global_econ、currency、eu_stats
	maxResults	number	50	ソースごとの最大結果数
assess_ev_infrastructure_readiness	region	string	"UK"	Open Charge Map 用の国コード
	maxResults	number	100	取得する EV ステーションの最大数
compute_fossil_fuel_dependency	region	string	"UK"	分析する地域
	maxResults	number	100	分析するライセンスの最大数
analyze_air_quality_correlation	region	string	"GB"	OpenAQ 用の ISO 国コード
	parameter	string	"pm25"	汚染物質：pm25、pm10、o3、no2、so2、co
	maxResults	number	100	測定値の最大数
detect_energy_price_shock_risk	searchText	string	"energy price oil gas"	FRED の検索語句
	worldBankIndicator	string	"EG.USE.PCAP.KG.OE"	世界銀行の指標コード
	currency	string	"USD"	ECB の為替レート安定性チェックに使用する通貨
	maxResults	number	50	ソースごとの最大結果数
assess_climate_vulnerability	region	string	"US"	地域または国
	maxAlerts	number	50	NOAA 気象警報の最大数
	maxAirQuality	number	50	OpenAQ 測定値の最大数
compute_transition_readiness_score	region	string	"UK"	地域または国
	maxResults	number	50	データソースごとの最大結果数
generate_energy_resilience_report	region	string	"UK"	レポート全体の対象地域
	sources	array	all 8	含めるデータソース
	maxResults	number	50	ソースごとの最大結果数

⬆️ 出力例

region: "DE" を指定した generate_energy_resilience_report のレスポンス：

{
  "region": "DE",
  "reportDate": "2026-03-21",
  "executiveSummary": "Energy Transition Resilience Report for DE. Overall resilience score: 62/100 (moderate risk). EV readiness: 58/100 (adequate). Fossil dependency: 34/100 (moderate). Transition grade: B.",
  "evInfrastructure": {
    "region": "DE",
    "stationCount": 87,
    "densityPerCapita": 0.00087,
    "readinessScore": 58,
    "chargerTypes": {
      "CCS (Type 2)": 64,
      "CHAdeMO": 23,
      "Type 2 (Mennekes)": 102
    },
    "coverage": "adequate",
    "stations": [],
    "timestamp": "2026-03-21T09:14:22.000Z"
  },
  "fossilFuelDependency": {
    "region": "DE",
    "licenseCount": 31,
    "dependencyIndex": 34,
    "licenseTypes": {
      "Exploration": 12,
      "Production": 19
    },
    "riskLevel": "moderate",
    "licenses": [],
    "timestamp": "2026-03-21T09:14:22.000Z"
  },
  "airQualityCorrelation": {
    "region": "DE",
    "measurementCount": 87,
    "averagePM25": 14.2,
    "averagePM10": 22.8,
    "correlationScore": 42,
    "pollutants": {
      "pm25": 14.2,
      "pm10": 22.8,
      "no2": 31.4,
      "o3": 67.1
    },
    "measurements": [],
    "timestamp": "2026-03-21T09:14:22.000Z"
  },
  "climateVulnerability": {
    "region": "DE",
    "alertCount": 14,
    "severityDistribution": {
      "Severe": 4,
      "Moderate": 9,
      "Minor": 1
    },
    "vulnerabilityScore": 61,
    "topThreats": [
      "Winter Storm Warning",
      "Flood Advisory",
      "High Wind Warning",
      "Freezing Fog Advisory",
      "Dense Fog Advisory"
    ],
    "alerts": [],
    "timestamp": "2026-03-21T09:14:22.000Z"
  },
  "economicIndicators": {
    "indicators": [],
    "volatilityIndex": 38,
    "shockProbability": 0.19,
    "riskFactors": [
      "FRED indicator: Crude Oil Prices: West Texas Intermediate",
      "FRED indicator: Henry Hub Natural Gas Spot Price",
      "High coefficient of variation in FRED data: 31.4%"
    ],
    "riskLevel": "moderate",
    "timestamp": "2026-03-21T09:14:22.000Z"
  },
  "transitionReadiness": {
    "region": "DE",
    "overallScore": 62,
    "dimensions": {
      "evReadiness": 58,
      "fossilDependency": 66,
      "airQuality": 58,
      "climateResilience": 39,
      "economicStability": 62
    },
    "grade": "B",
    "recommendations": [
      "Strengthen climate adaptation measures for energy infrastructure"
    ],
    "timestamp": "2026-03-21T09:14:22.000Z"
  },
  "overallResilienceScore": 62,
  "riskLevel": "moderate",
  "timestamp": "2026-03-21T09:14:22.000Z"
}

出力フィールド

トップレベル（generate_energy_resilience_report）

フィールド	型	説明
region	string	分析対象の地域または国コード
reportDate	string	レポート生成日を示す ISO 日付
executiveSummary	string	主要なスコアと評価を含む、人が読める形式の要約
evInfrastructure	object	EV 対応状況のサブレポート（EV データがない場合は null）
fossilFuelDependency	object	化石燃料依存度のサブレポート（ライセンスデータがない場合は null）
airQualityCorrelation	object	大気質のサブレポート（測定値がない場合は null）
climateVulnerability	object	気候脆弱性のサブレポート
economicIndicators	object	価格ショックリスクのサブレポート
transitionReadiness	object	各側面を含む総合的な移行準備スコア
overallResilienceScore	number	利用可能な各側面のスコアの平均（0～100）
riskLevel	string	low / moderate / high / critical
timestamp	string	レポート生成時の ISO 8601 タイムスタンプ

EV インフラのサブレポート

フィールド	型	説明
stationCount	number	取得した EV ステーションの合計数
densityPerCapita	number	人口 10 万人あたりのステーション数
readinessScore	number	0～100 の総合的な準備スコア
chargerTypes	object	コネクターの種類ごとの数
coverage	string	insufficient / developing / adequate / excellent
stations	array	ステーションの生データ（最大 50 件）

化石燃料依存度のサブレポート

フィールド	型	説明
licenseCount	number	分析したライセンスの合計数
dependencyIndex	number	0～100 の依存度指数（数値が高いほど依存度が高い）
licenseTypes	object	ライセンスタイプごとの数（探査、生産など）
riskLevel	string	low / moderate / high / critical

大気質相関サブレポート

フィールド	型	説明
measurementCount	number	分析した測定値の合計
averagePM25	number	PM2.5 の平均値（µg/m³）
averagePM10	number	PM10 の平均値（µg/m³）
correlationScore	number	化石燃料エネルギーとの相関スコア（0～100）
pollutants	object	汚染物質パラメーターごとの平均値

気候脆弱性サブレポート

フィールド	型	説明
alertCount	number	分析した気象警報の合計
severityDistribution	object	深刻度ごとの警報件数
vulnerabilityScore	number	気候脆弱性スコア（0～100）
topThreats	string[]	発生頻度が高い上位 5 種類の脅威

エネルギー価格ショックリスクサブレポート

フィールド	型	説明
volatilityIndex	number	価格変動指数（0～100）
shockProbability	number	短期的な価格ショックの確率推定値（0～1）
riskFactors	string[]	特定された変動要因とその値
riskLevel	string	low / moderate / high / critical

移行準備スコア

フィールド	型	説明
overallScore	number	加重複合スコア（0～100）
dimensions.evReadiness	number	EV サブスコア（重み 25%）
dimensions.fossilDependency	number	化石燃料サブスコアの反転値（重み 20%）
dimensions.airQuality	number	大気質サブスコアの反転値（重み 15%）
dimensions.climateResilience	number	気候サブスコアの反転値（重み 20%）
dimensions.economicStability	number	経済サブスコアの反転値（重み 20%）
grade	string	評価：A / B / C / D / F
recommendations	string[]	目標を絞った改善提案

スコアリングアルゴリズムの仕組み

EV インフラ準備状況のスコアリング

assessEVInfrastructureReadiness 関数は、充電密度と品質を 100 点満点で評価します。ポイントは 4 つの項目で加算されます。人口 10 万人あたりのステーション密度（最大 30 点）、50 kW 以上を「急速」とする急速充電器の割合（30 点）、最大 150 kW を基準に正規化したステーションあたりの平均 kW（20 点）、満点となる 100 か所を上限とするステーション総数（20 点）です。最終的な準備状況スコアは、4 段階のカバレッジに分類されます。不十分（<25）、発展途上（25～49）、十分（50～74）、優秀（75 以上）。

化石燃料依存度指数

computeFossilFuelDependency 関数は、3 つの指標から 0～100 の指数を算出します。満点となる 50 件を基準に正規化したライセンス数（40 点）、有効／存続中／現行のライセンス数が全ライセンス数に占める割合（35 点）、5 種類を上限に正規化したライセンス種別の多様性（25 点）です。稼働資産を数えるため、アクティブライセンスの確認では、ステータス文字列に「active」、「extant」、または「current」が含まれているかを判定します。スコアが高いほど依存度が高く、移行リスクも高いことを示します。

変動係数を用いたエネルギー価格ショックリスク

detectEnergyPriceShockRisk 関数は、FRED、World Bank、ECB のデータ系列ごとに、変動係数（CV = 標準偏差 / 平均値）を個別に算出します。為替変動（ECB）は、為替レートの不安定さがエネルギー輸入コストを増幅させるため、重みを 2 倍にします。3 つの CV を平均して avgVolatility を算出し、これを volatilityIndex（200 倍にスケーリングし、上限 100）と shockProbability（300 倍にスケーリングし、上限 1.0）に変換します。リスク段階は、低（<25）、中程度（25～49）、高（50～74）、重大（75 以上）です。

気候脆弱性のスコアリング

assessClimateVulnerability 関数は、気象警報の深刻度の分布をスコア化します。極端な警報は 1 件あたり 15 点、深刻な警報は 8 点、中程度の警報は 3 点です。大気質の悪化によるボーナスポイントも加算されます。PM2.5 が 25 µg/m³ を超える測定値は 1 件あたり 0.5 点、PM10 が 50 µg/m³ を超える場合は 0.3 点、O3 が 100 µg/m³ を超える場合は 0.4 点で、合計は 20 点が上限です。警報数も加算対象となり、警報総数を 10 で割った値を 1 で上限処理し、15 点満点に換算します。すべての加算値を合計し、上限を 100 点とします。

大気質相関スコア

PM2.5の平均値は警告しきい値の35 µg/m³（重み60％）に、PM10は50 µg/m³（重み40％）に正規化されます。相関スコアは、測定された汚染レベルが安全なしきい値をどの程度超えているかを示します。スコアが100の場合、汚染レベルが化石燃料への依存を完全に説明していることを意味し、0の場合は大気汚染が警告しきい値を下回っていることを意味します。

移行準備度の総合スコア

重み付けされた総合スコアは、EV対応度（25％）＋化石燃料依存度の反転値（20％）＋大気質スコアの反転値（15％）＋気候脆弱性の反転値（20％）＋経済変動性の反転値（20％）で算出されます。反転することで、条件が良好な場合に5つすべての側面がスコアにプラスに寄与します。化石燃料依存度、大気汚染、気候脆弱性、価格変動性が低いほど、総合スコアは高くなります。評価は、A（80以上）、B（65～79）、C（50～64）、D（35～49）、F（35未満）です。

エネルギー移行ネットワークグラフ

buildEnergyNetwork 関数は、各データソース（ev_station、oil_license、air_quality、weather_event、economic_indicator、currency、stat_series）に対応する型付きノードを作成し、次の3種類のエッジを構築します。

• EVと大気質のエッジ：ステーション座標と測定局座標の間のハバースィン距離を算出します。100 km以内のペアについてエッジを作成し、重みは 1 - (distance / 100) です。
• 石油と経済のエッジ：すべての石油ライセンスノードをすべての経済指標ノードに重み0.5で接続します（経済への影響経路を表します）。
• 気象とEVのエッジ：すべての気象イベントノードを、最も近いEVステーションノード5つに接続します。重みは、Extremeの場合は1.0、Severeの場合は0.75、それ以外の場合は0.4です。

このMCPの利用料金はいくらですか？

すべてのツール呼び出しに、呼び出し1回あたり$0.045の従量課金制が適用されます。サブスクリプションや最低利用契約はなく、待機時間に対する料金も発生しません。

シナリオ	ツール呼び出し数	呼び出しあたりの料金	合計料金
単一地域の準備度チェック	1	$0.045	$0.045
完全なレジリエンスレポート（1地域）	1	$0.045	$0.045
5つの側面を個別に比較	5	$0.045	$0.225
10地域を毎週スキャン（各地域1レポート）	10	$0.045	$0.450
月次ポートフォリオ監視（50地域）	50	$0.045	$2.25

Apifyの無料プランには、毎月$5分のプラットフォームクレジットが含まれています。呼び出し1回あたり$0.045の場合、個別のツール呼び出し111回分を無料で利用できます。

APIの使用

Python

from apify_client import ApifyClient

client = ApifyClient("YOUR_API_TOKEN")

# Call compute_transition_readiness_score via the actor run API
run = client.actor("ryanclinton/energy-transition-resilience-mcp").call(run_input={
    "port": 3039
})

# For direct MCP tool calls, use the SSE endpoint from your MCP client
# Results from scheduled runs are available in the dataset:
for item in client.dataset(run["defaultDatasetId"]).iterate_items():
    print(f"Region: {item.get('region')} | Score: {item.get('overallResilienceScore')} | Grade: {item.get('grade')}")

JavaScript

import { ApifyClient } from "apify-client";

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

const run = await client.actor("ryanclinton/energy-transition-resilience-mcp").call({
    port: 3039
});

const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();
for (const item of items) {
    console.log(`Region: ${item.region} | Score: ${item.overallResilienceScore} | Risk: ${item.riskLevel}`);
}

MCPを直接呼び出す（cURL）

# Call generate_energy_resilience_report directly via the MCP HTTP endpoint
curl -X POST "https://energy-transition-resilience-mcp.apify.actor/messages?sessionId=SESSION_ID" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "generate_energy_resilience_report",
      "arguments": {
        "region": "DE",
        "sources": ["ev_infra", "fossil", "air_quality", "weather", "us_econ", "global_econ"],
        "maxResults": 50
      }
    },
    "id": 1
  }'

# Open an SSE session first to get a sessionId:
curl -N "https://energy-transition-resilience-mcp.apify.actor/sse" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"

最良の結果を得るためのヒント

1. 新しい地域では、個々の項目を掘り下げる前に generate_energy_resilience_reportから始めてください。完全なレポートの料金は単一項目の呼び出しと同じ（$0.045）で、A〜Fの評価や具体的な推奨事項を含む全体像を把握できます。

2. 充電ネットワークが大規模な国（UK、DE、FR、NL）でEV対応状況を評価する場合は、maxResults: 100を使用してください。小規模な市場では、デフォルトの50で十分です。件数を増やすと、密度や急速充電器比率の計算精度が向上します。

3. 必要な情報源が一部だけの場合は、特定の情報源を選択してください。経済的な価格ショックリスクだけをモデル化する場合は、ネットワーク全体のマップではなく、detect_energy_price_shock_riskを直接呼び出してください。こちらのほうが高速で、料金も同じです。

4. 一貫性を保つため、ISO 2文字の国コードを使用してください。Regionには任意の文字列を指定できますが、ISOコード（DE、FR、GB、US、JP）を使用すると、Open Charge Map、OpenAQ、World Bankの各APIで安定して照合できます。

5. Apifyのスケジュール機能を使って、ポートフォリオ対象地域のレジリエンスレポートを毎週実行してください。結果をデータセットに保存し、overallResilienceScoreを経時的に追跡することで、見出しリスクになる前に悪化している地域を検出できます。

6. 米国に焦点を当てた分析では、Energy Transition Intelligence MCPと組み合わせてください。Resilience MCPは複数の国を比較する視点を提供し、Intelligence MCPはEIAの電力網ストレスと米国の炭素強度のシグナルを追加して、米国に関する情報をさらに充実させます。

7. AI エージェントのパイプラインでは、まずcompute_transition_readiness_scoreを呼び出して評価済みの概要を取得し、その後、エージェントがさらに詳しい調査が必要と判断した場合に限り、特定のサブツール（例：analyze_air_quality_correlation）を呼び出してください。これにより、自動化されたワークフローでのコストを最小限に抑えられます。

他のApifyアクターとの組み合わせ

アクター	組み合わせ方
EIA Energy Data	米国の電力網の発電構成と設備容量のデータを追加して、価格ショック分析に使用するFREDの経済指標を補完します
NOAA Weather Alerts	assess_climate_vulnerabilityに直接渡すことで、MCPのデフォルト設定を超える米国の厳しい気象状況を詳しく分析できます
OpenAQ Air Quality	特定の都市の大気質データを事前に取得して相関分析ツールに渡し、地域に密着した大気汚染分析を行えます
World Bank Indicators	独自の指標コード（再生可能エネルギー比率、kWhあたりのCO2排出量）を取得し、レジリエンス評価に使用するWorld Bankのデータを補完します
FRED Economic Data	対象を絞ったFREDシリーズ（例：電気料金CPI）を取得して、デフォルトのエネルギー価格検索を超える価格ショック検出に活用します
ECB Exchange Rates	EUR/USDおよびEUR/GBPの安定性の傾向を監視し、エネルギー輸入コストの変動性を示す先行指標として使用します
Eurostat EU Statistics	nrg_t_pehexまたはnrg_t_2020データセットを取得し、完全なレジリエンスレポートでEU域内の国境を越えたエネルギー貿易の流れを確認します

制限事項

• 化石燃料ライセンスデータは英国のみです。 NSTA のデータソースは北海のライセンスのみを対象としています。compute_fossil_fuel_dependency ツールは、英国以外の地域では限定的な結果、または結果を返さないことがあります。その他の地域では、利用可能な記録から算出された dependencyIndex のみが参考になります。
• NOAA の気象警報は米国中心です。 assess_climate_vulnerability ツールは OpenAQ の大気質データを介して世界中で機能しますが、気象の深刻度分布には NOAA の米国向け警報システムが反映されます。米国以外の地域では警報件数が少なく表示され、実際の気候ハザードが過小評価されます。
• EV 充電ステーションのデータ品質は国によって異なります。 Open Charge Map のデータは、ヨーロッパ、米国、オーストラリアでより充実しています。遠隔地域や新興市場では、ステーション数が不足する場合があり、その結果、readinessScore は実際のインフラ不足ではなくデータの不足を反映することがあります。
• 経済指標の鮮度はさまざまです。 FRED のデータ更新頻度は、系列によって毎日から四半期ごとまで異なります。世界銀行の指標は1～2年遅れている場合があります。ECB の金利は毎日更新されます。volatilityIndex は過去の変動を反映するものであり、将来予測ではありません。
• スコアは利用可能なデータに合わせて正規化されます。 データソースから返されるレコード数が要求された maxResults より少ない場合、スコアは利用可能なサブセットに基づいて算出されます。データセットが小さいほど、変動係数の信頼性は低くなります。
• 過去の傾向は追跡されません。 各ツール呼び出しは、その時点での評価を返します。傾向分析を行うには、実行を定期的にスケジュールし、Apify データセットを通じて overallResilienceScore の値を時系列で比較する必要があります。
• 並行するアクター呼び出しには Apify クレジットが消費されます。 generate_energy_resilience_report ツールと map_energy_transition_network ツールは、最大8件のアクター呼び出しを並行して実行します。これらのサブアクター呼び出しには、MCP ツール呼び出しごとの $0.045 の料金に加えて、Apify アカウントに別途料金が請求されます。
• カスタムの重み付けには対応していません。 5次元の複合スコアの重み（EV：25％、化石燃料：20％、大気：15％、気候：20％、経済：20％）はコード内で固定されています。ユースケースで異なる重み付けが必要な場合は、個別のサブツールを呼び出し、後処理でカスタムの重みを適用してください。

インテグレーション

• Apify API — あらゆる言語からレジリエンス評価を実行し、結果をプログラムで取得できます
• Webhooks — スケジュールされたレジリエンスレポートの完了時に通知を受け取り、後続のアラートやデータ送信に活用できます
• Zapier — 実行完了時に、レジリエンススコアをスプレッドシート、Slack チャンネル、CRM システムに送信できます
• Make — 地域評価をスケジュールに従って実行し、結果をダッシュボードに振り分けるノーコードワークフローを構築できます
• Google Sheets — 移行準備スコアと次元別の内訳をエクスポートして、ポートフォリオをモニタリングできます
• LangChain / LlamaIndex — この MCP サーバーを、RAG パイプラインや自律型エネルギー調査エージェントのツールプロバイダーとして利用できます

トラブルシューティング

• ツールが空または null のサブレポートを返す — ソースデータからレコードが 0 件返された場合は、想定どおりの動作です。NSTA の化石燃料ソースは英国のみを対象としているため、英国以外の地域ではライセンスセットが空になり、完全なレポートの fossilFuelDependency は null になります。compute_fossil_fuel_dependency は英国の地域に対してのみ使用してください。

• 既知のインフラがあるのにレディネススコアが低い — region 引数が各基盤 API で要求される正しい形式になっているか確認してください。Open Charge Map では GB や US などの国コードを使用します。OpenAQ でも 2 文字の ISO コードを使用します。コードが一致しない場合（例：UK と GB）、データ取得で結果が 0 件となり、スコアが実際より低くなります。

• レジリエンスレポート全体の実行がタイムアウトする — generate_energy_resilience_report ツールは、タイムアウトをそれぞれ 120 秒に設定して 8 つのアクター呼び出しを並列実行します。Apify の無料プランでは、同時に実行できるアクタースロットが制限される場合があります。実行を速めるには、maxResults を 25 に減らすか、sources の一部を選択してください。

• MCP クライアントに接続エラーが表示される — アクター実行 API の URL ではなく、SSE URL（/sse エンドポイント）を使用していることを確認してください。MCP セッションは /sse への GET で開始され、ツール呼び出しは /messages?sessionId=SESSION_ID に送信されます。誤ったエンドポイントを使用すると、400 エラーが返されます。

• shockProbability が常に 0 になる — ソースごとに返されるデータポイントが 1 つだけの場合に発生します（CV の計算には少なくとも 2 つの値が必要です）。複数の指標系列が返されるように、maxResults を増やすか、FRED ソースの searchText の範囲を広げてください。

責任ある利用

• この MCP がアクセスするのは、政府の登録機関およびオープンデータプラットフォームで公開されているデータのみです。
• Open Charge Map、NSTA、OpenAQ、NOAA、FRED、World Bank、ECB、Eurostat のデータは、それぞれのオープンアクセス利用条件の下で利用できます。
• 一次ソースデータとの照合および分野の専門家によるレビューを行わずに、レジリエンススコアを投資判断に使用しないでください。
• ウェブスクレイピングの合法性に関するガイダンスは、Apify のガイドを参照してください。

FAQ

特定の国のエネルギー移行レディネスはどのように計算できますか？ compute_transition_readiness_score を呼び出し、region に ISO 2 文字の国コードを指定してください（例：フランスは "FR"、ドイツは "DE"、米国は "US"）。このツールは 6 つすべてのソースから同時にデータを取得し、5 つの次元を加重した総合スコアとレターグレードを返します。

毎月、無料で何回ツールを呼び出せますか？ Apify の無料プランには、月額 5 ドル分のクレジットが含まれています。ツール呼び出し 1 回あたり 0.045 ドルのため、月に 111 回まで無料で利用できます。有料プランは月額 49 ドルからで、クレジットの割り当てが大幅に増加します。

この MCP はどの地域や国を対象としていますか？ EV インフラ（Open Charge Map）と大気質（OpenAQ）は世界全域が対象です。World Bank と ECB は主要経済圏をすべて対象としています。FRED は米国の経済指標を対象としています。化石燃料ライセンスデータ（NSTA）は英国の北海のみを対象としています。Eurostat は EU 加盟国を対象としています。気候脆弱性（NOAA の気象データ）は主に米国を対象としています。

移行レディネススコアの精度はどの程度ですか？ このスコアは利用可能なデータを正規化して統合したものであり、認定済みのベンチマークではありません。地域間の相対的な順位を適切に示せるよう調整されています。スコアが 75 の地域は、スコアが 35 の地域よりも実際に有利な状況にあります。絶対値は、正確な測定値ではなく、方向性を示す指標として解釈してください。関係者への説明には、レターグレード（A～F）が最も信頼性の高い出力です。

Energy Transition Intelligence MCP との違いは何ですか？ Energy Transition Intelligence MCP は、EIA の電力系統発電量と炭素強度のデータを使い、米国のエネルギー市場に焦点を当てています。この Resilience MCP は、EU の統計（Eurostat）、世界の開発指標（World Bank）、正規化された大気質の相関など、8 つのデータソースを用いて複数国を対象とするため、国際的な比較分析により適しています。 この MCP は AI エージェントのパイプラインで使用できますか？ はい。サーバーは Apify の Standby インフラストラクチャ上で、永続的な SSE MCP エンドポイントとして動作します。Claude、Cursor、Windsurf、Cline、カスタムの LangChain エージェントなど、MCP 互換のクライアントで接続してツールを呼び出せます。結果は構造化 JSON として返されるため、後続の解析にも安全に使用できます。

データはどのくらい新しいですか？ 各ツール呼び出しでは、クエリ時に基になるデータソースからライブデータを取得します。大気質と気象データはほぼリアルタイム（数分から数時間）です。FRED と ECB の金利データは毎日更新されます。世界銀行の開発指標は年次で更新されます。Eurostat のエネルギーバランスデータは四半期ごとに更新されます。

複数の地域のレジリエンス監視をスケジュールできますか？ はい。Apify の組み込みスケジューラーを使用して、任意の間隔（日次、週次、月次）で Actor を実行できます。Apify API または Webhook と組み合わせて、結果を Google Sheet やダッシュボードに送信できます。各実行の結果は Actor のデータセットに保存されます。

政府のオープンデータをこのように使用することは合法ですか？ はい。8 つのデータソース（Open Charge Map、NSTA、OpenAQ、NOAA、FRED、World Bank、ECB、Eurostat）はすべて、オープンアクセスまたはパブリックドメインの条件でデータを公開しています。この MCP は、これらの API を利用する構造化クライアントです。ウェブスクレイピングの合法性に関する Apify のガイドをご覧ください。

データソースの一つが利用できない場合はどうなりますか？ 各ソースは 120 秒のタイムアウトを設定して呼び出されます。ソースがエラーを返した場合、MCP はエラーをログに記録し、利用可能なソースの処理を続行します。影響を受けたサブレポートは、最終出力で null または空の結果を返します。executiveSummary には、データを正常に取得できた項目のみが反映されます。

用途に応じて 5 つの項目の重みを変更できますか？ 複合スコアの重み（EV 25%、化石燃料 20%、大気質 15%、気候 20%、経済 20%）は固定されています。独自の重みを適用するには、5 つの個別サブツール（assess_ev_infrastructure_readiness、compute_fossil_fuel_dependency、analyze_air_quality_correlation、assess_climate_vulnerability、detect_energy_price_shock_risk）を呼び出し、返されたスコアに独自の重みを適用してください。

ネットワークグラフはどのように機能しますか？ map_energy_transition_network ツールは、各データレコードに対応する型付きノード（ev_station、oil_license、air_quality、weather_event、economic_indicator、currency、stat_series）を含むグラフを構築します。エッジは 3 種類の関係を表します。EV と大気質の近接性（ハバーサイン距離 <100 km）、石油ライセンスが経済指標に与える影響、気象イベントに対する EV ステーションの気候脆弱性です。結果には、ノードとエッジの全配列に加え、ノードの種類ごとの件数を含む概要文字列が含まれます。

改善にご協力ください

問題が発生した場合は、実行の共有を有効にしていただくと、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. 実行内容を公開 Actor 作成者と共有するを有効にします

問題が発生した場合に、実行の詳細を確認できるようになります。データは Actor の開発者のみが閲覧でき、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の追加をリクエストする場合は、この Actor のページにあるIssues タブで Issue を作成してください。カスタム連携やエンタープライズ向けのエネルギー分析ワークフローについては、Apify プラットフォームからお問い合わせください。