Unofficial Financial Conduct Authority (fca) Mcp Server

FCA MCP サーバー

金融サービス向けのオープンソース AI 駆動型規制インテリジェンス

🎯 解決する課題

金融サービス企業は、断片化した FCA データベースを手動で検索して規制情報を探すために、毎日何時間も費やしています。オープンソースの FCA MCP サーバーは、AI インターフェースを通じて FCA 登録データにリアルタイムで対話形式でアクセスできるようにし、この状況を変革します。

これまでは： 複数の FCA ポータルを手動で検索し、企業参照番号をコピーして、データベース間で照合 これからは： 「スコットランドで住宅ローンに関するアドバイスを提供できる企業はどこですか？」→ 出典の引用付きで、正確な回答を即座に取得

🚀 主なメリット

• 規制調査にかかる時間を70％削減
• FCA のライブ API からのリアルタイムデータ（静的データベースではありません）
• オープンソース — 自由に調査、変更、拡張できます
• 対話型インターフェース — 普通の英語で質問できます
• ライセンス費用ゼロ — すべての金融サービス企業が利用できます

🎬 デモ

FCA MCP サーバーの動作をご覧ください：

通常なら何時間もかかる規制に関する質問に、数秒で回答する様子を紹介する2分間のデモをご覧ください

https://github.com/user-attachments/assets/54d5e08c-ca84-4e9a-95c4-4251ca5af51e

デモシナリオ：

• 🏛️ デジタル資産スタートアップ：「カストディソリューションに FCA の認可は必要ですか？」
• 💼 **投資アドバイザリー：「**富裕層の顧客に対する現在の適合性ルールは何ですか？」
• 📊 市場インテリジェンス：「ロンドンで認可を受けているウェルスマネジメント企業をすべて探してください」

仕組み

この MCP（Model Context Protocol）サーバーは、Claude Desktop などの AI アシスタントと FCA の規制データをつなぐ橋渡し役です。次の処理を行います。

1. FCA 登録のすべてのエンドポイントからデータを継続的に取り込みます
2. AI が利用できるように情報を処理し、正規化します
3. 自然言語での問い合わせに対応する対話型ツールを公開します
4. 適切な出典の引用とコンテキストを付けてリアルタイムの結果を返します

アーキテクチャ： FastMCP サーバー → セマンティック検索に対応した Elasticsearch → Azure OpenAI の埋め込み → FCA のライブ API

🛠️ 利用可能なツール

MCP サーバーは、AI から利用できる次のツールを提供します。

• search_fca_handbook — FCA Handbook の規則とガイダンスを検索します
• search_policy_statements — 内容から FCA の Policy Statements を探します
• search_consultation_papers — 規制案と協議文書を検索します
• search_authorised_firms — FCA の認可企業登録簿を検索します
• search_enforcement_notices — 執行措置と罰金を検索します
• get_firm_details — 企業の詳細情報を取得します
• search_guidance_documents — FCA のガイダンスと技術標準を探します
• get_regulatory_updates — 最新の規制に関する発表を取得します

🎯 ユースケース

コンプライアンスチーム向け：

• 「自分の地域で住宅ローンに関するアドバイスの許可を持つ企業をすべて探してください」
• 「今年、行為違反に対してどのような執行措置が取られましたか？」
• 「投資企業に影響する最近の方針変更を見せてください」

法務・リスク管理向け：

• 「業務レジリエンスに関する規則を FCA Handbook で検索してください」
• 「暗号資産規制に関する協議文書を探してください」
• 「ESG 報告に関する現在の要件は何ですか？」

事業開発向け：

• 「当社と同様の FCA 許可を持つ競合企業はどこですか？」
• 「最近認可されたフィンテック企業を探してください」
• 「新製品の発売に関する規制上の障壁を見せてください」

🚀 クイックスタート（5分）

前提条件： Docker、Node.js、Claude Desktop、Azure OpenAI API キー

1. クローンして設定：

   git clone https://github.com/trailblazelabs/fca-mcp.git
   cd fca-mcp
   cp .env.example .env
   # Edit .env with your Azure OpenAI credentials
   

2. 1つのコマンドでセットアップ：

   make dev_setup_from_scratch
   

3. Claude Desktop に接続：

   {
     "mcpServers": {
       "fca-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["mcp-remote", "http://localhost:8080/mcp/", "--allow-http"]
       }
     }
   }
   

4. 質問を始めましょう！

   • 「ロンドンのウェルスマネジメント企業を検索してください」
   • 「市場操作に関する最近の執行通知を探してください」
   • 「暗号資産企業に影響する方針変更を見せてください」

🔧 技術的な詳細

ローカル開発の前提条件

• Python >= 3.12
• uv（Python パッケージマネージャー）
• Docker および Docker Compose
• Node.js（mcp-remote 用）

ローカル開発環境のセットアップ

1. uv をインストール（まだインストールされていない場合）：

   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   

2. プロジェクトをクローンしてセットアップ：

   git clone <repository>
   cd fca-mcp
   
   # Install dependencies with uv
   uv sync --extra dev
   

3. 利用可能な Make コマンド：

   make install           # Install all dependencies
   make test              # Run tests
   make test_integration  # Run integration tests (slow on first run)
   make lint              # Check code formatting
   make format            # Format and fix code
   make safe              # Run security checks
   
   # Pre-commit hooks
   make pre-commit-install  # Install pre-commit hooks
   make pre-commit         # Run pre-commit on all files
   
   # Docker operations
   make run             # Start services with Docker Compose
   make stop            # Stop Docker services
   make logs            # View MCP server logs
   
   # Development helpers
   make mcp_test        # Test MCP server connection
   make es_health       # Check Elasticsearch health
   

4. MCP サーバーをローカルで実行：

   make run_mcp_server
   # Or directly with uv:
   uv run fca-mcp serve
   

プロジェクト構成

fca-mcp/
├── fca_mcp/                 # Main Python package
│   ├── cli.py               # CLI interface
│   ├── models.py            # Data models
│   ├── mcp_server/          # MCP server implementation
│   │   ├── api.py           # API endpoints and tool definitions
│   │   ├── handlers.py      # Elasticsearch query handlers
│   │   ├── main.py          # FastAPI application setup
│   │   └── utils.py         # Utility functions
│   └── ...                  # Other modules
├── tests/                   # Test suite
│   ├── mcp_server/          # MCP server tests
│   └── ...                  # Other tests
├── Dockerfile.mcp-server    # MCP server container configuration
├── docker-compose.yaml      # Service orchestration
└── README.md                # This file

CLI コマンド

このプロジェクトには、データ管理とサーバー操作を行う統合 CLI が含まれています。

# Initialize Elasticsearch indices and inference endpoints
fca-mcp init-elasticsearch

# Run the MCP server
fca-mcp serve

# Load different types of FCA data
fca-mcp load-data handbook
fca-mcp load-data policy-documents
fca-mcp load-data consultation-papers
fca-mcp load-data firms-register
fca-mcp load-data enforcement-notices

# Delete all data
fca-mcp delete-elasticsearch

データ構造

このシステムでは、次の種類の FCA 規制文書を扱います。

FCA Handbook（インデックス：fca_mcp_handbook）：

• セマンティック検索が可能な規則およびガイダンスのセクション
• セクション間の相互参照
• セクションの階層と番号

Policy Statements（インデックス：fca_mcp_policy_statements）：

• 最終的な政策決定および声明
• 政策内容のセマンティック検索
• PS 番号の参照と日付

Consultation Papers（インデックス：fca_mcp_consultation_papers）：

• 規制案および協議
• コメント期間と回答
• CP 番号の参照

Authorised Firms（インデックス：fca_mcp_authorised_firms）：

• 企業および個人の登録簿
• 認可および制限
• 連絡先およびステータス情報

Enforcement Notices（インデックス：fca_mcp_enforcement_notices）：

• 懲戒処分および罰金
• 決定通知および最終通知
• 企業および個人への制裁

データ読み込みプロセス：

1. FCA の API およびウェブソースから取得します
2. 計算フィールドを含む構造化モデルに変換します
3. セマンティック検索用に Azure OpenAI を使用して埋め込みを生成します
4. 適切なマッピングを設定して Elasticsearch にインデックスを作成します

日次データ取り込み

FCA データを最新の状態に保つため、日次の取り込み機能が用意されています。

make ingest_daily

これは、次の処理に相当します。

fca-mcp load-data handbook --incremental
fca-mcp load-data policy-documents --recent
fca-mcp load-data enforcement-notices --recent

使用例

Claude に接続すると、次のような自然言語のクエリを使用できます。

FCA Handbook：

• 「住宅ローン融資に関する規則を FCA Handbook から検索して」
• 「消費者信用規制に関するガイダンスを見つけて」
• 「業務遂行規則の最新の更新を表示して」

政策と協議：

• 「ESG とサステナビリティに関する政策声明を見つけて」
• 「暗号資産規制に関する協議文書を検索して」
• 「投資会社に影響する最近の政策変更を表示して」

企業情報：

• 「ロンドンで認可を受けている資産運用会社を検索して」
• 「特定企業の認可に関する詳細を見つけて」
• 「最近の認可決定を表示して」

執行措置：

• 「市場操作に関する執行通知を検索して」
• 「業務上の違反に対する最近の罰金を見つけて」
• 「個人に対する懲戒処分を表示して」

規制調査：

• 「オペレーショナル・レジリエンスに関する FCA のガイダンスをすべて見つけて」
• 「フィンテック企業に影響する規則を検索して」
• 「投資に関する消費者保護要件を表示して」

ログとデバッグ

サーバーログを表示：

docker-compose logs mcp-server

Claude の設定に --debug フラグを追加すると、デバッグモードを有効化できます。

Elasticsearch のステータスを確認：

curl http://localhost:9200/_cat/health?v
# Or use the make command:
make es_health

トラブルシューティング

よくある問題

MCP 接続の問題

• MCP サーバーがポート 8080 で実行されていることを確認してください
• MCP サーバーは /MCP_ROOT_PATH ではなく /{MCP_ROOT_PATH}/mcp で実行されます
• Claude Desktop の設定が正しいことを確認してください

データ読み込みの失敗

• .env ファイル内の Azure OpenAI の認証情報を確認してください
• Elasticsearch が実行中で、アクセス可能であることを確認してください
• FCA の API およびウェブサイトへのネットワーク接続を確認してください
• 詳細なログを表示するには --ll DEBUG フラグを使用してください

Elasticsearch の問題

• 推論エンドポイントが作成されていることを確認してください：fca-mcp init-elasticsearch
• https://elasticvue.com/ を使用して Elasticsearch インスタンスを調査してください

オプション：議会の先行的な動向調査（エンタープライズ）

規制の変更を予測するための先行的なリスクモニタリング：

• HM Treasury および特別委員会の公聴会（Hansard）
• FCA の規制対象範囲に影響する金融サービス法および法定文書
• Treasury のコンサルテーションおよび政策声明

このモジュールはエンタープライズ版で利用でき、先回りしたアラートや調査のために、同じ MCP インターフェースと統合されています。

お問い合わせ

エンタープライズ版の利用または協業にご関心がありますか？

📅 通話を予約：https://cal.com/trailblazelabs

ライセンス

MIT License — 詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。