Food Safety Supply Chain

食品安全サプライチェーン MCP サーバー

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": {
    "food-safety-supply-chain-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--food-safety-supply-chain-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

---

Model Context Protocol を通じて食品安全サプライチェーンに関するインテリジェンスを提供し、AI アシスタントが FDA のリコール、有害事象報告、サプライヤーの衛生評価、原材料の貿易フロー、汚染経路、季節ごとのリスク予測に直接アクセスできるようにします。AI ワークフローでリアルタイムの規制データとサプライチェーンデータを必要とする食品メーカー、レストランチェーン、輸入業者、食品安全コンサルタント向けに構築されています。

この MCP サーバーは、7 つの公開データソースを 1 回のツール呼び出しで並列に処理します。各クエリは FDA のリコールデータベース、FDA CAERS 有害事象システム、英国食品衛生登録簿、Open Food Facts、UN COMTRADE 貿易統計、OpenAQ 大気質モニター、NOAA 気象警報へと展開され、その後、4 つの専用スコアリングモデルによって結果を統合し、構造化されたリスクレポートを生成します。サブスクリプションや手作業での検索は不要で、ツール呼び出しごとのみ課金されます。

どのようなデータを抽出できますか？

データ項目	ソース	例
📋 FDA リコールのクラスと理由	FDA Food Recall Monitor	「クラス I — サルモネラ汚染、14 州」
⚠️ 有害事象の結果と重症度	FDA CAERS（CFSAN）	「入院、アレルギー反応 — 未表示のピーナッツ」
⭐ 施設の衛生評価（0～5）	英国食品基準庁	「Pinnacle Foods Ltd、マンチェスター — 4/5、最終検査日 2024-11」
🧪 Nutri-Score 製品評価	Open Food Facts	「Acme Granola Bar — グレード B、アレルゲン：グルテン、ナッツ」
🌍 原産国別の貿易フロー量	UN COMTRADE	「ベトナムからのエビ輸入 — 24 億ドル、2023 年」
🌫️ 施設周辺の PM2.5 大気質測定値	OpenAQ	「シカゴ施設区域 — 18.2 µg/m³（WHO 基準の 15 µg/m³ を超過）」
🌩️ 発令中の気象警報と深刻度	NOAA Weather Alerts	「極度の高温注意報 — コールドチェーンの混乱リスク」
📊 原材料リスクスコア（0～100）	複合モデル	スコア：72、riskLevel："HIGH"、riskCorrelation：4.3
🦠 汚染経路の分類	スコアリングエンジン	「生物学的：リステリア菌」、「化学的：アレルゲン」、「環境的：PM2.5」
🏭 サプライヤー衛生複合スコア	複数ソースモデル	スコア：78、hygieneLevel："GOOD"、fiveStarPct：64.2%
🌡️ 季節リスクレベルと気象要因	季節モデル	「ピーク — 複数の高温警報、リコールが平均より 40% 多い月」
📝 サプライチェーン複合リスクレポート	7 つすべてのソース	compositeScore：58、riskLevel："HIGH"、推奨事項 5 件

この食品安全 MCP を利用する理由

食品安全を手作業で監視するには、FDA のリコールポータルにログインし、CFSAN の有害事象システムを検索し、英国食品基準庁の記録と照合し、UN COMTRADE のレポートを取得して、すべてを手作業で関連付ける必要があります。1 つの原材料やサプライヤーを評価するだけでも 3～5 時間かかり、見落としも残ります。リコールは見つけられても、その発生を予測する貿易フローの傾向を見逃す可能性があります。

この MCP は、プロセス全体を自動化します。1 回のツール呼び出しで 7 つのすべての情報源から同時にデータを収集し、スコアリングモデルを適用します。このモデルでは、クラス I のリコールにそれぞれ 10 ポイント、生物学的病原体（Salmonella、Listeria、E. coli、Campylobacter、Norovirus、Botulism）の検出ごとに 8 ポイントを加算し、衛生評価が低い場合は減点します。また、リコールの頻度と輸入量を関連付け、システミックリスクを明らかにします。

• スケジュール設定 — 監視対象の原材料について、毎日または毎週の食品安全チェックを実行し、最新のリスクプロファイルを維持します
• API アクセス — 品質管理ワークフロー内から Python、JavaScript、または任意の HTTP クライアントを使って評価を実行します
• プロキシローテーション — 信頼性の高い規制データベースへのアクセスを実現するため、基盤となるすべてのデータ収集に Apify の組み込みプロキシインフラストラクチャを使用します
• モニタリング — サプライチェーンのリスクレポートが HIGH または CRITICAL の評価を返したときに、Slack またはメールでアラートを受け取ります
• インテグレーション — Webhook を介して Zapier、Make、Google Sheets、または品質管理システムに接続します

機能

• 7 つの並列データソース — FDA Food Recall Monitor、FDA CAERS 有害事象、UK Food Hygiene、Open Food Facts、UN COMTRADE、OpenAQ、NOAA Weather に、ツール呼び出しごとに同時にクエリを実行します
• 原材料リスクヒートマップ — UN COMTRADE の輸入量と FDA のリコールおよび有害事象の頻度を関連付け、取引量 100 万ドルあたりのリコール相関スコアを算出します（最大 20 ポイント）
• 生物学的病原体の検出 — Salmonella、Listeria、E. coli、Campylobacter、Norovirus、Botulism、Clostridium、および各種変異株の 8 種の病原体名について、リコール理由をスキャンします
• 化学的危害の検出 — リコールの文面から、アレルゲン、未表示の原材料、鉛、水銀、ヒ素、農薬残留物、メラミン、アフラトキシン、亜硫酸塩の 9 種の化学汚染カテゴリーを特定します
• 環境汚染スコアリング — 生産区域付近の OpenAQ による PM2.5 および PM10 の測定値を、WHO の食品安全基準（PM2.5 >15 µg/m³、PM10 >45 µg/m³）と比較します
• 英国食品衛生の複合評価 — FSA の 0～5 スケールで施設を評価し、取扱量で加重したスコアを適用し、評価が低い場合（星 0～1）に減点します。また、製品品質の指標として Open Food Facts の Nutri-Score データを加えます
• 季節リスク予測 — 月ごとのリコール分布を追跡して、当月と平均の比率を算出し、NOAA の熱波警報の深刻度（EXTREME = 10 ポイント、SEVERE = 6 ポイント）で増幅します
• 4 モデルによる複合スコアリング — 原材料リスク（30%）＋汚染経路（25%）＋サプライヤー衛生の反転スコア（25%）＋季節リスク（20%）＝0～100 の複合スコア
• 4 段階のリスク分類 — LOW、MODERATE、HIGH、CRITICAL。しきい値は 25／50／75 に設定可能です
• 実行可能な推奨事項 — 特定のスコアしきい値を超えた場合に、ルールベースの推奨事項を生成します。汚染経路が 3 つ以上の場合に HACCP レビューを促し、原材料リスクが CRITICAL の場合にサプライヤー監査を促します
• スタンバイモード — 常時稼働する HTTP サーバーとして動作するため、コールドスタートによる遅延なく、ツール呼び出しが数秒で応答します
• イベントごとの従量課金 — ツール呼び出し 1 回につき $0.045。サブスクリプション不要で、最低利用額もありません

食品安全サプライチェーンインテリジェンスのユースケース

食品メーカーの原材料調達

食品メーカーの品質保証チームは、契約前にサプライヤーのリスクを評価する必要があります。trace_ingredient_risk を使用して、候補となるすべての原材料を FDA のリコール履歴および UN COMTRADE の輸入量データと照合します。貿易額あたりのリコール相関が高い国から届く原材料は、追加のサプライヤー監査が必要であることを示すリスクシグナルです。この情報は、数日ではなく数秒で明らかになります。

レストランチェーンのコンプライアンス監視

複数店舗を展開するレストランチェーンやフランチャイズ運営者は、衛生コンプライアンスを継続的に把握する必要があります。拠点名または事業者名を指定して assess_supplier_hygiene を使用すると、サプライヤーネットワーク全体の UK FSA 検査スコアを取得できます。Supplier Hygiene Composite Score は、規制当局の検査を受けて対応を迫られる前に、衛生状態が許容水準を下回りつつある事業所を検出します。

食品輸入および通関リスクのプロファイリング

大量の食品貨物を管理する輸入業者やブローカーは、国コードとともに trace_ingredient_risk を使用して、特定の品目カテゴリーに関する原産国リスクをプロファイリングできます。UN COMTRADE の輸入量と FDA のリコール密度を相関させることで、単位あたりのリコールリスクが最も高い輸入経路を特定し、輸入前検査の重点化に役立てられます。

アレルゲンおよび有害事象のシグナル検出

新たな安全性シグナルを追跡する規制対応チームは、analyze_adverse_events を使用して、特定の原材料やブランドに関する FDA CAERS 報告を監視できます。転帰の分布分析により、正式なリコールに至る前に入院や生命を脅かす事象を明らかにし、積極的な配合変更やラベルの見直しが可能になります。

季節ごとのサプライチェーン計画

夏季の調達サイクルを計画する調達・運用チームは、project_seasonal_risk を使用して、現在の NOAA 熱警報の深刻度と過去の FDA リコールの季節性パターンを比較できます。今月のリコール頻度が平均を 40% 以上上回り、同時に極端な暑さに関する注意報が出ている場合、モデルは季節リスクを PEAK と判定します。コールドチェーンの監視頻度を高めるべきタイミングです。

汚染事故の調査支援

消費者からの苦情に対応する食品安全調査担当者は、detect_contamination_pathways を使用して、同時に発生している 3 つの汚染経路をトリアージできます。直近のリコールデータにおける生物学的病原体の検出、有害事象報告における化学的危害パターン、製造施設付近の PM2.5 上昇を、1 回の呼び出しでまとめて評価できます。検査結果が出る前に、調査範囲を絞り込めます。

食品安全サプライチェーンのクエリを実行する方法

1. MCP サーバーに接続する — サーバー URL https://food-safety-supply-chain-mcp.apify.actor/mcp を MCP クライアント（Claude Desktop、Cursor、Windsurf、または互換性のあるクライアント）に追加します。Authorization ヘッダーの Bearer トークンとして Apify API トークンを指定します。
2. ツールを選択する — 原材料やサプライヤーを総合的に評価するには generate_supply_chain_risk_report から始めます。または、対象を絞ったチェックには search_food_recalls や assess_supplier_hygiene などの専用ツールを使用します。
3. クエリを入力する — 食品名（「ピーナッツバター」）、原材料（「エビ」）、事業者名（「Pinnacle Foods Manchester」）、またはカテゴリー（「乳製品サプリメント」）を入力します。必要に応じて、天候や大気質に関する情報を得るために場所を追加します。
4. 構造化された結果を確認する — サーバーは、リスクスコア、汚染経路、衛生レベル、実行可能な推奨事項、および基盤となるデータソースからの裏付けとなる生データをすべて含む JSON を返します。レポートにコピーしたり、スプレッドシートに取り込んだり、後続の AI 分析に渡したりできます。

入力パラメーター

この MCP サーバーでは、アクターの入力フィールドではなく、MCP ツールとしてインターフェースを公開しています。従来の入力スキーマはなく、すべてのパラメーターはツール呼び出しの引数として渡します。

ツール	パラメーター	型	必須	説明
search_food_recalls	query	string	はい	食品、原材料、製造業者、またはリコールの理由
search_food_recalls	classification	string	いいえ	リコールクラスで絞り込みます：「Class I」、「Class II」、「Class III」
analyze_adverse_events	query	string	はい	食品、サプリメント、原材料、またはブランド
assess_supplier_hygiene	query	string	はい	事業者名、所在地、または食品カテゴリー
trace_ingredient_risk	ingredient	string	はい	食品原材料、商品、または製品カテゴリー
trace_ingredient_risk	country	string	いいえ	貿易フロー分析の対象とする原産国コード
detect_contamination_pathways	query	string	はい	食品、原材料、または施設の所在地
detect_contamination_pathways	latitude	number	いいえ	正確な大気質データの検索に使用する施設の緯度
detect_contamination_pathways	longitude	number	いいえ	正確な大気質データの検索に使用する施設の経度
project_seasonal_risk	query	string	はい	食品またはカテゴリー
project_seasonal_risk	location	string	いいえ	気象データを取得する地域
generate_supply_chain_risk_report	query	string	はい	食品、原材料、サプライヤー、またはカテゴリー
generate_supply_chain_risk_report	location	string	いいえ	環境データおよび気象データを取得する地域
generate_supply_chain_risk_report	country	string	いいえ	貿易フロー分析に使用する原産国

入力のヒント

• まずは generate_supply_chain_risk_report を使用してください — この単一のツールは、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一度に呼び出し、$0.045 で最も包括的なリスク評価を提供します。
• 速度を優先する場合は、対象を絞ったツールを使用してください — リコールデータだけが必要な場合、search_food_recalls は 7 つではなく 1 つのアクターを実行するため、より早く結果を返します。
• 環境リスクの評価には座標を追加してください — detect_contamination_pathways に latitude と longitude を指定すると、特定の生産施設を中心とした半径 25 km の範囲で、正確な大気質データを検索できます。
• 輸入リスクを調べる場合は country を指定してください — trace_ingredient_risk に国連の国コード（例：中国は "156"、ベトナムは "704"）を渡すと、貿易フローデータをその原産国に絞り込み、リコールとの相関分析の精度が高まります。
• リコールをクラスで絞り込んでください — search_food_recalls で classification: "Class I" を指定すると、Class II/III の情報を除外して、最も深刻なリコール（健康または生命へのリスク）のみを確認できます。

出力例

以下は、クエリ「shrimp」に対する generate_supply_chain_risk_report の代表的な出力です。

{
  "query": "shrimp",
  "compositeScore": 58,
  "riskLevel": "HIGH",
  "ingredientRisk": {
    "score": 72,
    "recallCount": 9,
    "adverseEventCount": 14,
    "tradeFlowVolume": 2400000000,
    "riskCorrelation": 3.75,
    "riskLevel": "HIGH",
    "topRecallReasons": [
      { "reason": "Salmonella contamination", "count": 4 },
      { "reason": "Undeclared allergens", "count": 3 },
      { "reason": "Listeria monocytogenes", "count": 2 }
    ],
    "signals": [
      "9 FDA food recalls — elevated ingredient risk",
      "4 serious adverse events (death/hospitalization)"
    ]
  },
  "contaminationPathways": {
    "score": 54,
    "biologicalRisk": 24,
    "chemicalRisk": 18,
    "environmentalRisk": 12,
    "pathwayCount": 5,
    "pathways": [
      "Biological: salmonella",
      "Biological: listeria",
      "Chemical: allergen",
      "Chemical: undeclared",
      "Environmental: air particulate contamination"
    ],
    "signals": [
      "Multiple biological pathogen detections in recall history",
      "Chemical contamination pathways detected (allergens/metals/pesticides)",
      "Environmental air quality exceeds food safety thresholds"
    ]
  },
  "supplierHygiene": {
    "score": 62,
    "establishmentsChecked": 38,
    "averageRating": 4.1,
    "fiveStarPct": 57.9,
    "zeroStarPct": 2.6,
    "hygieneLevel": "GOOD",
    "ratingDistribution": { "0": 1, "1": 2, "2": 3, "3": 5, "4": 8, "5": 19 },
    "signals": []
  },
  "seasonalRisk": {
    "score": 48,
    "activeWeatherAlerts": 6,
    "severeAlerts": 3,
    "currentSeasonRisk": "MODERATE",
    "weatherFactors": [
      "Extreme heat — cold chain disruption risk",
      "Flooding — water contamination risk"
    ],
    "signals": [
      "3 severe/extreme weather alerts — food safety impact"
    ]
  },
  "allSignals": [
    "9 FDA food recalls — elevated ingredient risk",
    "4 serious adverse events (death/hospitalization)",
    "Multiple biological pathogen detections in recall history",
    "Chemical contamination pathways detected (allergens/metals/pesticides)",
    "Environmental air quality exceeds food safety thresholds",
    "3 severe/extreme weather alerts — food safety impact"
  ],
  "recommendations": [
    "Multiple contamination pathways identified — review HACCP plan",
    "Biological pathogen risk elevated — enhance microbiological testing",
    "Peak seasonal risk — increase testing frequency and cold chain monitoring"
  ]
}

出力フィールド

フィールド	型	説明
query	string	入力クエリ文字列
compositeScore	number	サプライチェーン全体のリスクスコア 0～100（原材料 30％＋汚染 25％＋衛生（反転）25％＋季節性 20％）
riskLevel	string	分類：LOW / MODERATE / HIGH / CRITICAL
ingredientRisk.score	number	原材料リスクスコア 0～100
ingredientRisk.recallCount	number	クエリに該当する FDA リコールの総数
ingredientRisk.adverseEventCount	number	該当する FDA CAERS 有害事象の総数
ingredientRisk.tradeFlowVolume	number	UN COMTRADE における貿易額の合計（USD）
ingredientRisk.riskCorrelation	number	貿易額 100 万ドルあたりのリコール数
ingredientRisk.riskLevel	string	LOW / MODERATE / HIGH / CRITICAL
ingredientRisk.topRecallReasons	array	上位 8 件のリコール理由文字列と発生回数
ingredientRisk.signals	array	検出された人が読める形式のリスクシグナル
contaminationPathways.score	number	汚染経路スコア 0～100
contaminationPathways.biologicalRisk	number	生物学的病原体のサブスコア（最大 30）
contaminationPathways.chemicalRisk	number	化学的危険性のサブスコア（最大 30）
contaminationPathways.environmentalRisk	number	環境大気質のサブスコア（最大 20）
contaminationPathways.pathwayCount	number	検出された個別の汚染経路の数
contaminationPathways.pathways	array	検出された経路のリスト（例：「生物学的：サルモネラ」）
contaminationPathways.signals	array	検出された人が読める形式の汚染シグナル
supplierHygiene.score	number	サプライヤー衛生の複合スコア 0～100（高いほど良好）
supplierHygiene.establishmentsChecked	number	結果に含まれる評価済み UK FSA 施設の数
supplierHygiene.averageRating	number	FSA 衛生評価の平均（0～5）
supplierHygiene.fiveStarPct	number	5 つ星評価の施設の割合
supplierHygiene.zeroStarPct	number	0 つ星評価の施設の割合
supplierHygiene.hygieneLevel	string	POOR / BELOW_AVERAGE / AVERAGE / GOOD / EXCELLENT
supplierHygiene.ratingDistribution	object	評価 0～5 の各施設数
supplierHygiene.signals	array	検出された衛生シグナル
seasonalRisk.score	number	季節性リスクスコア 0～100
seasonalRisk.activeWeatherAlerts	number	該当する NOAA 気象警報の合計数
seasonalRisk.severeAlerts	number	EXTREME または SEVERE の重大度の警報数
seasonalRisk.recallSeasonality	object	2 桁の月をキーとする月別リコール数
seasonalRisk.currentSeasonRisk	string	LOW / MODERATE / HIGH / PEAK
seasonalRisk.weatherFactors	array	食品安全に関連する気象事象の説明
seasonalRisk.signals	array	検出された季節性シグナル
allSignals	array	4 つすべてのスコアリングモデルからのシグナルを統合したもの
recommendations	array	しきい値超過によって提示された実行可能な推奨事項

食品安全のサプライチェーンに関するクエリの実行費用はいくらですか？

この MCP は従量課金制です。ツールの呼び出し1回につき $0.045かかります。プラットフォームのコンピューティング費用は料金に含まれています。月額料金や最低利用額はなく、1回あたりのデータ量にも制限はありません。

シナリオ	ツールの呼び出し回数	1回あたりの費用	合計費用
簡単なテスト — リコールを1件検索	1	$0.045	$0.045
集中的な確認 — リコール＋有害事象	2	$0.045	$0.09
3つのツールを使ったサプライヤー評価	3	$0.045	$0.135
週次の原材料監査（10品目）	10	$0.045	$0.45
日次モニタリング — 月50製品	50	$0.045	$2.25

実行ごとに最大支出額を設定して、費用を管理できます。予算に達するとアクターが停止するため、自動化されたワークフローで利用が膨らみ続けるのを防げます。

FoodLogiQ や SafetyChain などの食品安全情報サービスは月額 $500～2,000 ですが、この MCP では、原材料を毎日チェックするほとんどのチームが、サブスクリプション契約なしで月額 $5 未満に収まります。Apify の無料プランには月額 $5 分のプラットフォームクレジットが含まれており、100回を超えるツール呼び出しを無料で利用できます。

この食品安全 MCP サーバーへの接続方法

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "food-safety-supply-chain": {
      "url": "https://food-safety-supply-chain-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Cursor / Windsurf / Cline

Tools または MCP セクションの MCP 設定にサーバーを追加します：

• URL：https://food-safety-supply-chain-mcp.apify.actor/mcp
• 認証ヘッダー：Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN

Python（HTTP 経由）

import requests

response = requests.post(
    "https://food-safety-supply-chain-mcp.apify.actor/mcp",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
    },
    json={
        "jsonrpc": "2.0",
        "method": "tools/call",
        "params": {
            "name": "generate_supply_chain_risk_report",
            "arguments": {
                "query": "peanut butter",
                "location": "California"
            }
        },
        "id": 1
    }
)
report = response.json()["result"]["content"][0]["text"]
import json
data = json.loads(report)
print(f"Composite risk score: {data['compositeScore']} ({data['riskLevel']})")
for rec in data.get("recommendations", []):
    print(f"  - {rec}")

JavaScript

const response = await fetch("https://food-safety-supply-chain-mcp.apify.actor/mcp", {
    method: "POST",
    headers: {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
    },
    body: JSON.stringify({
        jsonrpc: "2.0",
        method: "tools/call",
        params: {
            name: "trace_ingredient_risk",
            arguments: {
                ingredient: "shrimp",
                country: "704"
            }
        },
        id: 1
    })
});
const data = await response.json();
const result = JSON.parse(data.result.content[0].text);
console.log(`Ingredient risk: ${result.ingredientRisk.score} — ${result.ingredientRisk.riskLevel}`);
console.log(`Trade correlation: ${result.ingredientRisk.riskCorrelation} recalls per $M`);

cURL

# Full supply chain risk report
curl -X POST "https://food-safety-supply-chain-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_supply_chain_risk_report","arguments":{"query":"spinach","location":"California","country":"484"}},"id":1}'

# Search recalls only
curl -X POST "https://food-safety-supply-chain-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/call","params":{"name":"search_food_recalls","arguments":{"query":"romaine lettuce","classification":"Class I"}},"id":2}'

Food Safety Supply Chain MCP の仕組み

フェーズ 1：並列データ収集

ツールが呼び出されると、サーバーは Promise.allSettled を使って、最大7つの Apify アクターに同時にリクエストを送信します。各アクターは、120秒のタイムアウトが設定された個別の 256 MB コンテナで実行されます。個々のアクターの失敗は適切に処理されます。失敗したアクターは空の配列を返し、応答全体をブロックしないため、部分的な結果は常に返されます。クエリ対象のアクターは、fda-food-recall-monitor（FDA リコールデータベース）、fda-food-adverse-events（FDA CAERS）、uk-food-hygiene（FSA 登録簿）、open-food-facts（製品データベース）、un-comtrade-search（貿易フロー）、openaq-air-quality（PM2.5／PM10 の測定値）、noaa-weather-alerts（NOAA 警報フィード）です。

フェーズ 2：スコアリングモデルの適用

収集したデータは、4つの独立したスコアリング関数で処理されます：

原材料リスクでは、重み付けされた計算式を適用します。リコールの重大度（クラス I = 10ポイント、クラス II = 5ポイント、クラス III = 2ポイント、最大35ポイント）＋重大な結果に対する倍率を適用した有害事象の負担（最大25ポイント）＋対数スケールの貿易量（最大20ポイント）＋100万ドルあたりのリコール相関（最大20ポイント）。

汚染経路では、リコール理由のテキストから8種類の生物学的病原体と9種類の化学的危害を示すキーワードを検索します。生物学的な該当1件につき8ポイント（最大30ポイント）、化学的な該当1件につき6ポイント（最大30ポイント）を加算し、さらに WHO の基準値を超える大気質の値（PM2.5 >15 µg/m³ = 5ポイント、PM10 >45 µg/m³ = 3ポイント、最大20ポイント）と有害事象の重大度による加算（最大20ポイント）を加えます。

サプライヤーの衛生状態では、FSA の0～5評価スケールを使用します。平均評価 × 10（最大50ポイント）＋5つ星評価の割合に応じたボーナス（最大20ポイント）−評価が0～1つ星の施設に対する低評価のペナルティ（最大−30ポイント）＋対数スケール（底2）の取引量に応じた信頼性ボーナス（最大15ポイント）＋Open Food Facts の Nutri-Score による品質調整（グレード A = +5、グレード D／E = −2、最大15ポイント）。

季節性リスクでは、当月のリコール件数を、観測された全月の移動平均と比較して月次リコール比率を算出し、さらに NOAA の気象重大度スコア（EXTREME = 10、SEVERE = 6、MODERATE = 3）と、熱警報の加算（継続的な熱イベントで最大20ポイント）を加えます。

フェーズ 3：複合スコアリングと推奨事項

複合スコアでは、4 つのモデルに重みを付けます。原材料リスク（30％）＋汚染経路（25％）＋衛生状態（反転、25％。衛生状態が良好なほどリスクが低いため）＋季節リスク（20％）。しきい値条件に基づいて、5 つの推奨ルールを評価します。原材料リスクが CRITICAL の場合は、サプライヤーへの即時監査を推奨します。汚染経路が 3 件以上の場合は、HACCP 計画の見直しを推奨します。衛生状態が POOR または BELOW_AVERAGE の場合は、代替サプライヤーの検討を推奨します。季節リスクが PEAK の場合は、検査頻度の引き上げを推奨します。生物学的リスクが 20 以上の場合は、微生物検査の強化を推奨します。

フェーズ 4：MCP レスポンス

構造化された結果はすべて JSON にシリアライズされ、MCP ツールのコンテンツとして返されます。サーバーは Apify の Standby モードで実行され、リクエスト間も Express HTTP サーバーを稼働させることで、コールドスタートの遅延を解消します。アクターの呼び出しを開始する前に、各ツール呼び出しに対して従量課金イベントとして料金が請求され、イベントレベルで予算が適用されます。

最良の結果を得るためのヒント

1. 初回の評価には generate_supply_chain_risk_report を使用します。 1 回の呼び出しで 7 つすべてのデータソースを照会し、料金は $0.045 です。パイプライン全体を再実行せずに特定の側面を詳しく調べたい場合に限り、対象を絞ったツールを使用してください。

2. 地理的なコンテキストを追加して、環境スコアの精度を高めます。 汚染経路モデルは、テキストの場所ではなく latitude と longitude を指定すると、より豊富な環境リスクのシグナルを生成します。これにより、OpenAQ アクターは都市名ではなく、施設を中心とした正確な半径 25 km の範囲を照会できます。

3. トリアージには search_food_recalls を Class I でフィルタリングします。 Class I のリコールは、深刻な健康被害が発生する「相応の可能性」があることを示します。Class I のみに絞り込むことでノイズを除去し、日次監視ワークフローで優先度の最も高い事象を抽出できます。

4. サプライヤー衛生スコアは、その方向性に注意して解釈します。 他のスコアでは値が高いほどリスクが高いのに対し、このスコアは衛生状態が良好なほど高くなります。スコアが 80 以上なら EXCELLENT、40 未満なら AVERAGE 以下を意味します。数値スコアとあわせて hygieneLevel を確認してください。

5. サプライヤーのデューデリジェンスには、Company Deep Research と組み合わせてください。 衛生状態の複合スコアでは FSA の検査履歴がわかります。さらに、ディープリサーチを使うと、同じサプライヤー企業の財務状況、訴訟、事業運営の背景を把握できます。

6. 監視対象の原材料について、毎日の実行をスケジュールします。 Apify に組み込まれたスケジュール機能を使って、毎朝 trace_ingredient_risk を上位 10 種類の原材料に対して呼び出します。1 回の呼び出しが $0.045 の場合、10 種類の原材料を毎日調査しても 1 日あたり $0.45 で、商用の食品安全 SaaS の費用のごく一部にすぎません。

7. currentSeasonRisk: "PEAK" をトリガーとして使用します。 季節リスクの出力を、currentSeasonRisk が PEAK に変わった際に品質チームへ通知する Webhook に接続します。これにより、手動で監視することなく、コールドチェーンや病原体リスクのシーズンに備える自動早期警告システムを構築できます。

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
Website Contact Scraper	衛生評価で特定されたサプライヤーの品質保証チームの連絡先情報を抽出します
Company Deep Research	衛生スコアが POOR または BELOW_AVERAGE と判定されたサプライヤーについて、包括的なデューデリジェンスを実施します
Trustpilot Review Analyzer	顧客レビューから得たサプライヤーの評判に関する情報を、衛生評価データと照合します
Website Change Monitor	サプライヤーや規制当局のウェブサイトを監視し、リコール通知やコンプライアンスの更新を確認します
B2B Lead Qualifier	リスク評価で特定した代替サプライヤーを、取引開始前にスコアリングします
HubSpot Lead Pusher	食品安全評価で要注意と判定されたサプライヤーの記録を CRM に登録し、フォローアップのワークフローにつなげます
Multi-Review Analyzer	特定の食品に関する消費者のフィードバックを有害事象データと併せて集約し、より包括的な安全性の全体像を把握します

制限事項

• FDA のデータは、米国の規制対象製品のみを対象としています。 EU、カナダ、オーストラリア、その他の管轄区域で発生したリコールや有害事象は含まれません。EU 規制対象製品については、英国食品衛生データが部分的な情報を提供しますが、EFSA のリコールシステム全体は網羅していません。
• 英国食品衛生データは、イングランド、ウェールズ、北アイルランドを対象としています。 スコットランドは独自の Food Standards Scotland システムを運用しているため、対象外です。英国以外の食品施設については、この MCP から衛生評価データを取得できません。
• 貿易フローデータ（UN COMTRADE）には報告の遅れがあります。 COMTRADE の統計は通常、現在の日付より 6～18 か月遅れています。そのため、ごく最近の貿易の変化は原材料リスクスコアに反映されません。リアルタイムの追跡ツールではなく、傾向を示す情報としてご利用ください。
• OpenAQ のカバレッジは地域によって異なります。 大気質の監視ステーションは世界各地に均等に分布していません。農村部や発展途上国の施設では大気質データを取得できない場合があり、実際の状況を反映せず、環境汚染スコアがゼロになることがあります。
• 汚染経路の検出は、リコール理由のテキストに依存します。 リコール理由が曖昧な場合（例：「潜在的な不正混入」とだけ記載され、汚染物質が明示されていない場合）、実際に危険が存在していても、特定の病原体や化学物質に関するフラグは立ちません。
• スコアリングモデルは HACCP や食品安全監査に代わるものではありません。 スコアは公開データから得られるリスク情報を示すものであり、公式な安全性評価、規制上の認証、製品の安全性に関する法的見解を構成するものではありません。
• NOAA の気象データは米国を中心としています。 気象警報フィードの対象は米国の地域です。アジア、南米、アフリカで生産を行うサプライチェーンについては、これらの地域の気象による混乱情報を取得できません。
• 公開データに認証やアクセス制限はありません。 すべてのデータソースは、政府の公開データおよびオープンデータベースです。非公開のサプライヤー監査記録、独自の検査結果、社内の検査メモにはアクセスできません。

インテグレーション

• Zapier — データベースに新しいサプライヤーのレコードが追加されたときに食品安全リスクレポートを生成し、HIGH／CRITICAL の結果を品質管理チャネルに送信します
• Make — 原材料のリスク追跡を毎週実行し、最新のスコアを Google Sheets のダッシュボードに反映する自動ワークフローを構築します
• Google Sheets — 監視対象のすべての原材料のサプライチェーンリスクレポートを、食品安全チーム向けのリアルタイムスプレッドシートに送信します
• Apify API — 品質管理システム、ERP プラットフォーム、またはカスタムの食品安全アプリケーションから、任意の MCP ツールを直接呼び出します
• Webhooks — riskLevel が CRITICAL を返したときに即時通知を受け取り、リコールがサプライチェーンに影響する前に迅速に対応できます
• LangChain / LlamaIndex — この MCP サーバーを RAG パイプラインに組み込み、サプライチェーン分析やレポート生成で AI エージェントが最新の食品安全データを利用できるようにします

トラブルシューティング

• 既知の製品問題があるにもかかわらず、汚染経路スコアが低い、またはゼロになる — 検出エンジンはリコール理由のテキストに基づいて照合します。検索対象の製品または原材料について FDA のリコールデータベースに記録がない場合、スコアは低くなります。より広い検索語（例：特定のブランドではなく「dairy」）を試すか、search_food_recalls で製造元名を直接検索してください。

• 評判の良い事業者にもかかわらず、Supplier Hygiene Score がほぼゼロになる — 英国の食品衛生データは、イングランド、ウェールズ、北アイルランドに限定されています。この地域外のサプライヤーを評価している場合、uk-food-hygiene アクターは評価済み施設を返さず、衛生スコアには Open Food Facts の製品データのみが反映されます。この場合、establishmentsChecked フィールドは 0 になります。

• 原材料の貿易フローデータが空で返される — UN COMTRADE は標準化された商品コード（HS コード）を使用します。一般的な原材料名は、COMTRADE のクエリ形式と直接一致しないことがあります。商品カテゴリ名（例：「shrimp」ではなく「crustaceans」）または HS の章の説明を使用してみてください。

• 夏の暑さにもかかわらず、季節リスクが LOW と表示される — 季節モデルは、NOAA が EXTREME または SEVERE の熱警報を発令している場合にのみ暑さをスコアに反映します。クエリ時に有効な警報がない場合、気温が高くても熱増幅スコアはゼロになります。状況からリスクの上昇が考えられる場合は、地域の NOAA の現在の警報状況を別途確認してください。

• ツール呼び出しで支出上限エラーが返される — Apify アカウントが実行ごとの支出上限に達しています。実行設定で上限を引き上げるか、Apify プランをアップグレードしてください。無料プランには毎月 5 ドル分のクレジットが含まれており、100 回を超えるツール呼び出しを利用できます。

責任ある利用

• この MCP サーバーは、一般公開されている政府データベースとオープンな食品製品データのみを利用します。
• FDA、UK FSA、UN COMTRADE、OpenAQ、NOAA のデータはすべて、オープンガバメントライセンスまたはパブリックドメインライセンスのもとで公開されています。
• リスクスコアは公開データから導き出された分析結果であり、規制上の判断、法的見解、または公式な食品安全認証を構成するものではありません。
• このツールを、義務付けられた規制検査、HACCP 計画、または認定食品安全監査の代わりとして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のガイドをご覧ください。

よくある質問

この MCP は、1 回の呼び出しで食品安全データソースをいくつ照会しますか？ generate_supply_chain_risk_report ツールは、FDA Food Recall Monitor、FDA CAERS adverse events、UK Food Hygiene、Open Food Facts、UN COMTRADE、OpenAQ、NOAA Weather の 7 つのデータソースすべてに対して、0.045 ドルの 1 回の呼び出しで同時に照会します。対象を絞ったツールは、ツールに応じて 1～3 個のデータソースを照会します。 特定の原材料の食品安全リスクスコアは、どの程度正確ですか？ 総合スコアは、公開されている規制データから算出され、原材料のリコール履歴と輸入取引量を関連付けています。十分なリコール履歴がある、広く取引されている商品では良好な結果が得られます。FDA の記録がほとんどない、またはまったくないニッチな原材料のスコアが低くなるのは、リスクが低いからではなく、規制データが不足しているためである可能性があります。スコアは決定的な安全性評価ではなく、調査すべきリスクの兆候として扱ってください。

この MCP は、食品リコールが正式発表される前に検知できますか？ いいえ。この MCP は、FDA が公開しているリコールデータベースと CAERS の有害事象報告を照会します。いずれも正式発表後の公式記録です。ただし、有害事象の兆候、特に入院や生命を脅かす転帰の増加は、CAERS のデータでパターンを検知できる場合、正式なリコールに至る前に新たな安全上の問題を明らかにすることがあります。

この MCP の食品リコールデータは、コンプライアンス文書に法的に使用できますか？ データは、FDA の公式公開データベースと英国 FSA の公開記録から取得しています。ただし、この MCP を使用しても、正式な規制コンプライアンスや認証を得たことにはなりません。MCP の出力を規制当局への提出書類やコンプライアンス文書に引用する前に、食品安全に詳しい法律顧問に相談してください。

FDA のリコールデータベースウェブサイトとは、どのような違いがありますか？ FDA のウェブサイトでは検索や閲覧ができますが、API、スコアリング、貿易流通データとの相互参照、有害事象や衛生評価との組み合わせには対応していません。この MCP は、構造化 JSON API、4 種類のスコアリングモデル、複数のデータソース間の並列相関分析、および 6 つの追加データソースとの統合を提供します。これらはすべて、MCP 対応 AI クライアントからプログラムで利用できます。

ヨーロッパで販売されている製品の食品安全データを検索できますか？ 一部可能です。英国の食品衛生データは、イングランド、ウェールズ、北アイルランドを対象としています。Open Food Facts には、EU 市場の製品が含まれています。ただし、EFSA（欧州食品安全機関）のリコールシステムと EU RASFF の警報は、現時点では含まれていません。FDA のデータは米国市場のみを対象としています。

リコールデータと有害事象データは、どのくらいの頻度で更新されますか？ データはクエリ時に FDA のデータベースから直接リアルタイムで取得されます。キャッシュはありません。各ツール呼び出しには、呼び出し時点で FDA のリコールデータベースに公開されている最新の状態が反映されます。

原材料のリストを自動的に監視するために、この MCP を使用できますか？ はい。Apify のスケジュール機能を使って、リスト内の各原材料に対して trace_ingredient_risk または generate_supply_chain_risk_report を毎日または毎週実行できます。ウェブフックと組み合わせると、原材料のリスクレベルが HIGH または CRITICAL に変わった際にチームへ通知できます。

汚染経路モデルは、どのような食品安全病原体を検知しますか？ 生物学的検知エンジンは、リコール理由のテキストから 8 種類の病原体をスキャンします。サルモネラ、リステリア、E. coli（および E.coli の変異株）、カンピロバクター、ノロウイルス、ボツリヌス菌、クロストリジウムです。化学的検知エンジンは、アレルゲン、未表示の原材料、鉛、水銀、ヒ素、残留農薬、メラミン、アフラトキシン、亜硫酸塩の 9 種類の危害カテゴリーを対象としています。

FDA と英国 FSA の公開データをこのように使用することは合法ですか？ はい。FDA のデータは、米国連邦政府の著作物に関する方針に基づくオープンな政府データ（パブリックドメイン）として公開されています。英国食品基準庁のデータは、Open Government Licence に基づいて公開されています。UN COMTRADE のデータは、国連の公開統計データです。この MCP が使用するすべてのデータソースは一般に公開されており、プログラムでの利用が法的に認められています。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。 FoodLogiQ や SafetyChain のような食品安全 SaaS ツールとは、どのように異なりますか？ 商用プラットフォームは、データに加えてワークフロー管理、サプライヤーポータル機能、監査テンプレート、チームコラボレーションツールを提供しており、料金は月額 $500～2,000 です。この MCP は、ライブの規制データインテリジェンス層のみを提供し、あらゆる AI アシスタントからクエリあたり $0.045 で利用できます。品質管理プラットフォーム全体の代替としてではなく、既存のワークフローをライブの FDA および規制データで強化する用途に最適です。

この MCP を Claude Desktop のほかの MCP サーバーと組み合わせられますか？ はい。複数の MCP サーバーを claude_desktop_config.json に追加できます。このサーバーを一般的なウェブ検索 MCP や企業調査 MCP と組み合わせると、AI アシスタントとの 1 回の会話で、食品安全リスクデータをニュース、サプライヤーの背景情報、市場動向と照合できます。

改善にご協力ください

問題が発生した場合は、Apify アカウントで実行結果の共有を有効にすると、より迅速なデバッグにご協力いただけます。

1. アカウント設定 > プライバシーに移動します
2. Share runs with public Actor creators を有効にします

これにより、問題が発生した際に実行の詳細を確認できるため、より迅速に修正できます。お客様のデータを閲覧できるのはアクターの開発者のみであり、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リクエストがある場合は、このアクターのページの Issues タブから問題を報告してください。EFSA の EU リコールデータ、カナダ食品検査庁の記録、特定の食品分野への対応など、カスタム連携については Apify プラットフォームからお問い合わせください。