ESG MCP Servers について
ESG MCP Servers は、ESG 指標の抽出、レポート処理、EU 規制の検索を行うオープンソースのツール群です。ESG 分析担当者や開発者向けに、個別実行できる 6 つのサーバーと統合サーバーを提供します。
主な機能
- 01ESRS 準拠の ESG 指標抽出
- 02PDF のテキストと表の処理
- 03埋め込み生成とベクトル検索
- 04EU 規制のダウンロードと検索
- 05ESG レポートの発見と取得
活用シーン
- 01レポートから排出量や従業員指標を抽出
- 02検索可能な ESG PDF 集合の構築
- 03EU 規制から関連箇所を検索
MCP 対応
6 つの MCP サーバーで、ESG 抽出、PDF 処理、ベクトル保存、規制検索、ウェブスクレイピング向けの 31 ツールを公開します。クライアントは個別サーバーまたは統合サーバーを実行できます。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
uvx esg-mcp-serversANTHROPIC_API_KEYシークレットAnthropic API key — required for RAG queries and LLM-based metric extractionPOSTGRES_DSNPostgreSQL connection string with pgvector extension (e.g. postgresql://esg:esg@localhost/esg_platform)MONGODB_URIMongoDB connection string for PDF binary storage via GridFS (e.g. mongodb://localhost:27017)EMBEDDING_MODELSentence-transformer model name for embedding generation (default: Snowflake/snowflake-arctic-embed-l-v2.0)EMBEDDING_DIMENSIONSEmbedding vector dimension size (default: 1024)ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
ESG MCP サーバー
ESG(環境・社会・ガバナンス)データの抽出、分析、規制管理を行うオープンソースのModel Context Protocolサーバーです。
6 つのサーバーに 31 個のツールを搭載。インストールは一度だけ行い、必要なものだけを実行できます。
作者: Ioannis Michos ([email protected])
クイックスタート
pip install esg-mcp-servers
前提条件
| サービス | 必要な用途 |
|---|---|
| PostgreSQL 16 + pgvector | ベクトルストレージ、指標、規制 |
| MongoDB 7 | PDF バイナリストレージ(GridFS) |
| Anthropic API key | RAG クエリ、指標抽出 |
Docker でローカルデータベースを起動します。
docker compose up -d
データベースのマイグレーションを実行します。
esg-mcp-migrate
環境変数
.env.exampleをコピーし、値を設定します。
cp .env.example .env
主要な変数:
| 変数 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|
POSTGRES_DSN | postgresql://esg:esg@localhost/esg_platform | PostgreSQL の接続文字列 |
MONGODB_URI | mongodb://localhost:27017 | MongoDB の接続文字列 |
ANTHROPIC_API_KEY | — | RAG と LLM 抽出に必要です |
EMBEDDING_MODEL | Snowflake/snowflake-arctic-embed-l-v2.0 | Sentence-transformer モデル |
EMBEDDING_DIMENSIONS | 1024 | 埋め込みベクトルのサイズ |
サーバーとツール
esg-metrics-extractor(11 個のツール)
排出量、エネルギー、水、廃棄物、社会、ガバナンスの各領域における、ESRS に準拠した KPI の抽出を行います。
| ツール | 説明 |
|---|---|
extract_emissions_data | GHG スコープ 1、2、3 の抽出 |
extract_energy_data | エネルギー消費量と再生可能エネルギー(ESRS E2) |
extract_water_data | 取水量、排水量、消費量(ESRS E3) |
extract_waste_data | 廃棄物の発生量、リサイクル量、埋立量(ESRS E5) |
extract_social_data | 従業員構成、多様性、労働安全衛生(ESRS S1) |
extract_governance_data | 取締役会の構成とガバナンス(ESRS G1) |
answer_esg_query | ドキュメントを対象にした自由記述の RAG 質疑応答 |
keyword_similarity_search | ドキュメント内のセマンティックなキーワード検索 |
detect_query_domain | クエリを ESG 領域に分類 |
detect_emissions_query_type | クエリから排出量のスコープと年度を検出 |
batch_extract_metrics | すべての KPI を抽出し、データベースに保存 |
esg-pdf-processor(5 個のツール)
PDF の検証、テキストと表の抽出、埋め込みの生成を行います。
| ツール | 説明 |
|---|---|
verify_esg_report | RandomForest による ESG レポートの分類 |
extract_text_chunks | PDF のテキストを抽出してチャンクに分割 |
extract_tables | OCR フォールバックに対応した表の抽出 |
generate_embeddings | 埋め込みの一括生成 |
process_pdf_full_pipeline | エンドツーエンドの処理:抽出、埋め込み、保存 |
esg-vector-store(5 個のツール)
ドキュメントチャンクとクエリキャッシュに対する pgvector の CRUD 操作を行います。
| ツール | 説明 |
|---|---|
upsert_document_chunks | 埋め込み付きチャンクを挿入・更新 |
similarity_search | コサイン類似度検索 |
get_cached_query_response | キャッシュされた LLM の応答を取得 |
cache_query_response | LLM の応答をキャッシュに保存 |
list_documents | インデックス済みドキュメントを一覧表示 |
esg-regulations(5 個のツール)
EU の ESG 規制のダウンロード、取り込み、セマンティック検索を行います。
| ツール | 説明 |
|---|---|
download_regulation | EUR-Lex から規制文書の PDF をダウンロード |
download_all_regulations | 設定済みのすべての規制文書を一括ダウンロード |
ingest_regulation | 抽出、条文の解析、埋め込み、保存 |
search_regulation_text | 規制条文全体を対象にしたセマンティック検索 |
list_regulations | 取り込み済みの規制文書を一覧表示 |
esg-scraper(5 個のツール)
ウェブから ESG レポートを検索し、ダウンロードします。
| ツール | 説明 |
|---|---|
search_esg_reports | 複数の検索エンジンで ESG の PDF を検索 |
crawl_company_website | PDF リンクを求めてウェブサイトを詳細にクロール |
download_pdf | PDF をダウンロードして GridFS に保存 |
get_scraping_status | スクレイピングジョブのステータスを確認 |
cancel_scraping_job | 実行中のスクレイピングジョブをキャンセル |
esg-mcp-all(31 個のツール)
すべてのサーバーのツールを 1 つのプロセスにまとめています。
Claude Desktop の設定
claude_desktop_config.json に追加します。
{
"mcpServers": {
"esg-metrics": {
"command": "esg-metrics-extractor"
},
"esg-pdf": {
"command": "esg-pdf-processor"
},
"esg-vectors": {
"command": "esg-vector-store"
},
"esg-regulations": {
"command": "esg-regulations"
},
"esg-scraper": {
"command": "esg-scraper"
}
}
}
または、すべてのツールを利用できる統合サーバーを使用します。
{
"mcpServers": {
"esg": {
"command": "esg-mcp-all"
}
}
}
オプション:スクレイパーの依存関係
スクレイパーサーバーで JavaScript を多用するサイトを扱うには、Selenium が必要です。
pip install esg-mcp-servers[scraper]
開発
git clone https://github.com/freminder/esg-mcp-servers.git
cd esg-mcp-servers
pip install -e ".[scraper,dev]"
docker compose up -d
esg-mcp-migrate
ライセンス
MIT — LICENSE を参照してください。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。