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ESG MCP Servers

ESG MCP Servers

ローカル
github.com/freminder法務・行政035 週間前に更新

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

  1. 01ESRS 準拠の ESG 指標抽出
  2. 02PDF のテキストと表の処理
  3. 03埋め込み生成とベクトル検索
  4. 04EU 規制のダウンロードと検索
  5. 05ESG レポートの発見と取得

活用シーン

  1. 01レポートから排出量や従業員指標を抽出
  2. 02検索可能な ESG PDF 集合の構築
  3. 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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"freminder-esg-mcp-servers": {
"command": "uvx",
"args": [
"esg-mcp-servers"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "<ANTHROPIC_API_KEY>",
"POSTGRES_DSN": "<POSTGRES_DSN>",
"MONGODB_URI": "<MONGODB_URI>",
"EMBEDDING_MODEL": "<EMBEDDING_MODEL>",
"EMBEDDING_DIMENSIONS": "<EMBEDDING_DIMENSIONS>"
}
}
}
}
起動コマンドuvx esg-mcp-servers
設定が必要な環境変数
ANTHROPIC_API_KEYシークレットAnthropic API key — required for RAG queries and LLM-based metric extraction
POSTGRES_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。

パッケージ
pypiesg-mcp-servers0.1.2

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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 7PDF バイナリストレージ(GridFS)
Anthropic API keyRAG 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_DSNpostgresql://esg:esg@localhost/esg_platformPostgreSQL の接続文字列
MONGODB_URImongodb://localhost:27017MongoDB の接続文字列
ANTHROPIC_API_KEY—RAG と LLM 抽出に必要です
EMBEDDING_MODELSnowflake/snowflake-arctic-embed-l-v2.0Sentence-transformer モデル
EMBEDDING_DIMENSIONS1024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_dataGHG 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_reportRandomForest による ESG レポートの分類
extract_text_chunksPDF のテキストを抽出してチャンクに分割
extract_tablesOCR 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_responseLLM 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_regulationEUR-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_websitePDF リンクを求めてウェブサイトを詳細にクロール
download_pdfPDF 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。

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MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。