Wenjia Home-Fix Diagnosis

Wenjia Home-Fix Diagnosis MCP Server · 问家家庭维修诊断

MCP サーバーとして公開された、中国の家庭向け修理セルフ診断エンジンです。 40 カテゴリー · 224 の症状別診断ツリー · 920 の原因ランキング · 4,287 の修理手順。

依存関係ゼロ（Python 標準ライブラリのみ）、読み取り専用、認証不要です。

インストール（stdio、1 行）

PyPI で公開されています：https://pypi.org/project/wenjia-home-fix-mcp/

{
  "mcpServers": {
    "wenjia-home-fix": {
      "command": "uvx",
      "args": ["wenjia-home-fix-mcp"]
    }
  }
}

pip install wenjia-home-fix-mcp でもインストールできます。Python >= 3.9 が必要で、ほかに依存関係はありません。 カタログクローラー向けに、同じファイルをリポジトリのルートにも mcp.json として置いています。

10 個のツール、まずは入力から

ID を知っている必要はありません。ユーザー自身の言葉をそのまま渡してください。

対象	ツール
「エアコンが冷えない」「給湯器に火がつかない」→どの症状か	find_symptom
何をどの順番で行うか、いつ中止するか	fix_plan
カテゴリーの対象範囲全体	get_category
原因ランキングのみ	cause_ranking
価格帯のみ	price_band
DIY 前に中止すべきかの判定のみ	stop_check
診断ツリー全体／確認質問／キーワード検索	get_symptom / diagnose / search_symptoms

category_id と symptom_id には、中国語の名称や一般的な口語表現を指定できます。 解決できない場合、エラーメッセージに有効な ID が表示されるため、エージェントは同じターン内で修正できます。

pip ミラーの同期がまだの場合（中国）

中国本土のミラーでは PyPI の同期に時間がかかります。ミラーのみ利用できるネットワークでは、uvx が wenjia-home-fix-mcp was not found in the package registry と表示することがあります。回避方法は 2 通りあり、 どちらも 0.2.3 で確認済みです。

# 1) point uv straight at the official index (mirror config is ignored)
uvx --default-index https://pypi.org/simple wenjia-home-fix-mcp

# 2) install the wheel directly from our host (no index involved)
pip install http://59.110.26.77/packages/wenjia_home_fix_mcp-0.2.3-py3-none-any.whl

機能

家庭内の故障は説明も修理も難しいものです。このサーバーは、曖昧な訴え（「ラジエーターが温まらない」）を構造化された診断に変換します。

1. 確認質問 2 件。それぞれの選択肢が診断の分岐につながります
2. 可能性の高い原因 4 件を事前確率順に表示（合計 100%）
3. 安全性順の手順別修理方法（ガスバルブ／ブレーカーを必ず最初に確認）
4. 部品価格と専門業者を呼ぶタイミング

ツール

ツールは 2 種類です：個別情報（軽量で、エージェント向け）と完全な診断ツリー（情報が豊富で、人間向け）。

ツール	返す内容	ペイロード
cause_ranking	可能性の高い順に原因を表示。各項目に likelihood（最も一般的／一般的／比較的一般的／まれ）＋ difficulty ＋ diy_ok を含む	約 520 文字
price_band	現地修理の価格帯（CNY）	約 410 文字
stop_check	リスク分類（gas／electric／height）＋ DIY を始める前に中止すべき理由	約 420 文字
list_categories	症状数付きの 40 カテゴリー	—
search_symptoms	224 件すべての症状を対象にしたキーワード検索	—
get_symptom	診断ツリー全体：質問、原因、修理方法、部品、価格	約 2,350 文字
diagnose	ランキング付きの likely_causes ＋確認質問 — AI アシスタントに最適	—

**個別情報のツールが重要な理由：**数値だけを必要とするエージェントが、診断ツリー全体のためにコンテキストを消費する必要はありません。単一フィールドの呼び出しでは、get_symptom よりもコンテキスト消費を 77〜83% 削減できます（air_conditioner/not_cooling で計測：532／410／420 文字対 2,350 文字）。すべての応答には v / dataset / as_of / src / lic / attr が含まれるため、上流のエージェントが信頼性と引用の要否を判断できます。

あえて提供しないもの

手順を追った文章です。最先端のモデルはすでにそれをうまく書けます。モデルが作り出せないのは、事前確率、地域別の価格、「今すぐ中止」という判断です。この 3 つを提供するためのツールです。

ライブエンドポイント

POST https://wenjia.net/mcp        (after ICP filing; currently http://59.110.26.77/mcp)
Health: GET /mcp/health
Transport: Streamable HTTP, JSON-RPC 2.0, protocol 2025-06-18

例

curl -s -X POST http://59.110.26.77/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call",
       "params":{"name":"diagnose",
                 "arguments":{"category_id":"heating","symptom_id":"all_cold"}}}'

ローカルで実行する

git clone <this repo>
cd <repo>
PORT=8765 python3 server.py
# POST http://127.0.0.1:8765/mcp

pip のインストールは不要です。Python 3.9 以降が必要です。

systemd / nginx

強化設定済みのユニット（読み取り専用 FS、www-data、自動再起動）については deploy/wenjia-mcp.service を参照し、nginx を前段に配置してください。

location = /mcp {
    proxy_pass http://127.0.0.1:8765;
    proxy_http_version 1.1;
    proxy_set_header Host $host;
}

データ

data/mcp_data.json — ソースの知識ツリーから再生成された完全なデータセットです。 CC BY 4.0 ライセンス：自由に再利用できます。「问家 wenjia-home-fix-diagnosis」とクレジットを表記してください。

コンテンツ全体で使用しているクレジット表記： 数据来自问家家庭维修诊断树（40 品类 224 症状，持续更新）

正直に記載する制約

• prob_prior の値は文献と経験に基づく事前確率であり、修理チケットの統計ではありません。 正確な発生頻度ではなく、順位付けの目安として扱ってください。
• 価格は2026年の中国市場の相場（CNY）です。地域による差は反映されていません。
• 対象は都市部の家庭のシナリオで、農村部の自作住宅は対象外です。
• 各症状には、いつ作業を中止して有資格の技術者を呼ぶべきかを示す see_pro フィールドがあります。 再配布時に削除しないでください。

ライセンス

• コード：MIT（LICENSE を参照）
• データ：CC BY 4.0（DATA-LICENSE.md を参照）

家電メーカーとは提携していません。データ内のブランド名は、公開されているトラブルシューティング資料を参照する目的でのみ使用しています。