Government Contract Intelligence

政府契約インテリジェンス MCP サーバー

ApifyForge で見る | Apify Store で利用する

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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": {
    "government-contract-intelligence-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--government-contract-intelligence-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

---

政府契約のインテリジェンスを AI アシスタントからすぐに利用できます。この MCP サーバーは、Claude、Cursor、Windsurf など、MCP 互換のクライアントを 9 つの連邦データソースに接続し、リアルタイムの調達調査を可能にします。従来の調査よりも迅速に、信頼できる入札判断を行う必要がある防衛関連請負業者、GovTech 企業、ロビイスト、政府渉外チーム向けに構築されています。

このサーバーは、SAM.gov、USAspending、Grants.gov、Federal Register、議会記録、ロビー活動の開示情報、FEC の提出書類、STOCK Act データベース、企業インテリジェンスに対してクエリを並列実行し、独自の 4 つのスコアリングモデルで複合入札インテリジェンススコアを算出します。これら 9 つのデータベースを手作業で調査すると、案件ごとに 6～8 時間かかります。このサーバーなら、サブスクリプション料金なしで、クエリごとに 3 分以内で構造化されたインテリジェンスを返します。

どのような連邦調達データにアクセスできますか？

データポイント	ソース	例
📋 進行中の契約案件	SAM.gov	「サイバーセキュリティ運用支援 — DoD — NAICS 541512」
💰 政府機関の支出義務額	USAspending	「CISA：義務額 23 億ドル — 847 件の受注」
🏛️ 助成金の公募情報	Grants.gov	「NIH SBIR フェーズ II — 上限額 150 万ドル — 締切 2026-05-31」
📜 Federal Register の掲載情報	Federal Register	「規則案：CMMC 2.0 の導入 — DoD — 2026-02-14」
📊 議会法案の状況	Congress Bills	「S.1842 — サイバーレジリエンス強化法 — 委員会通過」
🗣️ ロビー活動の提出書類	Lobbying Disclosure Act	「Booz Allen Hamilton — 14 件の提出書類 — 420 万ドル — 防衛 IT」
🗳️ 政治献金	FEC Campaign Finance	「Leidos Holdings PAC — 89 万ドル — 軍事委員会」
📈 議員の株式取引	STOCK Act Disclosures	「J. Smith 上院議員 — 購入 — Palantir — 5 万～10 万ドル — 2026-01-15」
🏢 請負業者の企業情報	Company Deep Research	「General Dynamics IT — 売上高 82 億ドル — DoD の元請業者」
🎯 入札インテリジェンススコア	複合モデル	「スコア：72/100 — 有望な機会 — 積極的に追求」

Government Contract Intelligence MCP Server を使う理由

連邦政府の入札案件を手作業で調査するには、SAM.gov にログインし、USAspending で支出履歴を照合し、Federal Register の通知を取得し、Congress.gov で関連法案を確認し、ロビー活動の開示情報を精査したうえで、それらすべてが入札戦略に何を意味するのかをまとめる必要があります。徹底的に分析するには、アナリストが案件ごとに丸一日を費やします。一般的な GovTech の事業開発チームは、BGov、Deltek、GovWin などの商用プラットフォームに年間 20,000～40,000 ドルを支払っていますが、それでも手作業での解釈が必要です。

このサーバーは、AI アシスタント内で調査ワークフロー全体を自動化します。Claude に「DoD の ID 管理に関する調達状況は？」と尋ねるだけで、1 つのプロンプト、0.045 ドルで、9 つすべてのデータストリームにわたるソース別の調査結果を含んだ、スコア付きの構造化インテリジェンスレポートを受け取れます。

調達調査に加えて、Apify プラットフォームでは次の機能を利用できます。

• スケジュール設定 — SAM.gov の案件を毎日監視し、政治動向レポートを毎週、cron スケジュールで実行できます
• API アクセス — Python、JavaScript、または任意の HTTP クライアントから、どのツールもプログラムで呼び出せます
• モニタリング — 実行が失敗したときや、予期しない結果が返されたときに、Slack またはメールで通知を受け取れます
• インテグレーション — インテリジェンスを Google Sheets、Zapier、Make、HubSpot、またはウェブフックに送信できます
• コスト管理 — セッションごとの支出上限を設定して、調査費用が予算を超えないようにできます

特長

• 8つの特化型 MCP ツールで、案件の発掘から入札・見送りのスコアリングまで、連邦政府向け事業開発の全段階をカバーします
• 9つの並列データソースを同時に照会します — SAM.gov、USAspending、Grants.gov、Federal Register、Congress Bills、Lobbying Disclosure、FEC Campaign Finance、Congressional Stock Tracker、Company Deep Research
• **契約パイプライン予測スコア（0～100）**は、アクティブな SAM.gov の案件（1回のクエリにつき最大50件）、Federal Register の入札募集通知、Grants.gov の資金提供パイプライン、議会の歳出シグナルから、今後の調達の可能性をスコア化します
• **既存契約者優位スコア（0～100）**は、過去の契約量、USAspending の受注集中度、ロビー活動の届出密度、FEC への献金規模を用いて再競争の難易度を定量化します — 「競争余地あり」から「既存契約者の牙城」までのラベルを付けます
• **政治動向分析（-100～+100）**では、議会法案の進捗状況（提出済みか可決済みか）、議員の株式取引の方向（買い／売り比率）、ロビー活動支出額、FEC への献金パターン、Federal Register の規制強度を統合します
• **政府機関の支出実行速度スコア（0～100）**は、USAspending の支出義務額合計、アクティブな SAM.gov の入札募集件数、Grants.gov のパイプライン規模、Federal Register の歳出通知から予算執行ペースを検出します — 「停滞」から「迅速な執行」までのラベルを付けます
• **総合入札インテリジェンススコア（0～100）**は、4つのモデルすべてに重み付けします：パイプライン35％、支出実行速度25％、政治動向20％、既存契約者優位の逆数20％ — 「有望度が低い案件」から「最優先案件」までの評価と、実行可能な推奨事項を提示します
• contract_opportunity_search の NAICS コードによるフィルタリングで、特定の産業分類に結果を絞り込めます
• 政府機関レベルの支出分析 — agency_spending_analysis は、受注機関別に USAspending の受注を集計し、支出義務額上位10機関を表示して、最近の受注企業を一覧表示します
• 競合状況のマッピング — competitive_landscape_map は、USAspending から固有の請負業者を抽出し、受注総額で順位付けして、この分野で活動しているロビー活動会社の上位を表示します
• 規制変更の追跡 — regulatory_impact_tracker は、Federal Register の項目を最終規則、規則案、通知に分類し、法案の状況と照合します
• StreamableHTTPServerTransport を使用した ステートレス MCP アーキテクチャ — リクエストごとに新しいサーバーインスタンスを作成して破棄します。セッション状態はなく、クリーンアップも不要です
• Actor.charge() による イベントごとの従量課金で、ツール呼び出しごとに支出上限を確認するため、実行中に予算を超過することはありません
• Apify Standby モードで実行 — サーバーは起動状態を保ち、即座に応答します。ツール呼び出し時のコールドスタートによる遅延はありません

政府契約インテリジェンスのユースケース

防衛関連企業の入札・見送り判断

防衛大手企業や下請け企業の事業開発担当ディレクターは、SAM.gov への案件掲載から72時間以内に、入札を追求するかどうかを判断する必要があります。案件のキーワードで bid_intelligence_score を実行すると、9つすべてのデータソースに基づくスコア付きレポートが生成されます。レポートには、アクティブなパイプラインの厚み、既存契約者の優位性、議会の歳出による追い風、政府機関の支出実行速度が含まれます。スコアが70以上なら積極的に追求し、35未満なら監視のみにします。以前は事業開発アナリストが2日かけていた作業が、AI へのプロンプト1回で完了します。

GovTech の市場参入とセグメント選定

連邦市場に参入するテクノロジー企業は、どの政府機関が何にどれだけの速度で支出しているかを把握する必要があります。agency_spending_analysis ツールは、任意の検索語について支出義務額の合計と受注企業の上位を表示します。一方、procurement_pipeline_forecast は、立法および規制のシグナルに基づき、市場セグメントが活況を呈しているのか、冷え込んでいるのかを示します。各チームは、案件管理に投資する前に、IDIQ の入札追求戦略に優先順位を付けるためにこれを活用します。

再入札に向けた競合情報分析

再入札で勝つには、現職の受注企業がどれほど強固な地位を築いているかを正確に把握する必要があります。incumbent_contractor_analysis は SAM.gov と USAspending から対象企業の全契約履歴を取得し、ロビー活動の届出件数と政治献金を集計したうえで、具体的な調査結果とともに「現職企業優位スコア」を算出します。調査結果には、「ロビー活動の記録が14件 — 確立された政治的関係」や「現職企業が圧倒的に優位 — 政治献金が活発で、契約記録が20件以上」などがあります。これにより、競合企業は直接競争するか、チーム編成を模索するか、撤退するかを判断できます。

政治的リスクと規制の影響評価

政府渉外チームやロビイストは、political_wind_report を使って、分野を取り巻く政治環境が拡大しているか縮小しているかを追跡します。このツールは、売買シグナルを把握するために連邦議会議員の株式取引を監視し、法案の提出から委員会審議、議会本会議に至るまでの進捗を追跡します。また、ロビー活動支出の密度を測定し、FEC の献金パターンとの相関を分析したうえで、具体的な調査結果とともに「強い逆風」から「強い追い風」までの方向性スコアにまとめます。

ロビー活動戦略と連携構築

competitive_landscape_map は、調達分野で活動しているすべてのロビー活動企業を特定し、届出件数順にランク付けします。アドボカシーチームはこれを使って、すでに政策形成に影響を与えている組織、特定の政府機関に集中している企業、政治的な働きかけが手薄な領域を把握できます。political_wind_report の FEC 献金データと組み合わせることで、特定の調達分野における影響力の流れを包括的に把握できます。

助成金と SBIR の案件パイプライン

連邦政府の R&D 資金を目指す研究機関、大学、中小企業は、contract_opportunity_search を使って、Grants.gov の募集中の案件を SAM.gov の案件と併せて1回の呼び出しで検索できます。このツールは、各助成金の資金上限、締切日、所管機関を返します。これらの構造化データは、助成金パイプライン管理ワークフローに直接取り込めます。

AI アシスタントで政府契約インテリジェンスを活用する方法

1. MCP サーバーに接続する — MCP クライアントの設定にサーバー URL https://government-contract-intelligence-mcp.apify.actor/mcp を追加し、Apify API トークンを Authorization: Bearer ヘッダーとして指定します。接続例は以下を参照してください。
2. 調査クエリを選ぶ — 調達分野（例：「ゼロトラストネットワークアクセス DoD」）、企業名（例：「Leidos」）、または組み合わせたクエリ（例：「連邦民生機関向けクラウド移行」）を使用します。
3. 適切なツールを呼び出す — 募集中の案件には contract_opportunity_search、包括的な評価には bid_intelligence_score、分野レベルの政治分析には political_wind_report から始めます。ほとんどのツールは60～120秒で結果を返します。
4. 構造化された出力を確認する — 各ツールは、スコア付きの調査結果、出典レコード数、具体的な所見を含む JSON レスポンスを返します。AI アシスタントに、出力の要約や比較、または出力に基づく BD メモの作成を依頼できます。

MCP ツール

ツール	価格	クエリ対象のデータソース	説明
contract_opportunity_search	$0.045	SAM.gov, Grants.gov	進行中の連邦政府契約の機会と助成金。NAICS コードによる絞り込みにも対応
agency_spending_analysis	$0.045	USAspending	各機関の支出総額、主要な発注機関、最近の受賞者
procurement_pipeline_forecast	$0.045	SAM.gov, Federal Register, Grants.gov, Congress Bills	Contract Pipeline Predictor モデルによるパイプライン確率スコア
incumbent_contractor_analysis	$0.045	SAM.gov, USAspending, Lobbying Disclosure, FEC, Company Research	評価ラベル付きの Incumbent Advantage Score（0～100）
political_wind_report	$0.045	Congress Bills, Congressional Stock Tracker, Lobbying Disclosure, FEC, Federal Register	方向性ラベル付きの Political Wind スコア（-100～+100）
competitive_landscape_map	$0.045	SAM.gov, USAspending, Lobbying Disclosure	契約額上位の請負業者、提出件数上位のロビー活動会社
regulatory_impact_tracker	$0.045	Federal Register, Congress Bills	トピック別の最終規則、規則案、告示、法案の状況
bid_intelligence_score	$0.045	全9件のデータソース	評価グレード、4つのサブスコア、推奨事項を含む総合 Bid Intelligence Score（0～100）

ツールの入力パラメーター

ツール	パラメーター	型	必須	説明
contract_opportunity_search	query	string	Yes	調達に関するキーワードまたはトピック
contract_opportunity_search	naicsCode	string	No	結果を絞り込む NAICS コード（例：「541512」）
agency_spending_analysis	query	string	Yes	支出検索のキーワード
agency_spending_analysis	agency	string	No	受賞契約を絞り込む特定の機関名
procurement_pipeline_forecast	query	string	Yes	予測対象の調達分野
incumbent_contractor_analysis	companyName	string	Yes	分析対象の請負業者名
incumbent_contractor_analysis	query	string	No	会社名と異なる場合の契約分野のクエリ
political_wind_report	query	string	Yes	政治分析の対象となる分野またはトピック
competitive_landscape_map	query	string	Yes	マッピング対象の調達分野
regulatory_impact_tracker	query	string	Yes	規制検索の対象となるトピックまたはキーワード
bid_intelligence_score	query	string	Yes	調達分野のキーワード
bid_intelligence_score	companyName	string	No	詳細分析に使用する現職または競合他社の会社名

ツール呼び出しの例

NAICS で絞り込み、進行中の DoD サイバーセキュリティ契約を検索する：

{
  "tool": "contract_opportunity_search",
  "arguments": {
    "query": "zero trust network access",
    "naicsCode": "541512"
  }
}

防衛 IT の案件に対する完全な bid intelligence スコア：

{
  "tool": "bid_intelligence_score",
  "arguments": {
    "query": "identity and access management DoD",
    "companyName": "Leidos"
  }
}

ヘルスケア IT 調達に関する政治情勢の評価：

{
  "tool": "political_wind_report",
  "arguments": {
    "query": "electronic health records VA HHS"
  }
}

出力例

{
  "query": "zero trust network access DoD",
  "bidIntelligenceScore": 72,
  "grade": "STRONG OPPORTUNITY",
  "models": {
    "contractPipeline": {
      "score": 82,
      "label": "HOT PIPELINE",
      "findings": [
        "14 active SAM.gov opportunities — hot market",
        "18 Federal Register entries — significant regulatory activity",
        "7 Grants.gov opportunities — strong funding pipeline",
        "8 relevant bills in Congress — legislative momentum",
        "43 USAspending records — proven federal spending area",
        "$1.4B in historical obligations — massive market"
      ]
    },
    "incumbentAdvantage": {
      "score": 61,
      "label": "STRONG INCUMBENT",
      "findings": [
        "22 SAM.gov contract records — deeply entrenched incumbents",
        "18 lobbying records — established political relationships",
        "12 FEC contribution records — deep political giving",
        "43 USAspending awards — proven delivery track record",
        "Company research data confirms market presence"
      ]
    },
    "politicalWind": {
      "score": 38,
      "direction": "STRONG TAILWIND",
      "findings": [
        "2 passed bills — some legislative support",
        "11 introduced bills — high legislative interest",
        "18 Federal Register entries — active regulatory attention",
        "Congressional stock signal BULLISH: 7 buys vs 2 sells — lawmakers betting on growth",
        "18 lobbying filings — industry actively shaping policy",
        "12 FEC contributions — political finance activity"
      ]
    },
    "spendingVelocity": {
      "score": 75,
      "label": "RAPID EXECUTION",
      "findings": [
        "22 SAM.gov records — high procurement velocity",
        "$1.4B obligated — massive spending velocity",
        "7 grant opportunities",
        "4 spending-related Federal Register notices",
        "3 appropriation/authorization bill(s) — budget pipeline active"
      ]
    }
  },
  "recommendation": "Moderate opportunity. Some procurement activity detected. Conduct targeted BD before bidding.",
  "dataSources": {
    "samContracts": 22,
    "usaSpending": 43,
    "grants": 7,
    "federalRegister": 18,
    "congressBills": 11,
    "lobbying": 18,
    "fecContributions": 12,
    "congressStockTrades": 9,
    "companyResearch": 3
  }
}

出力フィールド

フィールド	型	説明
query	string	使用した検索クエリ
bidIntelligenceScore	number	0～100 の複合スコア
grade	string	WEAK / MODERATE / STRONG / PRIME OPPORTUNITY
recommendation	string	実行可能な入札戦略のガイダンス
models.contractPipeline.score	number	パイプライン予測スコア（0～100）
models.contractPipeline.label	string	COLD / MODERATE / ACTIVE / HOT PIPELINE
models.contractPipeline.findings	string[]	データに裏付けられた具体的な根拠項目
models.incumbentAdvantage.score	number	現職優位スコア（0～100）
models.incumbentAdvantage.label	string	OPEN FIELD / MODERATE / STRONG / FORTRESS INCUMBENT
models.incumbentAdvantage.findings	string[]	現職企業の定着を示す具体的な根拠
models.politicalWind.score	number	政治的追い風スコア（-100～+100）
models.politicalWind.direction	string	STRONG HEADWIND / MILD HEADWIND / NEUTRAL / MILD TAILWIND / STRONG TAILWIND
models.politicalWind.findings	string[]	政治的シグナルの観察結果
models.spendingVelocity.score	number	省庁の支出速度スコア（0～100）
models.spendingVelocity.label	string	DORMANT / SLOW BURN / STEADY SPENDING / RAPID EXECUTION
models.spendingVelocity.findings	string[]	予算執行の根拠項目
dataSources.*	number	9 つの各データソースから返されたレコード数

個別のツールでは、contract_opportunity_search は samGov.opportunities[] と grantsGov.opportunities[] を返します。competitive_landscape_map は topContractors[] と topLobbyists[] を返します。regulatory_impact_tracker は federalRegister.finalRules、.proposedRules、.notices、および congressionalBills.bills[] を返します。

この政府契約インテリジェンス MCP の利用料金はいくらですか？

この MCP サーバーでは、イベントごとの従量課金制を採用しており、ツール呼び出し 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含まれています。サブスクリプション料金や月額最低料金はなく、サーバーがスタンバイ中のアイドル時間にも料金はかかりません。

シナリオ	ツール呼び出し数	1 回あたりの料金	合計料金
案件の簡易確認	1	$0.045	$0.045
入札可否のワークフロー	3	$0.045	$0.135
週次の BD パイプラインレビュー	10	$0.045	$0.45
月次の案件獲得管理	50	$0.045	$2.25
エンタープライズ BD チーム（毎日利用）	200	$0.045	$9.00

MCP クライアントまたは Apify アクターの実行設定で、セッションごとの最大利用額を設定できます。サーバーは Actor.charge() を通じてツール呼び出しごとにこの上限を適用し、料金を通知なく超過させるのではなく、構造化されたエラーを返します。

BGov は年間 $8,000～15,000、Deltek GovWin は年間 $6,000～12,000、Bloomberg Government は年間 $6,000 以上です。月に 200～500 回ツールを呼び出すほとんどのユーザーは、サブスクリプション契約やユーザーライセンスなしで、月額 $25 未満に収まります。

Apify Free 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、有料利用を開始する前にサーバーを試すための 100 回以上のツール呼び出しに十分です。

この政府契約インテリジェンス MCP サーバーに接続する

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "government-contract-intelligence": {
      "url": "https://government-contract-intelligence-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

次に、Claude に「DoD のゼロトラストネットワークアクセスに関する有効な契約を検索して」または「連邦民間機関におけるクラウド移行の入札インテリジェンススコアを完全に算出して」と尋ねます。

Cursor / Windsurf / Cline

同じ URL とトークンを、エディターの MCP サーバー設定に追加します。このサーバーはステートレスです。各ツール呼び出しは独立しているため、Streamable HTTP トランスポートを使用するすべての MCP クライアントで正しく動作します。

Python

import httpx
import json

APIFY_TOKEN = "YOUR_APIFY_TOKEN"
MCP_URL = "https://government-contract-intelligence-mcp.apify.actor/mcp"

payload = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
        "name": "bid_intelligence_score",
        "arguments": {
            "query": "zero trust network access DoD",
            "companyName": "Leidos"
        }
    },
    "id": 1
}

response = httpx.post(
    MCP_URL,
    json=payload,
    headers={"Authorization": f"Bearer {APIFY_TOKEN}"}
)
result = response.json()
data = json.loads(result["result"]["content"][0]["text"])

print(f"Bid Intelligence Score: {data['bidIntelligenceScore']}/100 — {data['grade']}")
print(f"Recommendation: {data['recommendation']}")
print(f"Pipeline: {data['models']['contractPipeline']['label']} ({data['models']['contractPipeline']['score']})")
print(f"Incumbent: {data['models']['incumbentAdvantage']['label']} ({data['models']['incumbentAdvantage']['score']})")
print(f"Political Wind: {data['models']['politicalWind']['direction']} ({data['models']['politicalWind']['score']})")

JavaScript

const APIFY_TOKEN = "YOUR_APIFY_TOKEN";
const MCP_URL = "https://government-contract-intelligence-mcp.apify.actor/mcp";

const response = await fetch(MCP_URL, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": `Bearer ${APIFY_TOKEN}`,
  },
  body: JSON.stringify({
    jsonrpc: "2.0",
    method: "tools/call",
    params: {
      name: "bid_intelligence_score",
      arguments: {
        query: "zero trust network access DoD",
        companyName: "Leidos",
      },
    },
    id: 1,
  }),
});

const result = await response.json();
const data = JSON.parse(result.result.content[0].text);

console.log(`Score: ${data.bidIntelligenceScore}/100 — ${data.grade}`);
console.log(`Recommendation: ${data.recommendation}`);
console.log(`Data sources queried: SAM.gov (${data.dataSources.samContracts}), USAspending (${data.dataSources.usaSpending}), Lobbying (${data.dataSources.lobbying})`);

cURL

# Run a full bid intelligence score
curl -X POST "https://government-contract-intelligence-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "bid_intelligence_score",
      "arguments": {
        "query": "zero trust network access DoD",
        "companyName": "Leidos"
      }
    },
    "id": 1
  }'

# List available tools
curl -X POST "https://government-contract-intelligence-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/list","params":{},"id":1}'

Government Contract Intelligence MCP Server の仕組み

データオーケストレーション層

サーバーでは runActorsParallel() 関数を使用し、必要な Apify アクターをすべて Promise.all() で同時に実行します。最も包括的なツールである bid_intelligence_score では、9 つのアクターをそれぞれ 120 秒のタイムアウトで並列実行し、memory: 256 を指定して、各データソースから最大 50 件のレコードを取得します。並列アーキテクチャにより、9 つのソースを対象とする全評価は通常 90～120 秒で完了します。アクタークライアントは、各データソースを名前付きアクターに対応付けます。ryanclinton/sam-gov-contract-monitor、ryanclinton/usaspending-search、ryanclinton/grants-gov-search、ryanclinton/federal-register-search、ryanclinton/congress-bill-search、ryanclinton/senate-lobbying-search、ryanclinton/fec-campaign-finance、ryanclinton/congress-stock-tracker、および ryanclinton/company-deep-research です。

スコアリングエンジン

scoring.ts にある 4 つのスコアリングモデルは、それぞれアクターの生の出力を受け取り、レコード数と内容のシグナルに基づいて段階的にポイントを付与します。

契約パイプライン予測では、SAM.gov の募集中案件数に対して最大 30 ポイント（10 件超で 30 ポイント、3 件超で 20 ポイント）、Federal Register の掲載数に対して最大 20 ポイント、Grants.gov と議会法案の動向に対してそれぞれ最大 15 ポイント、さらに $1B 以上のしきい値ボーナスを含む USAspending の支出義務額に対して最大 20 ポイントを付与します。

既存契約者優位スコアでは、SAM.gov の契約履歴の充実度（20 件超で 30 ポイント）、ロビー活動の届出密度（20 件超で 25 ポイント）、FEC の献金額（10 件超で 20 ポイント）、USAspending の受賞履歴（10 件超で 15 ポイント）、企業調査情報の有無（10 ポイント）に応じてポイントを付与します。ラベルは OPEN FIELD（0～14）から FORTRESS INCUMBENT（70 以上）までの範囲です。

政治情勢分析では、-100 から +100 までのスケールを使用します。プラスのシグナルは、成立した法案（最大 +30）、提出された法案（最大 +15）、Federal Register の活動（最大 +15）、STOCK Act における買い取引の過半数（+20）です。マイナスのシグナルは、STOCK Act における売り取引の過半数（-20）です。買い／売りのシグナルが発生するのは、一方の取引が他方の 2 倍を超え、かつ取引数が 3 件以上の場合のみです。これにより、取引の少ない状況で発生するノイズを除外します。ロビー活動の量と FEC の活動は、それぞれ最大 +10 ポイントを加算します。

省庁支出の勢いでは、USAspending の支出義務総額を最も重く評価し（$1B 以上で最大 30 ポイント）、次に SAM.gov の公募件数（最大 25 ポイント）、Grants.gov のパイプライン（最大 20 ポイント）、Federal Register の支出関連通知（solicitation／RFP／RFI／funding／appropriation／award というキーワードに対して最大 15 ポイント）、歳出法案または授権法案の有無（10 ポイント）の順に重み付けします。

合成スコアの計算式：(Pipeline × 0.35) + (Velocity × 0.25) + ((Wind + 100)/2 × 0.20) + ((100 - Incumbent) × 0.20)。既存契約者のスコアは反転されるため、既存契約者のスコアが高いほど、全体の案件評価は低くなります。

MCP トランスポートとスタンバイアーキテクチャ

サーバーは Apify Standby ポートで Express HTTP アプリケーションとして動作します。完全なステートレス動作を実現するため、sessionIdGenerator: undefined を指定した StreamableHTTPServerTransport を使用します。/mcp への各 POST リクエストで新しい MCP サーバーインスタンスを作成し、リクエストを処理した後に破棄するため、並行呼び出しにも安全です。Standby モードでない場合、サーバーはヘルスチェックのためにポート 8080 で短時間起動し、1 秒後に終了することで、Apify のビルドシステムを問題なく動作させます。

最良の結果を得るためのヒント

1. bid_intelligence_scoreを実行する前に、contract_opportunity_searchを実行してください。 機会検索の料金は$0.045で、SAM.govに有効な掲載があるかどうかをすぐに確認できます。有効な機会がゼロの場合、入札インテリジェンスをフルで実行しても、呼び出しに見合う価値が得られない可能性があります。

2. 既知の分野を分析する場合は、bid_intelligence_scoreにcompanyNameを含めてください。 有力な既存受注企業の名前を指定すると、FECおよび企業調査のクエリが充実し、セクター全般のシグナルではなく、より具体的な既存受注企業の優位性に関する調査結果が得られます。

3. 競争の激しい分野では、contract_opportunity_searchでNAICSコードを使用してください。 「cloud」や「cybersecurity」などのトピックをキーワードで幅広く検索すると、網羅的ではあるものの、関連性の低い結果が返されます。NAICSコードによる絞り込み（541512 = コンピューターシステム設計、541519 = その他のITサービス、336411 = 航空機製造）を行うと、直接関連する機会に絞り込めます。

4. Political Windのスコアは絶対値ではなく、方向性を示すものとして解釈してください。 大規模で確立された調達市場における+15（MILD TAILWIND）は、ロビー活動データが乏しい新興カテゴリーにおける+40よりも重要な意味を持ちます。結論を出す前に、調査結果の根拠を把握するため、調査結果の配列を確認してください。

5. コンプライアンスが重視される市場では、regulatory_impact_trackerとpolitical_wind_reportを組み合わせてください。 医療IT、原子力エネルギー、金融サービスなど、規制が調達要件に直接つながるセクターでは、両方のツールを実行すると全体像を把握できます。現在どのような規制が進められているか（tracker）と、政策がどの方向に進んでいるか（wind report）の両方を確認できます。

6. incumbent_contractor_analysisの前に、competitive_landscape_mapを実行してください。 ランドスケープマップで受注額上位の請負業者がわかります。一般的な市場知識に基づいて推測するのではなく、その結果を参考に、既存受注企業分析ツールでさらに調査する企業名を選べます。

7. 優先セクターについて、political_wind_reportを毎週実行するようにスケジュールしてください。 議会の動向やSTOCK Actに基づく取引は週ごとに変わります。Webhook通知付きで定期実行すると、競合他社より先に立法上のシグナルに対応できます。

他のApifyアクターとの組み合わせ

アクター	組み合わせ方
SAM.gov Contract Monitor	MCPワークフロー外で、SAM.govに直接アクセスしてカスタムの機会監視を行います
Federal Contract Intelligence	複数の機会キーワードを対象に、契約調査を一括で行うスタンドアロンアクターです
Company Deep Research	competitive_landscape_mapで特定した既存受注企業について、詳細な請負業者インテリジェンスレポートを作成します
SEC EDGAR Filing Analyzer	incumbent_contractor_analysisで特定した上場防衛請負業者について、EDGARの10-K／10-Q提出書類を照合します
B2B Lead Qualifier	competitive_landscape_mapで候補企業を特定した後、同じ0-100のスコアリングフレームワークを使ってチーム編成パートナー候補を評価します
HubSpot Lead Pusher	bid_intelligence_scoreの実行後、スコア付けした機会と競合他社のプロファイルをBD CRMパイプラインに登録します
Website Contact Scraper	competitive_landscape_mapの請負業者上位リストで特定した請負業者のWebサイトからBD担当者の連絡先を抽出します

制限事項

• 連邦政府の調達のみです。 このサーバーは、SAM.gov と USAspending を通じて、米国連邦政府の契約、支出、助成金を対象としています。州、地方自治体、市の調達（SLED）には、ここに含まれていない別のデータソースが必要です。
• 検索ベースの取得であり、包括的なデータベースへのアクセスではありません。 各事業者クエリでは、検索語に一致するレコードが最大 50 件返されます。「IT services」のような非常に幅広いクエリでは、網羅的な件数ではなく、代表的なサンプルが返される場合があります。精度を高めるには、具体的な NAICS コードとキーワードを使用してください。
• スコアリングモデルはシグナルに基づくものであり、因果関係を示すものではありません。 Bid Intelligence Score は、相関するシグナル（ロビー活動の密度、議会の活動）を統合して、確率を推定します。機密扱いの調達データ、各機関の内部予算文書、決定前の調達計画にはアクセスできません。
• Political Wind Analysis には十分なデータ密度が必要です。 議会法案が 3 件未満、またはロビー活動の提出書類が 5 件未満のニッチな調達カテゴリでは、シグナルがまばらなため、スコアは -100 から +100 の範囲で 0 付近に集中します。調査結果の配列には、このことが明記されます。
• 企業調査の詳しさは請負業者の規模によって異なります。 company-deep-research アクターは、小規模な 8(a) 企業や、ウェブ上の情報が限られている最近の契約留保対象受注者よりも、大規模な上場防衛関連企業について、より詳しいプロフィールを返します。
• SAM.gov のリアルタイム監視には対応していません。 このサーバーは呼び出し時に SAM.gov を照会します。監視リストの維持や、条件に一致する新しい案件が掲載された際のプッシュ通知は行いません。定期的な監視には、Apify のスケジュール機能を使用してください。
• 議会議員の株式取引シグナルには、固有のタイムラグがあります。 STOCK Act に基づく開示は取引から 30～45 日以内に提出されるため、議会議員の株式取引シグナルは現在の保有状況ではなく、直近の過去の取引を反映します。
• ツール呼び出しのタイムアウトは、基盤となるアクターごとに 120 秒です。 bid_intelligence_score が 9 つのアクターを並行して実行する場合、合計応答時間は最も遅い個々のアクターによって決まります。いずれかのデータソースが一時的に遅くなると、全体の応答時間が長くなります。

統合

• Zapier — ウォッチリストに新しいキーワードが追加された際に procurement_pipeline_forecast の実行をトリガーし、結果を Zapier テーブルまたは Google Sheets の BD トラッカーに送信します
• Make — political_wind_report を毎週実行し、政府対応チームに概要をメールで送信する Make シナリオを構築します
• Google Sheets — bid_intelligence_score の出力を Google Sheets の案件トラッカーにエクスポートします。クエリごとに 1 行を使用し、スコア、評価、推奨事項を記録します
• Apify API — Authorization: Bearer ヘッダーを付けて /mcp に HTTP POST を送信することで、任意の言語からプログラムで MCP サーバーを呼び出します
• Webhooks — スケジュールされた contract_opportunity_search の実行が完了し、新しい募集中の案件が見つかった際に、Webhook 通知を受け取ります
• LangChain / LlamaIndex — Apify LangChain ツールキットを使用して、この MCP サーバーをエージェント型の BD 調査パイプラインに組み込み、bid_intelligence_score の出力から入札メモを自動生成します

トラブルシューティング

• 調達分野が活発なのに、ツールが空の検索結果配列を返す — 通常、検索クエリが具体的すぎるか、基盤となるデータソースが一致させられない内部プログラム名（例：契約手段番号）を使用していることを意味します。平易な言葉で調達内容を記述し（例：「HSHQDC-21-D-00001」ではなく「ID およびアクセス管理」）、contract_opportunity_search に NAICS コードのフィルタリングを追加してみてください。

• 活発だと分かっている分野なのに、bid_intelligence_score のスコアが低い — 出力の dataSources オブジェクトを確認してください。samContracts と usaSpending の両方で返されるレコードが 5 件未満の場合、スコアリングモデルに十分なデータがありません。これは通常、検索語が非常に限定的であることを示します。対象を能力分野まで広げ（例：「EDR エンドポイント検出」ではなく「サイバーセキュリティ」）、再実行してください。

• 明らかな立法活動があるのに、Political Wind のスコアがほぼゼロ — Political Wind モデルでスコアを算出するには、明示的なステータステキストに「passed」、「introduced」、または「committee」が含まれる法案が必要です。一般的でないステータス説明で取得された法案は、スコア算出の対象にならない場合があります。dataSources の congressionalBills 件数を確認してください。0 の場合は、クエリを広げるか、公式の立法用語を使ってみてください。

• bid_intelligence_score の応答が遅い — このツールは、1 つのアクターあたり 120 秒のタイムアウトで、9 つのアクターを並列実行します。まれにデータソースが高負荷になると、応答全体に最大 3 分かかる場合があります。タイムアウトが頻繁に発生する場合は、調査を個別のツール（contract_opportunity_search + political_wind_report + incumbent_contractor_analysis）に分け、どのデータソースが遅いかを特定してください。

• MCP エンドポイントからの 401 Unauthorized エラー — Apify API トークンがクエリパラメーターではなく、Authorization: Bearer YOUR_TOKEN ヘッダーに含まれていることを確認してください。Standby エンドポイントへのリクエストには認証が必要です。

責任ある利用

• このサーバーがアクセスするのは、公式の連邦データベースを通じて公開されている米国政府の公開データのみです。
• すべてのデータソース（SAM.gov、USAspending、Grants.gov、Federal Register、Congress.gov、Lobbying Disclosure Act、FEC、STOCK Act の情報開示データベース）は、政府が義務付ける公開情報開示システムです。
• 議員の株式取引データは、STOCK Act（Stop Trading on Congressional Knowledge Act）に基づいて公開されており、法律により公開が義務付けられています。
• 防衛調達を調査する場合の輸出管理要件を含め、適用される規制を遵守して抽出データを利用してください。
• 特定の案件要件について追加のデューデリジェンスを行わずに、スコアリング結果だけを根拠として入札するかどうかを決定しないでください。
• ウェブスクレイピングとデータ収集の合法性に関するガイダンスについては、Apify のガイドをご覧ください。

FAQ

この MCP が返す政府契約データは、どの程度最新ですか？ すべてのデータはクエリ時に基盤となる連邦データベースからライブで取得され、キャッシュはありません。SAM.gov の案件情報には、現在募集中および最近締め切られた案件が反映されます。USAspending の契約授与情報は、連邦政府によって毎日更新されます。議会データと Federal Register の掲載情報には、クエリ実行日時点で公開されている内容が反映されます。

DoD や HHS など、特定の機関の政府契約を検索するにはどうすればよいですか？ クエリに機関名または略称を含めてください（例：「cybersecurity DoD」、「electronic health records HHS」）。agency_spending_analysis では、明示的な agency パラメーターを渡して、USAspending の結果を特定の契約授与機関に絞り込むこともできます。

この政府契約インテリジェンスサーバーは、中小企業向けの優遇措置が適用される案件を特定できますか？ はい。SAM.gov の契約案件には、指定されている場合、優遇措置の種類として 8(a)、HUBZone、SDVOSB（Service-Disabled Veteran-Owned Small Business）、WOSB（Women-Owned Small Business）、SBA Total Small Business が含まれます。これらは contract_opportunity_search が返す各案件の setAside フィールドに表示されます。 入札インテリジェンススコアの精度はどの程度ですか？ このスコアは、一般公開されているシグナルを統合したものであり、落札結果を予測するものではありません。観測可能な調達活動、政治的な追い風、既存受注企業の優位性、予算の執行速度の強さを示します。75以上のスコアは、複数の情報源にわたって強い裏付けのあるシグナルが確認できる市場を示しています。保証ではなく、優先順位付けのツールとしてご利用ください。

BGovやDeltek GovWinとはどのように異なりますか？ BGovとGovWinは、関係管理やCRM連携などの追加機能を備えたサブスクリプション型プラットフォームを提供していますが、年間契約で1シートあたり年額6,000～15,000ドルかかります。このMCP サーバーは、サブスクリプション、シートライセンス、契約が不要で、1回のクエリにつき0.045ドルです。単独のプラットフォームとしてではなく、オンデマンド調査のためにAI アシスタントから呼び出して使うよう設計されています。

州政府や地方自治体の契約も対象ですか？ いいえ。このサーバーは、SAM.gov、USAspending、および関連する連邦政府データベースを通じた米国連邦政府の調達にのみ対応しています。州政府および地方自治体の調達（SLED市場）には、別のデータソースが必要です。これは既知の制限事項です。

この政府契約インテリジェンスMCPは、Claude ProjectsやClaude.aiで使用できますか？ はい。ご利用のClaudeプランがカスタムMCP サーバーに対応している場合に使用できます。MCP設定にサーバーURLとAPIトークンを追加してください。Claude Projectsは、調査中の会話でツールをインラインで呼び出せるようになります。

企業に複数の子会社や事業部門がある場合、既存受注企業の分析はどのように行われますか？ incumbent_contractor_analysis ツールは、指定された正確な企業名で検索します。子会社を持つ大手プライム企業の場合（例：「GDIT」と「General Dynamics Information Technology」と「General Dynamics」）、全体像を把握するには各法人名で個別にクエリを実行する必要があります。結果を手動で組み合わせるか、AI アシスタントに複数のクエリ結果を統合するよう依頼してください。

政府契約インテリジェンスに議会議員の株式取引データを使用することは合法ですか？ はい。議会議員はSTOCK法により、株式取引を30～45日以内に公表することが義務付けられています。開示データベースは、米国下院および上院の財務開示ポータルで一般公開されています。このデータをビジネスインテリジェンスや政治リスク分析に使用することは合法です。Apifyのウェブスクレイピングの合法性に関するガイドをご覧ください。

このMCP サーバーをスケジュール実行して、機会を定期的に監視できますか？ はい。Apifyのスケジュール機能を使って、contract_opportunity_search または procurement_pipeline_forecast の実行を毎日または毎週のスケジュールで開始できます。WebhookまたはZapier／Make連携と組み合わせると、条件に合う新しい機会が見つかった際に、結果をBDチームへ自動的に送信できます。

bid_intelligence_score の呼び出し中に9つのデータソースのうち1つが失敗するとどうなりますか？ 個々のアクターの失敗は捕捉され、呼び出し全体が失敗する代わりに空の配列を返します。スコアリングモデルは欠損データを適切に処理するよう設計されています。失敗したソースは該当するスコアリング項目に加点されず、出力の dataSources 件数ではそのソースが0と表示されるため、利用できなかった入力が明確になります。

無料プランでは、月に何回ツールを呼び出せますか？ Apifyの無料プランには、月額5ドル分のクレジットが含まれています。ツール呼び出し1回あたり0.045ドルなので、月に約111回呼び出せます。複数の調達分野にわたってサーバーの機能を十分に評価できます。

改善にご協力ください

問題が発生した場合は、Apifyアカウントで実行の共有を有効にすると、より迅速なデバッグに役立ちます。

1. Account Settings > Privacy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、より迅速に問題を修正できます。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、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追加を希望する場合は、このアクターのページにあるIssuesタブでIssueを作成してください。カスタムスコアリングモデル、追加のデータソース、エンタープライズ向け調達リサーチの統合については、Apifyプラットフォームからお問い合わせください。