H-1B Sponsor

h1b-sponsor-mcp

Claude に「この企業はまだ H-1B のスポンサーをしていますか？」と尋ねると、128 万件の政府公開申請データと USCIS の承認記録に基づく、明快な表形式の回答が得られます。

ビザスポンサーが必要な求職者向けの MCP サーバーです。雇用主ごとに3つの公開スポンサーシップ指標をまとめ、過去6か月の推移を前年の同じ月と比較し、四半期ごとに更新されるデータベースをローカルで実行します。

You:     Compare Microsoft, Amazon, Google, Meta, Apple, Nvidia and TCS for data scientist sponsorship.
Claude:  (calls compare_companies)

企業	2026年1～6月のLCA	うち新規雇用	前年同期比	過去12か月に認定されたPERM	2025会計年度のUSCIS新規雇用承認件数	2025～2026会計年度第3四半期までのUSCIS却下率	まだスポンサーをしているか
Microsoft Corporation	351	152	-15%	147	1,394	🟢 2.6%	🟢 はい、積極的
Amazon.com Services LLC	616	334	+32%	1	4,637	🟢 1.3%	🟢 はい、積極的
Google LLC	240	150	+8%	0	1,042	🟢 1.2%	🟢 はい、積極的
Meta Platforms, Inc	386	210	+2%	9	1,554	🟢 1.3%	🟢 はい、積極的
Apple Inc.	137	67	+69%	3	827	🟢 1.1%	🟢 はい、積極的
NVIDIA Corporation	7	0	+75%	8	560	🟢 0.7%	🟢 はい、積極的
TATA CONSULTANCY SERVICES LIMITED	1	0	—	0	846	🟡 6.1% 高め	🟡 ときどき

_{実際の出力例です。データは2026年6月30日まで。LCA列とPERM列はデータサイエンティスト職に絞っています。USCIS列は全職種が対象です。}

この1つの表で、ほとんどのスポンサーシップ情報サイトでは答えられない3つの質問に答えられます。今年も申請を行っているか、そしてその件数はどちらに動いているか。グリーンカード取得まで支援してくれるか。Amazon と Google はデータサイエンティスト向けの H-1B を多数申請していますが、過去12か月に認定されたグリーンカード（PERM）案件はほとんどありません。また、USCIS がこの雇用主をどのくらいの頻度で却下するかも分かります。TCS の却下率は6.1%で、全国平均の2.5%の2倍を超えるため、フラグが付いています。

回答できる質問

ツール	質問の例
company_sponsorship	「Stripe はまだスポンサーをしていますか？ニューヨーク州のデータ関連職だけを対象にしてください。」
compare_companies	「Databricks、Snowflake、Stripe を比較してください。」
top_sponsors	「ジョージア州で機械学習エンジニアのスポンサーをしているのはどこですか？」
salary_range	「アトランタのデータサイエンティストには、レベル別にどのくらいの H-1B 給与が提示されていますか？」
find_employer	「Deloitte のうち、個別に申請している法人はどれですか？」
data_info	「どのようなデータに基づいていて、どのくらい最新ですか？」

すべての回答は Markdown の表形式で、対象期間（「過去6か月」ではなく「2026年1～6月」）を明記し、数値が示す内容と示さない内容を説明します。

すべての判定とフラグはシグナルから始まるので、表をひと目で読み取れます。🟢 良好 · 🟡 注意 · 🔴 警告 · ⚪ データ不足。シグナルに続く言葉でも同じ内容を示すため、絵文字を使わない人にも分かります。

インストール

uv が必要です。パッケージは PyPI で公開されています。初回実行時にデータベース（圧縮時で約61 MB）をダウンロードしてキャッシュします。それ以降はすべてローカルでオフライン動作します。

Claude Desktop：claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "h1b-sponsor": {
      "command": "uvx",
      "args": ["h1b-sponsor-mcp"]
    }
  }
}

Claude Code：

claude mcp add h1b-sponsor -- uvx h1b-sponsor-mcp

ほかの MCP クライアントでも同様に、stdio 経由で uvx h1b-sponsor-mcp を実行できます。PyPI のリリースではなく、GitHub の最新コードを実行するには、uvx --from git+https://github.com/janishkumar/h1b-sponsor-mcp h1b-sponsor-mcp を使用してください。

数値の出典

シグナル	出典	何がわかるか	対象期間
H-1B LCA	DOL 労働条件申請の開示データ	最も新しいシグナルです。雇用主が H-1B の申請準備を進めていることを示します。新規雇用（例：F-1/OPT から）と、他の雇用主からの転職に分けられます。	2024 年 10 月～2026 年 6 月の決定（102 万件の申請）
グリーンカード	DOL PERM 開示データ	企業が永住権をスポンサーしているかどうか	2024 年 10 月～2026 年 6 月の決定（25.9 万件のケース）
確認済みの申請	USCIS H-1B Employer Data Hub	会計年度ごとの申請種別別の承認数と却下数	FY2023～FY2026 第 3 四半期

データの鮮度は？ DOL は各四半期の終了から約 5～6 週間後にデータを公開するため、データは常に 1.5～5 か月前のものです。すべての H-1B サイトが同じファイルを使っているため、これより新しいデータを提供できるサイトはありません。期間の起点は今日ではなく、データ内の最新の決定日です。そのため、「直近 6 か月」は常にデータが揃った期間になります。

LCA が示すもの、示さないもの。 LCA は、雇用主が H-1B の申請を行う前に提出する書類です。新規採用、更新、転職が対象ですが、申請に至らないものもあります。LCA の件数は、スポンサー活動の上限として捉えてください。USCIS の列は確認済みの状況を示します。

却下率のフラグ。 各雇用主の、直近の完了済み会計年度と現在の会計年度を合わせた USCIS 却下率を、同じ年度の全国率（FY2025～FY2026 第 3 四半期では 2.5%）と比較します。

フラグ	ルール	該当状況
🔴 高い	全国率の 3 倍以上（7.6% 以上）	決定が 20 件以上の 5,159 社のうち 5.5%
🟡 高め	全国率の 2 倍以上（5.1% 以上）	さらに 3.1%
🟢 通常	2 倍未満	雇用主の中央値は 1.6%

どちらのフラグも、決定が 20 件以上、かつ却下が 3 件以上の場合にのみ表示されるため、小規模企業で 1 件却下されても警戒を促すフラグは表示されません。新規雇用の申請（F-1/OPT → H-1B の経路）には、company_sponsorship 内で独自の率が表示されます。USCIS は職種を公開していないため、職種で絞り込んだ場合も、却下率は会社全体のものです。

**「現在もスポンサーしているか？」**はモデルではなく、ルールに基づいて判定します。直近 6 か月の認定済み LCA を、1 年前の同じ月と比較します。

判定	ルール
🟢 はい、活発	申請が 5 件以上で、半減以上していない
🟡 大幅に減少（−x%）	1 年前の申請が 10 件以上で、50% 以上減少
🟡 時々	申請が 1～4 件
🔴 直近 6 か月の申請なし	6 か月間申請がなく、直近 12 か月間には申請がある
🔴 最近のスポンサー活動なし	12 か月間申請がない

構築方法

flowchart LR
    A[DOL LCA xlsx<br/>5 files, 1 GB] --> C[Standardise<br/>de-duplicate by case number<br/>drop contact details]
    B[DOL PERM xlsx] --> C
    U[USCIS crosstab<br/>UTF-16 export] --> C
    C --> E[Employer resolution<br/>names + federal tax IDs]
    E --> D[(sponsors.duckdb<br/>111 MB)]
    D -->|gzip, GitHub release| R[Release asset]
    R -->|downloaded once,<br/>update check daily| S[MCP server<br/>stdio, read-only]

• 雇用主名は表記がまちまちです。 連邦税 ID を共有する企業名は統合されます。「Amazon.com Services LLC」、「AMAZON.COM SERVICES LLC」、「Amazon Web Services, Inc.」、「Amazon Development Center U.S., Inc.」は、1 社の雇用主として数えられます。誤った統合を防ぐため、2 つのチェックを行います。12 を超える名前が共有する税 ID は、ほぼ常に給与計算代行業者のものなので無視します。また、ある名前が税 ID のグループに加わるのは、その先頭の単語が主要な申請者のものと一致する場合に限ります。128 万件の申請は 156,896 社の雇用主に紐付けられます。
• 検索では先頭の単語全体が一致します。「Amazon」で検索すると、Amazon.com Services、Amazon Web Services、Amazon Data Services が見つかり、一覧表示されるため、何が集計されたのかを正確に確認できます。名前が無関係なものにも一致する場合（「Apple」が Apple Tree Dental にも一致するなど）、find_employer で指定する正確な名前を確認できます。
• 個人データは含まれません。 ソースファイルには雇用主の連絡担当者名、メールアドレス、電話番号のほか、弁護士や書類作成者の情報も含まれています。ビルド時にこれらをすべて削除し、公開データベースにそのような列がないことをテストで確認します。
• 実行環境は軽量です。 サーバーがインストールするのは mcp、duckdb、platformdirs のみです。回答は 1 秒未満で返されます。

うまくいかなかった点と、その代替策

• 納税者番号だけでは統合しすぎます。 最初のビルドでは、納税者番号が一致したすべての情報を統合していたため、「Amazon」に TechCorp Solutions Inc. が含まれてしまいました。小規模な企業で、21件の申請に Amazon の納税者番号の1つが記載されていますが、ほぼ間違いなくキーの入力ミスです。現在は、名称の先頭の単語が主要な申請者の名称と一致する場合に限り、その名称を納税者番号のクラスターに追加します。回帰テストも用意しています。
• 「直近6か月」の期間が1日ずれていました。 6月30日から6か月を引くと12月30日になるため、最初の期間表示は「2025年12月～2026年6月」でした。期間は現在、暦月全体（2026年1月～6月と2025年1月～6月）を使うようになり、月末と月の途中を基準日にしたテストも追加しています。
• 前方一致検索で似た名前もヒットします。 「Apple」を検索すると Apple Tree Dental も一致します。あいまいなブランド名の一致では問題を解決するどころか隠してしまうため、回答では集計対象の事業体をすべて表示し、find_employer で絞り込むための正確な名称を確認できるようにしています。
• 政府機関のサイトがスクリプトをブロックします。 当初は、四半期ごとにデータを更新する GitHub Action をスケジュール実行する予定でした。DOL と USCIS は自動ダウンロードに対してどちらも 403 を返し、DOL の公式データ API（45 件のデータセット）にも LCA や PERM は含まれていません。そのため、ダウンロードは2分程度のブラウザー操作のままですが、その前後の作業はすべて自動化されています。いつ、何をダウンロードすべきかを知らせるウォッチャー、条件付きで実行する make refresh、公開済みリリースの週次ヘルスチェックがあります。

他の H-1B MCP サーバーとの比較

これを構築する前に、既存のものを調査しました。2026年10月時点では、次のとおりです。

	このサーバー	h1b-job-search-mcp	h1b-mcp	ホステッドコネクター（Pipeworx、MCPBundles）
LCA 申請	✅ 21か月分	✅ 一度に1四半期分	H1BGrader 経由	✅
USCIS の承認と却下	✅ 申請の種類別	—	—	—
グリーンカード（PERM）申請	✅	—	—	—
1年前との傾向比較	✅	—	—	—
納税者番号を使った雇用主名の統合	✅	—	—	—
ローカルおよびオフラインで実行	✅	必要に応じて生データファイルをダウンロード	サードパーティーのサイトをスクレイピング	ホステッド

データを最新の状態に保つ

DOLは四半期の終了から約6週間後に新しいデータを公開します。DOLとUSCISはスクリプトによるダウンロードを許可しておらず、DOLのデータAPIにもこれらのデータセットは含まれていないため、四半期ごとに人手で行う手順が1つ残っています。ブラウザーで約2分かかります。それ以外はすべて自動化されています。

flowchart LR
    W[Watcher<br/>1st and 15th of release months] -->|new data found| N[Notification with<br/>exact files to get]
    N --> H[You: download 2-3 files<br/>into ~/Downloads]
    H --> R[make refresh]
    R --> C[collect, retire old years]
    C --> B[rebuild]
    B --> G{quality gates}
    G -->|fail| X[stop, nothing published]
    G -->|pass| D[before/after diff, confirm]
    D --> P[GitHub release]
    P --> U[users' servers update within a day]
    P --> HC[weekly health check in CI]

項目	機能
監視ツール（スケジュールされたタスク）	公開月に月2回、ブラウザーでDOLとUSCISのページを確認し、公開済みのリリースと比較します。ダウンロードするファイルを具体的に示すか、新しいデータがないことを知らせます。
make refresh	~/Downloadsから認識されたファイルをdata/raw/に移動します（置き換えられるファイルをアーカイブし、DOLの「Dislclosure」というファイル名の誤記にも対応します）。直近3会計年度分を保持し、再構築と品質ゲートの実行、変更前後の差分の表示を行い、確認後にのみ公開します。make refresh-checkは品質ゲートの後で停止します。
品質ゲート	データは最新の状態でなければなりません。両方のビルドで対象となる期間の申請件数の変化は2％未満でなければなりません（これを超える減少は、ファイルの欠落を意味します）。雇用主数が妥当な範囲に収まり、Microsoft、Amazon、Googleがすべて含まれていること、連絡先情報と思われる列がないこと、申請が雇用主と紐付くこと、6つすべてのツールが応答することを確認します。
週次ヘルスチェック（data-health.yml）	ユーザーと同じ方法で公開済みのリリースをダウンロードし、同じチェックに加えてデータの古さを確認します（データが200日を超えて古い場合は失敗します）。失敗するとメンテナーにメールが届きます。

監視ツールを待たずに手動で行う場合は、次の手順を実行します。

1. DOLのパフォーマンスデータページから、最新のLCA_Disclosure_Data_FY…ファイルとPERM_Disclosure_Data_FY…ファイルをダウンロードします。
2. USCIS H-1B Employer Data Hubで、「Crosstab View」→直近4会計年度→「Download」→「CSV」の順に選択します。
3. make refreshを実行し、尋ねられたらUSCISの四半期を入力します（例：FY2026 Q4）。

開発

make setup && make test

59件のテストを、各ケースの例を1つずつ仕込んだ合成フィクスチャで実行します。対象となるケースは、成長が鈍化している企業、安定している企業、採用を停止した企業、給与計算事業者の納税者ID、重複したケース番号、H-1B以外のビザ区分、およびビルド後に残ってはならない連絡先メールアドレスの列です。また、標準入出力を介して実際のサーバーを起動し、MCPクライアントと同じ方法で呼び出すほか、品質ゲートが合格する場合と不合格になる場合の両方について、更新パイプラインを最初から最後まで実行します。CIはPython 3.11～3.13で動作し、ビルド用の追加パッケージなしでwheelをインストールできることを確認したうえで、依存関係の監査とシークレットスキャンを実行します。

コードとデータは別々にリリースされます。データリリースはdata-YYYY-MM-DDというタグを付けたGitHubリリースで、サーバーは最新のものをダウンロードします。コードリリースにはバージョンタグを使います。pyproject.tomlとserver.jsonのバージョンを更新してから、v0.1.1のようなタグをプッシュすると、release.ymlが、保存済みトークンを使わずに信頼された公開を通じてPyPIとMCPレジストリに公開します。

法的助言ではありません

これは公開されている申請データです。特定のチームが特定の職種をスポンサーするかどうかはわかりません。また、方針は変更されます。雇用主に確認してください。