Law Enforcement Intelligence

法執行機関インテリジェンス MCP サーバー

ApifyForge で見る | Apify Store で使う

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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": {
    "law-enforcement-intelligence-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--law-enforcement-intelligence-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

---

AI エージェント向けの法執行機関インテリジェンススクリーニングです。Interpol、FBI、OFAC、OpenSanctions に対して、1 回の MCP ツール呼び出しで照会できます。このサーバーは、Claude Desktop、Cursor、Windsurf、および MCP 互換のあらゆるクライアントを、政府および公開データベース 7 件に接続し、脅威スコア、本人確認の判定、制裁情報の相互参照、脅威ネットワークグラフを提供します。Apify 以外のサブスクリプションは不要です。

コンプライアンスチームは、Interpol の Red Notices、FBI の Most Wanted リスト、OFAC の SDN リスト、OpenSanctions を手作業で照合するのに何時間も費やしています。この MCP サーバーは、プロセス全体を自動化します。7 件すべてのソースを並列で照会し、Levenshtein ベースのあいまい一致アルゴリズムでデータベース間の名前の異表記を照合し、AI エージェントが直接推論に利用できる構造化 JSON として結果を返します。

抽出できるデータ

データ項目	ソース	例
📋 国際逮捕状	Interpol Red Notices	令状 ID、容疑、要請国、身体的特徴
👤 米国連邦政府の指名手配者	FBI Most Wanted	氏名、注意書き、対象者、現地事務所、画像 URL
🚫 米国財務省の SDN 登録情報	OFAC SDN List	事業体名、プログラム（例：UKRAINE-EO13685）、別名、国
🌐 複数管轄区域の監視リスト登録情報	OpenSanctions	40 件以上の統合リスト、PEP 登録情報、トピック、データセット
🔴 カテゴリー別の犯罪記録	UK Police API	カテゴリー、通り、月、処理状況
📍 犯罪多発地点の座標	UK Police API	緯度、経度、事件数、最多カテゴリー
📰 OSINT の背景情報記事	Wikipedia	エンティティ情報の補足に使う記事タイトル、抜粋、URL
🗺️ ジオコーディング済みの位置情報	Nominatim (OpenStreetMap)	座標、場所の種類、表示名
⚠️ 確認判定	計算結果	CLEAR / FLAGGED / WATCHLISTED / BLOCKED
🎯 複合脅威スコア	計算結果	4 つの加重ディメンションに基づく 0～100 のスコア
🕸️ 脅威ネットワークグラフ	計算結果	信頼度スコアと証拠を含む、型付きノードとエッジ
📑 構造化された脅威概要	計算結果	エグゼクティブサマリー、調査結果、推奨事項、留意事項

Law Enforcement Intelligence MCP Server を使う理由

名前を 1 件手作業でスクリーニングするには、15～30 分かかります。Interpol の Notice 検索を開き、FBI の指名手配者ポータルを検索し、OFAC SDN リストからエクスポートし、OpenSanctions を確認し、表記の異なる名前を照合して、調査結果を記録します。取引完了前に取引先 20 件を調べる場合、丸 1 日かかります。それでも、あるデータベースには名前があって別のデータベースにはない場合、見落としが残ります。

この MCP サーバーはプロセス全体を自動化し、AI ワークフローに組み込みます。エージェントが 1 つのツールを呼び出すと、7 件すべてのソースが同時に照会され、あいまいな名前照合によって、データベース間で表記の異なる同一エンティティを特定します。

• AI ネイティブな統合 — API ラッパーなしで、Claude Desktop、Cursor、Windsurf、または任意の MCP クライアント内で実行できます
• 並列実行 — 最大 7 件のアクター呼び出しを順次ではなく同時に実行します
• あいまいな名前照合 — Jaccard のトークン重複率と部分文字列の包含判定により、翻字された名前や別名を検出します
• しきい値の設定 — リクエストごとに、あいまい一致の感度を 0.1（広範）から 1.0（完全一致）まで設定できます
• 構造化 JSON 出力 — すべての応答が機械可読で、後続の推論や CRM への記録にすぐ利用できます
• 支出上限 — イベント単位の料金体系で、予算に達すると処理を停止します

機能

• 脅威ネットワークグラフの構築 — 最大7つの並列ソースから、ノード（容疑者、逮捕状、犯罪、制裁、場所、記事）とエッジ（wanted_for、sanctioned_as、crime_at、located_in、described_in、associated_with）で構成される有向グラフを構築します
• レーベンシュタイン距離に基づくあいまい一致 — Jaccardトークン重複スコアリングと部分文字列包含ボーナス（0.3）を組み合わせます。しきい値は0.1～1.0の範囲で設定できます
• データベース間の制裁情報照合 — OFAC SDNエントリーをOpenSanctionsと照合します。両方に存在し、あいまい一致スコアが高いエンティティには、真陽性である可能性が非常に高いことを示すフラグを付けます
• 4要素の脅威スコアリングモデル — 指名手配状況（0～25）、制裁対象であること（0～25）、犯罪との近接性（0～25）、情報密度（0～25）に基づき、最大合計スコア100を算出します
• 5段階のクリアランス分類 — CLEAR、FLAGGED、WATCHLISTED、BLOCKEDを、機械可読な推奨テキストおよび一致タイプ（exact/fuzzy/partial）とともに分類します
• 5段階の脅威カテゴリ — LOW、GUARDED、ELEVATED、HIGH、CRITICALをスコア範囲に対応付けます
• 複合的な地理リスクスコアリング — 英国の犯罪密度（30％）、OFAC制裁対象の該当件数（40％）、Interpol/FBIの指名手配者の存在（30％）から、MINIMALからCRITICALまでの複合スコアを算出します
• 犯罪多発地点の検出 — 通りレベルの犯罪記録を集約し、座標クラスターごとに主要カテゴリを示す、上位10件のヒートマップを作成します
• 自動ジオコーディング — 座標が指定されていない場合、犯罪データの照会前にNominatimが場所名を座標に変換します
• 構造化された脅威ブリーフの生成 — エグゼクティブサマリー、カテゴリごとの調査結果（重大度はCRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW/INFO）、ネットワーク統計、優先順位付きの推奨事項、標準的な法的免責事項5項目を含みます
• 完全なスタンバイモードでの動作 — MCPエンドポイントを継続的に稼働させ、ツール呼び出し時のコールドスタート遅延をなくします
• 8つの登録済みMCPツール — エンティティのスクリーニング、地理分析、インテリジェンスレポートに対応します

法執行機関のインテリジェンススクリーニングでのユースケース

KYCおよびAMLコンプライアンススクリーニング

フィンテック企業、銀行、取引会社のコンプライアンスチームは、顧客や取引相手のオンボーディング前に、制裁対象者データベースおよび指名手配者データベースと照合します。verify_identity_clearanceツールは、1回の呼び出しですべての4つのデータベースを確認し、一致の詳細と平易な推奨事項を添えて、CLEAR、FLAGGED、WATCHLISTED、BLOCKEDのいずれかの判定を返します。あいまい一致のしきい値を設定できるため、許容するリスクに合わせて感度を調整できます。

企業のデューデリジェンスとベンダースクリーニング

M&Aのデューデリジェンスやサプライヤーの選定の一環として、取引チームや調達部門は取締役、実質的支配者、ベンダーを確認します。score_threat_levelツールは、要素ごとの内訳とともに0～100の複合スコアを算出します。これにより、エンティティのリストをリスク順に並べ、手動レビューの優先順位を付け、コンプライアンス記録に調査結果を記録しやすくなります。

渡航リスクと施設セキュリティの評価

企業のセキュリティチームや安全配慮義務プラットフォームは、役員の渡航や施設の設置に先立って、目的地のリスクを評価します。assess_geographic_riskツールは、対象地域をジオコーディングし、英国の犯罪密度データを取得して、現地の制裁対象者および指名手配者の存在を相互照合します。その結果、人が読みやすい要因一覧を添えた複合リスクスコア（MINIMAL～CRITICAL）を出力します。

AIエージェントによる調査ワークフロー

AI調査パイプラインを構築するセキュリティ研究者やアナリストは、map_threat_intelligenceを使用して、任意のエンティティの脅威ネットワークグラフを構築します。型付きノード、重み付きエッジ、信頼度スコアを含むこのグラフは、推論のためにLLMへ渡したり、グラフデータベースにエクスポートしたり、さらなる自動調査ステップの基盤として使用したりできます。

コンプライアンス文書の正式な作成

規制監査用の調査記録を作成するリスク管理担当者は、generate_threat_brief を使用して、エグゼクティブサマリー、カテゴリ別の調査結果、ネットワーク統計、データソースの明記、実行可能な推奨事項、組み込みの法的免責事項を含む構造化文書を作成できます。出力は標準的な EDD 文書形式に直接対応しています。

地域別の犯罪傾向分析

イングランドおよびウェールズの地域を評価するセキュリティコンサルタントや不動産アナリストは、analyze_crime_patterns を使用して、街区レベルの犯罪データを取得し、カテゴリと月ごとに集計して、犯罪密度をスコア化し、ホットスポットの上位 10 件の座標を特定できます。時系列の内訳から季節ごとの傾向を把握でき、結果の統計から起訴率を確認できます。

AI エージェントで法執行機関のインテリジェンスツールを使用する方法

1. MCP サーバーに接続する — MCP クライアントの設定にエンドポイント URL を追加します（以下のコード例を参照）。必要な認証情報は Apify トークンのみです。
2. ツールを選択する — 手早く監視リストを確認するには verify_identity_clearance、リスクスコアを取得するには score_threat_level、ネットワークグラフ全体を取得するには map_threat_intelligence、正式なレポートを作成するには generate_threat_brief を使用します。
3. 対象者名または場所を入力する — 調査対象の個人名または組織名を入力するか、地理的リスクを調べる場所を入力します。必要に応じて、ソースのオプション切り替えやファジーしきい値を調整します。
4. 構造化された結果を確認する — 各ツールは、クリアランスレベルまたは脅威スコア、各ソースで一致した記録、および AI エージェントが直接推論に使用できる推奨事項を含む JSON を返します。

入力パラメーター

ツールの概要

ツール	価格	最適な用途
map_threat_intelligence	$0.075	7 つすべてのソースを横断するネットワークグラフ全体
search_wanted_persons	$0.075	特定の名前を Interpol + FBI で検索
cross_reference_sanctions	$0.075	OFAC と OpenSanctions のファジー照合
analyze_crime_patterns	$0.075	英国の犯罪データの集計とホットスポットの検出
assess_geographic_risk	$0.075	場所の複合リスクスコア
verify_identity_clearance	$0.075	クリアランス判定：CLEAR/FLAGGED/WATCHLISTED/BLOCKED
score_threat_level	$0.075	4 つの重み付けされた指標による 0～100 の脅威スコア
generate_threat_brief	$0.075	構造化されたインテリジェンスレポート全体

すべてのツールに共通する主なパラメーター

パラメーター	ツール	型	デフォルト	説明
query / entity	すべて	string	必須	調査する個人、組織、またはトピック
fuzzy_threshold	verify_identity_clearance	number	0.6	一致の感度：0.1＝広範、1.0＝完全一致
search_interpol	map_threat_intelligence、search_wanted_persons	boolean	true	Interpol の Red Notice を含める
search_fbi	map_threat_intelligence、search_wanted_persons	boolean	true	FBI Most Wanted を含める
search_ofac	複数	boolean	true	OFAC SDN リストを含める
search_open_sanctions	複数	boolean	true	OpenSanctions を含める
search_uk_crime	map_threat_intelligence	boolean	false	UK Police の犯罪データを含める
location	analyze_crime_patterns、assess_geographic_risk、generate_threat_brief	string	—	地理的な検索に使用する地名
latitude / longitude	複数	number	—	精密な地理検索に使用する座標
max_results	すべて	number	25	ソースごとの最大結果数（1～100、犯罪分析の場合は 1～500）

入力のヒント

• 正式な氏名を優先してください — あいまい検索で表記ゆれも検出できますが、イニシャルより正式な氏名のほうが誤検出を減らせます。
• ローマ字表記に変換された氏名ではしきい値を下げてください — アラビア語、キリル文字、中国語の氏名はローマ字表記が複数ある場合があります。fuzzy_threshold は0.4～0.5に設定してください。
• 使用しない情報源を無効にしてください — 制裁対象のスクリーニングのみが必要な場合は、search_interpol: false と search_fbi: false を設定すると、コストとレイテンシを抑えられます。
• 英国の犯罪データには英国の座標が必要です — イングランドとウェールズの対象者に限り、search_uk_crime を有効にしてください。他の管轄区域では、エラーが表示されずに失敗します。

出力例

{
  "clearance": {
    "entity": "Viktor Petrov",
    "checkedAt": "2025-11-14T09:22:31.007Z",
    "clearanceLevel": "BLOCKED",
    "watchlistHits": [
      {
        "source": "interpol",
        "matchType": "exact",
        "matchScore": 97,
        "details": "Viktor Petrov — Money laundering, fraud, theft of public funds across 3 jurisdictions"
      }
    ],
    "sanctionHits": [
      {
        "source": "ofac",
        "program": "UKRAINE-EO13685",
        "matchScore": 94,
        "details": "Viktor Petrov — Designated for activities destabilizing Ukraine's sovereignty"
      },
      {
        "source": "openSanctions",
        "program": "EU Financial Sanctions",
        "matchScore": 89,
        "details": "Viktor Petrov — EU Council Regulation (EU) 269/2014 designation"
      }
    ],
    "totalHits": 3,
    "recommendation": "EXACT MATCH FOUND. Entity 'Viktor Petrov' has high-confidence matches across watchlists/sanctions. Do NOT proceed without legal review and enhanced due diligence."
  }
}

score_threat_level — HIGH の結果：

{
  "threatScore": {
    "entity": "Meridian Capital Holdings",
    "overallScore": 62,
    "threatLevel": "HIGH",
    "factors": {
      "wantedScore": 0,
      "sanctionsScore": 22,
      "crimeProximity": 0,
      "informationDensity": 40
    },
    "breakdown": ["4 OFAC sanctions match(es)", "2 OpenSanctions match(es)", "3 Wikipedia article(s) found"],
    "dataSources": ["ofac", "openSanctions", "wikipedia"],
    "confidence": 0.6
  }
}

assess_geographic_risk — MEDIUM の結果：

{
  "assessment": {
    "location": "Beirut, Lebanon",
    "latitude": 33.8886,
    "longitude": 35.4955,
    "crimeScore": 0,
    "sanctionsScore": 45,
    "wantedScore": 30,
    "compositeRisk": 27,
    "riskLevel": "MEDIUM",
    "factors": [
      "3 OFAC sanctions matches for area",
      "3 Interpol notices linked to area"
    ]
  }
}

出力フィールド

フィールド	型	説明
clearance.clearanceLevel	string	CLEAR、FLAGGED、WATCHLISTED、またはBLOCKED
clearance.watchlistHits[].matchType	string	exact（≥95％）、fuzzy（≥75％）、またはpartial
clearance.watchlistHits[].matchScore	number	あいまい検索による氏名の類似度スコア（0～100）
clearance.recommendation	string	平易な言葉で記述されたコンプライアンス上の推奨事項
threatScore.overallScore	number	複合的な脅威スコア（0～100）
threatScore.threatLevel	string	LOW、GUARDED、ELEVATED、HIGH、またはCRITICAL
threatScore.factors.wantedScore	number	指名手配状況の要素（0～25）
threatScore.factors.sanctionsScore	number	制裁対象であることを示す要素（0～25）
threatScore.factors.crimeProximity	number	地理的な犯罪要素（0～25）
threatScore.factors.informationDensity	number	情報量の要素（0～25）
threatScore.confidence	number	データの利用可能性に基づく信頼度（0～1）
assessment.compositeRisk	number	加重地理的リスクスコア（0～100）
assessment.riskLevel	string	MINIMAL、LOW、MEDIUM、HIGH、またはCRITICAL
analysis.byCategory	object	カテゴリー別の犯罪件数
analysis.hotspots[].count	number	座標クラスター内の犯罪件数
network.nodes[].type	string	suspect、warrant、crime、sanction、location、またはarticle
network.edges[].type	string	wanted_for、sanctioned_as、crime_at、located_in、described_in、associated_with
network.edges[].weight	number	エッジの強度（0～1）。情報源をまたぐエッジでは、あいまい検索の一致スコアを示します
brief.threatLevel	string	ブリーフ全体の脅威評価
brief.findings[].severity	string	CRITICAL、HIGH、MEDIUM、LOW、またはINFO
brief.recommendations	array	実行可能なコンプライアンス上の推奨事項
brief.caveats	array	標準的な法的注意事項およびデータの制限に関する注意事項

法執行機関のインテリジェンスチェックには、実行あたりいくらかかりますか？

このMCPサーバーはイベントごとの従量課金制で、ツール呼び出し1回につき**$0.075**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。

シナリオ	ツール呼び出し数	1回あたりの費用	合計費用
クイックテスト — クリアランスチェック1回	1	$0.075	$0.075
小規模バッチ — 対象者10件のスクリーニング	10	$0.075	$0.75
デューデリジェンス — 取引先50件	50	$0.075	$3.75
継続的なモニタリング — 対象者200件	200	$0.075	$15.00
エンタープライズ向けスクリーニング — 対象者1,000件	1,000	$0.075	$75.00

実行ごとに最大支出額を設定して、コストを管理できます。予算に達すると、サーバーは課金を停止します。

Refinitiv World-Checkの月額$500～2,000、またはComplyAdvantageの月額$600以上と比べてみてください。このMCPサーバーを使えば、ほとんどのコンプライアンスチームはサブスクリプション契約なしで月額$5～20程度に抑えられます。Apifyの無料プランには毎月$5分のクレジットが含まれており、本人確認のクリアランスチェックを約66回実行できます。

APIを使用した法執行機関のインテリジェンススクリーニング

Python

import httpx
import json

APIFY_TOKEN = "YOUR_APIFY_TOKEN"
MCP_URL = "https://law-enforcement-intelligence-mcp.apify.actor/mcp"

payload = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
        "name": "verify_identity_clearance",
        "arguments": {
            "entity": "Viktor Petrov",
            "fuzzy_threshold": 0.65,
            "max_results": 20
        }
    },
    "id": 1
}

response = httpx.post(MCP_URL, json=payload, headers={"Authorization": f"Bearer {APIFY_TOKEN}"})
result = response.json()
clearance = json.loads(result["result"]["content"][0]["text"])
print(f"Clearance level: {clearance['clearance']['clearanceLevel']}")
print(f"Total hits: {clearance['clearance']['totalHits']}")
print(f"Recommendation: {clearance['clearance']['recommendation']}")

JavaScript

const APIFY_TOKEN = "YOUR_APIFY_TOKEN";
const MCP_URL = "https://law-enforcement-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: "score_threat_level",
      arguments: {
        entity: "Meridian Capital Holdings",
        include_wikipedia: true,
        max_results: 15
      }
    },
    id: 1
  })
});

const data = await response.json();
const score = JSON.parse(data.result.content[0].text);
console.log(`Threat level: ${score.threatScore.threatLevel} (${score.threatScore.overallScore}/100)`);
console.log(`Sanctions score: ${score.threatScore.factors.sanctionsScore}/25`);

cURL

# Verify an entity against all watchlists and sanctions lists
curl -X POST "https://law-enforcement-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":"verify_identity_clearance","arguments":{"entity":"Harrington Global Commodities","fuzzy_threshold":0.6,"max_results":25}},"id":1}'

# Generate a full threat intelligence brief
curl -X POST "https://law-enforcement-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":"generate_threat_brief","arguments":{"query":"Novikov Trading Group","max_results":20}},"id":2}'

Claude Desktopの設定

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

Law Enforcement Intelligence MCP Serverの仕組み

フェーズ 1：7 つのソースからの並列データ収集

各ツール呼び出しでは、Promise.all() を介して該当するソースにアクター呼び出しを同時にディスパッチします。7 つのアクターは、ryanclinton/interpol-red-notices、ryanclinton/fbi-wanted-search、ryanclinton/ofac-sanctions-search、ryanclinton/opensanctions-search、ryanclinton/uk-police-crime-data、ryanclinton/wikipedia-article-search、および ryanclinton/nominatim-geocoder です。それぞれに 120 秒のタイムアウトと 256 MB のメモリが設定されています。地理情報を扱うツールでは、座標が指定されていない場合、Nominatim が最初に場所をジオコーディングし、解決した座標を UK crime アクターに渡します。

フェーズ 2：データベース間でのあいまいな名前の照合

結果は正規化され、2 部構成のアルゴリズムでスコアが付けられます。Jaccard トークン重複スコアは、小文字化して句読点を取り除いた後のトークンの積集合を和集合で割って算出します。正規化された文字列の一方がもう一方を完全に含む場合は、部分文字列包含ボーナスとして 0.3 を加算し、上限は 1.0 です。設定可能な fuzzy_threshold（デフォルトは 0.6）は、結果を一致とみなすための最小スコアです。OFAC と OpenSanctions の間で 0.5 を超えるスコアで一致したエンティティには、データベース間の一致としてフラグが付けられます。これは、このシステムで最も強い肯定的シグナルです。

フェーズ 3：グラフの構築と複合スコアの算出

ネットワーク構築ツールでは、ノード ID（タイプ + 正規化されたラベル）とエッジの 3 要素（ソース、ターゲット、タイプ）に基づいて重複を排除しながら、型付き有向グラフを組み立てます。ファジースコアが 0.6 を超える場合、異なるソースの容疑者ノードを相互にリンクします。脅威スコアの 4 つの次元は個別に算出します。該当する一致 1 件あたりの指名手配ヒット数 × 8（上限 25）、制裁ヒット数 × 6（上限 25）、最大結果数に対する比率としての UK crime 件数 × 25（上限 25）、および 20 に対するデータポイント総数の比率 × 25（上限 25）です。地理的リスクは、犯罪スコア × 0.3 + 制裁スコア × 0.4 + 指名手配スコア × 0.3 の加重式で算出します。

フェーズ 4：分類、クリアランスレベル、概要レポートの生成

クリアランスレベルは一致の品質に基づいて割り当てられます。一致スコアが 95 以上のものが 1 件でもあれば BLOCKED、一致スコアが 75 以上のものが 2 件以上あれば WATCHLISTED、しきい値を超える一致が 1 件でもあれば FLAGGED、一致が 0 件なら CLEAR です。脅威レベルはスコア範囲に対応します。0-19 は LOW、20-39 は GUARDED、40-59 は ELEVATED、60-79 は HIGH、80-100 は CRITICAL です。脅威概要レポートツールは、カテゴリ別に深刻度順で並べた調査結果、自動生成された推奨事項、ネットワーク統計、およびデータの完全性、ファジーマッチングの制限、法的助言ではない旨の免責事項を含む 5 つの標準的な法的注意書きをまとめた構造化ドキュメントを生成します。

最良の結果を得るためのヒント

1. 不要なソースは無効にします。 有効なソースごとに、並列アクター呼び出しが追加されます。制裁のみのスクリーニングでは、search_interpol: false と search_fbi: false を設定すると、呼び出し数を 7 から 2 に減らせます。
2. 用途に合わせてファジーしきい値を調整します。 偽陰性のコストが高い重要なオンボーディングでは 0.4～0.5 を使用します。偽陽性を手動で確認する必要がある一括スクリーニングでは、0.7～0.8 を使用します。
3. ランク付けされた一括スクリーニングには score_threat_level を使用します。 エンティティごとに実行し、overallScore の降順で並べ替えてから、スコアが 40 を超えるエンティティのみを手動で確認します。
4. データベース間の一致は最も強いシグナルです。 cross_reference_sanctions が OFAC と OpenSanctions の両方にスコア 70 超のエントリを返した場合、そのエンティティは実際に制裁対象である可能性が非常に高いと判断します。
5. UK crime の分析対象はイングランドとウェールズのみです。 英国以外の場所では、アクター呼び出しの失敗を避けるため search_uk_crime を無効にします。
6. 迅速な予備スクリーニングには max_results を 10 に設定します。 デフォルトの 25 は網羅性を重視した設定です。10 にすると応答時間をおよそ半分に短縮できます。
7. generate_threat_brief の出力をそのまま LLM に渡します。 エグゼクティブサマリー、調査結果の配列、推奨事項のフィールドは LLM での処理を想定しており、標準的な EDD ドキュメント形式に対応しています。

他の Apify アクターとの組み合わせ

アクター	組み合わせ方
Sanctions Network Analysis	審査結果が BLOCKED の場合、そのエンティティを中心とする制裁回避ネットワーク全体をマッピングします
Company Deep Research	CLEAR の結果を企業登記データ、役員一覧、UBO チェーンで補強してから、オンボーディングします
WHOIS Domain Lookup	ドメイン登録データを、脅威グラフで見つかった疑わしい所在地や別名と照合します
B2B Lead Qualifier	営業見込み客を verify_identity_clearance で審査し、CLEAR のエンティティをリードスコアリングに渡します
Waterfall Contact Enrichment	CLEAR のエンティティを CRM の営業アプローチシーケンスに追加する前に、連絡先データを補強します
OpenSanctions Search	WATCHLISTED のエンティティを個別に詳細検索し、MCP ラッパーを超えるデータセット全体を網羅します
Website Change Monitor	Interpol または OFAC のページの変更を検出し、スケジュールされたアクター実行を通じて再審査を開始します

制限事項

• 英国の犯罪データはイングランドとウェールズのみを対象としています。 analyze_crime_patterns ツールと犯罪関連のスコアリングは data.police.uk のデータに依存しており、スコットランド、北アイルランド、英国以外の管轄区域は対象外です。
• すべての情報源は公開データベースです。 このサーバーは、機密データ、法執行機関専用データベース、または購読制限のあるデータベースにはアクセスしません。Interpol Red Notices、FBI Most Wanted、OFAC SDN、OpenSanctions はすべて一般公開されています。
• あいまい検索では誤検出が発生します。 よくある名前（例：「Mohammed Ali」、「John Smith」）が、無関係なエントリーに一致することがあります。FLAGGED、WATCHLISTED、または BLOCKED の結果は、不利益な措置を取る前にすべて手動で確認する必要があります。
• 履歴データやバージョン管理されたデータはありません。 すべてのクエリは各データベースの現在の状態を取得します。制裁リストから削除されたエンティティは、昨日掲載されていたとしても表示されません。
• Wikipedia の結果は背景情報に限られます。 Wikipedia の記事は情報密度のスコアリングに使用され、違法行為の証拠としては扱われません。
• 犯罪の近接性スコアリングには英国の所在地が必要です。 イングランドまたはウェールズの include_location 値を指定しない限り、英国以外のエンティティでは crimeProximity 要素は常に 0 です。
• 認証済み KYC／AML プラットフォームの代替にはなりません。 AML コンプライアンスが義務付けられている規制対象の金融機関では、このサービスは認証済みの審査プラットフォームを補完するものであり、監査証跡の要件を満たすプラットフォームに取って代わるものではありません。
• レート制限により、結果が一部しか返されない場合があります。 OpenSanctions のような大量のデータを扱う情報源に非常に大きな max_results 値を指定すると、情報源のレート制限に達し、要求した数より少ない結果が返されることがあります。

インテグレーション

• Claude Desktop — MCP URL 経由で接続すると、Claude のチャットインターフェースで 8 つすべてのツールを使用できます
• Cursor — サーバーのエンドポイントを追加して、IDE 内で脅威インテリジェンスツールを使用できます
• Apify API — 任意の HTTP クライアントからプログラムでアクターを実行できます
• Webhooks — 高リスクのエンティティが検出された際に、後続のアラートを発行できます
• Zapier — 審査結果を Slack、HubSpot、または Salesforce のワークフローに接続できます
• Make — 審査レベルに応じた条件分岐を備えた、自動審査パイプラインを構築できます
• LangChain / LlamaIndex — 脅威インテリジェンスの出力を、RAG パイプラインまたはエージェントのツール呼び出しにおける構造化コンテキストとして使用できます

トラブルシューティング

よく知られた著名人が検索結果に表示されません。 名前の短い部分（姓のみなど）で検索するか、fuzzy_thresholdを0.4に下げるか、max_resultsを50に増やしてみてください。データベースによって、同じ人物が複数の名前表記で登録されている場合があります。

犯罪パターン分析でエラーが発生します。 analyze_crime_patternsツールには、location文字列、またはlatitudeとlongitudeの両方が必要です。イングランドおよびウェールズ以外の場所では、UK Police APIから結果が返されません。英国以外の対象者については、UKの犯罪データを無効にしてください。

一般的な名前でFLAGGEDの結果が多数表示されます。 fuzzy_thresholdを0.75以上に上げてください。クエリ文字列に識別情報を追加すると、検索の精度が向上します（例：「John Smith UK 1980」）。

バッチ処理の途中で支出上限に達します。 Apifyアカウントの設定で最大支出上限を増やすか、対象を小さなバッチに分けて処理してください。エラーレスポンスには、プログラムから検出できるように"eventChargeLimitReached": trueが含まれます。

脅威ブリーフに犯罪関連の調査結果が含まれていません。 generate_threat_briefでは、犯罪データはデフォルトで無効になっています。犯罪パターン分析を含めるには、include_crime: trueを設定し、イングランドまたはウェールズ内のlocationを指定してください。

責任ある利用

• このサーバーがアクセスするすべてのデータソースは、一般に公開されている政府機関の登録情報およびオープンデータの登録情報です。
• 結果は情報提供を目的とするデューデリジェンスのみに使用してください。法的助言、規制に関する指針、または認証済みコンプライアンス審査に該当するものではありません。
• 個人または組織に不利益な措置を取る前に、FLAGGED、WATCHLISTED、またはBLOCKEDの判定をすべて手作業で確認してください。
• 本サービスを通じて取得した個人データを処理する際は、GDPR、CCPA、および適用されるすべてのデータ保護法を遵守してください。
• 名前が似ていることだけを理由に、個人への嫌がらせや差別を行うためにこのツールを使用しないでください。
• 公開データへのアクセスの合法性に関するガイダンスは、ウェブスクレイピングの合法性に関するApifyのガイドを参照してください。

よくある質問

このMCP サーバーでは、法執行機関の情報に基づくスクリーニングをどのように行いますか？ 各ツール呼び出しでは、最大7つの公開データベース（Interpol、FBI、OFAC、OpenSanctions、UK Police、Wikipedia、Nominatim）に対して並列クエリを実行します。結果は正規化され、複数のソース間であいまい一致が照合された後、呼び出したツールに応じて、クリアランスレベル、脅威スコア、またはネットワークグラフを含む構造化JSONとして返されます。

このMCP サーバーをAMLコンプライアンス審査に使用できますか？ はい。ただし、このツールが照会するのは一般公開されているデータベースのみです。情報提供を目的とするデューデリジェンスや事前審査には適しています。AMLに関する義務を負う規制対象の金融機関は、監査証跡と規制認証を備えた認証済みプラットフォームの代わりではなく、それと併用してください。

翻字された名前に対するあいまい名前照合の精度はどの程度ですか？ Jaccardのトークン重複アルゴリズムは、文字単位の編集距離ではなく単語トークンを照合するため、ローマ字表記のバリエーションを適切に処理できます。アラビア語、キリル文字、中国語の名前では、より多くのバリエーションを検出できるようにfuzzy_thresholdを0.4～0.5に下げてください。翻字された名前の一致候補は、すべて手作業で確認してください。

WATCHLISTEDとBLOCKEDのクリアランスレベルには、どのような違いがありますか？ BLOCKEDは、少なくとも1件の一致スコアが95以上であり、その対象が実際に登録されている可能性が高いことを意味します。WATCHLISTEDは、データベース間でスコア75以上の一致が2件以上あり、複数のあいまい一致を合わせて手作業で確認する必要があることを意味します。FLAGGEDは、少なくとも1件の一致がしきい値を超えているものの、WATCHLISTEDの基準には達していないことを意味します。

このMCP サーバーは、機密扱いまたはアクセス制限のある情報データベースにアクセスしますか？ いいえ。7つのソースはすべて公開されています。InterpolのRed Noticeはinterpol.intで一般公開されており、FBIの最重要指名手配リストはfbi.govで公開されています。OFACのSDNリストは米国財務省から公開データとしてダウンロードでき、OpenSanctionsはオープンデータプロジェクトです。UK Policeのデータはdata.police.ukで公開されており、Wikipediaも一般公開されています。また、NominatimはOpenStreetMapのデータを使用します。 Refinitiv World-Check や ComplyAdvantage とはどう違いますか？ Refinitiv World-Check と ComplyAdvantage は、独自のカバレッジ、監査証跡、規制認証を備えた認定済み AML プラットフォームで、月額 500～2,000 ドル以上です。この MCP サーバーは、公開データのみを使用して AI エージェントのワークフローに脅威インテリジェンスを組み込む開発者やコンプライアンスチームを対象としており、サブスクリプションなしで 1 回のクエリにつき 0.075 ドルです。

1 回のセッションでスクリーニングできるエンティティ数に上限はありますか？ セッションごとの厳格な上限はありません。ツールの呼び出しはそれぞれ独立して課金され、1 回につき 0.075 ドルです。最大支出額を設定して、合計コストを制限できます。エンティティを 100 件スクリーニングすると、7.50 ドルかかります。

データはリアルタイムで取得されますか、それともキャッシュから取得されますか？ すべてのデータはクエリ時に各ソースの最新の公開データベースからリアルタイムで取得されます。内部キャッシュはなく、結果にはクエリ時点での各データベースの最新状態が反映されます。

個人だけでなく、組織や企業もスクリーニングできますか？ はい。すべてのツールで、query または entity の入力として組織名を指定できます。OFAC と OpenSanctions はどちらも企業エンティティを幅広くカバーしており、あいまい検索は企業名にも同様に機能します。

これらの公開法執行機関データベースにプログラムからクエリを送信することは合法ですか？ すべてのソースは、プログラムからのアクセスを想定して設計された公開政府データベースまたはオープンデータプロジェクトです。OFAC SDN リストは公開ダウンロードが可能で、Interpol Red Notices は公開検索でき、data.police.uk はオープン API を提供しています。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。

通常、法執行機関のインテリジェンスチェックにはどのくらいかかりますか？ ほとんどのツールは 30～90 秒で完了します。map_threat_intelligence で max_results: 25 を指定して 7 つすべてのソースを使用する場合、60～120 秒かかります（並列実行されるため、最も遅いソースが合計時間を決定します）。verify_identity_clearance は、4 つのソースを使用した場合、通常 30～60 秒で完了します。

このサーバーでエンティティの定期モニタリングをスケジュールできますか？ はい。Apify API を使って、Apify に組み込まれたスケジュール機能で任意の間隔で再スクリーニングを実行できます。または、Website Change Monitor と組み合わせて、ソースページの変更時に再スクリーニングを実行できます。

改善にご協力ください

問題が発生した場合は、Apify アカウントで実行データの共有を有効にすると、より迅速なデバッグにご協力いただけます。

1. アカウント設定 > プライバシーに移動します
2. 実行データを公開 Actor 作成者と共有するを有効にします

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。データを閲覧できるのは Actor 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リクエストがある場合は、この Actor のページのIssues タブで Issue を作成してください。カスタムソリューションやエンタープライズ向けの統合については、Apify プラットフォームからお問い合わせください。