mcp-census

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title: 🏘️ Mcp Census emoji: 🏘️ colorFrom: yellow colorTo: indigo sdk: gradio sdk_version: 5.34.0 python_version: 3.13 app_file: gradio_app.py pinned: false short_description: LLM の相互運用性を実現する、U.S. Census Bureau のツールを活用した MCP サーバー

mcp-census

LLM の相互運用性を実現するため、U.S. Census Bureau のツールを活用する開発中の MCP サーバーです。

このサーバーはローカルへのインストールを推奨していますが、デプロイ済みの Census MCP サーバーもhttps://abrezey-mcp-census.hf.space/gradio_api/mcp/sseで利用できます。このリポジトリのmainブランチにプッシュすると、GitHub Actions によってこのリソースが再デプロイされます。

このリポジトリは当初、Gradio/Hugging Face Agents MCP Hackathon向けに作成されました。

クイックスタート

現時点では、Claude Desktop や Cursor のような高性能な基盤モデルを実行する MCP クライアントと組み合わせてmcp-censusを使うことを推奨しています。

リモート

Hugging Face 上でホストされているmcp-censusサーバーに Claude Desktop を接続するには（Claude Pro 以上のプランが必要です）：

ローカル

mcp-censusを Claude Desktop で直接ローカル実行するには（uvが必要です）、claude_desktop_config.jsonを編集します：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-census": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--env-file",
        "/path/to/mcp-census/.env",
        "/path/to/mcp-census",
        "mcp-census"
      ]
    }
  }
}

独自のクライアントアプリケーションと LLM を実行する場合は、ローカルエージェントのクイックスタートをご覧ください。

使用例

65 歳以上の人について、MN 州ヘネピン郡の人口はどれくらいですか？

https://github.com/user-attachments/assets/73f53b8a-be57-4bdd-a105-3676f84730de

ヨロ郡の人種・民族の内訳はどのようになっていますか？

https://github.com/user-attachments/assets/23c2c9c9-ce79-4fb1-a393-6cd10bdf1eff

米国の 2020 年国勢調査のデータを検索し、ニューヨーク州のすべての郡について、住宅戸数、総人口、年齢の中央値に関するデータを含む CSV を作成してください。郡識別子の列には、州と郡を結合した完全な FIPS を指定してください。

https://github.com/user-attachments/assets/8c9fac39-0beb-4f27-97b2-430cb4b20465

ローカル MCP サーバーの開発

依存関係の管理にはuvの使用を推奨していますが、必要なパッケージをpyproject.toml fileから直接インストールすることもできます。

Lint とフォーマットにはruffとpre-commitを使用します。

uv run pre-commit install

mcpパッケージには便利な開発サーバーが用意されており、UI から関数をテストできます。

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run mcp-census

API キー

mcp-censusでは、U.S. Census Bureau のサーバーからデータをリクエストするために API キーが必要です。

cp .env.example .env

次に、API キーを入力します。

国勢調査 API キーをリクエストするには、https://api.census.gov/data/key_signup.html にアクセスしてください。Hugging Face トークンをリクエストするには、https://huggingface.co/docs/hub/security-tokens をご覧ください。

MCP サーバーに Hugging Face トークンは必要ありませんが、エージェントの開発時には役立ちます。

Gradio MCP サーバーのローカル開発

uv run --group gradio-deployment python gradio_app.py

ほかの Gradio アプリケーションが実行されていない場合、これにより MCP サーバーが http://localhost:7860/gradio_api/mcp/sse で起動します。

Gradio デプロイ用の依存関係を更新するには：

uv export --group gradio-deployment > requirements.txt

注：現時点では、上記のコマンドで生成される-e .を削除する必要があります。

ローカルエージェントのクイックスタート

現時点では、システムを動作させるには 3 つのアプリケーション（MCP サーバー、エージェント、Phoenix）をすべて起動する必要があります。

エージェント（および MCP クライアント）

uv run --group agent python agent.py

オブザーバビリティ

エージェントのデバッグでは、オブザーバビリティが重要です。現在、エージェントは Phoenix サーバーにログを送信するよう設定されています。

uv run python -m phoenix.server.main serve

このサーバーが起動していないと、エージェントは動作しません。

MCP アーキテクチャ

機能ロードマップ

評価

• ホストアプリケーションによる MCP サーバーの利用を評価するためのベンチマークを作成します
• ユニットテストによって MCP 機能の信頼性を向上させます

MCP サーバー

• 国勢調査局は膨大なドキュメントを公開しています。RAG によるセマンティック検索を可能にすることで、エージェントがユーザーからの問い合わせにより適切に回答するための情報を提供できます。
• MCP の「プロンプト」を試して、LLM の質問応答をより適切に導きます
  • これには、処理過程を明確に引用することを含めます
• MCP の「エリシテーション」を試して、質問応答のプロセスをより対話的かつガイド付きにします。

MCP の配布

• デスクトップ拡張機能を通じて MCP サーバーをインストールします。