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korean-secondary-learning-map-mcp

korean-secondary-learning-map-mcp

ローカル
github.com/raphysicst-create科学・教育269 週間前に更新

korean-secondary-learning-map-mcp について

korean-secondary-learning-map-mcpは、韓国の2022年改訂中学・高校カリキュラムを調べるMCPサーバーです。教育向けAIクライアントから公式基準、トピック、前提関係、中学から高校への接続を検索でき、出典で裏付けられた関係のみを収録しています。

主な機能

  1. 01カリキュラム・基準・トピックの検索
  2. 02公式基準の全文取得
  3. 03前提・後続関係の確認
  4. 04教科ロードマップと学習クラスターの閲覧
  5. 05中学から高校への接続の追跡
  6. 06高校科目の学習経路の照会

活用シーン

  1. 01コードやキーワードで基準を検索
  2. 02基準の公式全文を確認
  3. 03トピックの前提経路を調べる
  4. 04中学と高校のトピック間の接続を追跡

MCP 対応

基準、トピック、学習関係、ロードマップ、科目経路を扱う11種類の検索・照会ツールをMCPクライアントに公開します。中学校と普通科・専門高校の科目を収録し、専門高校の職業系科目は対象外です。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"raphysicst-create-korean-secondary-learning-map": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"korean-secondary-learning-map-mcp"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y korean-secondary-learning-map-mcp

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npmkorean-secondary-learning-map-mcp0.3.0

ツール

11

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

パラメーター型必須説明
schoolLevelenumいいえ学校段階フィルターmiddle | high
subjectGroupstringいいえ教科(群)名(例:科学、社会(歴史を含む))

詳細

korean-secondary-learning-map-mcp

韓国の中等教育(中学校・高等学校の普通教科・特別目的系[科学・芸術・体育])における2022年改訂教育課程の学習グラフを、AIが照会できるようにするMCP(Model Context Protocol)サーバーです。 Claude Desktop、Claude Codeなど、MCPに対応したAIクライアントに1行設定するだけで接続でき、AIが学習到達基準・学習トピック・前提関係・中→高の移行を直接検索して回答します。

データ規模

項目数量
教科(教育課程)255(中学校24・高等学校231)
学習到達基準3,838(中学校714・高等学校3,124)
学習到達基準の原文3,838(自動抽出3,824+数式を手動補正14)
詳細な学習トピック5,284
前提関係(教科内)266(中学校56・高等学校210)
学習クラスター838
中→高の移行175
教科間関係(高等学校の教科間の先後関係)39

ビルド時に除外された項目:

  • 高等学校の前提関係は、DECK6の原データ508件のうち298件が特性化高等学校の専門教科を対象外とするため除外され、210件のみが含まれています(中学校の56件と合わせて266件)。
  • 中→高の移行は、原データからの除外0件(175件すべてを収録)。
  • 教科間関係は、原データ39件すべてが収録範囲内にあるため、除外されず39件すべてが含まれています。

範囲と制限

  • 特性化高等学校の専門教科(47,625件)は含まれていません。 このサーバーでは、中学校全体と高等学校の普通教科(共通・一般選択・進路選択・融合選択)+特別目的系(科学・芸術・体育、964件)を扱います。ただし、「演劇」科目(13件)はDECK6の分類では芸術系ですが、実際には別冊4(普通教科)に収録された科目であるため、特別目的系を追加する前から含まれていました。
  • 11個のコード(12スムン・12シムドク系)は、異なる2つの科目で共有されています。get_standardではsubjectパラメーターで区別してください。
  • 前提関係・移行・教科間関係には、公式文書(別冊3・別冊4・別冊20・別冊21・別冊22、DECK6の根拠)が直接裏付ける関係のみを収録しています。小学校版と比べて前提関係の数が相対的に少ないのは、データが不十分だからではなく、根拠のない推定関係を除外しているためです。
  • 前提関係・移行・教科間関係は、モデルの推奨構造であり、普遍的な学習順序を主張するものではありません。

11種類のツール

検索・一覧表示ツール6種類(list_curricula、search_standards、search_topics、search_standard_text、get_learning_roadmap、list_clusters)は、schoolLevel(middle | high)フィルターに対応しています。残りの5種類(get_standard、get_topic、get_prerequisites、get_transitions、get_course_pathway)は、ID・コードによる単件照会のため、フィルターはありません。

ツール説明
list_curriculaフィルターを指定しない場合は学校段階・教科群の概要を表示し、schoolLevel/subjectGroupを指定した場合は教科一覧を表示
search_standards学習到達基準をコード・キーワード・フィルターで検索(概要一覧)
search_standard_text学習到達基準の公式原文全文からキーワードを検索(一致箇所のスニペット)
get_standard学習到達基準のコードを指定して、全レコード+公式原文+関連トピックを照会。コードを共有する科目はsubjectで区別
search_topics詳細な学習トピックを検索(概要一覧)
get_topicトピックIDを指定して、観察可能な証拠・評価問題・出典を含む全レコードを照会
get_prerequisitesトピックの前提/後続関係を照会。depth: "all"の場合、トポロジカルソートされた推移的な学習経路を返す
get_learning_roadmap教科の学習到達基準を領域→クラスターの階層で集計したロードマップ
list_clusters学習クラスターの一覧・詳細を照会
get_transitionsトピックIDまたは学習到達基準コードを指定して、中→高の移行(発展的な連携)を双方向に照会
get_course_pathway教科名を指定して、高等学校の教科間の推奨される先後関係(例:英語Ⅰ→英語Ⅱ)を照会

インストール

Claude Code
claude mcp add curriculum-kr-secondary -- npx -y korean-secondary-learning-map-mcp

すべてのプロジェクトで使用する場合は、ユーザー範囲で設定します。

claude mcp add -s user curriculum-kr-secondary -- npx -y korean-secondary-learning-map-mcp
Claude Desktop

設定ファイルに追加します。 macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows:%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "curriculum-kr-secondary": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "korean-secondary-learning-map-mcp"]
    }
  }
}

保存後にClaude Desktopを再起動すると、11種類のツールが読み込まれます。

要件
  • Node.js ≥ 20.11(npxを含む)

ローカル開発

git clone https://github.com/raphysicst-create/korean-secondary-learning-map-mcp.git
cd korean-secondary-learning-map-mcp
npm install
npm test          # node --test tests/*.test.mjs

data/kr/のデータはコミット済みのため、通常の使用ではパイプラインを再現する必要はありません。データを再構築する場合は、次の順に実行します。

npm run pipeline:fetch     # DECK6 원본 + NCIC PDF 7권 확보·해시 검증 (.cache/, git 미추적)
npm run pipeline:build     # DECK6 원본에서 범위 필터링해 data/kr/*.json 생성
npm run pipeline:extract   # PDF에서 성취기준 원문 추출 (실패분은 pipeline/exceptions.json으로 수동 보정)
npm run pipeline:verify    # 전수 검증(수량 게이트·참조 무결성) + manifest.json 해시 기록

PDF 7冊(別冊3、別冊4 Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ、別冊20・21・22)はリポジトリ外に置き、PDF_DIR環境変数(デフォルト値:リポジトリの親フォルダー)から検索します。

法的通知

  • MIT — 基盤データセット(学習トピック・前提関係・クラスター・移行・教科間関係)の原著作者であるDECK6の著作権表示を維持します(固定コミット68e6228)。
  • 学習到達基準の原文は、教育部・国家教育委員会の告示の別冊として、著作権法第7条第2号に基づき保護の対象とならない著作物です。正確性・追跡可能性のため、公式の出典を明記しています。詳細はNOTICE.mdを参照してください。
  • 収録原文の基準となる告示 — 別冊3・4・20・21は教育部告示第2022-33号、別冊22は国家教育委員会告示第2024-3号です。別冊3・4を改訂した国家教育委員会告示第2026-1号(2026.1.21.)による改訂分は反映されていません。
  • このプロジェクトは教育部・国家教育委員会・NCICの公式成果物ではなく、個々の学習者を診断するものではありません。

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。