mcpField
A
Apiverket

Apiverket

ローカル
github.com/vinvuk法務・行政218 週間前に更新

Apiverket について

Apiverket MCP Serverは、Apiverket APIを通じてスウェーデンの公共データをAIアシスタントに提供します。公共情報を調べるMCPクライアント向けで、企業、統計、天気、交通などのデータをエンドポイント検索、構造化クエリ、エラー回復案で扱います。

主な機能

  1. 01対応APIエンドポイントの検索と閲覧
  2. 02発見したエンドポイントから構造化データを取得
  3. 03キーのモード、クォータ、使用状況の確認
  4. 04構造化されたエラー回復案の提示
  5. 05大きなレスポンスへのページネーション案内

活用シーン

  1. 01スウェーデン企業の登録情報や詳細の検索
  2. 02天気、交通、地理データのエンドポイント検索
  3. 03データ取得前のAPIクォータ確認
  4. 04案内に沿ったリクエストエラーからの回復

MCP 対応

MCPサーバーはローカルでstdio経由で動作し、エンドポイント検索、Apiverketデータのクエリ、アカウントクォータ確認のツールをクライアントに提供します。

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": {
"vinvuk-apiverket": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"apiverket-mcp-server"
],
"env": {
"GOVDATA_API_URL": "<GOVDATA_API_URL>",
"GOVDATA_API_KEY": "<GOVDATA_API_KEY>"
}
}
}
}
起動コマンドnpx -y apiverket-mcp-server
設定が必要な環境変数
GOVDATA_API_URLApiverket API base URL
GOVDATA_API_KEYシークレットApiverket API key. Use sk_test_demo for sandbox data or create a key at https://apiverket.se/login.

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
npmapiverket-mcp-server1.0.0

ツール

2

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
querystringいいえ関連するエンドポイントを検索するキーワード(例:「weather」、「train」、「population」、「pension」)。すべてのカテゴリーを一覧表示するには空欄にします。
categorystringいいえカテゴリー名で絞り込みます(例:「Weather & Climate」、「Economy & Finance」)。カテゴリーを参照する場合は query を指定せずに使用します。

詳細

Apiverket MCP サーバー

AI アシスタントがApiverket APIを通じてスウェーデンの公開データにアクセスできるようにする、MCP(Model Context Protocol)サーバーです。Claude Code、Claude Desktop、Cursor、VS Code、Gemini CLI スタイルの MCP クライアント、その他の MCP 対応ツールで動作します。

できること

ツール目的
govdata_discover利用するパスを選ぶ前に、対応している Apiverket エンドポイントを検索して確認します
govdata_query確認済みのエンドポイントを呼び出し、構造化された JSON または復旧ガイダンスを返します
govdata_accountサニタイズされたキーのモード、ティア、1日の使用量、企業検索/企業照会のクォータ、アップグレードに関係する制限を確認します

エージェントは /v1 パスを推測するのではなく、govdata_query を呼び出す前に govdata_discover を呼び出してください。429 が返された場合、またはユーザーが制限について尋ねた場合は、govdata_account を呼び出してください。

エージェントによる Apiverket の使い方

  1. 検索:推測したパスではなく、ユーザーのトピックを指定して govdata_discover を呼び出します。
  2. コンテキストを確認:クォータ、ティア、本番環境への対応状況について質問された場合は、govdata_account を呼び出します。
  3. 照会:govdata_query は、ディスカバリーで返された対応エンドポイントに対してのみ呼び出します。
  4. 復旧:リクエストが失敗した場合は、再試行する前に構造化された復旧ガイダンスを使用します。

ディスカバリーには、交通、天気、地理、自治体、求人、政府、文化、教育、観光、環境、企業データ向けのファミリーワークフローが含まれます。これらのワークフローでは、検索/一覧/詳細のパターン、必須コード、座標、日付形式、ページネーション、一般的な復旧手順について説明します。

クイックスタート

Claude Code / Claude Desktop
{
  "mcpServers": {
    "apiverket": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "apiverket-mcp-server"],
      "env": {
        "GOVDATA_API_URL": "https://apiverket.se",
        "GOVDATA_API_KEY": "sk_test_demo"
      }
    }
  }
}
Cursor / VS Code
{
  "servers": {
    "apiverket": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "apiverket-mcp-server"],
      "env": {
        "GOVDATA_API_URL": "https://apiverket.se",
        "GOVDATA_API_KEY": "sk_test_demo"
      }
    }
  }
}
Gemini CLI スタイルの MCP 設定
{
  "mcpServers": {
    "apiverket": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "apiverket-mcp-server"],
      "env": {
        "GOVDATA_API_URL": "https://apiverket.se",
        "GOVDATA_API_KEY": "sk_test_demo"
      }
    }
  }
}

キーと制限

変数デフォルト説明
GOVDATA_API_URLhttps://apiverket.seApiverket API のベース URL
GOVDATA_API_KEYsk_test_demoデフォルトではサンドボックスキーです。本番の実データには、Apiverket の sk_live_* キーを使用してください。

sk_test_demo はセットアップおよび安全なサンドボックス応答用です。MCP クライアントが正しく接続されているかを確認するのに便利ですが、本番環境のワークフローではライブキーを使用してください。無料のライブキーはデータの調査に適しています。1日の API または企業検索の制限によって実際のワークフローが妨げられる場合は、アップグレードしてください。

エージェントでの企業データの利用

企業検索と企業照会は、それぞれ用途が異なります。

  1. 対応している企業エンドポイントを見つけるには、govdata_discover(query: "company") を使用します。
  2. ユーザーが会社名しか知らない場合、または法人番号が不確かな場合は、/v1/companies/search を使用します。
  3. 返された org_number をキャッシュします。
  4. 繰り返しの情報拡充や自動化には、/v1/companies/{orgNumber} を使用します。
  5. 企業検索で 429 が返された場合は、reset_at までは再試行を停止します。法人番号がすでにわかっている場合は、照会を使用してください。

企業検索とライブ企業照会では、ティアごとに1日のクォータが別々に設定されています。govdata_account では、設定されているキーのティア、残りの企業検索クォータ、残りの企業照会クォータ、リセット時刻、利用可能なアップグレード先のティアを確認できます。Apiverket は、企業 API を通じて企業の役員、担当者、所有者、または UBO のサブリソースパスを公開していません。

よくある分野別のワークフロー

分野最初に試すクエリエージェントのワークフロー
交通govdata_discover(query: "train departures")/v1/transport/trains/{station} には駅コードを、/v1/transit/departures には停留所 ID を使用します。交通統計を調べる前に、データセットを一覧表示します。
天気govdata_discover(query: "weather forecast")簡単な天気情報には都市のエンドポイントを、全国の警報には警報情報を、大気質や観測には観測所/緯度/経度のフローを使用します。
地理・自治体govdata_discover(query: "municipality population")まず、自治体/郡/場所の公式コードを確認します。自治体 KPI の詳細を呼び出す前に KPI を検索し、必要な場合にのみジオメトリをリクエストします。
求人govdata_discover(query: "jobs taxonomy")通常の検索には /v1/jobs/search を使用します。条件を厳密に指定する場合は、分類体系のタイプ/概念/オートコンプリートを使用します。
政府・安全govdata_discover(query: "parliament documents")質問に応じて、カレンダー、文書、議員、委員会、SFS、SOU、警察のイベント、または警察署を選択します。
文化・教育・環境govdata_discover(query: "school search")まず検索し、詳細エンドポイントでは返された ID/コードを再利用します。q、自治体、タイプ、または座標が含まれていることを確認します。

ツールの例

# Discover endpoints
govdata_discover(query: "electricity prices")
govdata_discover(category: "Weather & Climate")
govdata_discover(query: "train departures")
govdata_discover(query: "municipality KPI")
govdata_discover(query: "jobs taxonomy")

# Query data after discovery
govdata_query(endpoint: "/v1/weather/{city}", path_params: {city: "stockholm"})
govdata_query(endpoint: "/v1/transport/trains/{station}", path_params: {station: "Cst"})
govdata_query(endpoint: "/v1/jobs/search", query_params: {q: "developer", limit: 5})
govdata_query(endpoint: "/v1/taxonomy/types")
govdata_query(endpoint: "/v1/companies/search", query_params: {q: "volvo", limit: 10})
govdata_query(endpoint: "/v1/companies/{orgNumber}", path_params: {orgNumber: "5560125790"})

# Inspect tier and quota state
govdata_account()

ソースからビルドする

git clone https://github.com/vinvuk/apiverket-mcp.git
cd apiverket-mcp
npm install
npm run build

仕組み

  1. MCP サーバーは stdio 経由でローカルに実行されます。
  2. govdata_discover は API を呼び出さず、組み込みのエンドポイントカタログを検索します。
  3. govdata_query は設定された API キーを使用して Apiverket を呼び出します。
  4. 構造化された API エラーは、エージェント向けの復旧ガイダンスに変換されます。
  5. 大きなレスポンスは、ページネーションのガイダンスとともに切り詰められます。

要件

  • Node.js >= 18
  • Apiverket API キー、またはサンドボックスのセットアップ用の sk_test_demo

ライセンス

MIT

コメント

MCP は初めてですか?

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。