AWO MCP Server

プロセス済みAWO施設データをClaude DesktopなどのAIアシスタントに公開するMCP（Model Context Protocol）サーバーです。

概要

このMCPサーバーは、AIアシスタントとAWO組織データの間の標準化されたインターフェースを提供します。AWOの施設、サービス、統計に関する自然言語クエリを可能にします。

データソース: 処理済みAWOデータセット（施設、住所、サービス、事業者）

ステータス: ✅ 本番環境対応済み

Related MCP server: OSM Edit MCP Server

アーキテクチャ

User
  │
Claude Desktop
  │
MCP Server (this repo)
  │
Processed AWO Data (CSV)

機能

利用可能なツール

インストール

1. リポジトリをクローン

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/awo-mcp-production.git
cd awo-mcp-production

2. Conda環境の作成とアクティベート

conda create -n awo-mcp python=3.11
conda activate awo-mcp

3. 依存関係のインストール

pip install -r requirements.txt

4. データファイルの検証

data/ ディレクトリに次のCSVファイルが存在することを確認してください:

• einrichtungSchema.csv - 施設

• adresseSchema.csv - 住所

• angebotSchema.csv - サービス

• traegerSchema.csv - 提供者/組織

サーバーの実行

MCPサーバーを起動します:

python server.py

サーバーが起動し、MCPリクエストを待ち受けます。このターミナルは開いたままにしてください。

Claude-デスクトップへの接続

ステップ1: Claude-Desktopをインストール

Claude-Desktop からダウンロードします。

注意: MCPサーバー統合のためにClaudeのサブスクリプションは必要ありません。

ステップ2: MCPサーバーを設定

1. Claude-Desktopを開きます。

2. 設定 → 開発者 → ローカルMCPサーバー → 設定を編集 に移動します。

3. 次の構成を追加します:

{
  "mcpServers": {
    "awo": {
      "command": "C:\\Users\\<YOUR_USERNAME>\\miniconda3\\envs\\awo-mcp\\python.exe",
      "args": [
        "D:\\path\\to\\awo-mcp-production\\server.py"
      ]
    }
  }
}

ステップ3: Claude-Desktopを再起動

設定を保存し、Claude-Desktopを完全に再起動します。

MCPサーバーは、設定 → 開発者 → ローカルMCPサーバー の下に緑色のステータスで表示されるはずです。

問い合わせ例

接続続けると、ク準備に次のようなクエリを試してください:

施設数のカウント

"ベルリンにはAWO施設がいくつありますか?"

都市による検索

"ベルリンにあるAのある施設を住所付きで全部表示して"

施設の詳細

"「AWO ソーシャルシュタシオン・ウェッディンについて教えて"

サービス検索

"依存症カウセのもAWOサびスを探して"

統計

"AWO施設の統計を表示して"

データ品質

"AWOレコードデータ完全性を確認して"

重複検出

"A町Oデータセットに重複はありますか?"

施設の比較

"AWOミッテとAWOスプレー＆ウーレを比べて"

データ概要

サーバーは4っのCSVデータセットを使します:

ファイル構成

awo-mcp-production/
├── data/                      # CSV datasets
│   ├── einrichtungSchema.csv
│   ├── adresseSchema.csv
│   ├── angebotSchema.csv
│   └── traegerSchema.csv
├── src/                       # Core modules
│   ├── data_loader.py
│   └── data_repository.py
├── server.py                  # MCP server
├── requirements.txt
└── README.md

テスト

サーバーのテス

python -c "from server import mcp; print('✅ Server loaded successfully')"

クライアント実行（オプ

インタラクティブなテス用client.pyがある場合:

python client.py

デプロイメント

ローカル開発

• python server.py を直接実行します。

• Cluede-Destop をローカル・サーバーに接続します。

クラウド・デプロイ

• クラウドVMまタはコンテナにデプロイ

• サポーがサポートされている場合は、リモーと・エンドポイををしまう

トラブルシューテグ

サバーがCluede-Destopに表示されない

• 設定ファイルのJSONの文法定を確認してださい。

• トレーリグ・カンません。

• Pyホン・パスの存在を確認てださい。

• Cluedeのログを次で確認:

%APPDATA%\Claude\logs\mcp*.log

サーバーが起動してない

• すべての依存関のインストールを確認してさい。

• 必要なCSVファイルが入った data/ フォルが存在する確認してください。

• サーバーを手動で実行してエラを確認します:

python server.py

ライセンス

MITライセンス

コントリビューション

1. リポジトリをフォークします。

2. フィーチャー・ブランチを作成します。

3. 変更をコミットします。

4. ブランチにプッシュします。

5. プラリクエストを開きます。