🌾 crop-mcp

Smithery Python 3.10+ License: MIT GitHub stars

EU作物インテリジェンスMCPサーバー — EU 25カ国の収穫量予測、市場価値、リスク分析を提供します。

AIエージェントに以下のような質問をさせることができます：「今年のバーデン＝ヴュルテンベルク州の小麦の収穫量はどうなるか？現在の市場価格での価値はいくらか？」

pip install git+https://github.com/DasClown/CropProphEU.git
# or try it on Smithery: https://smithery.ai/servers/crop-mcp/CropProphEU

機能 (10個のMCPツール)

ツール	機能
`yield_and_value`	新規 — 収穫量と市場価値（€/ha）を組み合わせ、ドイツ語または英語（`language`パラメータで自動検出）の平易な要約を提供
`europe_yield_forecast`	欧州全域の収穫量予測（3作物、25カ国）およびリスク収穫量（Yield-at-Risk）
`crop_forecast`	今シーズンの状況：気温、降水量、土壌水分、干ばつ指数
`season_comparison`	今シーズンと過去の年との比較
`region_health`	1回の呼び出しで特定の地域の全作物の状況を取得
`weather_outlook`	16日間の天気予報
`climate_scenario`	シミュレーション：気温+2°C、降水量-20%の場合の影響
`yield_forecast`	アナログ年収穫量マッチング（ドイツ中心）
`list_regions`	120のNUTS2地域リスト
`list_crops`	作物パラメータ（GDD基準、シーズンなど）

クイックスタート

1. インストール

pip install git+https://github.com/DasClown/CropProphEU.git

2. MCPサーバーとして使用

CLI (stdio) 経由:

crop-mcp

またはPython経由:

from crop_mcp import predict_europe_yield

result = predict_europe_yield("DE11", "DE", crop="wheat", gdd=3050, precip_mm=650)
print(f"Yield: {result['predicted_yield_t_ha']} t/ha")
print(f"Revenue: ~{result['predicted_yield_t_ha'] * 235:.0f} €/ha")

3. Claude Desktop / Cursor / その他のMCPクライアント

MCP設定に追加:

{
  "mcpServers": {
    "crop": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "crop_mcp.server"]
    }
  }
}

4. HTTPサーバー (リモートアクセス / Smithery用)

pip install crop-mcp[http]
crop-mcp --http --port 8080

SSE経由で接続: http://your-server:8080/sse

5. Docker

docker build -t crop-mcp .
docker run -p 8080:8080 crop-mcp crop-mcp --http --port 8080

検証済み作物

作物	Eurostatコード	サンプル数	国数	MAE (LOYO)
🌾 小麦	C1100	1,483	25	11.2%
🌽 トウモロコシ	C1500	1,648	20	11.6%
🌿 大麦	C1300	1,841	25	11.3%

菜種およびヒマワリ: 未対応 — Eurostatの収穫量データがないため。ツールはこれらに対して明確なエラーを返し、誤った情報を生成（ハルシネーション）することはありません。

出力例

ドイツ語 (デフォルト):

Weizen – Region DE11 (DE)
Ertrag: 7.68 t/ha (Spanne 6.67–8.63)
...

英語 (language="en" 指定時):

Wheat – Region DE11 (DE)
Yield: 7.68 t/ha (range 6.67–8.63)
Temperature: warm (3050°C GDD)
...

すべての出力はドイツ語（デフォルト）または英語で利用可能です。英語の出力が必要な場合は、yield_and_value呼び出し時に language="en" を設定してください。JSONデータは常に英語のフィールド名で返され、summaryフィールドが指定された言語に適応します。

データソース

ソース	データ	アクセス
Eurostat	作物収穫量 (`apro_cpshr`)	無料、キー不要
NASA POWER	GDD、降水、日射、土壌水分	無料、レート制限なし
Open-Meteo	16日間予報	無料、キー不要
SoilGrids v2	SOC、pH、N、CEC、テクスチャ	無料REST API
Yahoo Finance	ライブ CBOT小麦/トウモロコシ先物 + EUR/USD	無料、キー不要

モデルの精度

指標	値
LOYO MAE (小麦)	0.598 t/ha (11.2%)
前方検証 (学習 ≤2022, テスト 2023-24)	0.794 t/ha (15.0%)
R² (LOYO)	0.877
R² (前方)	0.628

意味: LOYO指標は将来のデータを含む全期間で学習するため楽観的です。前方検証（2000-2022年で学習し、2023-2024年を予測）が実世界のベンチマークであり、±15% となります。

このモデルは、学習データが豊富なEU主要国（ドイツ、フランス、ベルギー、オランダ、オーストリア、チェコ）で最も正確であり、異常気象により体系的な過大評価が生じたオランダ/ベルギー 2024のような外れ値に対しては精度が低下します。

アーキテクチャ

crop-mcp/
├── crop_mcp/
│   ├── server.py              # 10 MCP tools
│   ├── europe_model_api.py    # Random Forest (200 trees) + Yield-at-Risk
│   ├── market_prices.py       # Live prices via Yahoo Finance + reference
│   ├── core/regions.py        # 120 NUTS2 regions
│   └── sources/               # Weather, soil, NDVI data fetchers
├── models/                    # .pkl files (download from Releases)
├── data/                      # Training data (generated by build)
├── pyproject.toml
└── README.md

主要な設計原則:

ハルシネーションなし — すべての収穫量予測は検証済みのEurostatデータに基づいています
ライブ価格 — Yahoo Finance経由のCBOT小麦/トウモロコシ価格（1時間ごとに更新）
自己更新 — 月次のcronジョブにより、最新のEurostatデータでモデルを再構築
外部APIキー不要 — すべてのデータソースは無料かつ公開されています

商用利用

本ツールは現在、以下の用途で実運用可能です:

農業トレーディングデスク — 「現在のMATIF価格でピカルディ地方の小麦の価値はいくらか？」
農業アドバイザリー — 「今シーズンは過去5年と比べてどうか？」
保険 / リスク管理 — 地域ごとのリスク収穫量（P10/P50/P90）
EU政策分析 — 気候シナリオが各国の収穫量に与える影響

今後の商用機能: 国別の市場価格、過去の価格相関、自動PDFレポート、複数年の輪作計画。

ビルドとトレーニング

# Build training data for a specific crop (25 min)
python3 build_europe.py --crop corn

# Train the model (2 min)
python3 train_europe_fast.py --crop corn

# Automatic monthly update (cron)
# Runs every 1st of the month at 06:00

ライセンス

MIT — 自由に使用、修正、配布が可能です。

真実で検証可能な作物インテリジェンスを必要とするAIエージェントのために、愛を込めて構築されました。

CropProphEU