polyarchy
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@polyarchy最新のGDP成長率の統計値を出典付きで教えて"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Polyarchy(polyarchy.net)
状態:正典(本書が文書の地図・分類の凡例は下記「ドキュメント」節)。 ライセンス=Apache-2.0(LICENSE・NOTICE・下記「ライセンス」節)。
日本の政策言説(経済団体・政府審議会の公表資料)と公的統計(公開データ)を、利用者の Claude/ChatGPT から
ツールとして参照できるようにする MCP サーバ群。現行 4 サービス=政策主張DB recommendations(主張)と
統計参照DB stats(事実)、企業情報DB companies(企業側の事実・2026-09 追加)、審議会議事録DB deliberations(決まるまでの議論・2026-10 追加)。「主張↔事実の突き合わせ」が並べる理由。扱うのはすべて公開資料・公開データ。
Polyarchy はサービス全体の名前。実体はコーパス(文書ジャンル)ごとに独立したサービスの集まりで、
各サービスは自分の MCP サーバ(別プロセス・別ホスト名)を持ち、共通契約 polyarchy_common(と、文書検索のサービスは検索部品の共有ライブラリ polyarchy_retrieval)だけを共有する。
できること(現行 4 サービス・いずれも MCP サーバとして公開・利用者は自分の Claude/ChatGPT から呼ぶ)
政策主張DB recommendations(recommendations/README.md・公開 https://docs.polyarchy.net/recommendations)
経団連 / 政府(骨太方針・規制改革・財政審・デジタル行財政改革会議・人工知能基本計画 等)/ 連合 / 日本商工会議所 / 経済同友会 の公表資料を横断検索
約 3,700 文書・約 187,000 チャンクを日本語特化のハイブリッド検索(BM25 語彙 + ベクトル → RRF 融合 → 日本語リランカー)
ツール 3 本=
search_policy_docs/sweep_policy_docs(団体横断の多段検索=団体別 fan-out・集約型は健全な棄却)/list_orgs
統計参照DB stats(stats/README.md・公開 https://docs.polyarchy.net/stats)
日本の公的統計(GDP・QE・需給ギャップ・物価・賃金・労働・財政・資金循環・人口・法人企業統計 業種×規模 等)と 国際機関統計(IMF/OECD/世銀)の値の厳密参照=公表どおりの文字列を出典付きで返し、無ければ「ない」と返す(近似・補間はしない)
2 層=発見層(
list_datasets/find_statistics/list_sources)と参照層(lookup_statistic/lookup_panel)=ツール 5 本各値に再配布・商用利用条件(◎/○/△・
status=guide)を付す(stats/docs/再配布条件.md)
企業情報DB companies(companies/CLAUDE.md・計画・公開 https://docs.polyarchy.net/companies〔箱で有効化後〕)
有価証券報告書(EDINET・金融庁・PDL1.0)の「主要な経営指標等の推移」と従業員の状況を、提出会社 約 4,100 社×5 期で値の厳密参照=XBRL の文字列のまま出典付きで返す
連結と単体は別の系列・「売上高」が無い会社(IFRS=売上収益・銀行=経常収益 等)には代わりに開示している項目と引き直し方を返す・遡及修正と会計基準の併記はもう一方の値を必ず添える
単社の 2 層=発見層(
find_company/list_items)と参照層(lookup_company_facts/lookup_segments/lookup_regions)+横断検索(list_metrics/screen_companies/screen_trend=定義した式の派生値は横断検索だけ)=ツール 8 本・モデル不要・ランタイム秘密なし(EDINET の API キーは取込側だけ)
審議会議事録DB deliberations(deliberations/CLAUDE.md・収録範囲・公開 https://docs.polyarchy.net/deliberations)
政府の会議体の過程文書(回ごとの配布資料・議事録・議事要旨)を横断検索=決定文書は政策主張DB、決まるまでの議論・資料はこちら
返す断片に毎回、会議体・回次・開催日・資料番号・提出者/発言者とその区分(推定しない=書かれていなければ不明)
ツール 2 本=
search_deliberations/list_meeting(政策主張DB と同じ検索部品polyarchy_retrieval)
Related MCP server: japanfinance-agent
設計上の性質(セキュリティ)
参照専用:サーバはメール送信・ファイル書き込み等の外部作用を持たない(読み取りツールのみ=recommendations 3・stats 5・companies 4)
サーバ側で生成 AI を呼ばない:意味検索はローカルモデル(
cl-nagoya/ruri-v3-310m)で完結・stats/companies はモデル不要。文章生成は各利用者の Claude/ChatGPT 側(ランタイム秘密ゼロ)データ層は公開固定+フェイルクローズ:検索経路は公開層に固定され、非公開データは構造的に返らない(
recommendations/core/search_api.py・不変条件の定義はpolyarchy_common/metadata_core.py)受信ポートを開けない:公開は Cloudflare Tunnel 経由(サーバから外向き接続のみ)。管理は AWS Session Manager
利用者はログイン必須(外部 IdP=WorkOS AuthKit・案 B・2026-09-02〜)+秘密パス+レート制限。IP 許可は使えない(コネクタは Anthropic/OpenAI 側から接続)。例外は、同じネットワークの中の bot だけが使う中継の口(既定は閉・会員の印が必須=PROD_MIGRATION §2.6)
残る壊れ方は供給元と資格情報(汚染された依存・箱のロールによる配布物改ざん・捕捉ログ・可用性)=対策の設計は docs/運用設計.md §2.6・実施は docs/残タスク.md B17(依存の sha256 固定と箱ロールの最小化は 2026-09-04 済)。最後の砦=冪等な bootstrap+S3 のデータで箱を数分で作り直せること
構成(リポジトリ=Polyarchy 全体・フォルダ名=コーパスID)
polyarchy/
├── polyarchy_common/ 共通契約:メタデータ共通コア(層の不変条件)・分野タグ21分類・ログ/stdio保護・捕捉ログ・Access JWT・MCP HTTP 定型
├── polyarchy_retrieval/ 文書検索の部品(分かち書き・BM25・RRF・埋め込み/リランカーの登録・Qdrant ストア〔layer 必須〕)=torch を引くので共通契約と分ける
├── recommendations/ 政策主張DB(経済団体の提言+政府の主張系文書)
│ ├── core/ 検索スタックの固有部分(config・フィルタ・比較型の分解・llama_index の包装・search_api・多段。部品は polyarchy_retrieval)
│ ├── serving/ 入口(mcp_server。参照用 Web UI は 2026-09-02 廃止・2026-10-09 コード削除)
│ ├── ingest/ 収集・チャンキング・取込・タグ付け・メタデータ監査
│ ├── eval/ 評価セット運用・回帰ゲート・スモークテスト
│ └── data/ PDF・catalog・eval・捕捉ログ(大物は S3 管理・git 外)
├── stats/ 統計参照DB — 主張↔事実の突き合わせ。ベクトルではなく発見層(目録・系列検索)+厳密参照層(値の完全一致)。core/ingest/serving/eval/ops/docs
├── deliberations/ 審議会議事録DB(2026-10-04 配線・opt-in=ENABLE_DELIBERATIONS_APP。docs/=再配布条件・収録範囲。原文・中間物・索引は data/=git 外)
├── deploy/ AWS 構成(Terraform / bootstrap / systemd / Cloudflare / 運用手順)— 全サービス共通
├── ops/usage/ 週次利用レポートの集計の出力先(weekly.jsonl=数字のみ。実利用の数字なので git 外。生成は `python -m polyarchy_common.usage_report`)
├── docs/ 全体文書(残タスク・運用設計・評価設計・導入団体向け文書・長期計画=下記「ドキュメント」)
└── pyproject.toml 依存定義(共通+extras recommendations/stats〔箱〕・ingest/companies〔取込だけ=作業用 PC〕。ローカルは `pip install -e ".[all]"`・stats 単独箱は `.[stats]`)拡張の形(コーパス連邦=サービスを足しても既存を壊さない)
現行は 4 サービスで、構造は足すことを前提に作ってある。新しいサービスは兄弟フォルダとして増え、
共通契約 polyarchy_common(メタデータの共通コア・層の不変条件・捕捉ログ・認証・MCP HTTP 定型)・文書検索の部品の共有ライブラリ
polyarchy_retrieval(文書検索のサービスだけ)と deploy/(同じ箱・同じ配布経路・同じ監視)だけを共有する=あるサービスの作業は他サービスのソースを読まない
(把握範囲を 1 サービスに閉じる)。連邦レイヤは作らず、利用者側の Claude がルーターになる(設計=docs/長期開発計画.md)。
想定している拡張(境界=外部の公開データの整理と利活用促進。導入組織の非公開文書を扱うモジュールは本ソフトウェアの範囲外=
必要な組織が自組織帰属の別リポジトリで、本ソフトウェアを依存として使う形で作る。層の不変条件=公開固定・フェイルクローズは共通契約が担保):
候補 | 内容 | 位置づけ |
企業情報サービス( | 有価証券報告書等の企業開示を「主張↔事実」の企業側の事実として参照。最初の取得元=EDINET(API・PDL 1.0 で商用可) | 着手済(パーサ検証済・計画=companies/docs/開発計画.md) |
政府系の詳細情報サービス | 審議会・検討会の議事録/論点( | recommendations が「結論(提言・方針)」を扱うのに対し「議論の過程」を扱う兄弟 |
いずれも同じ規律で足す=評価セットと回帰ゲートを先に立て(fail-closed)、release.sh の同じ出口から配布し、
自動適用と切り戻しの同じ仕組みに乗る。要望の吸収先を「コード」でなく「データと評価問」に置く(複雑性を複利にしない)ことが、
サービス数が増えても保守が破綻しない理由(docs/運用モデルと事業継続性.md)。
実装:Python 3.12/MCP 公式 SDK 2.x (MCPServer)・LlamaIndex・Qdrant・Sentence-Transformers・fugashi
稼働:AWS EC2(東京リージョン)+ Cloudflare Tunnel。実行はリポジトリ root を Python の root として
python -m recommendations.…
ドキュメント(地図)
4 分類=正典(生きている・更新はここだけ)/設計(安定リファレンス・判断が変わった時だけ更新)/記録(凍結・日付つき・更新しない)/規約(セッション作業規約=各 CLAUDE.md)。
行は話題。どの文書も冒頭の「状態:」で自分の分類を宣言する。
話題 | 正典 | 設計 | 記録 |
総論(何を・なぜ・次に何を) | 長期開発計画=コーパス連邦・分割原理・拡張順序/審議会議事録DB 開発計画=2 つ目の文書検索コーパスの設計と検討経緯(2026-10-02)(M0 の記録=所見・確認シート)・審議会議事録DB の 再配布条件・収録範囲(正典)/開発環境方針=PoC 維持と並行開発の規約/文書管理ルール=4 分類・地図・正典 1 箇所の規則(他プロジェクトへ持ち出し可) | リファクタリング所見 2026-08-19=配置の読み替え表 | |
開発計画・評価(品質をどう測り育てるか) | 評価設計と改善計画=何をなぜ測るか(合格基準は本 README「品質の担保」) | stats データ拡充計画・第7弾・第9弾=弾ごとの計画/companies 開発計画=企業情報サービスの便の段組み・契約案・容量の見立て・companies 第 1b 便 計画=セグメント別・地域別の実測と契約案・companies 第 1c 便 計画=横断検索(海外売上比率から)の実測と契約案/実利用ログの提供=燃料確保の同意書と共有経路 | stats 開発経緯と設計判断 2026-08-25(新しいセッションはまずこれ)/companies(EDINET)正規化検証 2026-08-22・実データ検証 2026-09-20・母集団の棚卸し 2026-09-21・全社の取込と棚卸し 2026-09-22・人手の目視 2026-09-23・セグメント別の取込と棚卸し 2026-09-23・地域別の表の棚卸し 2026-09-23・地域別の PDF 照合 2026-09-26・横断検索の母集団 2026-09-27・遡りの取込と棚卸し 2026-09-30・書類をまたぐ修正の実測 2026-09-30・区分の年をまたぐ続き具合の実測 2026-09-30・アンカー改定の記録 2026-10-09=品質の担保の基準値の改定の経緯(2026-08-28〜10-08) |
サービス(各 DB の入口と契約) | recommendations/README/stats/README/polyarchy_common/README=共通契約の正典/各論=stats 共通契約・recommendations 共通契約/deploy/pages/README=公開ページ | stats 設計 5 本(指標棚卸し・データソース選定・参照粒度設計・再配布条件・業種分類対応表)/recommendations(コーパス収録範囲の明示・再配布条件・収録拡充計画:AI・デジタル改革の決定文書=gov への追加の対象・評価問(案))/polyarchy_common/=共通契約パッケージ本体(docstring が詳細仕様)/polyarchy_retrieval/=文書検索の部品の共有ライブラリ(docstring が仕様) | 公式コネクタ要件(2026-08-18 調査) |
運用(動かし続ける) | 運用設計=監視・更新・ロールの設計と実施状況/deploy/README=AWS runbook(§9.5 が入口ガード/ログ保持の正典)/deploy/RUNBOOK_OPS=障害対応・データ更新・切り戻し | 個人認証_案B設計=外部 IdP・②名簿限定→③個人向け提供の段組み/性能と同時実行の開発計画=導入直後の集中への備え(想定する山・打ち手・順序・運営者が決めること・2026-10-13) | — |
導入団体向け(移行・合意・監査・対外説明) | 監査ガイド=公開リポジトリと CI で誰でも再現できる独立監査の仕組み | PROD_MIGRATION=導入団体 AWS への転写手順/運用モデルと事業継続性=なぜ依存しなくて済むか(対外説明)/非公開コーパスの参照設計=導入団体が内部文書の検索を別リポジトリで作るときの型(不変条件・認可関門・検査。本リポジトリでは実装しない) | — |
規約(セッション作業規約=新しい開発者・AI が最初に読む) | CLAUDE.md=リポジトリ root の規約(記憶ゼロのセッションはまずこれ・読む順・性格・運用地雷)/stats/CLAUDE.md/recommendations/CLAUDE.md/companies/CLAUDE.md | — | — |
運用(人手の箱操作ゼロ・2026-09-03〜)
配布=
bash deploy/scripts/release.sh <env>(配る前の確認〔マウント元・ロック・editable install の向き先・語彙・コレクション名・調整値の混入・未コミットのコード〕→ 下記「品質の担保」の全ゲート PASS のときだけ S3 へ upload〔コードは git の追跡ファイルだけ〕→ マニフェスト)。提言の定型更新はupdate.sh、燃料の週次トリアージはtriage.sh。箱=15 分毎の自動適用(コード tar 再展開・データ同期・smoke と稼働中の /healthz・失敗時は旧版へ自動切り戻し)・毎日の更新チェック・毎時のダッシュボード(S3
ops/dashboard/)・アラーム→メール。CI 化(計画)=ゲートを公開リポジトリの PR/main に紐づけ(GitHub Actions)、release も CI から行う=運用者の仕事は「PR をマージ」になる。段階と現在地=docs/運用設計.md §2.5。
手順=deploy/RUNBOOK_OPS.md §5・設計=docs/運用設計.md §0/§2.4・監査=docs/導入団体側_監査ガイド.md §4b。
ライセンス
本リポジトリ(コード・運用自動化・評価資産・設計文書)のライセンスは Apache-2.0=LICENSE(標準全文・無改変)・© 表示は NOTICE。複製を受け取った者は誰でもこの条件で利用できる。初期開発(2026-08〜09)の履歴は本リポジトリに含めていない。
公開に含めないのは 3 種だけ=相手方(導入団体)の情報・個人情報と実利用ログ・秘密(鍵・トークン等)。これらは開示範囲の問題ではなく、最初からリポジトリに含めない。
収録データ(PDF・統計値)は git 外=各取得元の再配布条件に従う(stats/docs/再配布条件.md・recommendations/docs/再配布条件.md)。コードの公開とデータの再配布条件は別。
品質の担保(回帰ゲート)
構成変更のたびに、以下をリポジトリ root から実行して数値が不変であることを確認する。
合格基準と現在値の正典は本節だけ(他文書は写さずここへリンクする=ゲートの本数も写さない)。release.sh は本節の全ゲート(companies・deliberations は
env で有効にしたときだけ)を回し、アンカー(hit@5/MRR)は出力の ALL 行の数値を基準値と比べ、それ以外の合否は終了コードで判定する(出力の文字列を grep しない・2026-10-09〜)。ゲートを回す python はロックの版と一致すること
(release.sh の配る前の確認が deploy/scripts/check_lock.py で照合する=開発側で基準値を測る前にも手で回す)。公開リポジトリと CI で誰でも同じ数値を再現できる形にする(CI 化=docs/運用設計.md §2.5)。
recommendations(API クレジット 0 で実行可)
(既定値が v7/Qdrant=env 不要。切り戻しは自動適用の退避と書き戻し〔deploy/RUNBOOK_OPS §5〕=v6 は今の評価問を満たさない=v5・v6 のコレクションは 2026-10-09 に配布元から外した。
Chroma 経路はバッチ2 段4〔2026-08-28〕で全廃=v5 データは S3 data/chroma/ と退避先に保管のみ):
ゲート | 基準(v7) |
| hit@5 86.3% / MRR 0.707 |
| フィルタ 27/27 + 層ゲート PASS |
| 網羅 100% / 集約棄却 12/12 / 答え可能 3/3(答え可能は本番の入口 orchestrate で測る。集約棄却は判定方針の回帰テスト=covered は「絞り込みの範囲で 1 件以上返った」の意で関連度の閾値は無い) |
| MCP 疎通・層公開固定・stdout クリーン |
| 同時に流しても 1 本ずつと結果が同じ(ツールの関数を、評価問から作った呼び出し〔絞り込み・団体横断・重複抑制を混ぜる〕で 1 本ずつと同時 3 本の 2 通りに流し、返り値の全体が一致・捕捉ログの行が全部そろう)=箱はツールを同時に動かす(unit の |
deliberations(審議会議事録DB・2026-10-03〜。release.sh は env の ENABLE_DELIBERATIONS_APP=true のとき 5 本と束の書き出しを足す=2026-10-04 配線・同時実行は 2026-10-14〜)
手元の専用 Qdrant(qdrant-delib・:6340)と取り込み済みのコレクションが前提(deliberations/CLAUDE.md)。
ゲート | 基準 |
| hit@5 94.7% / MRR 0.856(アンカー問 57=M0 で本人が確定した 35+2026-10-06 に足した 16〔2026-10-07 本人が確認〕+2026-10-07 に足した 6〔同日 本人が確認〕・ミス 3=初めて出た回の型〔検索は関連度順のため後の回が上に来る=初出の特定は利用側の期間の絞り込みと list_meeting〕) |
| 帰属の取り違え 0(M0 の帰属ラベル=資料 40・発言 42+アンカー問の発言者の区分・資料の提出者の区分と提出者)・初出の型(D)の正解を全単位から数え直して一致・全単位の fail-closed |
| 公開以外 0・機密の自己試験で遮断・layer の無い検索を拒む・匿名の単位に発言者なし |
| ツール 2 本・読み取り専用・layer 引数なし・返り値の帰属と注記 |
| 同時に流しても 1 本ずつと結果が同じ(アンカー問の全部・会議体と資料の種別の絞り込み・回の一覧を、1 本ずつと同時 3 本の 2 通りに流して返り値の全体が一致・捕捉ログの行が全部そろう) |
改定の経緯=アンカー改定の記録。アンカーは回帰を見つけるためのもの(固定の問に合わせた検索側の調整をしない)。
companies(2026-09-20〜。release.sh は env の ENABLE_COMPANIES_APP=true のとき 4 本を足す=2026-09-22 配線)
ゲート | 基準 |
| 原典完全一致( |
| 発見層(企業の同定)の到達率=全問 PASS(2026-09-21 時点 20 問=旧社名・表記ゆれ・候補が複数のときは 1 社に決めない) |
| 語彙と評価問の整合・便ごとの問数の下限(第 1e 便を含む)・除外の理由ごとに負例 1 問以上(ネットワーク不要) |
| MCP 疎通・層公開固定・fail-closed・stdout クリーン |
stats
ゲート | 基準 |
| MCP 疎通・fail-closed(該当なしは found=false+理由)・stdout クリーン |
| 原典完全一致( |
| 期間表記・レジストリ検証・ingest 純関数・取得元の型の配線の網羅(ネットワーク不要)。値ストアに依存する検査は STRICT でスキップ 0(release.sh はこの形で呼ぶ) |
| 発見層の到達率=全問 PASS(2026-09-15 時点 227 問。下限は test_core が固定=不退転) |
取込・更新時はデータセット固有の整合ゲートも通す(法人企業統計の合計整合・SNA/資金循環の恒等式 7 本など=
stats.ops.refresh が実行)。詳細=stats/README.md「実行」節。
共通
共通契約の単体テスト:python -m polyarchy_common.tests.test_common
改定の手順(アンカーは回帰を見つけるトリップワイヤ=最大化する KPI ではない):① 収録・評価問を足した変更でゲートを回し、 正解が上位 5 件から外れた既存の問と、順位が下がった問を数える(
--dump-topkの前後比較)② 外れ・下がりが主題適合の割り込み (同じ主題を扱う新しい文書)か、検索の劣化かを問ごとに判断する ③ 主題適合なら基準値を実測に改め、本節の表・release.shの既定値 (REQUIRE_HIT5・REQUIRE_MRR・審議会DB はDELIB_REQUIRE_*)を同一コミットで直し、経緯を残タスクの該当タスク(§E)に書く ④ 1 問に合わせた検索側の調整はしない(過適合)。過去の改定の経緯=アンカー改定の記録。
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Japanese law, corporation & statistics data as MCP, normalized to English with source attribution.
Connect your ads, shop, analytics, social, CRM and finance platforms once, then let Claude, ChatGPT, Cursor or any MCP client read, join and explain your numbers. Public statistics from the World Bank, IMF, Eurostat, OECD, WHO and SEC filings come as context, searchable and chartable from the same tools. Read-only by design, every number carries its source.
Search Japanese software and AI tools; read recorded facts with source links. Read-only.
Search Japanese subsidies and public company data using J-Grants, gBizINFO, and EDINET.
Related MCP Servers
- FlicenseAqualityDmaintenanceEnables search, retrieval, and summarization of Japanese National Diet meeting minutes via MCP tools.81-
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceCompound MCP agent that integrates EDINET, TDNET, e-Stat, and stock price sources for comprehensive Japanese company analysis, macro economic snapshots, and earnings monitoring through a single interface.34 PyPI2Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides LLMs access to Japanese and international statistical data (e-Stat, World Bank, OECD, Eurostat) with tools for data retrieval, chart generation, and statistical analysis.MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables AI agents to query Japanese public data (laws, corporations, statistics) from official government APIs, returning normalized English metadata with source attribution.1MIT