MCP-сервер DataGov Israel

MCP-сервер для изучения открытых данных правительства Израиля (data.gov.il) — со встроенными интерактивными визуализациями на базе MCP Apps.

Ищите тысячи публичных наборов данных, анализируйте их структуру, создавайте графики и наносите географические данные на карты — и всё это прямо из вашего ИИ-ассистента.

Что можно с этим делать?

🏠 Исследование рынка жилья

Анализируйте наборы данных о государственном жилье, чтобы понять размеры квартир, их расположение и доступность:

Узнайте, в каких городах самый высокий спрос на государственные жилищные лотереи:

Поймите распределение размеров квартир по стране:

Отслеживайте доступность жилья с течением времени:

🗺️ Картографирование общественной инфраструктуры

Визуализируйте образовательные учреждения по всему Израилю:

Наносите на карту станции общественного транспорта:

Related MCP server: senado-br-mcp

Быстрый старт

Установка

git clone https://github.com/aviveldan/datagov-mcp.git
cd datagov-mcp

# Create virtual environment and install (requires uv)
uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
uv pip install -e ".[dev]"

Использование с Claude Desktop

fastmcp install claude-desktop server.py

Перезапустите Claude Desktop — инструменты DataGovIL станут доступны сразу.

Попробуйте с MCP Inspector

fastmcp dev inspector server.py

Это откроет веб-интерфейс, где вы сможете просматривать инструменты, тестировать их в интерактивном режиме и предварительно просматривать визуализации MCP App на вкладке Apps.

Использование с fastmcp dev apps

Предварительный просмотр интерактивных приложений визуализации локально:

fastmcp dev apps server.py

Пример: Поиск возможностей в сфере недвижимости

Вот реальный рабочий процесс для того, кто изучает израильский рынок жилья:

You: "Search for discounted housing lottery datasets"

→ package_search(q="דירה בהנחה")
  Found: "נתונים תקופתיים - תכנית דירה בהנחה" (Discounted Housing Program)
  Resource ID: 7c8255d0-49ef-49db-8904-4cf917586031

You: "Profile this dataset so I can understand what fields are available"

→ dataset_profile(resource_id="7c8255d0-49ef-49db-8904-4cf917586031")
  Shows: LamasName (city), Subscribers, Winners, PriceForMeter,
         LotteryHousingUnits, ProjectName, Neighborhood...

You: "Show me which cities have the most subscribers competing for units"

→ chart_generator(
    resource_id="7c8255d0-49ef-49db-8904-4cf917586031",
    chart_type="bar",
    x_field="LamasName",
    y_field="Subscribers",
    title="Housing Lottery Subscribers by City"
  )
  → Interactive bar chart rendered in MCP Apps UI

You: "Now show the public housing units — map them and show me sizes"

→ dataset_profile(resource_id="c3a68837-9b7a-4ee7-bd92-130678dc8ae3")
  Shows: CityLmsName, NumOfRooms (avg 2.4), Floor, TotalArea (21-110 m²)...

→ chart_generator(
    resource_id="c3a68837-9b7a-4ee7-bd92-130678dc8ae3",
    chart_type="histogram",
    x_field="TotalArea",
    title="Distribution of Housing Unit Sizes (m²)"
  )
  → Most units are 48-57 m², with a long tail up to 110 m²

Инсайт: В таких городах, как Ашкелон и Сдерот, на одну лотерею приходится 25 000–35 000 подписчиков — это очень высокая конкуренция. В небольших городах на периферии (Умм-эль-Фахм, Назарет) их гораздо меньше. Если вы не привязаны к конкретному месту, ваши шансы значительно возрастают.

Доступные инструменты

Основные инструменты для работы с данными

Инструменты визуализации (MCP Apps) 📊

Эти инструменты отображают интерактивный интерфейс непосредственно в клиентах, поддерживающих MCP.

dataset_profile

Анализ набора данных для понимания его структуры и качества.

• Обнаруженные поля: integer, number, string, coordinate

• Статистика: min, max, mean, количество пустых значений, уникальные значения

• Вывод: Интерактивная таблица данных с поиском/фильтрацией

dataset_profile(resource_id="c3a68837-9b7a-4ee7-bd92-130678dc8ae3", sample_size=200)

chart_generator

Создание интерактивных графиков из любого набора данных.

chart_generator(
  resource_id="7c8255d0-49ef-49db-8904-4cf917586031",
  chart_type="bar",
  x_field="LamasName",
  y_field="Subscribers",
  title="Housing Lottery Subscribers by City",
  limit=50
)

map_generator

Нанесение географических данных на интерактивные карты Leaflet.

map_generator(
  resource_id="e873e6a2-66c1-494f-a677-f5e77348edb0",
  lat_field="Lat",
  lon_field="Long",
  limit=500
)

Полезные ID ресурсов

Вот несколько интересных наборов данных для начала работы:

Архитектура

MCP Apps

Инструменты визуализации используют провайдеры FastMCPApp с компонентами prefab-ui:

• Приложение DataProfile → компоненты DataTable, Metric

• Приложение Charts → BarChart, LineChart, ScatterChart, Histogram

• Приложение Maps → Embed с HTML Leaflet

Инструменты, зарегистрированные через @app.ui(), автоматически получают надлежащие метаданные MCP Apps и отображаются в совместимых клиентах.

Асинхронный HTTP-уровень

Все вызовы API используют httpx.AsyncClient с:

• Тайм-аутом 30 секунд

• Автоматическими повторными попытками для ошибок 5xx

• Пуллом соединений

Безопасность данных

• Числовые значения из CKAN приводятся к нужному типу (обрабатывает "25" → 25.0)

• Содержимое всплывающих окон на картах экранируется в HTML для предотвращения XSS

• Линейные графики сортируются по оси X для корректного отображения

Разработка

Запуск тестов

pytest tests/ -v          # 39 tests
pytest tests/ --cov=datagov_mcp  # With coverage

Стиль кода

ruff check .   # Lint
ruff format .  # Format

Структура проекта

datagov-mcp/
├── datagov_mcp/
│   ├── server.py          # Core CKAN tools + provider registration
│   ├── apps.py            # FastMCPApp definitions (DataProfile, Charts, Maps)
│   ├── visualization.py   # Visualization tools (@app.ui entry points)
│   ├── api.py             # CKAN API helper
│   └── client.py          # HTTP client
├── tests/                 # 39 tests with HTTP mocking
│   ├── test_api.py
│   ├── test_contracts.py
│   ├── test_tools.py
│   └── test_visualization.py
├── screenshots/           # Auto-generated demo screenshots
├── server.py              # Entrypoint
└── pyproject.toml

Вклад в проект

Мы приветствуем любой вклад! См. CONTRIBUTING.md для ознакомления с правилами.

1. Сделайте форк репозитория

2. Создайте ветку для новой функции

3. Внесите изменения с тестами

4. Отправьте pull request

Устранение неполадок

Конфликты портов с MCP Inspector

pip install nano-dev-utils
python -c "from nano_dev_utils import release_ports; release_ports.PortsRelease().release_all()"

Windows + OneDrive

Избегайте запуска установки в папках, синхронизируемых с OneDrive. См. uv#7906.

Ошибки импорта

uv pip install -e ".[dev]"

Лицензия

MIT — см. LICENSE.

Благодарности

• Создано с помощью FastMCP и prefab-ui

• Данные с Портала открытых данных Израиля

• Карты на базе Leaflet + CARTO

• Графики на базе Recharts (через prefab-ui)