datagovin-mcp

Claude（または任意のMCPクライアント）に、インドの政府公開データプラットフォーム data.gov.in への自然言語アクセスを提供する MCP サーバーです。空質、農業、健康、燃料価格、国勢調査、教育、降雨など、10万以上の公開データセットをカバーしています。

このサーバーはデータを一切持たず*ありません。薄くて行儀の良いラッパーであり、すべてのクエリは、あなた自身の無料APIキーを使った data.gov.in へのライブ呼び出しです。このサーバーが追加するのは欠けていた層——データセットの発見とクリーンなクエリ実行です。これにより、言語モデルは「今のデリーのAQIは？」という質問から実際のデータ行まで到達でき、あなたが手作業でデータセットのUUIDを探す必要はありません。

どうして存在するのか

data.gov.in は膨大なカタログを持つ一方、きちんとした全文検索APIがありません。通常のワークフローは、Webサイトを閲覧し、そのデータセットのリソースIDを「API」ボタンからコピーするというものです。これは大規模な言語モデルには不向きです。このサーバーは、キーワードで検索できる厳選された検証済みインデックスと、データセットのスキーマを取得してフィルタ済みの行をライブで取り出すツールを提供し、そのギャップを埋めます。また、上流APIの粗い部分（大文字小文字を区別するフィルタ、ときどきCSVで返ること、最後のページングの動作などを）を吸収するので、モデルがそれに対応する必要はありません。

Related MCP server: bharatlas-mcp

ツール

セットアップ

1. 無料APIキーを取得する。 data.gov.in に登録し、プロフィールページからキーを発行します。無料で、公開されたレート制限はありません。

2. インストールする。

git clone https://github.com/<your-username>/datagovin-mcp.git
cd datagovin-mcp
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

3. キーを設定する。

cp .env.example .env
# edit .env and paste your key, or just export it:
export DATA_GOV_IN_API_KEY="your_key_here"

4. Claude Desktop に接続する。 これをMCPクライアント設定（claude_desktop_config.json）に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "datagovin": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/datagovin-mcp/server.py"],
      "env": { "DATA_GOV_IN_API_KEY": "your_key_here" }
    }
  }
}

クライアントを再起動すると、4つのツールが表示されます。

会話例

あなた: 大気質に関するどのようなデータセットがありますか？ Claude: (search_datasets("air quality") を呼び出し) → 駅別のリアルタイム大気質指数。

あなた: どのようなフィールドがありますか？ Claude: (get_dataset_info(...) を呼び出し) → country, state, city, station, pollutant_id, pollutant_avg, last_update…

あなた: デリーのPM2.5の測定値を表示してください。 Claude: (query_dataset(resource_id, filters={"city": "Delhi", "pollutant_id": "PM2.5"}) を呼び出し) → ライブのデータ行。

カタログの拡張

カタログには検証済みのデータセットが初めから含まれており、定期的に増えることを前提としています。任意のデータセットを追加するには、その data.gov.in のページの「API」ボタンからリソースIDをコピーして、次を実行します:

python scripts/add_dataset.py <resource_id> --sector Agriculture --keywords "wheat,crop,production"

このスクリプトは、データセットの実際のタイトルとスキーマをライブで取得し、検証済みのエントリを data/catalog.json に追記します。 --sector と --keywords は任意です。

アップストリームAPIに関する注意点

このサーバーが代わりに処理してくれる data.gov.in の振る舞いをいくつか紹介します。

• フィルタのフィールド名は大文字・小文字を区別します（filters[State] ≠ filters[State]）。これはドキュメントに記載されておらず、常に get_dataset_info が返す正確なフィールド id を使用してください。

• 一部のレガシーデータセットは、format=json を指定してもCSVを返します。クライアントはContent-Typeでそのことを検出し、そのままパースします。

• 最後のページのページングでは、空の records 配列と status: ok; が返ることがあります。総件数が正数なのに件数が0件の結果を得た場合、最後のページを超えてページングしていることになります。

• 1リクエストで最大 ~100 行まで — 大きなセットは offset でページングしてください.

プロジェクト構成

datagovin-mcp/
├── server.py              # MCP entry point (stdio); defines the four tools
├── datagovin/
│   ├── client.py          # async data.gov.in API wrapper (quirk handling)
│   └── catalog.py         # curated catalog load + keyword search
├── data/catalog.json      # verified, extensible dataset index
├── scripts/add_dataset.py # enrich the catalog by resource ID
├── requirements.txt
└── pyproject.toml

ライセンス

MIT