MLIT Data Platform MCP Server

Instructions

            使い方:
            - 入力中の文字列（term）から、上位のキーワード候補を返します。候補は `name`（候補語）と `cnt`（該当件数）を含みます。
            - 完全一致寄りにしたい場合は phrase_match=True を指定します。
            - カタログ/データセット等で範囲を絞って候補を出すことも可能です（search と同様に attributeFilter 相当を利用）。

            例:
            - 単純サジェスト（全データ対象）:
            term="川", phrase_match=True
            → 上位候補（例: "川河川", "河川", ...）が name/cnt で返る。

            - 特定データセット内でのサジェスト:
            term="川", phrase_match=True, dataset_id="cals_construction"

            - カタログ単位でのサジェスト:
            term="橋", catalog_id="dimaps"

            注意:
            - term は必須です（空文字は不可）。
            - 本APIは GraphQL `suggest(term, phraseMatch, attributeFilter?)` を使用します。属性での絞り込みは
            本ツールの引数（catalog_id / dataset_id / prefecture_code / municipality_code / address）を
            内部で attributeFilter にマッピングして行います。
            - 返却される候補は name と cnt を含む配列です（例は公式サンプル参照）。

Implementation Reference

• src/server.py:1359-1363 (handler)

  The `get_suggest` tool handler in `src/server.py` processes the request, normalizes arguments using `_auto_normalize_region_args`, and calls `client.suggest(p)`.

  elif name == "get_suggest":
      arguments = await _auto_normalize_region_args(arguments, client)
      p = SuggestInput.model_validate(arguments)
      data = await client.suggest(p)

• src/client.py:917-946 (handler)

  The `MLITClient.suggest` method in `src/client.py` constructs the suggest query using helper methods and sends it to the GraphQL API via `post_query`.

  async def suggest(self, params: SuggestInput) -> Dict[str, Any]:
      attr_filter = self.make_attribute_filter_for_countdata(
          prefecture_code=params.prefecture_code,
          municipality_code=params.municipality_code,
          address=params.address,
          catalog_id=params.catalog_id,
          dataset_id=params.dataset_id,
      )
  
      loc_filter = None
      if all(v is not None for v in [
          params.location_rectangle_top_left_lat,
          params.location_rectangle_top_left_lon,
          params.location_rectangle_bottom_right_lat,
          params.location_rectangle_bottom_right_lon
      ]):
          loc_filter = self.make_rectangle_filter(
              float(params.location_rectangle_top_left_lat),   # type: ignore
              float(params.location_rectangle_top_left_lon),   # type: ignore
              float(params.location_rectangle_bottom_right_lat),  # type: ignore
              float(params.location_rectangle_bottom_right_lon),  # type: ignore
          )
  
      q = self.build_suggest(
          term=params.term,
          phrase_match=params.phrase_match,
          attribute_filter=attr_filter,
          location_filter=loc_filter,
      )
      return await self.post_query(q)

• src/client.py:320-351 (helper)

  The `MLITClient.build_suggest` method in `src/client.py` constructs the raw GraphQL query string for the suggest API.

  def build_suggest(
      self,
      *,
      term: str,
      phrase_match: Optional[bool] = None,
      attribute_filter: Optional[str] = None,
      location_filter: Optional[str] = None,
  ) -> str:
      parts: List[str] = []
  
      def q(s: str) -> str:
          return '"' + s.replace('"', '\\"') + '"'
  
      parts.append(f"term: {q(term)}")
      if phrase_match is not None:
          parts.append(f'phraseMatch: {"true" if phrase_match else "false"}')
      if location_filter:
          parts.append(f"locationFilter: {location_filter}")
      if attribute_filter:
          parts.append(f"attributeFilter: {attribute_filter}")
  
      return f"""
      query {{
        suggest({", ".join(parts)}) {{
          totalNumber
          suggestions {{
            name
            cnt
          }}
        }}
      }}
      """.strip()