Korean Stats MCP

KOSIS（国家統計ポータル）、もうサイトに入る必要はありません。 AIアシスタントに韓国語で質問すれば、国家統計ポータルの公式数値が出典とともにすぐに表示されます。

国家統計ポータル KOSIS OpenAPI ベースの MCP サーバー（Python FastMCP）。Claude Desktop・Cursor などで stdio または HTTP で使用。

30秒で体験する

チャットにこう入力します（Claude.ai コネクタ登録後 — 下記インストール方法 参照）

나: 광진구 고용률 알려줘

AI: 2025년 하반기 광진구의 고용률은 61.6%입니다.
    📊 출처: 고용률 (KOSIS DT_1ES3A03_A01S)

KOSIS サイトに入って統計表を探し → 分類コードを選び → 自治体の行をスクロールする必要はありません。 自治体名と知りたいことを韓国語で投げるだけです。

公務員の業務、こう変わります

国家統計ポータルの統計は KOSIS にすべてあります。問題は 取り出して使うコスト です。 統計表 ID を知らなければ検索で迷い、見つけても分類・項目・周期コードを組み立てる必要があり、自治体単位は表の中で行を探さなければなりません。そのため、報告書の締切直前にはいつも KOSIS と格闘しています。

このツールはそのプロセスを 自然言語の一行 に縮めます。実際の業務シーンで見てみましょう。

📋 施政演説・新年の辞・業務報告 — 30分が5秒に

状況 — 市長の新年の辞の原稿に「我が市の現状」の一段落を入れる必要がある。人口・出生率・雇用・地域経済の数値を KOSIS から一つずつ書き写すのに毎回30分～1時間。

나: 성남시 신년사에 넣을 핵심 통계 한 줄로 정리해줘

AI: 성남시의 주민등록 인구 ○○만 명, 합계출산율 ○.○○명,
    65세 이상 고령인구 ○○만 명, 실업률 ○.○%, 지역내총생산 ○○조 원
    (○○○○년 기준)입니다.

chain_region_brief の 演説用一行モード が主要指標を自動で絞り込み、一文にまとめます。13指標の全体ブリーフィングも一度に可能です。

🏛 地方議会回答・行政事務監査対策 — 「隣の地域より低いんじゃないか」

状況 — 議員が「我が区の失業率は隣接区より高いんじゃないか」と質問する予定。隣接自治体を一つずつ照会して比較表を作成しなければならない。

나: 강남구, 서초구, 송파구 실업률이랑 고용률 비교해줘

AI: 📊 3개 지역 × 2개 지표 비교
    • 실업률: 최고 ○○구(○.○%), 최저 ○○구(○.○%)
    • 고용률: 최고 ○○구(○○.○%), 최저 ○○구(○○.○%)
    [지역별 순위 매트릭스 + 기준시점 포함]

chain_compare_regions は 最大17地域 × 8指標 を一度にマトリックス化し、指標ごとの順位まで付けます。「全国17の市道の出生率順位」も一行です。

📑 政策報告書・研究用役の現状分析 — 10年のトレンドを一度に

状況 — 少子化対策5カ年計画報告書。「最近10年のトレンド」の章に入れる時系列データが必要。

나: 저출산 영역 최근 10년 추세 정리해줘

AI: 📑 저출산 영역 10년 추세
    • 합계출산율: 지속 하락 (20○○→20○○년, -○○%)
    • 출생아수: 지속 하락 (-○○%)
    • 혼인건수: 지속 하락 (-○○%)
    • 평균초혼연령: 상승 (+○.○세)
    [연도별 데이터포인트 + 변화율 전체]

chain_policy_indicator は 7つの政策領域（少子化・高齢化・住居・雇用・治安・保健・経済）を領域ごとに3～4指標のセットで時系列分析します。平均変化率・最高/最低点・トレンド分類が一緒に出ます。

🗣 民願対応・報道資料 — 聞かれたらすぐに公式数値

状況 — 「うちの地域のPM2.5は最近どうなの？」という民願電話。または報道資料に入れる数値を30分後に回答しなければならない。

나: 충남 미세먼지 수치
AI: 20○○년 충남의 PM2.5 농도는 ○○㎍/㎥입니다. 📊 출처: KOSIS

나: 부산 인구 최근 10년 변화는?
AI: 부산의 인구 10년 추세: 지속적인 하락 추세. ... (변화율·최고/최저점 포함)

単一数値は quick_stats、トレンドは quick_trend。すべての回答に統計表の出典が付いて、そのまま引用できます。

🎯 自治体・市郡単位まで — 広域平均に埋もれません

状況 — 「広津区」の雇用率が必要なのに、検索するといつも「ソウル特別市」の平均しか出てこない。

나: 광진구 고용률, 광진구 65세 이상 인구

AI: 2025년 하반기 광진구의 고용률은 61.6%입니다.
    2024년 광진구의 65세 이상 고령인구는 ○○,○○○명입니다.

全国 230以上の自治体・市郡 を KOSIS の自治体単位統計表で直接照会します。全国226の市郡区が同一構造で収録された KOSIS 標準統計表（自治体コードルーティング）を優先 して使い、標準表にない分野のみ自治体統計年報（.xlsx）で補完します。中区・南区のように複数の市にある名前も「釜山中区」のように広域市を一緒に言えば正確に区別します。

🛡 ChatGPT がでっち上げた統計、そのまま報告書に入れないでください

一般的な AI は統計数値を 学習時点基準で記憶 しています。「ソウルの人口」と聞けば数年前の値を自信満々に答えます。その数値が報告書・演説文・国政監査資料に入ると事故です。

このコネクタをオンにすると、AI は 質問のたびに KOSIS 公式 DB をリアルタイム照会 し、回答に統計表 ID（出典）を一緒に表示します。推定ではなく引用です。

将来推計を含む統計には「この数値は実測ではなく国家統計ポータルの推計です」という案内が、人口動向（出生・死亡・婚姻・離婚）の最近時点には「暫定値の可能性があります」という案内が自動で付きます。推計・暫定値を確定実測のように引用するミスを防ぎます。

何を質問できるか

統計キーワード — 92個 + 自然語言い換え100以上

正式用語を知らなくても大丈夫です。 집값→住宅売買価格、노인→高齢人口、월소득→月平均賃金のように略語・口語表現を自動変換します。출산률・고용율 のような「률/율」の誤字、G D P のような空白、population・gdp のような英単語も認識します。

定義が 異なる 指標はこっそりすり替えません — 청년실업률（15～29歳）・연봉（年単位）・가계소득 のように似ていても別の統計である質問には、誤答の代わりに「どの統計を見るべきか」の案内が出ます。地域名も同様 — 認識できなかった地域名に全国値を代わりに出すことはありません。

地域 — 17の市道 + 自治体・市郡230以上

全国広域市道17（フルネーム・略称ともに）と自治体・市郡230箇所。「민선 8기 출산율 추이」、「임기 4년차 GRDP」、「작년 대비 실업률」、「역대 인구」 のような韓国行政慣行の期間表現も自動で分析年数に換算します。

14のツール

ほとんどの質問は quick_stats・quick_trend・quick_rank・チェインツール3種 で済みます。残りは精密照会用です。

インストール

方法1 — ローカル stdio（Claude Desktop / Cursor）

準備: Python 3.11+ · KOSIS OpenAPI キー（無料）

git clone https://github.com/chrisryugj/korean-stats-mcp.git
cd korean-stats-mcp
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -e .

{
  "mcpServers": {
    "korean-stats": {
      "command": "/절대경로/korean-stats-mcp/.venv/bin/korean-stats-mcp",
      "args": [],
      "env": { "KOSIS_API_KEY": "발급받은_키" }
    }
  }
}

ワンクリック登録:

export KOSIS_API_KEY=발급받은_키
# PATH에 korean-stats-mcp 가 있어야 함 (.venv/bin 활성화 후)
bash install.sh --client cursor

プロジェクトルートの .env に KOSIS_API_KEY=... を入れても構いません（.env.example 参照）。

方法2 — Docker Compose（サーバー配布）

cp .env.example .env   # KOSIS_API_KEY 설정
docker compose up -d --build

• MCP: POST /mcp（デフォルト :3000）

• ヘルス: GET /health

• Redis: compose 内部ネットワーク（REDIS_URL=redis://redis:6379/0）

方法3 — Vercel（サーバーレス HTTP）

cp .env.example .env   # 로컬 vercel dev용
npx vercel login
npx vercel env add KOSIS_API_KEY      # production + preview
npx vercel env add MCP_AUTH_TOKEN     # (권장) Bearer 인증
npx vercel --prod

• MCP: POST https://<your-project>.vercel.app/mcp

• ヘルス: GET /health

• Redis: Upstash Redis 連携後 REDIS_URL 設定（未設定時はインメモリキャッシュ）

• Cursor 接続:

{
  "mcpServers": {
    "korean-stats": {
      "url": "https://<your-project>.vercel.app/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_AUTH_TOKEN" }
    }
  }
}

ローカルで HTTP のみ立ち上げる場合:

KOSIS_API_KEY=... korean-stats-mcp --http --port 3000

正確性と信頼性

• 公式出典 — すべての数値は国家統計ポータル KOSIS OpenAPI をリアルタイム照会します。回答に統計表 ID が表示され、そのまま引用・検証できます。

• 推計データの区別 — 将来推計を含む統計には「推計」の案内が自動で付きます。

• 自治体データの整合性 — 自治体単位のデータが KOSIS にない場合、勝手に広域市道の値を自治体の値であるかのように答えず、「広域市道データで代替した」と明示します。

• キャッシュ — 同一質問は6時間キャッシュして高速応答しますが、統計更新周期を損なうことはありません。

変更履歴

• TypeScript/Node MCP → Python FastMCP 3.4.7 全面移植

• npm / gomdori 統合ホスト依存を除去 — 独立 stdio + Streamable HTTP

• Excel パース: kordoc → openpyxl マークダウン変換

• 14ツール・2リソース・1プロンプト維持

ライセンス

MIT

参考プロジェクト

• Dayoooun/korea-stats-mcp — このプロジェクトのフォーク開始点。原著に深く感謝します。ライセンスは原著と同じ MIT。

• FastMCP — Python MCP サーバーフレームワーク。