chirikuuka/mlit-geospatial-mcp

API 开发

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chirikuuka/mlit-geospatial-mcp 是从 https://github.com/chirikuuka/mlit-geospatial-mcp. 导入的 MCP 服务器候选。

概览

chirikuuka/mlit-geospatial-mcp 是从 https://github.com/chirikuuka/mlit-geospatial-mcp. 导入的 MCP 服务器候选。

概述（AI 翻译）

概要

Claude MCPから不動産情報ライブラリAPIを統合的に呼び出すためのMCPサーバです。大規模言語モデル（LLM）と直接連携し、対話形式で直感的に不動産情報ライブラリのデータを検索・取得することが可能になります。

主な機能

以下の不動産情報ライブラリAPIのデータを提供します： get_multi_api（房地产信息ライブラリAPIを統合的に呼び出すことが可能です。）

【可用的API】

房地产价格（交易价格·成約价格）情報取得API
鉴定评价书信息API
地価公示・地価调查的点（点）API
都市计划决定GIS数据（都市计划区域·区域区分）API
都市计划决定GIS数据（用途地域）API
都市计划决定GIS数据（立地適正化计划）API
国土数字信息（小学校区）API
国土数字信息（中学校区）API
国土数字信息（学校）API
国土数字信息（保育園・幼稚園等）API
国土数字信息（医疗机构）API
国土数字信息（福祉设施）API
国土数字信息（将来推计人口250mメッシュ）API
都市计划决定GIS数据（防火・準防火地域）API
国土数字信息（駅別乗降客数）API
国土数字信息（災害危险区域）API
国土数字情報（図書館）API
国土数字信息（市区町村役场及集会设施等）API
国土数字信息（自然公園地域）API
国土数字信息（大规模盛土造成地地图）API
国土数字信息（地すべり防止地区）API
国土数字信息（急傾斜地崩壊危险区域）API
都市计划决定GIS数据（地区计划）API
都市计划决定GIS数据（高度利用地区）API
国土交通省都市局（地形区分に基づく液状化的发生倾向图）API
国土数字信息（洪水浸水想定区域（想定最大规模））API
国土数字信息（高潮浸水想定区域）API
国土数字信息（津波浸水想定）API
国土数字信息（土砂災害警戒区域）API
国土数字情報（人口集中地区）API

動作環境

操作系统：Windows 10 / 11 或 macOS 13以降
MCPホスト：Claude Desktopなど
MCPサーバー実行環境：Python 3.10+
内存：8GB以上推荐
ストレージ：空き容量 1GB以上（キャッシュやログを含む）

インストールとセットアップ

前提条件

以下是、Claude Desktopでの利用を想定した手順です。

手順

Pythonをインストール 【Pythonが已经安装されているかを確認】

コマンドプロンプトを起動してください。

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README

以下为原文 README 节选，完整内容请查看原文。

MLIT Geospatial MCP Server

概要

主な機能

以下の不動産情報ライブラリAPIのデータを提供します：
get_multi_api（不動産情報ライブラリAPIを統合的に呼び出すことが可能です。）

【利用可能なAPI】

不動産価格（取引価格・成約価格）情報取得API
鑑定評価書情報API
地価公示・地価調査のポイント（点）API
都市計画決定GISデータ（都市計画区域・区域区分）API
都市計画決定GISデータ（用途地域）API
都市計画決定GISデータ（立地適正化計画）API
国土数値情報（小学校区）API
国土数値情報（中学校区）API
国土数値情報（学校）API
国土数値情報（保育園・幼稚園等）API
国土数値情報（医療機関）API
国土数値情報（福祉施設）API
国土数値情報（将来推計人口250mメッシュ）API
都市計画決定GISデータ（防火・準防火地域）API
国土数値情報（駅別乗降客数）API
国土数値情報（災害危険区域）API
国土数値情報（図書館）API
国土数値情報（市区町村役場及び集会施設等）API
国土数値情報（自然公園地域）API
国土数値情報（大規模盛土造成地マップ）API
国土数値情報（地すべり防止地区）API
国土数値情報（急傾斜地崩壊危険区域）API
都市計画決定GISデータ（地区計画）API
都市計画決定GISデータ（高度利用地区）API
国土交通省都市局（地形区分に基づく液状化の発生傾向図）API
国土数値情報（洪水浸水想定区域（想定最大規模））API
国土数値情報（高潮浸水想定区域）API
国土数値情報（津波浸水想定）API
国土数値情報（土砂災害警戒区域）API
国土数値情報（人口集中地区）API

動作環境

OS：Windows 10 / 11 または macOS 13以降
MCPホスト：Claude Desktopなど
MCPサーバー実行環境：Python 3.10+
メモリ：8GB以上推奨
ストレージ：空き容量 1GB以上（キャッシュやログを含む）

インストールとセットアップ

前提条件

以下は、Claude Desktopでの利用を想定した手順です。

手順

Pythonをインストール
【Pythonがすでにインストールされているかを確認】
- コマンドプロンプトを起動してください。Windowsのスタートメニュー検索で「cmd」とタイプすると表示されます。
- コマンドプロンプトを起動したら、C:¥～～～～> とでてきます。 > の後に続けて python と入力しEnterを押してください。
  Python 3.10.X ～～と表示があればインストールされています。手順2を実施してください。
【Pythonをインストール】
- Pythonをインストールしてください。（バージョンは、3.10以上をインストールしてください。）
  Pythonの公式ダウンロードページ（https://www.python.org/downloads/windows/）から、利用OSに合わせて3.10以上のインストーラーをダウンロードして、インストーラーを起動してください。
- インストーラーの指示に従って、インストールを行ってください。
  画面下部の「Add Python 3.x to PATH」のチェックボックスにチェックを入れてから、 Install Now を選択してください。
  ※「Add Python 3.x to PATH」のチェックボックスにチェックを忘れてインストールした場合は、環境変数にPython.exeの場所を追加してください。
- インストール後にコマンドプロンプトを再度起動して、> の後に続けて python と入力しEnterを押してください。
  >>> と最後に表示されていれば、Pythonが起動している状態です。Python 3.10.X ～～と表示があればOKです。
  quit() と入力しEnterを押して、Pythonを終了してください。
Claude Desktopをダウンロード・インストール
- Claudeの公式ダウンロードページ(https://claude.com/download)にアクセスし、インストーラーをダウンロードしてください。
- ダウンロードしたファイルを実行するとインストールが開始されます。
  画面の案内に従って「始める」をクリックし、アカウント認証を行うことでインストールが完了します。
不動産情報ライブラリのAPI利用申請
- 不動産情報ライブラリの公式ページ(https://www.reinfolib.mlit.go.jp/api/request/)にアクセスし、API利用申請をしてください。
ソースコードをcloneする
- コマンドプロンプトを起動して、任意のディレクトリに移動する（例：C:\Users\username\）
- 以下のコマンドでcloneする（mlit-geospatial-mcpディレクトリが自動的に作成されます）
```
git clone https://github.com/chirikuuka/mlit-geospatial-mcp.git
cd mlit-geospatial-mcp
```
※cloneのURLは、githubにてページ上部の「code」ボタンからコピーできます
仮想環境を作成 & 有効化
- 仮想環境の作成・有効化を実施する
  （ディレクトリはそのままmlit-geospatial-mcp上で実施）
```
python -m venv .venv
```

在 GitHub 查看完整 README

安装

This server does not publish a one-line install command.

Open the repository installation guide 新手？先看 mcpskill.org 教程 →

配置

{
      "mcpServers": {
         "mlit-geospatial-mcp": {
            "command": "......./mlit-geospatial-mcp/.venv/Scripts/python.exe",
            "args": [
               "....../mlit-geospatial-mcp/src/server.py"
            ],
            "env": {
               "LIBRARY_API_KEY": "your_api_key_here",
               "PYTHONUNBUFFERED": "1",
               "LOG_LEVEL": "WARNING"
            }
         }
      }
   }