デジタル庁が運用する補助金電子申請系統「Jグランツ」の公開APIをModel Context Protocol（MCP）サーバーとして実装。FastMCPフレームワークを使用し、LLMから自然言語で補助金検索・詳細取得が可能です。

特徴

• 远程対応： Streamable-HTTP経由で远程连接可能
• 高度な検索機能: キーワード、業種、従業員数、地域での絞り込み
• 統計分析: 補助金の統計情報を自動集計（締切期間別、金額規模別）
• ファイルダウンロード: 募集要項や申請書類の自動ダウンロード・保存
• 添付資料存取： PDFなどの添付資料をMarkdown/BASE64形式で取得可能
• LLM統合： 自然言語での補助金検索と詳細取得
• 文件转换： PDF、Word、Excel、ZIP等多种形式をMarkdownに変換
• 動的ツール検出: サーバーのツール変更を自動検出・適応
• FastMCP： 最新的FastMCPフレームワーク（v2.12.2）使用
• 提示词/资源：LLM向けのガイドとリソースを提供

動作確認環境

• Claude 桌面版：v0.7.10以上
• Python：3.11以上
• FastMCP： 2.12.2以上

クイックスタート

前提条件

• Python 3.11以上
• pip （Pythonパッケージマネージャー）

環境セットアップ

UV を使った环境设置（建议）

UV 是高速なPythonパッケージマネージャーです。より高速なインストールを実現します。

環境変数（オプション）

必要に応じて以下の環境変数を設定できます：

設定例：

サーバー起動

HTTPサーバーモード

UV を使った起動

UV を使った場合、uv run で直接サーバーを起動できます：

サーバー起動後、以下のエンドポイントが利用可能になります：

Jグランツ MCP Server

デジタル庁が運用する補助金電子申請システム「Jグランツ」の公開APIをModel Context Protocol（MCP）サーバーとして実装。FastMCPフレームワークを使用し、LLMから自然言語で補助金検索・詳細取得が可能です。

特徴

• リモート対応: Streamable-HTTP経由でリモート接続可能
• 高度な検索機能: キーワード、業種、従業員数、地域での絞り込み
• 統計分析: 補助金の統計情報を自動集計（締切期間別、金額規模別）
• ファイルダウンロード: 募集要項や申請書類の自動ダウンロード・保存
• 添付資料アクセス: PDFなどの添付資料をMarkdown/BASE64形式で取得可能
• LLM統合: 自然言語での補助金検索と詳細取得
• ファイル変換: PDF、Word、Excel、ZIPなど多様な形式をMarkdownに変換
• 動的ツール検出: サーバーのツール変更を自動検出・適応
• FastMCP: 最新のFastMCPフレームワーク (v2.12.2) を使用
• Prompts/Resources: LLM向けのガイドとリソースを提供

動作確認環境

• Claude Desktop: v0.7.10以上
• Python: 3.11以上
• FastMCP: 2.12.2以上

クイックスタート

前提条件

• Python 3.11以上
• pip (Pythonパッケージマネージャー)

環境セットアップ

# リポジトリのクローン
git clone https://github.com/digital-go-jp/jgrants-mcp-server.git
cd jgrants-mcp-server

# Python仮想環境の作成
python -m venv venv

# 仮想環境の有効化
# macOS/Linux:
source venv/bin/activate
# Windows:
# venv\Scripts\activate

# 依存パッケージのインストール
pip install -r requirements.txt

UV を使った環境セットアップ（推奨）

UV は高速なPythonパッケージマネージャーです。より高速なインストールを実現します。

# リポジトリのクローン
git clone https://github.com/digital-go-jp/jgrants-mcp-server.git
cd jgrants-mcp-server

# UVで仮想環境を作成
uv venv

# 仮想環境の有効化
source .venv/bin/activate

# UVで依存パッケージをインストール
uv pip install -r requirements.txt

環境変数（オプション）

必要に応じて以下の環境変数を設定できます：

設定例：

export JGRANTS_FILES_DIR=/tmp/jgrants_files

サーバー起動

HTTPサーバーモード

# HTTPサーバーを起動（デフォルト: localhost:8000）
python -m jgrants_mcp_server.core

# ホストとポートを指定
python -m jgrants_mcp_server.core --host 0.0.0.0 --port 8080

UV を使った起動

UV を使った場合、uv run で直接サーバーを起動できます：

# HTTPサーバーを起動（デフォルト: localhost:8000）
uv run python -m jgrants_mcp_server.core

# ホストとポートを指定
uv run python -m jgrants_mcp_server.core --host 0.0.0.0 --port 8484

サーバー起動後、以下のエンドポイントが利用可能になります：

• MCP エンドポイント: http://localhost:8000/mcp もしくは http://127.0.0.1:8000/mcp
• トランスポート: Streamable-HTTP

Claude Desktop との連携

FastMCP CLI経由での接続（推奨）

Claude Desktop は stdio 接続のみサポートするため、FastMCP CLIをHTTPプロキシとして使用します。 この方法はResources、Prompts、Toolsのすべての機能をサポートします。

1. MCP Server を起動:

   python -m jgrants_mcp_server.core --port 8000
   

2. Claude Desktop 設定ファイルを編集:

   macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json