行政手続データ分析 MCP Server

国・行政・オープンデータ#行政手続#デジタル庁#オープンデータ#行政DX#オンライン化率#Python

最終確認:2026-08-26ライセンス:MIT無料で使えるオープンソースです（商用利用も可）リポジトリ

設定方法

MCP は、お使いの対応アプリ（クライアント）に下記の設定を貼り付けて使います。タブからアプリを選び、表示された設定をコピーしてください。

Claude Desktop / Claude Code: Claude Desktop（公式デスクトップアプリ）と Claude Code（公式CLI）は同じ JSON を使います。Desktop は設定ファイルに貼り付け、Claude Code は `.mcp.json` に記述するか `claude mcp add` で追加します。

{
  "mcpServers": {
    "admin-procedures": {
      "command": "/path/to/.venv/bin/fastmcp",
      "args": ["run", "-m", "admin_procedures"]
    }
  }
}

Cursor: AI 機能を内蔵したコードエディタ（`~/.cursor/mcp.json` に記述）

{
  "mcpServers": {
    "admin-procedures": {
      "command": "/path/to/.venv/bin/fastmcp",
      "args": ["run", "-m", "admin_procedures"]
    }
  }
}

Cline: VS Code に追加する AI アシスタント拡張（設定画面の MCP Servers から記述）

{
  "mcpServers": {
    "admin-procedures": {
      "command": "/path/to/.venv/bin/fastmcp",
      "args": ["run", "-m", "admin_procedures"]
    }
  }
}

Gemini CLI: Google の AI CLI。設定形式は Claude Desktop と同じで、`~/.gemini/settings.json` の `mcpServers` に記述するか `gemini mcp add` で追加します。

{
  "mcpServers": {
    "admin-procedures": {
      "command": "/path/to/.venv/bin/fastmcp",
      "args": ["run", "-m", "admin_procedures"]
    }
  }
}

OpenAI Codex: OpenAI の CLI/IDE。設定は TOML 形式で `~/.codex/config.toml` に記述します（下記は左の JSON から自動変換した参考値です）。

[mcp_servers.admin-procedures]
command = "/path/to/.venv/bin/fastmcp"
args = ["run", "-m", "admin_procedures"]

VS Code: VS Code（GitHub Copilot のエージェント）。`mcp.json` の `servers` キーに記述します（下記は左の JSON から自動変換した参考値です）。

{
  "servers": {
    "admin-procedures": {
      "type": "stdio",
      "command": "/path/to/.venv/bin/fastmcp",
      "args": [
        "run",
        "-m",
        "admin_procedures"
      ]
    }
  }
}

※ Gemini CLI は Claude Desktop と同じ mcpServers 形式のため同一の JSON を表示しています。Codex / VS Code タブの設定は、上記 JSON を各公式スキーマ（Codex＝~/.codex/config.toml の TOML 形式 / VS Code＝mcp.json の servers キー）へ自動変換した参考値です。貼り付け前にお使いのバージョンの公式ドキュメントもご確認ください。

行政手続等の棚卸調査とは

行政手続等の棚卸調査は、国の行政手続がいくつあり、そのうちどれだけがオンラインでできるのかを、デジタル庁が府省庁横断で数え上げた調査です。「引っ越しの届出」「補助金の申請」「事業者の許認可」といった手続を一件ずつ棚卸しし、所管する府省庁・手続の種類・オンライン化の状況などを記録しています。令和6年度の悉皆調査（すべてを対象にした調査）では 約7万5千件の手続が対象になりました。

数が大きいぶん、「自分の関心のある分野で、まだ紙のままの手続はどれか」を知ろうとすると、表計算ソフトで開いて絞り込む作業が必要でした。このデータをAIから直接扱えるようにしたのが、このツールです。

デジタル庁公式のオープンソース実装です（技術検証を目的としたサンプルとして公開されています）。利用は無料で、APIキーの登録は必要ありません。

行政手続データ × AI でできること

導入すると、約7万5千件の調査結果を AIへの一言で検索・集計できます。

📊 省庁ごとに数える

「所管府省庁ごとの手続件数ランキングを出して」
→ 省庁別の件数を集計して多い順に並べる

🔍 オンライン化の状況を調べる

「オンライン未実施の手続にはどんな傾向がある？」
→ 全体を集計したうえで、具体例を数件示す

🧭 条件を重ねて絞り込む

「申請等の手続に絞って、オンライン未実施のものを一覧にして」
→ 手続の種類とオンライン化状況の両方で絞り込んだ結果を返す

🩺 データそのものを確かめる

「このデータにはどんな項目があって、どれくらい埋まっている？」
→ 項目の一覧・意味・入力率（充填率）をまとめて報告

提供される 4 ツール

ツール	できること
`list_datasets`	利用できるデータセットの一覧を返す
`inspect_dataset`	データセットの構造と品質の概要を取得する
`query_records`	絞り込み・全文検索・並べ替え・ページ送りつきでデータを取り出す
`summarize_records`	グループ別の集計（件数・合計・平均・最小・最大）をサーバー側で計算する

集計をAIに計算させない設計が、このツールの特徴です。グループ分けや平均の計算はサーバー側で完結させ、AIには結果だけを渡します。生のデータを大量に読ませて計算させると数え間違いが起きやすいためです。

応答には出典（provenance）・項目ごとの注意事項（notes）・入力率のまとめ（quality_summary）が付きます。項目名の表記ゆれを自動で補正した場合は、何をどう読み替えたかが resolved_fields として応答に明示されます。

行政手続データ分析 MCP Server について

デジタル庁の GitHub 組織（digital-go-jp）で公開されているオープンソースの MCP サーバーです。Python 製で、MCP フレームワークの FastMCP を使っています。

このリポジトリの設計で目を引くのは、データの意味をサーバー側に持たせている点です。dataset.yaml という定義ファイルに、各項目の役割・コードの一覧・扱ううえでの注意事項を書いておき、AIが推測で補完しないようにしています。データセットを増やすときも、YAML を足すだけでコードを変えずに済みます。

チャットを使わずにコマンドラインから同じデータを扱う専用ツール apcli も同梱されています。apcli list（一覧）・apcli inspect（構造の確認）・apcli query（検索）・apcli summarize（集計）が使え、--html を付けると単体で開けるHTMLのレポートを出力できます。

スペック

配布形態: PyPI・npm では配布されていません。git clone + ./setup.sh（または uv sync --extra excel）でローカルに用意します
認証: 不要（APIキーの登録なし）
提供元: デジタル庁 / MIT ライセンス
対応データ: 行政手続等の棚卸調査結果（令和6年度悉皆調査）— データセットID procedures-survey-r6
データの出所: デジタル庁の配布ページから apcli fetch が取得し、取得日は応答の provenance.fetched_at に記録されます
MCP の仕様バージョン: 既定では 2025-11-25 で動作します。新しい 2026-07-28 で動かすこともできますが、その場合は FastMCP 4 系（公開前の先行版）を別途入れる必要があります

導入手順

前提条件

Python 3.10 以上
uv（Python パッケージマネージャー）
Git（リポジトリの取得に使います）

uv のインストール

先に uv を入れておく必要があります。ターミナル（Windows は PowerShell）で次の 1 行を実行してください。

# macOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows（PowerShell）
irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex

ステップ

リポジトリを取得してセットアップ

ターミナルで次を実行します。./setup.sh が依存関係の導入・データの取得・接続方法の案内までを行います。

git clone https://github.com/digital-go-jp/administrative-procedures-mcp.git
cd administrative-procedures-mcp
./setup.sh

Windows（PowerShell）や手動で進めたい場合は、次の 2 つを順に実行します。

uv sync --extra excel
apcli fetch procedures-survey-r6

クライアントに登録

Claude Code を使う場合は、クローンしたディレクトリで起動するだけで接続されます（.mcp.json が同梱されています）。

Claude Desktop などを使う場合は、ページ上部のタブから使用環境を選び、設定例をコピーして設定ファイルに追記します。/path/to/.venv/bin/fastmcp を、クローンしたディレクトリ内の仮想環境にある fastmcp のフルパスに置き換えてください。apcli install desktop を実行すると、この登録を自動で行えます。

クライアントを再起動して話しかける

クライアントを再起動し、「所管府省庁ごとの手続件数ランキングを出して」のように話しかけると使い始められます。

注意事項

技術検証を目的としたサンプルとして公開されています。 公式の免責事項に「動作の安定性や継続的な保守を保証するものではありません」「搭載データの正確性や最新性を保証するものではありません」「本実装の出力は政府の公式見解ではありません」と明記されています。
データは調査時点の情報です。各府省庁が公表した時点のもので、現在の状況と異なる場合があります。判断に使う際は原典資料を併せて確認してください。
調査結果のデータ本体はリポジトリに含まれていません。 公表後に修正や更新が入ることがあるためで、apcli fetch が配布ページから取得します。配布ページの構成変更などで自動取得に失敗した場合は、ページからファイルを保存して apcli add procedures-survey-r6 --csv <保存したファイル> で取り込めます。
ひとり用・手元で試すための作りです。 公式には「ローカルまたは単一利用者向けの実験用サンプル」であり「複数利用者を収容する本番サービスや、基盤としての運用は対象としていません」と書かれています。HTTP で動かす場合も、既定では自分のパソコンからしか届かない設定（127.0.0.1）になっています。
dataset.yaml は信頼できる設定ファイルとして扱われます。出所のわからない YAML に対して apcli fetch や apcli add を実行しないでください（公式の注意事項より）。
同梱の apcli preview はブラウザ内蔵のAIを使うため、Chrome 138 以降または Microsoft Edge の Canary/Dev 版が必要です。複雑な条件の分析には Claude などを使ってください。

主なユースケース

「所管府省庁ごとの手続件数ランキングを出して」と頼むと、省庁別の集計を計算して並べてくれる
「オンライン未実施の手続にはどんな傾向がある？」と、全体の集計と具体例をまとめて調べられる
「申請等の手続に絞って、オンライン未実施のものを一覧にして」と、条件を重ねた絞り込みを任せられる
「このデータにはどんな項目があって、どれくらい埋まっている？」と、扱う前にデータの構造と品質を確かめられる

プラットフォーム別の注意事項

WindowsWindows でも動作します（Python 3.10 以上）。同梱の `setup.sh` はシェルスクリプトのため、PowerShell では `uv sync --extra excel` と `apcli fetch procedures-survey-r6` を順に実行する手動セットアップを使います。Claude Desktop の設定ファイルは %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json です。

セットアップ・利用上の注意

導入・前提PyPI・npm では配布されていないため、`git clone` でリポジトリを取得してから使います。同梱の `./setup.sh` が依存関係の導入・データ取得・接続方法の案内までを行います。調査結果のデータ本体はリポジトリに含まれておらず、`apcli fetch procedures-survey-r6` がデジタル庁の配布ページから取得します。設定例の `command` には、クローンしたディレクトリ内の仮想環境にある `fastmcp` のフルパスを指定してください。
補足Claude Code の場合はリポジトリに `.mcp.json` が同梱されているため、追加設定は不要です。クローンしたディレクトリで起動すると接続されます。

用途	適したツール
行政手続の件数・オンライン化状況の集計	行政手続データ分析 MCP Server（本ページ）
補助金・助成金を探す	Jグランツ MCP Server
国会に提出された議案・会議録を調べる	国会議案検索 MCP Server
政府統計の数値を取る	e-Stat MCP Server

行政手続データ分析 MCP Server

設定方法

行政手続等の棚卸調査とは

行政手続データ × AI でできること

提供される 4 ツール

行政手続データ分析 MCP Server について

導入手順

前提条件

uv のインストール

ステップ

関連 MCP（国・行政のデータでの使い分け）

主なユースケース

プラットフォーム別の注意事項

セットアップ・利用上の注意

Jグランツ MCP Server

e-Gov 法令 MCP Server

e-Stat MCP Server

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導入手順

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ステップ

関連 MCP（国・行政のデータでの使い分け）

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プラットフォーム別の注意事項

セットアップ・利用上の注意

関連するツール

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