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MLIT DPF MCP

Servidor MCP oficial (versão α) do Ministério da Terra, Infraestrutura, Transportes e Turismo do Japão (MLIT) que conecta modelos de IA como o Claude à Plataforma de Dados do MLIT por meio de consultas em linguagem natural para busca, recuperação e download intuitivos de dados.

Visão Geral

O MLIT DPF MCP é o servidor oficial do Model Context Protocol (MCP) (versão α) desenvolvido pela equipe da MLIT DATA PLATFORM do Ministério do Território, Infraestrutura, Transporte e Turismo do Japão (国土交通省). Ele encapsula as APIs públicas da 国土交通データプラットフォーム — um hub centralizado que agrega dados mantidos pelo MLIT com conjuntos de dados do setor privado para busca, visualização e download unificados.

Ao executar este servidor MCP, modelos de linguagem grandes (como aqueles no Claude Desktop) podem interagir diretamente com a plataforma em japonês ou inglês conversacional. Os usuários podem emitir instruções vagas ou complexas em linguagem natural (por exemplo, "Encontre dados recentes de preços de terrenos perto das estações de Tóquio" ou "Recupere conjuntos de dados de prevenção de desastres para áreas costeiras") e receber resultados estruturados, metadados e links de download — tudo sem necessidade de conhecimento profundo de APIs.

Principais Características

  • Acesso a Dados em Linguagem Natural: Traduz consultas ambíguas do usuário em chamadas de API precisas para a Plataforma de Dados do MLIT.
  • Exposição de Ferramentas: Fornece múltiplas ferramentas MCP para descoberta, filtragem, recuperação de metadados e download de conteúdo de conjuntos de dados.
  • Integração Perfeita com MCP: Funciona com qualquer host/cliente compatível com MCP (Claude Desktop e similares).
  • Servidor Baseado em Python: Implantação local fácil com Python 3.10+.
  • Foco em Dados Governamentais: Abrange infraestrutura, geoespacial (compatível com PLATEAU), uso do solo, transporte, prevenção de desastres, imobiliário e mais.
  • Seguro e Oficial: Apoiado pelo MLIT; requer uma chave de API gratuita da Plataforma de Dados do MLIT para acesso autenticado.

Requisitos

  • SO: Windows 10/11 ou macOS 13+
  • Python 3.10+
  • Host MCP: Claude Desktop ou outros clientes compatíveis
  • Recomendado: 8GB+ de RAM
  • Chave de API do MLIT (obtida através de uma conta gratuita em data-platform.mlit.go.jp)

Instalação e Configuração

  1. Clone o repositório:
    git clone https://github.com/MLIT-DATA-PLATFORM/mlit-dpf-mcp.git
    cd mlit-dpf-mcp
    
  2. Crie e ative um ambiente virtual.
  3. Instale as dependências.
  4. Configure sua MLIT_API_KEY e opcionalmente MLIT_BASE_URL.
  5. Adicione a configuração do servidor ao seu host MCP (por exemplo, a seção mcpServers do Claude Desktop apontando para src/server.py).

Instruções detalhadas em japonês/inglês e exemplos de configuração estão disponíveis no README do repositório.

Casos de Uso

  • Planejamento Urbano e Pesquisa: Reúna rapidamente dados de preços de terrenos, edificações ou transporte para análise.
  • Preparação para Desastres: Recupere mapas de risco e conjuntos de dados de prevenção através de prompts simples.
  • Insights Imobiliários: Consulte informações geoespaciais e relacionadas a propriedades de forma conversacional.
  • Exploração de Dados Governamentais: Capacite usuários não técnicos e agentes de IA a explorar conjuntos de dados públicos de infraestrutura do Japão.
  • Fluxos de Trabalho com Múltiplos Agentes: Combine com outros servidores MCP (por exemplo, dados PLATEAU) para aplicações de IA geoespacial mais ricas.

Detalhes Técnicos

  • Protocolo: Model Context Protocol (MCP) — exposição padronizada de ferramentas, recursos e prompts.
  • Linguagem: Python.
  • Licença: MIT (conforme metadados do pacote PyPI).
  • Status: Versão alfa; mantido ativamente pela equipe oficial do MLIT.

Este servidor MCP exemplifica como iniciativas governamentais de dados abertos podem utilizar protocolos de IA emergentes para democratizar o acesso a conjuntos de dados complexos.

Para o guia de configuração mais recente, exemplos e atualizações, visite o repositório GitHub.

Tags

mcpservidor-mcpmlitplataforma-de-dadosjapãodados-governamentaispythonwrapper-apiterra-infraestruturageoespacial

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