Tokyo Opendata

東京都オープンデータを AI が正しく扱えるようにする MCP サーバー。

単なる API プロキシではない。実データを調査して判明した「AI が誤解する罠」を、 ツールの応答に組み込んで返す。

なぜ必要か

東京都は 9,642 データセット・71,451 の API を公開しているが、AI から見ると 3 つの壁がある。

ツール

実際の応答例

$ get_dataset("t000003d0000000093")

title: 東京都防災マップ 避難所・避難場所一覧データ
maintainer: 東京都総務局総合防災部防災計画課 | 更新頻度: 不定期
metadata_modified: 2025-12-12T10:04:13

⚠️ warnings:
  - metadata_modified が 2025-12-12 ですが、これはカタログ全体の一括移行日です
    （全9,642件中7,118件が同日）。実データの鮮度ではありません。
  - 本文に基準日の記載があります:「令和3年4月1日基準」。これが実際のデータ基準日です。

更新日だけを見た AI は「2025年の最新データ」と誤認する。このMCPは2021年基準であることを伝える。

使い方

ローカル（stdio）

npm install && npm run build

Claude Code / Claude Desktop の設定に追加する:

{
  "mcpServers": {
    "tokyo-opendata": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/tokyo-opendata-mcp/dist/stdio.js"]
    }
  }
}

リモート（Cloudflare Workers）

同じツール定義を Streamable HTTP で公開できる。

npx wrangler deploy

エンドポイントは https://<your-worker>.workers.dev/mcp（ヘルスチェックは /health）。

テスト

4層構成。層1〜3は fetch モックと InMemoryTransport によりネットワーク不要で、追加依存もない（node:test 標準ランナー）。

検証している主な罠:

• 空行がページ境界をまたいでも要求件数まで読み進める／全ページ空行でも MAX_PAGES で必ず停止する
• next_offset によるページ送りで行の重複・読み飛ばしが起きない
• 5xx は1回だけリトライし、4xx はリトライしない
• 検索変種の一部失敗は握りつぶさず note で通知される
• バリデーション違反（-32602）はツールハンドラ実行前に拒否される

構成

src/
  tokyo.ts   東京都APIアクセス層（fetchのみ。Node/Workers 両対応）
  tools.ts   MCPツール定義（stdio と Remote で共有）
  stdio.ts   ローカル用エントリ
  worker.ts  Cloudflare Workers 用エントリ
test/
  smoke.mjs  実データに対するE2Eテスト

関連

• 索引データ: tokyo-opendata-api-index — 5,611データセットの項目定義（CC BY 4.0）
• 東京都オープンデータカタログ: https://catalog.data.metro.tokyo.lg.jp/

ライセンス

MIT（コード）。取得されるデータは東京都オープンデータカタログの CC BY 4.0 に従う。 出典表示が必要である — 出典：東京都オープンデータカタログサイト

本リポジトリは東京都とは無関係の第三者による非公式なものである。