Cf Administrative Procedures

デジタル庁の行政手続等の棚卸調査結果を検索・集計するリモート MCP サーバー。Cloudflare Workers + D1 で動く。

digital-go-jp/administrative-procedures-mcp（Python / polars / stdio）の非公式派生。デジタル庁とは無関係。

なぜ移植するのか

上流は polars（Rust ネイティブ拡張）に依存しており、Workers では動かない。Python Workers が受け付けるのは PyEmscripten wheel か Pyodide 同梱パッケージのみで、polars は PyPI に emscripten wheel を出していない。

一方で上流の MCP ツール契約は完全に SQL の形をしている。

query_records(dataset_id, q, search_fields, select, where, order_by, limit, cursor)
  → SELECT {select} FROM t WHERE {where} AND {q} ORDER BY {order_by} LIMIT {limit}

summarize_records(dataset_id, metrics, group_by, where, having, explode, limit)
  → SELECT {group_by}, {agg} FROM t WHERE {where} GROUP BY {group_by} HAVING {having}

where の演算子は7種のみ（文字列=部分一致 / 配列=IN / $gte / $lte / $ne / $not_contains / $not_empty）。polars を D1 に置き換えれば素直に成立する。

構成

[ローカル / CI]                                   [Cloudflare]

XLSX (14.7MB, 75,071行 x 38列)
  └ prepare_dataset.py ── 上流の Python をそのまま使用
      └ data.parquet
          └ polars + sqlite3
              └ dump.sql ──wrangler d1 import──→ D1
                                                  ↑
                                         Hono + createMcpHandler
                                         (ステートレス, Durable Objects 不要)

XLSX のヘッダ2行処理や表記ゆれ吸収という一番泥臭い部分は、上流の Python 資産をビルド側で使い回す。TypeScript で新規に書くのは Worker 側だけ。

設計判断

全文検索に FTS5 を使わない。 上流は str.contains(..., literal=True) の部分一致でしかなく、FTS5 のデフォルトトークナイザ（unicode61）は日本語を分かち書きできない。LIKE '%...%' にすれば上流と挙動が一致する。75,071行の全走査は D1 の Paid 枠（25B rows read/月）に対して月33万クエリ相当で、実用上問題にならない。

inspect_dataset の品質統計は事前計算する。 null 率・ユニーク数などはビルド時に算出して meta テーブルへ入れ、実行時ロジックを持たない。

explode（multi_value 展開）は ingest 時に解決する。 手続ID x 値 の正規化テーブルを作り、実行時は JOIN で済ませる。

Durable Objects を使わない。 Agents SDK の createMcpHandler がステートレスな Streamable HTTP に対応したため、読み取り専用のこのサーバーには DO が要らない。バインディングは D1 ひとつ。

使う

トランスポートは Streamable HTTP、エンドポイントは /mcp。提供ツールは上流と同じ4つ（list_datasets / inspect_dataset / query_records / summarize_records）。

自分でデプロイした Worker の URL を <your-worker-url> に読み替えて登録する。

# Claude Code
claude mcp add -s user admin-procedures -t http <your-worker-url>/mcp

# Codex CLI
codex mcp add admin-procedures --url <your-worker-url>/mcp

Gemini CLI は ~/.gemini/settings.json に書く。Streamable HTTP のキーは url ではなく httpUrl（url は SSE 扱いになる）。

{
  "mcpServers": {
    "admin-procedures": { "httpUrl": "<your-worker-url>/mcp" }
  }
}

このリポジトリは稼働中のインスタンスを公開していない。使うには自分の Cloudflare アカウントへデプロイすること。

開発

pnpm install
pnpm run build:data     # Parquet → SQLite + dataset.json
pnpm run import:d1      # D1 へ投入
pnpm run typecheck
pnpm run dev            # wrangler dev（--remote で実 D1）
pnpm run smoke          # MCP エンドポイントの疎通確認

Worker のデプロイは、main へのマージで、GitHub Actions の deploy workflow が本番に出す。承認が要るのは、前回の記録がない・ロールバック・手作業の要る変更（tools/ の変更など）を含むときだけで、Environment production-approval で止まる。何が出るかと承認の要否は、run の plan ジョブの Job Summary に出る。手動実行（入力 ref は main か main 上のコミット SHA）はロールバック用。scripts/deploy.sh production（wrangler deploy）が走る。D1 のデータ（build:data / import:d1）はデプロイに含まれず、更新するときに手で実行する。

データの取得は上流の CLI に任せる:

git clone https://github.com/digital-go-jp/administrative-procedures-mcp.git build/upstream
cd build/upstream && uv sync --extra excel && uv run apcli fetch procedures-survey-r6

ライセンス

MIT。上流および同梱データの帰属は NOTICE を参照。