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：

環境変数	デフォルト値	説明
JGRANTS_FILES_DIR	./jgrants_files	添付ファイル保存ディレクトリ
API_BASE_URL	https://api.jgrants-portal.go.jp/exp/v1/public	JグランツAPIエンドポイント

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 Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

   {
     "mcpServers": {
       "jgrants": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "fastmcp",
           "run",
           "http://localhost:8000/mcp"
         ]
       }
     }
   }
   

   備考:

   • localhostでうまくいかない場合は 127.0.0.1 でお試しください
   • uvxはuvのコマンドラインツール実行機能です（pip install uvでインストール）
   • uvxがインストールされていない場合は、fastmcpを直接使用することもできます：

     {
       "mcpServers": {
         "jgrants": {
           "command": "fastmcp",
           "args": [
             "run",
             "http://localhost:8000/mcp"
           ]
         }
       }
     }
     

3. Claude Desktop を再起動

Roo-Code との連携

Roo-Code は VS Code 拡張機能で、Streamable-HTTP 経由での MCP サーバー接続をサポートしています。

Streamable-HTTP接続の設定

1. リモートサーバーでMCPサーバーを起動:

   uv run python -m jgrants_mcp_server.core --host 0.0.0.0 --port 8484
   

2. Roo-Code の MCP 設定ファイルを編集:

   VS Code で Roo-Code 拡張機能をインストール後、MCP 設定を編集します。

   詳細な設定方法は Roo-Code MCP ドキュメント を参照してください。

   {
     "mcpServers": {
       "jgrants": {
         "type": "streamable-http",
         "url": "http://192.168.0.131:8484/mcp",
         "alwaysAllow": [
           "search_subsidies",
           "get_subsidy_detail",
           "get_subsidy_overview",
           "get_file_content",
           "ping"
         ]
       }
     }
   }
   

   備考:

   • url には実際のサーバーのIPアドレスとポート番号を指定してください
   • alwaysAllow は自動的に実行を許可するツールの一覧です（省略可）
   • リモート接続の場合、ファイアウォールやネットワーク設定を確認してください

3. VS Code を再起動

接続確認

Claude Desktop の場合: Claude Desktop を開き、新しい会話で以下のように質問してみてください：

補助金を検索できますか？

Roo-Code の場合: VS Code で Roo-Code を開き、チャットで以下のように質問してみてください：

補助金を検索できますか？

サーバーが正しく設定されていれば、利用可能なツールの一覧が表示されます。

Prompts と Resources

MCPサーバーは、LLMが効果的にツールを使用できるよう、プロンプトとリソースを提供します。

Prompts（動的ガイド）

• subsidy_search_guide: 補助金検索のベストプラクティスと推奨検索パターン
• api_usage_agreement: API利用規約と免責事項の確認

Resources（静的リファレンス）

• jgrants://guidelines: MCPサーバー利用ガイドライン、API制限、トラブルシューティング

利用可能なツール

1. search_subsidies

補助金を検索します。キーワード、業種、地域、従業員数などで絞り込み可能。

パラメータ:

• keyword (str): 検索キーワード（2文字以上必須）
• industry (str, optional): 業種
• target_area_search (str, optional): 対象地域
• target_number_of_employees (str, optional): 従業員数制約
• sort (str): ソート順（acceptance_end_datetime / acceptance_start_datetime / created_date）
• order (str): 昇順/降順（ASC / DESC）
• acceptance (int): 受付状態（0: 全て / 1: 受付中のみ）

2. get_subsidy_detail

補助金の詳細情報を取得し、添付ファイルをローカルに保存します。

パラメータ:

• subsidy_id (str): 補助金ID（18文字以下）

返却情報:

• 補助金の詳細情報（タイトル、補助上限額、補助率、受付期間など）
• 添付ファイルのfile:// URL（公募要領、概要資料、申請様式など）
• ファイル保存先ディレクトリのパス

3. get_subsidy_overview

補助金の統計情報を取得します（締切期間別、金額規模別の集計）。

パラメータ:

• output_format (str): 出力形式（json / csv）

4. get_file_content

保存済みの添付ファイルの内容を取得します。

パラメータ:

• subsidy_id (str): 補助金ID
• filename (str): ファイル名
• return_format (str): 返却形式（markdown / base64）

機能:

• PDF、Word、Excel、PowerPoint、ZIPをMarkdownに自動変換
• 変換失敗時はBASE64形式で返却

5. ping

サーバーの疎通確認を行います。

開発とテスト

テスト実行

# テスト実行
pytest tests/test_core.py

デバッグ

# デバッグモードで起動
python -m jgrants_mcp_server.core --log-level DEBUG

ライセンス

MIT License - 詳細はLICENSEファイルを参照してください。

免責事項

本実装は、技術検証を目的としたサンプルコードです。以下の点にご留意ください：

• 本コードは現状のまま提供され、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
• Jグランツサービスの検索性や動作の安定性を保証するものではありません
• 実際の利用にあたっては、JグランツAPIの利用規約 (https://www.jgrants-portal.go.jp/open-api) に準じてご利用ください