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AutonoMath: 日本の公的制度データを Claude に渡す MCP サーバー（47 ツール (31 コア + 16 autonomath)、protocol 2025-06-18）

Claude に補助金を聞いても、2020 年のデータが返ってくる問題

Claude Desktop に「東京都で使える農業補助金を教えて」と入力したことがある人は、 同じ体験をしているはずです。

  • 制度名が 2~3 年古い
  • 金額が一桁違う
  • URL を開くと 404
  • そもそも実在しない制度を自信満々に答える

これは Claude の性能の問題ではなく、日本の制度データが LLM の外にしかない問題です。 補助金は年度改正が当たり前で、学習時点で正確だった情報が申請期に古くなる。

AutonoMath は MCP サーバーとして、 13,578 件の補助金・融資・税制・認定制度を Claude に直接渡します。 全件に source_url + fetched_at を付与しており、 LLM が「このデータは◯年◯月◯日に取得したものです」と自己申告できます。

ツール構成は 47 ツール (31 コア: 15 基本 + 16 拡張 [法令 / 判例 / 入札 / 税務ruleset / 適格事業者 + cross-dataset glue]、別 16 autonomath: entity-fact DB 424,054 entities + 5.26M facts + 23,805 relations を 税制優遇 / 認定制度 / 法令 / 処分 / 融資 / 共済 横断で検索)。

30 秒でセットアップ

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "autonomath": {
      "command": "uvx",
      "args": ["autonomath-mcp"]
    }
  }
}

uvx がなければ pip install autonomath-mcp のあと、 command を "autonomath-mcp" に変えてください。

Claude Desktop を再起動すると、 ハンマーアイコンの下に autonomath の 47 ツール (31 コア + 16 autonomath) が並びます。

API キーは任意

API キーは匿名 50 req/月 per IP（JST 月初 00:00 リセット）まで不要です。 それ以上利用する場合は env に追加してください。 

{
  "mcpServers": {
    "autonomath": {
      "command": "uvx",
      "args": ["autonomath-mcp"],
      "env": {
        "AUTONOMATH_API_KEY": "am_xxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}
料金は ¥3/req（税別）、税込 ¥3.30。Tier なし、完全従量。

実際の会話ログ

Claude Desktop での実機操作を再現します。

Turn 1（ユーザー）

埼玉県鴻巣市で 100ha の米農家をやっている法人が、 設備投資で使える国の補助金を上限金額の大きい順に 5 件教えて。

Claude（ツール呼び出し）

search_programs(
    prefecture="埼玉県",
    target_types=["法人"],
    funding_purpose=["設備投資"],
    crop_categories=["米"],
    sort="amount_desc",
    limit=5
)

Claude（回答）

以下の 5 件がヒットしました（金額は上限）。

  1. 農業経営基盤強化準備金制度（全国・税制・上限なし）
  2. 強い農業・担い手づくり総合支援交付金（全国・補助金・上限 5,000 万円）
  3. 農業近代化資金（全国・融資・上限 1 億 8,000 万円）
  4. 埼玉県農業経営改善支援事業（埼玉県・補助金・上限 500 万円）
  5. 農業経営開始資金（全国・融資・上限 1,500 万円）

各制度の出典 URL と取得日時を添付します。最終判断は source_url の原文でご確認ください。

Turn 2（ユーザー）

この中で、世帯所得 1,200 万円だと除外されるものはある？

Claude（ツール呼び出し）

check_exclusions(
    unified_ids=[
        "national_tax_maff_junbiki_xxx",
        "national_subsidy_maff_sousetsu_xxx",
        "national_loan_maff_kinrin_xxx",
        "saitama_subsidy_pref_keiei_xxx",
        "national_loan_jfc_kaikei_xxx"
    ],
    applicant_type="法人",
    household_income=12000000
)

Claude（回答）

5 件中 1 件に除外ルールが該当しました。

  • 4 番「埼玉県農業経営改善支援事業」 ルール PREF_SAI_INCOME_CAP: 世帯所得 1,000 万円以下の申請者が対象。 出典: https://www.pref.saitama.lg.jp/...

残り 4 件は世帯所得による除外なし。

このやり取りで、Claude は search_programs と check_exclusions を自律的に選んでいます。 ユーザーは「検索して」「ルール判定して」と一度も言っていません。

47 ツール (31 コア + 16 autonomath) の構成（protocol 2025-06-18）

31 コア (jpintel.db: programs + case_studies + loan_programs + enforcement + expansion)

カテゴリ 主なツール
制度検索・詳細 search_programs / get_program
採択事例 2,286 件 search_case_studies
融資 108 件（三軸担保） search_loan_programs
行政処分 1,185 件 search_enforcement_cases
排他チェック 181 本 list_exclusion_rules / check_exclusions
4-dataset 拡張 search_laws / search_bids / search_tax_rulesets 他
インボイス・メタ lookup_invoice_registrant / get_meta

31 コアの内訳は 15 基本 + 16 拡張（法令 / 判例 / 入札 / 税務ruleset / 適格事業者 + cross-dataset glue）です。

16 autonomath (entity-fact DB)

autonomath.db（7.3 GB, 読み取り専用）上の entity-fact semantic layer。 424,054 entities + 5.26M facts + 23,805 relations + 312k aliases を 税制優遇 / 認定制度 / 法令 / 処分 / 融資 / 共済 の 9 record_kind 横断で検索できます。 FTS5 trigram + unicode61 + sqlite-vec の tiered index でベクトル近傍も同居。

カテゴリ ツール
税制・認定検索 search_tax_incentives / search_certifications / get_am_tax_rule
開催制度・履歴 list_open_programs / active_programs_at / search_acceptance_stats_am
法令・横断 search_by_law / get_law_article_am / related_programs
enum・意図解釈 enum_values_am / intent_of / reason_answer
GX・融資・処分・共済 search_gx_programs_am / search_loans_am / check_enforcement_am / search_mutual_plans_am

設計上のこだわり（ひとつだけ）

全ツール返り値に source_url + fetched_at をインラインで付与

メタデータエンドポイントに分離しない。 全 47 ツール (31 コア + 16 autonomath) の返り値、13,578 件中 99%以上に source_url（一次資料 URL）と fetched_at（当社取得日時）が入っています（12件は小規模自治体 CMS 不在のため URL 未取得）。

fetched_at は「当社が最後に取得した日時」です。 「制度が最終更新された日時」ではありません。 この区別は景品表示法・消費者契約法上の誠実さとして守っています。

Claude Desktop 以外の利用方法

Python SDK から MCP クライアントとして直接接続できます。

import asyncio
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

server = StdioServerParameters(
    command="uvx",
    args=["autonomath-mcp"],
    env={"AUTONOMATH_API_KEY": "am_xxxxxxxxxxxxxxxx"},
)

async def main():
    async with stdio_client(server) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()
            result = await session.call_tool(
                "search_programs",
                {"prefecture": "東京都", "limit": 5},
            )
            print(result)

asyncio.run(main())

注意点: 制度は年度ごとに改正される

API は毎週更新しますが、制度本体は年度改正で 内容・金額・期限が変わります。

LLM の最終確認

LLM が最終的に金額や申請期限をユーザーに伝える前に、 必ず source_url の原文を参照してください。 AutonoMath は「データを出す」API であり、「採択確率を予測する」API ではありません。

まとめ

  • 30 秒で Claude Desktop に 13,578 件の補助金データを組み込める
  • 47 ツール (31 コア + 16 autonomath)（protocol 2025-06-18）で検索・排他判定・融資・事例・法令・entity-fact semantic layer (424,054 entities / 5.26M facts / 23,805 relations) をカバー
  • ¥3/req 税別（税込 ¥3.30）、匿名 50 req/月 per IP 無料
  • source_url + fetched_at を 99%以上の行に付与、一次資料のみ参照

AutonoMath: https://autonomath.ai

MCP レジストリ:

  • PyPI: https://pypi.org/project/autonomath-mcp/

Bookyou株式会社 / [email protected]