marc-shade/world-intel-mcp

160-tool MCP server for real-time global intelligence from free public APIs: markets, liquidity, prediction markets, SEC filings, conflict, military, aircraft-cohort early warning, migration and border flows, cyber, climate, news and more. Dated observation history, 29 research prompts, cited briefs, geofences, SSE dashboard. MIT, no paid API keys.

TL;DR

World‑Intelligence MCP Server は、Pythonベースのデータ収集・分析プラットフォームで、数十のドメイン（金融、地政学、気候、軍事、サイバー、健康など）から無料の公開APIデータを収集します。結果はSQLiteキャッシュとQdrantベクトルストアに保存され、Model Context Protocol (MCP) を介して公開されるため、AIエージェント（例：Claude、Cursor）は自然言語で世界を照会できます。ライブダッシュボード、CLI、PDF/HTMLレポートジェネレーターにより、人間も同じデータを探索できます。

機能（平易な言葉で）

機能	得られるもの
広範なデータ収集	139の「ツール」が30以上のドメインからデータを取得 – 株式市場、中央銀行金利、地震フィード、軍事飛行追跡、サイバー脅威リスト、難民の流れなど。すべてのソースは無料の公開APIで、有料サブスクリプションは不要です。
MCP互換サーバー	プログラムは標準入出力サービスとして実行され、Model Context Protocolに従い、LLMベースのエージェントが「病院を標的にした最近のサイバー脅威を表示」のような質問をし、構造化された結果を受け取ることができます。
セマンティック検索	取得した各レコードはBAAI bge‑small‑en‑v1.5モデルで埋め込まれ、Qdrantに保存されます。ユーザーは自然言語クエリを実行し、履歴データセット全体で類似性ベースのマッチを取得できます。
ライブオペレーションセンターダッシュボード	Streamlit UI（リーフレットマップ、レイヤートグル、リアルタイムSSEフィード）は、地震、軍事活動、紛争イベント、インフラストラクチャステータス、ユーザー定義のジオフェンスを視覚化します。
コマンドラインインターフェース	`intel <domain>` コマンドはクイックワンライナーを提供します（例：`intel markets`、`intel earthquakes --min-mag 5`）。
自動レポート	`intel report` は、選択したドメインを要約し、引用付きの複数セクションのPDFまたはHTMLブリーフを構築します。
ジオフェンスアラート	円/ポリゴン/回廊を定義します。システムはこれらの領域に出入りする新しいイベントを監視し、エスカレーションスコア付きのブリーフを生成します。
クロスドメイン分析	ツールはシグナル（例：不安定指数、リスクスコア、シグナル収束）を組み合わせて、グローバルリスク態勢や国別ドシエなどの高レベルなインテリジェンスを生成します。

誰が使うか

対象	重要性
AIエージェント / 自律アナリスト	エージェントに単一のMCP互換エンドポイントを提供し、数十のAPIラッパーを構築せずに最新の世界の事実を取得できます。
戦略アナリスト / リスクチーム	既製の引用付き日次ブリーフと、複数ドメインにわたるカスタムセマンティック検索を実行する機能を提供します。
ボットを構築する開発者	CLIとPythonライブラリにより、139のツールのいずれかを独自のワークフローや製品に埋め込むことができます。
研究者	すべての生データはローカルにキャッシュ（SQLite）され、ベクトル化されるため、マルチモーダル分析の実験が容易です。

仕組み（高レベルアーキテクチャ）

コレクターデーモン – 5分ごとに実行され、httpxを使用して各ソースモジュール（sources/*.py）を非同期にフェッチします。各ソースには独自のサーキットブレーカーがあり、3回連続で失敗すると一時停止します。 |
キャッシュ – SQLite（WALモード）は最新のJSONペイロードをTTL付きで保存します。新しいデータが利用できない場合でも、古いデータを返すことができます。 |
ベクトルストア – 新しいレコードはFastEmbed（384次元BGEモデル）で埋め込まれ、バックグラウンドキューでQdrantにプッシュされ、セマンティック類似性クエリを可能にします。 |
MCPサーバー – server.pyはstdin/stdoutからコマンドを読み取り、適切なツールにマッピングし、Model Context Protocolに準拠したJSON結果を返します。 |
ダッシュボード / CLI – 薄いラッパー（dashboard.py、cli.py）は同じライブラリ関数を呼び出し、StreamlitまたはClickを介してデータを表示します。 |

クイックスタートチェックリスト

# 1. クローンしてインストール（編集可能モード）
git clone https://github.com/marc-shade/world-intel-mcp.git
cd world-intel-mcp
pip install -e .            # コア
pip install -e ".[dashboard]"  # オプションUI
pip install -e ".[vector]"     # Qdrant + 埋め込み

# 2. MCPサーバーを実行（または別のターミナルでコレクターデーモンを実行）
world-intel-mcp               # LLM用のstdioサーバー
# オプション：バックグラウンドコレクターを起動
collector.py &

# 3. CLIコマンドを試す
intel markets                # 主要指数の引用を表示

# 4. ダッシュボードを開く（デフォルトポート8501）
intel-dashboard

制限と注意点

無料APIへの依存 – レート制限や一時的な停止はサーキットブレーカーで処理されますが、データの鮮度は異なる場合があります。 |
ローカルリソース要件 – コレクターを継続的に実行すると、Qdrant + SQLiteが大きくなる可能性があります（数百万レコード）。 |
セマンティック品質 – BGE‑small埋め込みモデルは高速ですが、すべてのドメインで最先端というわけではありません。検索関連性の調整が必要な場合があります。 |
有料データソースなし – 独自の市場深度や機密情報が必要な場合、このプラットフォームは提供できません。 |

結論

World‑Intelligence MCPは、実際のオープンソースインテリジェンス集約エンジンであり、LLMベースのエージェント（および人間のアナリスト）に、公開データのみを使用して、単一の検索可能で引用豊富な世界のビューを提供することを目的としています。データ収集、キャッシュ、ベクトル検索、ダッシュボード、レポートをまとめた一貫したPythonパッケージです。