roadsafety-mcp

AI アシスタントから台湾の交通事故データと事故多発地点（CBI など）を検索できる MCP サービスです。公開・読み取り専用・ログイン不要。

非公式：本サービスは台湾の交通部や台湾の警政署とは無関係で、公開データをあなたに代わって読み取るだけです。

一言で AI にインストールを任せる

お使いの AI アシスタント（Claude、ChatGPT、Cursor など）に次の一文を貼り付けてください。ツールに合うインストール方法を調べ、実行する前に確認を求めます。

roadsafety MCP サーバーのインストールを手伝ってください。URL は https://roadsafety.taux.io/mcp です（Streamable HTTP、ログインやトークンは不要）。私が使っているツールに合う方法で追加してください。手順は https://roadsafety.taux.io/llms.txt にあります。実行するコマンドを先に教えてください。私が同意してから実行してください。

質問の例

屏東縣の昨年の事故多発地点ランキングで、上位の交差点はどこですか？
この交差点の事故件数は、ここ数年で増えていますか、減っていますか？
この小学校の周辺では、事故がどこで最も多く起きていますか？
今年の最新月までの死傷者数は、昨年の同期と比べてどうですか？
屏東県で飲酒運転の事故が最も多い郷・鎮はどこですか？
この交差点の事故はどこで起き、主な原因は何ですか？
屏東県のこの交差点周辺の事故は、主にどんな原因で、どの車種が関わっていますか？
各県・市の歩道と通学路周辺の改善はどこまで進んでいますか？
台湾全体の飲酒運転のデータは改善していますか？
全国の飲酒運転による死傷者数を、前年同期と比較します。県市ごとの飲酒運転の摘発件数も一覧にできます。これは行政上の摘発であって事故件数ではないため、両者を直接比較することはできません。
台湾全体の薬物運転のデータは？
全国の薬物使用運転（吸食違禁物駕駛）の事故を調べます。薬物運転の事故は民国 115 年（2026 年）から集計されています（開始年はプロジェクト管理者から提供されたもので、公式の告示とは照合していません）。それより前の期間は「未統計」と表示され、事故がなかったという意味ではありません。県市ごとの薬物運転の摘発件数もありますが、これも摘発であって事故件数ではありません。
六大都市それぞれの危険な交差点ワースト 3
臺北市・新北市・桃園市・臺中市・臺南市・高雄市のそれぞれで危険な交差点を調べ、上位 3 件を取ります。CBI は県市ごとの順位で、六大都市をまたいだ統一順位ではないため、県市の間で高低を直接比べることはできません。県市名は「台」ではなく「臺」と書く必要があります。

接続

claude mcp add --transport http roadsafety https://roadsafety.taux.io/mcp

URL は https://roadsafety.taux.io/mcp です。Streamable HTTP、ステートレス、JSON-RPC バッチは非対応です。

ほかの AI ツールでのインストール方法

URL はどれも https://roadsafety.taux.io/mcp で、トークンやヘッダーは不要です。お使いのツールを開いてください：

Claude Code

ターミナルで次を実行します：

claude mcp add --transport http roadsafety https://roadsafety.taux.io/mcp

Claude Web 版・デスクトップ版（カスタムコネクタ）

Customize > Connectors を開きます。
+ Add をクリックし、Add custom connector を選びます。
名前は自由に付け、リモート MCP サーバーの URL に下の URL を入力して Continue を押します。
認証方式は No sign in を選び（このサービスはログイン不要）、Add を押して完了します。

https://roadsafety.taux.io/mcp

Cursor

次の設定を ~/.cursor/mcp.json（グローバル）またはプロジェクトの .cursor/mcp.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "roadsafety": {
      "url": "https://roadsafety.taux.io/mcp"
    }
  }
}

VS Code（GitHub Copilot）

次の設定を mcp.json に追加します（VS Code 形式の最上位は servers です）。コマンドパレットで MCP: Add Server を実行し、案内に従って追加することもできます：

{
  "servers": {
    "roadsafety": {
      "type": "http",
      "url": "https://roadsafety.taux.io/mcp"
    }
  }
}

Codex CLI

次の設定を ~/.codex/config.toml に追加します：

[mcp_servers.roadsafety]
url = "https://roadsafety.taux.io/mcp"

Gemini CLI

ターミナルで次を実行します（既定ではプロジェクトの .gemini/settings.json に書き込まれます）：

gemini mcp add --transport http roadsafety https://roadsafety.taux.io/mcp

stdio のみ対応のクライアント（汎用的な方法）

クライアントの MCP 設定に次の stdio 項目を追加します。mcp-remote がリモート URL に中継します：

{
  "mcpServers": {
    "roadsafety": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "https://roadsafety.taux.io/mcp"]
    }
  }
}

ツール

ping：サービスに接続できるかを確認します。
list_areas：県市と各県市の郷鎮の正しい表記を一覧にします。
get_cbi_hotspots：県市ごとの年次の事故多発地点ランキング。CBI・件数・死者数・負傷者数で並べ替えられます。
get_hotspot_detail：ランキング入りした多発地点の、原因と衝突類型の分布。
get_location_history：交差点または道路区間の、年ごとの事故件数・死者数・負傷者数。
get_location_accident_points：交差点または道路区間の、指定した年の事故位置。
get_location_overview：単一の多発地点について、原因・衝突類型・年ごとの件数・事故位置を一度に取得します。
get_location_trend：交差点の年ごとの件数と、原因・衝突類型の年ごとの比較。
get_location_npa_cases：屏東縣の 17 交差点から 30 メートル以内の警政署の事故事案の概要（内蔵データ）。
list_schools：県市または郷鎮の学校を種別ごとに、位置とともに一覧にします。
get_school_hotspots：学校周辺の指定半径内の事故を分類別に集計します。
get_school_rank：上流サイトが公開している、周辺の事故で上位の学校の一覧。完全なランキングではありません。
get_school_accident_points：学校周辺の指定半径内の事故位置。
get_period_comparison：県市の死者・負傷者・飲酒運転・薬物運転の事故を、同期と比較します。
get_township_drunk_ranking：県市ごと（省略時は屏東縣）の郷鎮別の飲酒運転事故（民国 114 年、警政署の基準、内蔵データ、県市間の比較は不可）。
get_county_drunk_enforcement：県市別の飲酒運転・薬物運転の摘発件数（民国 114 年、内蔵データ）。
get_improvement_progress：交差点の歩行者安全施設など 6 つの改善事業について、県市別の改善予定数と実際の完了数。
get_crosswalk_setback_count：横断歩道のセットバック完了数について、県市別の現在数（サイトに単位の表示なし）。
list_speed_enforcement_points：県市（または国道）の速度取締り設置地点の一覧：住所、座標、制限速度（警政署のデータセット、内蔵データ、固定式と移動式の区別なし）。

データの出典

ほとんどのツールは、交通部路政及道安司が運営する「道安總動員」（roadsafety.tw）のデータをその場で読み取ります。交通事故データの原データは警政署、死因データは台湾の衛生福利部のものです。get_location_npa_cases、get_township_drunk_ranking、get_county_drunk_enforcement、list_speed_enforcement_points は警政署の公開データを内蔵しており、上流サイトには接続しません。

更新時期と暫定値

最新年の数値は、一部の月だけを累計した暫定値で、通年の数字ではありません。統計数値を返すツール（多発地点ランキング、年次推移、事故位置、学校周辺、同期比較、改善進捗）の出力には dataPeriod が付き、データの更新日と累計範囲が書かれています。これを基準にし、最新年の減少を傾向として読み取らないでください。ほかのツール（一覧、多発地点の原因内訳、内蔵データ）には付きません。

既知の制限

上流サイトには公開ドキュメントがなく、改版で変わる可能性があります。道路区間（交差点ではないもの）でオンライン検証したのは実サンプル 1 件（連江縣の聚英路）だけで、ほかの区間は未検証です。
事故地点は、年によっては交差点ごとに同じ座標が重複しており、1 件ごとの正確な位置ではありません。
政府サイトへの負荷を避けるため、上流へのリクエストには全体のレート制限があります。超えるとツールは失敗し、レート制限超過と表示するので、しばらくしてから再試行してください。
地点 ID を誤って渡しても上流はエラーを返さず、空の結果だけを返します。空の結果は事故がなかったことを意味しません。