ALGO BIZ: Japan towns, jobs and industries

Japanese statistics: 1,889 towns, job-openings ratios, 62 industries and a town x industry sheet.

Should I use this

Quality & Safety

B
Description quality
55%
Schema completeness
75%
Naming quality
90%
Poisoning risk
100%
Permission match
100%
Protocol compliance
100%

Findings (5)

  • LOWTool 'get_town' description lacks action verbin get_town
  • LOWTool 'job_openings' description lacks action verbin job_openings
  • LOWTool 'list_industries' description lacks action verbin list_industries
  • LOWTool 'get_industry' description lacks action verbin get_industry
  • LOWTool 'about_data' description lacks action verbin about_data

Based on automated analysis of tool definitions and protocol compliance.

Context Cost

~1,468Tokens (tool definitions)
~451 BTypical response size
Moderate attention impact (1.15% of 128k context)

This is the approximate number of tokens consumed each time the server's tools are loaded into a model's context. Higher counts reduce the attention available for other tasks.

Install

One-Click Install

Add this to your `claude_desktop_config.json` file:

{
  "mcpServers": {
    "japan-data": {
      "url": "https://yy-algo.com/mcp/"
    }
  }
}

Remote endpoints

https://yy-algo.com/mcp/streamable-http

What it can do

Tool inventory

Tools (6)

🟢 Read-only🟡 Write🔴 Delete⚪ Unknown
🟢get_town(query, prefecture)

日本の市区町村(全国 1,889・政令市は区ごと)の数を返す:人口(住民基本台帳 2026 年 1 月 1 日)・5 年の増減・65 歳以上の割合・2050 年の推計人口(社人研)・商売の分類の数(経済センサス 令和 3 年の産業小分類)・その人口なら半分以上の町にあるのにこの町に無い分類・この町に 1 か所だけある分類。名前が同じ町が複数あれば候補を返す。

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "type": "string",
      "description": "市区町村の名前か 5 桁の市区町村コード(例:釧路市・札幌市中央区・01206)"
    },
    "prefecture": {
      "type": "string",
      "description": "都道府県(同じ名前の町を分けるとき。例:北海道・福島)"
    }
  },
  "required": [
    "query"
  ]
}
⚪town_industry(town, industry, prefecture)

町 × 業種の一枚:市区町村を一つと業種を一つ渡すと、一度に返す。①町の人口と 2050 年の推計 ②その業種に当たる産業小分類が町にあるか(無い・1 か所だけ・2 か所以上)と 50% 到達人口(その人口の町の半分にその分類がある境)・この人口なら半分以上の町にあるのに無い分類・2050 年に境を下回る分類 ③その県の求人倍率・賃金と最低賃金の比・15〜64 歳の減り ④全国のその業種の会社の、人件費を何 % 上げると経常利益がゼロになるか ⑤読み上げにそのまま使える文 reading_ja。業種は ALGO BIZ の 61 業種(運送・飲食店・介護の施設・美容室 など)か、経済センサスの産業小分類の名前か 3 桁の番号。

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "town": {
      "type": "string",
      "description": "市区町村の名前か 5 桁の市区町村コード(例:釧路市・札幌市中央区・01206)"
    },
    "industry": {
      "type": "string",
      "description": "業種(例:運送・飲食店・介護・美容室・建設)か産業小分類の名前・3 桁の番号(例:喫茶店・767)"
    },
    "prefecture": {
      "type": "string",
      "description": "都道府県(同じ名前の町を分けるとき。例:北海道・福島)"
    }
  },
  "required": [
    "town",
    "industry"
  ]
}
⚪job_openings(prefecture, job)

ハローワークの有効求人倍率(2025 年度・厚生労働省「一般職業紹介状況」)。暮らしに身近な 23 の仕事 × 47 都道府県。都道府県だけ書けばその県の 23 の仕事、仕事だけ書けば 47 都道府県の高い順、両方なら一つの数と全国の中の順位。

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "prefecture": {
      "type": "string",
      "description": "都道府県(例:北海道・東京都・新潟)"
    },
    "job": {
      "type": "string",
      "description": "仕事(介護・看護など・調理・接客・販売・運転・建築の技術・IT・一般事務 など。省くと一覧)"
    }
  }
}
🟢list_industries

ALGO BIZ の業種のページ 62 の一覧(名前・副題・ページの住所)。

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {}
}
🟢get_industry(query)

業種ごとの数(全国):主な仕事の求人倍率(2023〜2025 年度)・主な職種の賃金(令和 7 年 賃金構造基本統計調査)・都道府県ごとの倍率と賃金と最低賃金との比べ・会社の大きさごとの売上に占める人件費と利益率(財務省 法人企業統計 2025 年度)。

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "type": "string",
      "description": "業種の名前や呼び名(例:運送・介護・飲食店・建設・美容室)"
    }
  },
  "required": [
    "query"
  ]
}
⚪about_data

このデータの出どころ(国の統計の名前)・範囲・読み方の注意。

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {}
}

Community

Rate this Server

Evidence

Recent observations

verifiedversion not recorded6 tools