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Yamagishi Sync Lab: wages and business risks

Same-job hourly wages in Japan, US, UK, Germany, France; ranks of 31 business risks, Japan vs US.

Should I use this

Quality & Safety

B
Description quality
63%
Schema completeness
62%
Naming quality
80%
Poisoning risk
100%
Permission match
100%
Protocol compliance
100%

Findings (4)

  • LOWTool 'wages_ranking' description lacks action verbin wages_ranking
  • LOWTool 'france_groups' description lacks action verbin france_groups
  • LOWTool 'risk_overview' description lacks action verbin risk_overview
  • LOWTool 'about_data' description lacks action verbin about_data

Based on automated analysis of tool definitions and protocol compliance.

Context Cost

~941Tokens (tool definitions)
~402 BTypical response size
Moderate attention impact (0.74% 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": {
    "wages-risk": {
      "url": "https://www.aluzza.jp/mcp/"
    }
  }
}

Remote endpoints

https://www.aluzza.jp/mcp/streamable-http

What it can do

Tool inventory

Tools (6)

🟢 Read-only🟡 Write🔴 Delete⚪ Unknown
⚪compare_wages(query, field)

同じ仕事の時給を、日本・米国・英国・ドイツで比べる（56 の仕事）。円に直さず、その国の仕事全体の平均の時給の何倍か（ratio）で返す。query は日本語の仕事の名前か、英語の職業名（例：薬剤師・保育士・software・nurse）。field で分野だけに絞れる。どちらも省くと仕事の一覧。

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "type": "string",
      "description": "仕事の名前（日本語）か職業名（英語）の一部"
    },
    "field": {
      "type": "string",
      "description": "分野（医療／介護・保育・教育／技術・専門／事務・販売／サービス／運転・運輸／建設・ものづくり）。一部だけでもよい"
    }
  }
}
⚪wages_ranking(country, order, limit)

一つの国の中で、仕事全体の平均に対する倍率（ratio）の高い順か低い順に並べる。

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "country": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "JP",
        "US",
        "UK",
        "DE"
      ],
      "description": "国（JP 日本・US 米国・UK 英国・DE ドイツ）"
    },
    "order": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "high",
        "low"
      ],
      "description": "高い順（high・省くとこちら）か低い順（low）"
    },
    "limit": {
      "type": "integer",
      "minimum": 1,
      "maximum": 56,
      "description": "何件まで（省くと 10）"
    }
  },
  "required": [
    "country"
  ]
}
⚪france_groups

フランス（Insee の職業の大くくり 9 区分）と、日本でそれに当たる職業をまとめた時給の倍率の比べ。

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {}
}
⚪risk_categories(query, sort_by)

日本 3,766 社と米国 3,808 社の上場企業が「事業のリスク」の見出しに書いた心配ごとの 31 の種類。日米の順位・割合・順位の差。query で種類の名前を絞れる。sort_by は JP（日本の順位）・US（米国の順位）・gap（順位の差が大きい順）。

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "type": "string",
      "description": "種類の名前の一部（例：人手・災害・株主・AI・金利）"
    },
    "sort_by": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "JP",
        "US",
        "gap"
      ],
      "description": "並べ方（省くと JP）"
    }
  }
}
⚪risk_overview

日米の事業のリスクのまとめ：社数・1 社あたりの見出しの数・米国で AI・生成 AI・関税・Google と書いた会社の数と割合・米国の業種ごとの AI と Google の割合・小売の会社の 8 つの軸（日米）。

Input Schema

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

このデータの範囲と、二つの読みもののページ。

Input Schema

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

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