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台湾データの MCP ハブ

MCP は AI エージェント向けのオープンプロトコル — Claude、OpenClaw、Hermes、独自のエージェントループ。Twinkle Hub は台湾のデータソースを単一の MCP エンドポイントにまとめます — クライアントを一度設定すれば、AI がデータセットを照会し、SQL を実行し、ツールを呼び出せます。

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✨ ワンペーストでインストール

Twinkle Hub for Claude Desktop をダウンロード — ダブルクリックで完了

⬇ twinkle-hub.mcpb をダウンロード

v0.2.3 · 47 KB · macOS / Windows / Linux

ダブルクリック → API キーを貼り付け（dashboard から取得）→ 完了。

他のクライアント（Claude Code、GitHub Copilot CLI、OpenAI Codex CLI、curl/SDK）も対応。詳細は /docs。

🎁 アルファ期間中は無料：すべてのツール、月額上限なし、レート制限なし（公正利用の範囲内）。

52,960

データセット

レイヤー 1：オープンデータ

カテゴリ

自動分類

TW ユーティリティツール

レイヤー 2：ローカルファースト

公式 Skills

レイヤー 3：Agent Skills

互換性あり

Twinkle Hub は MCP を話します。下記のクライアントもすべて。

Claude
Gemini
OpenAI
Ollama
Cline

あなた独自のクライアントもどうぞ — MCP はオープンプロトコルです。

データは増え続けています

毎日、各省庁とライセンス取得済みのサードパーティから同期しています。最新の 3 件の追加内容は以下のとおりです。

完全なバージョン履歴

2026-06-30v1.41.0

🎓 Teacher exam dual corpus — 12,731 qualification questions + 2,421 recruitment questions

データセット数

519

**📘 Qualification exam (教檢)** — 429 papers / **12,731 questions**, ROC year 094-115 (2005-2026), **97.6% with official answer key**. Covers 5 categories: kindergarten / SEN / gifted / elementary / secondary. Source: National Taiwan Normal University on commission from MOE
**📗 Recruitment exam (教甄)** — 90 papers / **2,421 questions**, ROC year 109-115 (last 7 years), 10 cities/counties (focus on Taipei + Central Taiwan Strategic Alliance of 10 counties). Source: each local education bureau
New MCP tools: `search_teacher_exam_questions` / `search_teacher_recruit_questions` (semantic search), `search_teacher_exam` / `search_teacher_recruit` (paper metadata filtering), `get_teacher_exam_paper` / `get_teacher_recruit_paper` (full paper + answer key)

こんな質問ができます:

Any Piaget questions in the qualification exam?
Show me the 2024 secondary-school learner-development paper

2026-06-28v1.38.0

🌊 SHP loader + Taipei interactive flood map v4.1

データセット数

**SHP loader infra** (`twopendata/shp.py`) — pure-Python (pyshp + pyproj, no GDAL) SHP reader with auto TWD97 → WGS84 reprojection and Big5/CP950 DBF fallback. Unlocks **478 SHP datasets** for the corpus mirror pipeline long-term
**Taipei interactive flood map v4.1** (demo artifact) — 17 functional items **10/10 done**: live reservoir level, rain gauges, river status, shelter map, rainfall scenarios, flood-prone zones, pump stations
Defensive detection + warn-log + fallback for mislabelled `.prj` (encountered with `28028 土石流潛勢溪流圖` which ships EPSG:3822 but data is EPSG:3826 TM2)

こんな質問ができます:

Will my Neihu home flood when there's heavy rain?
Where's the closest shelter in Xinyi?

2026-06-27v1.36.0

⚡ 11 realtime API tools — rainfall / reservoirs / rivers / typhoons / alerts

データセット数

**11 new tools** (`rt_*` namespace) — wrap Taiwan's CWA, NCDR, and Water Resources Agency live public APIs so MCP clients can answer realtime questions without dataset queries
Weather: `rt_cwa_realtime_rainfall` (10-min weather-station rain), `rt_cwa_24h_rainfall`, `rt_cwa_typhoon_status`, `rt_cwa_radar_image_url`, `rt_cwa_36h_forecast` (county-level)
Disasters: `rt_ncdr_active_alerts` (integrated alerts from CWA + WRA + Highway Bureau RSS)

こんな質問ができます:

What's the current rainfall in Taipei?
Feicui Reservoir status right now

なぜ存在するか

台湾のデータは 100 以上のポータルに散らばっています。
AI アプリ開発者にはそれぞれを繋ぐ時間はありません。

Twinkle Hub はそれらを単一の MCP サービスにまとめます：データセットを発見、行を取得、テーブルをまたいで結合、決済 — すべて一つのエンドポイントで。フェーズ 1 は data.gov.tw を完璧にすること。次は業界団体、地方自治体、商用データ。

単一の MCP エンドポイント

全ソース、全カテゴリ、全ツールが同じ URL の下に。クライアントの設定は一度で済みます。

決定論的な課金

ツールごとに固定価格 — トークンベースのギャンブルなし。プリペイドウォレット、強制カットオフ、サプライズ請求なし。

ライセンス遵守

オリジナルのライセンスメタデータをエンドツーエンドで透過。ダウンストリームのアプリがライセンス条項に違反することを防ぎます。

MCP ネイティブプロトコル

tools/list / tools/call はネイティブエンドポイント。OpenAI tool-calling の翻訳ではありません。Claude / OpenClaw / Hermes / Continue / Cline / 独自エージェントループ — 同じワイヤーフォーマット、SDK 不要、アダプター不要。

なぜ Twinkle Hub

53,000 のデータセットをダウンロードするのは簡単。AI が使えるようにするのが難しい。

台湾のオープンデータを AI で使えるようにするのは、カタログを一度ダウンロードして終わりではありません。クリーンアップ、変換、分類、クエリすべてを私たちが処理 — AI は 100 のポータルを巡回する代わりに API を呼ぶだけ。

52,960 / 19

53,000 データセット、自動仕分け

data.gov.tw の 52,960 データセットすべてを 19 カテゴリへ自動仕分け。新しいものは翌日には正しい場所へ — インデックスは古びません。

10+ formats

あらゆるファイル形式、統一スキーマ

CSV、JSON、Excel、PDF、地理ファイル — 形式に関わらず読み込み、列名を整理。AI は PDF と XLSX が混在しても詰まりません。

~50 ms

質問してから 50 ms で回答

AI に特定条件のデータを照会させたい？クエリレイヤーがあります — 53,000 データセット全体で約 50 ms。zip を投げて自分で処理させるのではなく。

Daily refresh

毎日政府と同期

毎日のクロンが最新カタログを取得、新規 / 廃止データセットを検出、分類を実行。データは常に新鮮 — 更新を忘れて陳腐化することはありません。

データの先へ

並行で作った 1 つ

OpenData がメインディッシュ。エージェントにとってこれも重要 — だから一緒に作りました。

32 個の TW ユーティリティツール

ローカルモデルが台湾の住所を幻覚しません

オープンウェイトモデルは台湾固有のタスクで信頼できません — 統編番号のチェックサム間違い、存在しない番地、機関名の文字化け。Twinkle Hub の 32 個の TW ユーティリティツールは決定論的関数 — 住所を入れれば正規化済み住所 + 行政区コード + 郵便番号が出ます。モデルの推測なし。

32 個のツールをすべて見る

Official Skills

Twinkle Hub Skills — 台湾データをすぐ照会

20 個の公式 Anthropic Agent Skill。Claude Desktop / Claude Code / GitHub Copilot CLI / OpenAI Codex CLI などの MCP 対応エージェントに読み込ませると、どの tool・どの filter・典型クエリの形をすぐ把握。

📦 20 個まとめてダウンロード~/.claude/skills/ に解凍するだけ

-35%: 全体トークン（end-to-end）
3×: 全体実行時間（wall time）
-67%: 1 クエリの MCP I/O トークン
100%: 初回 call 正解率（11/11）

2026-05-31 内部ベンチマーク：Phase 1 は plan-only で 11 skill ドメイン × Claude Opus 4.7 subagent の A/B（Round 2 の narrow-domain: health/finance/environment/agriculture 含む）、Phase 2 は実 MCP（LVR「台北市大安区 2024 年 5000 万元以上」）。単一クエリ標本、コールドスタートと retry コストは含まず。完全レポートの caveat 参照。

司法院判決書

v1.0.0

360+ ヶ月 · 6M+ 件 (1996–)

セマンティック検索 + LLM による winner / outcome / award / sentence 抽出。

台湾データの MCP ハブ

データは増え続けています

🎓 Teacher exam dual corpus — 12,731 qualification questions + 2,421 recruitment questions

🌊 SHP loader + Taipei interactive flood map v4.1

⚡ 11 realtime API tools — rainfall / reservoirs / rivers / typhoons / alerts

台湾のデータは 100 以上のポータルに散らばっています。AI アプリ開発者にはそれぞれを繋ぐ時間はありません。

単一の MCP エンドポイント

決定論的な課金

ライセンス遵守

MCP ネイティブプロトコル

53,000 のデータセットをダウンロードするのは簡単。AI が使えるようにするのが難しい。

53,000 データセット、自動仕分け

あらゆるファイル形式、統一スキーマ

質問してから 50 ms で回答

毎日政府と同期

並行で作った 1 つ

ローカルモデルが台湾の住所を幻覚しません

Twinkle Hub Skills — 台湾データをすぐ照会

司法院判決書

MOEX 国家試験

TIPO 特許検索

不動産実価登録 (LVR)

政府電子調達網 (PCC)

立法院

台湾交通データ

医療・防疫

金融・証券

環境・気象・水利

農業・漁業・林業

教育・進学・体育

労働・賃金・失業

エネルギー

文化・古跡・原住民

人口・選挙・戸政

台北市政府データ

観光・国立公園

観光統計（観光署）

地理 / GIS

OpenData 汎用

Skill ナビゲーター

3 つの役割、3 つの道

ダウンロードして 3 分で接続

AI アプリにデータを焼き込む

OpenClaw、Hermes Agent、または独自のエージェントループ

台湾データを AI に接続する準備はできましたか？

台湾のデータは 100 以上のポータルに散らばっています。
AI アプリ開発者にはそれぞれを繋ぐ時間はありません。