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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

2026-06-08v1.24.0

Drug-leaflet search 10-100x faster — millisecond-level responses

データセット数

We rebuilt the drug-leaflet search back-end on top of a pre-built index. Three tools now answer in single-digit milliseconds: `opendata-search_drug_label` (precise leaflet-field search), `opendata-check_drug_interaction` (scan 2–10 drug leaflets for interactions), and the leaflet-merge stage inside `opendata-get_drug_details`
Warm-cache latency measured live: leaflet-field search 1.78 ms (down from 50–200 ms); two-drug interaction scan 0.27 ms
The drug-licence registry search (`opendata-search_drug` and friends) still uses the previous path and will move in the next release — this ship focuses the highest-traffic surface first

こんな質問ができます:

Drugs whose leaflet mentions both warfarin and NSAIDs (noticeably faster)
Find leaflets whose contraindications mention pregnancy

2026-06-08v1.23.2

7 new health-domain MCP tools — ICD-10 / TFDA drug licences / drug leaflets / food nutrition

データセット数

ICD-10-CM zh-TW 96,803 codes: `opendata-lookup_icd10` supports code prefix match and Chinese / English keyword fuzzy search (source: MOHW data.gov.tw 177507, OGDL v1)
TFDA full drug licence registry, 71,836 items: `opendata-search_drug` by name / indication / licence number / active-only; `opendata-get_drug_details` returns both administrative fields and structured leaflet fields in one call (source: data.gov.tw 9122, OGDL v1)
Drug leaflets 44,663 items structured into 6 fields (indications, contraindications, warnings, drug interactions, adverse reactions, dosage): `opendata-search_drug_label` searches inside leaflet fields directly; `opendata-check_drug_interaction` scans 2–10 drugs at once for interaction text (source: our own HF dataset `twinkle-ai/tw-drug-labels-vision`, CC-BY-4.0)

こんな質問ができます:

List every ICD-10 code for type-2 diabetes mellitus
TFDA licences containing Metformin — what are the licensed indications

2026-06-02v1.22

Faster semantic search for judicial, exam, and patent corpora

データセット数

Outbound query embeddings now go through a dedicated managed endpoint — p99 latency near-zero on timeouts
Bulk preprocessing (chunk embed, backfill) split from outbound query traffic — no more outbound degradation during corpus backfill
Zero user-facing changes: tool signatures, response schema, and env vars are all unchanged

こんな質問ができます:

Find 2024 Kaohsiung District Court trademark-infringement rulings (noticeably faster)
Bar exam questions on "director liability"

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

Drug-leaflet search 10-100x faster — millisecond-level responses

7 new health-domain MCP tools — ICD-10 / TFDA drug licences / drug leaflets / food nutrition

Faster semantic search for judicial, exam, and patent corpora

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

観光・国立公園

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。