chakoshi MCP Server
A bridge server connecting Claude Desktop with the chakoshi moderation API for content safety.
chakoshi MCP Server
MCPクライアントアプリケーションと、chakoshi API を連携するMCP (Model Context Protocol) サーバーです。
Claude Desktop などからchakoshiのAPIを利用して、テキストの安全性判定を実行できます。
chakoshiとは
chakoshiとは、NTT ドコモビジネスが提供するLLM向けのガードレールです。詳細は以下をご覧ください。
リポジトリに含まれるツール
本リポジトリの構成
chakoshi-mcp-server/
├── main.py # エントリポイント
├── chakoshi_server/
│ ├── __init__.py
│ ├── config.py # 環境変数の管理
│ └── server.py # MCP サーバーの実装部分
├── pyproject.toml # プロジェクト設定
└── .env # 環境変数(要作成)
moderate_text
テキストコンテンツをchakoshiのガードレールでチェックするツールです。
入力パラメータ:
text(string, 必須): チェックしたいテキスト(最大2000文字)
出力:
- chakoshi Guardrails Apply API からのアセスメント結果をJSON形式で返します
使用プロンプト例:
chakoshi を使ってこのテキストをチェックしてください: "問題のあるコンテンツの例"
chakoshi API の設定
API キーの取得
-
chakoshiのプレイグラウンドにアクセスし、画面に従って新規登録フローを進めてください。
-
新規登録、およびログイン完了後、プレイグラウンドの設定をクリックします。
-
その後、設定画面からAPIキーを新規に発行します。
ガードレールの作成
chakoshiのGuardrails Apply API を利用するためには、ポリシー設定をあらかじめ完了してガードレールIDを発行している必要があります。
ポリシー設定とガードレールIDの発行手順については、クイックスタート ガードレールの作成を参照してください。
必要要件
-
Python 3.10 以上
-
chakoshi のユーザ登録、APIキー、およびガードレールID
-
MCPクライアントアプリケーション (Claude Desktopなど)
インストール
1. リポジトリのクローン
git clone https://github.com/nttcom/chakoshi-mcp-server.git
cd chakoshi-mcp-server
2. 依存関係のインストール
# uvのインストール
curl -LsSfhttps://astral.sh/uv/install.sh | sh
# PATHの設定
source $HOME/.local/bin/env
# uv を使用する場合(推奨)
uv sync
# pip を使用する場合
pip install -e .
3. 環境変数の設定
.env ファイルを作成し、以下の環境変数を設定してください:
CHAKOSHI_API_KEY=your_chakoshi_api_key
CHAKOSHI_API_URL=https://api.beta.chakoshi.ntt.com/v1/guardrails/apply
CHAKOSHI_GUARDRAIL_ID=your_guardrail_id
CHAKOSHI_TIMEOUT_SEC=10
注意: 実際の APIキーとガードレールID はchakoshiプレイグラウンドの管理画面から取得してください。
使用方法
サーバの起動
uv run main.py
Claude Desktop との連携
Claude Desktop の設定ファイル(claude_desktop_config.json)に以下を追加:
{
"mcpServers": {
"command": "/PATH_to_uv/uv",
"args": [
"--directory",
"/PATH_to_chakoshi/chakoshi-mcp-server",
"run",
"main.py"
]
}
}
その後、Claude Desktop 内で以下のように使用できます:
chakoshiを使ってこのテキストをチェックしてください:「問題のあるコンテンツの例」
Claude が自動的に moderate_text ツールを使用してモデレーション結果を返します。
API レスポンス例
Guardrails Apply API のレスポンスから assessments フィールドを抽出して返します。
{
"guardrails": ["moderation", "keyword_filter"],
"user_input": "チェック対象のテキスト",
"guardrails_result": {
"moderation": {
"unsafe_flag": false,
"unsafe_score": 0.05,
"categories": {
"violence": {
"enabled": true,
"detected": false
},
"harassment": {
"enabled": true,
"detected": false
}
}
},
"keyword_filter": {
"matched": false,
"matches": [],
"original_text": "チェック対象のテキスト",
"masked_input": "チェック対象のテキスト"
}
}
}
注意事項
-
chakoshi API は現在ベータ版です。本番環境などでは使用しないでください。
-
APIキーは適切に管理し、決して公開しないでください。
-
APIキーのレート制限などについては公式ドキュメントを参照してください。
ライセンス
MIT
Related Servers
MCP反馈收集器
An MCP server for collecting interactive user feedback through a graphical user interface.
MCP Intercom Server
Provides access to Intercom conversations and chats. Requires an Intercom API key.
Email MCP Server
Send emails via SMTP. Requires SMTP server credentials to be configured through environment variables.
MCP Notify Server
Sends desktop notifications with sound when agent tasks are completed.
MCP Notify
Monitor the Model Context Protocol (MCP) Registry for new, updated, and removed servers. Get real-time notifications via Discord, Slack, Email, Telegram, Microsoft Teams, Webhooks, or RSS feeds. Includes CLI, Go SDK, REST API, and MCP server for AI assistants.
Phone-a-Friend MCP Server
An AI-to-AI consultation system for complex problem-solving and reasoning, using OpenRouter for model access.
gotoolkits/wecombot
An MCP server application that sends various types of messages to the WeCom group robot.
Email Processing
An email processing server that uses MongoDB for semantic search and SQLite for efficient storage and retrieval.
WeChat
A server for interacting with WeChat, a popular messaging and social media app.
MCP Server Whisper
Advanced audio transcription and processing using OpenAI's Whisper and GPT-4o models.