chakoshi MCP Server

A bridge server connecting Claude Desktop with the chakoshi moderation API for content safety.

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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を利用して日本語テキストのモデレーション(有害性チェック)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。

chakoshi 製品ページ

chakoshi 技術詳細

chakoshi ドキュメントサイト

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の有害性を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

出力:

  • chakoshi API からのモデレーション結果を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

  1. 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。

  2. 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。

  3. その後、設定画面からAPIキーを新規に発行します。

カテゴリセットの設定

  1. プレイグラウンドにアクセスし、「新しいカスタム検知項目の追加」をクリックし、検知項目名とカスタム検知項目の定義を入力します。

  2. 別名で保存を選択し、新しくカスタム検知項目セットを保存します。

  3. 保存後、「選択中の検知項目セットIDをコピー」の項目からカテゴリセットIDをコピーします。

必要要件

  • Python 3.10 以上

  • chakoshi のユーザ登録、および、APIキー

  • 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/judge/text

CHAKOSHI_MODEL_ID=chakoshi-moderation-241223

CHAKOSHI_CATEGORY_SET_ID=your_category_set_id

CHAKOSHI_TIMEOUT_SEC=5

注意: 実際の APIキーとカテゴリセット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"
        ],
        "env": {
          "CHAKOSHI_API_KEY": "YOUR_CHAKOSHI_API_KEY"
        }

}

}

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



{
  "category1": {
    "score": 0.05,
    "threshold": 0.5,
    "result": "safe"
  },
  "category2": {
    "score": 0.02,
    "threshold": 0.3,
    "result": "safe"
  }
}

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

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