chakoshi MCP Server

一個橋接伺服器，將 Claude Desktop 與 chakoshi 內容審核 API 連接，以確保內容安全。

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文件

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。

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

  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。

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