プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Nace MCP

作者:DeJo90バージョン 1.0.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.DeJo90/nace-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Browse, search and fuzzy-match NACE Rev. 2.1 economic activity classification codes.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "nace": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "nace-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add nace -- npx -y nace-mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "nace": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "nace-mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "nace": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "nace-mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント DeJo90 で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7271件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7271件のうち3%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7271件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Nace MCPは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.1)がレジストリに届いたのは9 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT昨日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT21 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

nace-mcp

An MCP server exposing NACE Rev. 2.1 economic activity classification codes for AI agents.

NACE (Nomenclature of Economic Activities) is the European standard for classifying economic activities. This server loads all 1,047 codes into memory at startup and provides four tools for browsing, looking up, searching, and fuzzy-matching codes — without ever dumping the full dataset to the agent.

MCP Configuration

Add to your Claude (or any MCP-compatible client) config:

{

"mcpServers": { "nace-mcp": { "command": "npx", "args": ["nace-mcp"] } } }

Tools

nace_get(code)

Returns full details for a single NACE code.

Input: code — e.g. "A", "01", "25.1", "25.11"

Example output:

{

"code": "95.31", "label": "Repair and maintenance of motor vehicles", "level": "class", "parent": "95.3" }


nace_browse(parent_code?)

Returns the direct children of a code (compact: code + label only). Omit parent_code to list all 22 top-level sections. Max 50 results.

Input: parent_code (optional) — e.g. "C", "25", "25.1"

Example — `nace_browse()` (no argument):

[

{ "code": "A", "label": "Agriculture, forestry and fishing" }, { "code": "B", "label": "Mining and quarrying" }, { "code": "C", "label": "Manufacturing" }, ... ]

Example — `nace_browse("J")`:

[

{ "code": "58", "label": "Publishing activities" }, { "code": "59", "label": "Motion picture, video and television programme production, sound recording and music publishing activities" }, { "code": "60", "label": "Programming, broadcasting, news agency and other content distribution activities" }, ... ]


nace_search(query)

Case-insensitive substring search across all activity labels. Returns up to 10 matches.

Input: query — e.g. "software", "fishing", "consulting"

Example — `nace_search("software")`:

[

{ "code": "58.1", "label": "Publishing of books, newspapers and other publishing activities, except software publishing", "level": "group" }, { "code": "58.19", "label": "Other publishing activities, except software publishing", "level": "class" }, { "code": "58.2", "label": "Software publishing", "level": "group" }, { "code": "58.29", "label": "Other software publishing", "level": "class" } ]


nace_suggest(activity_description)

Fuzzy-matches a free-text description to NACE codes. Tokenizes the input, scores by matched terms, and returns the top 5 candidates with a brief explanation. Designed for AI agents doing classification.

Input: activity_description — free-text description of the economic activity

Example — `nace_suggest("computer programming software development consultancy")`:

[

{ "code": "62", "label": "Computer programming, consultancy and related activities", "level": "division", "reason": "Matched: \"computer\", \"programming\", \"consultancy\"" }, { "code": "62.1", "label": "Computer programming activities", "level": "group", "reason": "Matched: \"computer\", \"programming\"" }, { "code": "62.10", "label": "Computer programming activities", "level": "class", "reason": "Matched: \"computer\", \"programming\"" }, ... ]

Tip: For non-English descriptions (e.g. German "KFZ Mechaniker"), rephrase in English before calling nace_suggest.


Prompt Examples

These examples show how an AI agent uses the tools in practice.


"What NACE code applies to a car repair shop?"

The agent calls nace_suggest with an English description:

nace_suggest("motor vehicle repair maintenance workshop")
[

{ "code": "95", "label": "Repair and maintenance of computers, personal and household goods, and motor vehicles and motorcycles", "level": "division", "reason": "Matched: \"motor\", \"vehicle\", \"repair\", \"maintenance\"" }, { "code": "95.3", "label": "Repair and maintenance of motor vehicles and motorcycles", "level": "group", "reason": "Matched: \"motor\", \"vehicle\", \"repair\", \"maintenance\"" }, { "code": "95.31", "label": "Repair and maintenance of motor vehicles", "level": "class", "reason": "Matched: \"motor\", \"vehicle\", \"repair\", \"maintenance\"" } ]

The agent then drills into the best match with nace_get("95.31") to confirm the parent chain:

{

"code": "95.31", "label": "Repair and maintenance of motor vehicles", "level": "class", "parent": "95.3" }

Result: 95.31 is the correct class-level code for a car repair shop.


"What NACE code covers a bakery?"
nace_suggest("bakery bread pastry production")
[

{ "code": "10.71", "label": "Manufacture of bread; manufacture of fresh pastry goods and cakes", "level": "class", "reason": "Matched: \"bread\", \"pastry\"" } ]

Result: 10.71 — first candidate is an exact match, no further navigation needed.


"Explore the information & communication sector"

The agent browses the hierarchy top-down:

nace_browse("J")
[

{ "code": "58", "label": "Publishing activities" }, { "code": "59", "label": "Motion picture, video and television programme production, sound recording and music publishing activities" }, { "code": "60", "label": "Programming, broadcasting, news agency and other content distribution activities" }, { "code": "61", "label": "Telecommunications" }, { "code": "62", "label": "Computer programming, consultancy and related activities" }, { "code": "63", "label": "Information service activities" } ]

Then zooms into division 62:

nace_browse("62")
[

{ "code": "62.1", "label": "Computer programming activities" }, { "code": "62.2", "label": "Computer consultancy and computer facilities management activities" }, { "code": "62.3", "label": "Computer facilities management activities" }, { "code": "62.9", "label": "Other information technology and computer service activities" } ]


Data

  • Source: jnsprnw/nace-codes — community-maintained JSON conversion of the official Eurostat NACE Rev. 2.1 classification
  • Coverage: 1,047 entries across 22 sections (A–U), 4 levels (section → division → group → class)
  • Authority: Eurostat NACE Rev. 2.1

Development

npm install

npm run build # compile TypeScript → dist/ node dist/index.js # run the server (listens on stdio)

To inspect with the MCP Inspector:

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js
PopNxに聞く