JAXAの地球観測データAPIがMCP対応 生成AIツール上でデータの表示・分析が可能に:Python版に続き、JavaScript向けAPIでも
JAXAは、地球観測データを利用するためのPythonパッケージ「JAXA Earth API for Python」のv.0.1.5を公開した。MCPをサポートし、生成AIツールで地球観測データを表示、分析できるという。
宇宙航空研究開発機構(JAXA)は2026年1月30日、同機構が保有する多様な地球観測データを活用するためのPythonパッケージ「JAXA Earth API for Python」の「v0.1.5」を公開した。
同パッケージは、衛星やデータ、センサーごとの仕様や解像度などを意識することなく、統一的な方法でデータの取得や処理ができるよう設計されている。v0.1.5では、MCP(Model Context Protocol)に対応したサンプルコードが追加され、生成AI(人工知能)との対話を通じてJAXAの地球観測データを表示、分析できるという。
JAXA Earth API for Pythonの特徴
JAXA Earth API for Pythonは、JAXAが提供する膨大な地球観測データをITエンジニアや研究者が効率的に利用できるように開発された。主な特徴は以下の通り。
- 各衛星データの仕様やセンサーの違いを吸収し、統一的な手法でデータ取得が可能
- Python環境での容易なインストールと操作に対応
- オープンソースの地理情報システム「QGIS」での利用をサポート
- Python開発環境「Google Colab」でのデータ取得に対応
同APIを使用することで、以下のような多様なデータ処理や解析を実行できるという。
- 画像の取得と表示
- コレクションIDや観測波長(バンド)の検索
- 関心領域(ROI)の画像の取得と表示
- マスク処理された画像の取得
- 差分画像の生成と表示
- 合成画像の作成
- 時系列データの計算と表示
生成AIとの連携に対応
v0.1.5の特徴は、MCPを通じて「Claude Desktop」などの生成AIツールとの連携に対応した点だ。
Claude Desktopで利用するには、作業フォルダでPython仮想環境(venv)を構築してJAXAが公開しているAPIパッケージをインストールし、MCPサーバスクリプト(mcp_server.py)を任意のパスに配置する。
続いて、Claude Desktopの設定画面からconfigファイルを開き、コマンドに仮想環境のPython実行ファイルのパスを、引数にMCPサーバスクリプトのパスをそれぞれ記述する。
{
"mcpServers": {
"jaxa_api_tools": {
"command": "C:\\YOUR-VENV-FOLDER-PATH\\venv\\Scripts\\python",
"args": ["C:\\YOUR-VENV-FOLDER-PATH\\mcp_server.py"]
}
}
}
設定保存後、Claude Desktopを完全に終了し、再起動することで以下の4つのツールをAIが呼び出し可能になる。
- search_collections_id:JAXA Earth APIの詳細なコレクション情報を返す
- show_images:ユーザーの入力に基づき、衛星画像を表示する
- calc_spatial_stats:ユーザーの入力に基づき、衛星データの空間統計値を計算する
- show_spatial_stats:衛星データの空間統計結果の画像を表示する
これにより、ユーザーは生成AIとの対話を通じて、JAXAの地球観測データベースから直感的に情報を検索できるという。
JavaScript向けパッケージもv2.0.0でMCPに対応
JAXAは2026年2月18日、JavaScript向けパッケージ「JAXA Earth API for JavaScript」の最新版「Version 2.0.0」を公開した。
ブラウザ上での動作に加え、新たに「Node.js」「Deno」「Bun」環境での実行をサポートした他、TypeScriptでの開発にも対応。Python版と同様にMCPもサポートしたという。
JAXAは公式ドキュメントページで利用方法やサンプルコードを公開している。
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