補助金AI MCP Server

by mkisama94 Your server? Claim it

answering

補助金AI is answering right now. Last checked 5 min ago. It exposes 15 tools. Last commit 9 Oct 2026.

Search Japanese subsidies and public company data using J-Grants, gBizINFO, and EDINET.

Uptime history 55 days of history · worst day 92%

55 days agonow

100.0%

Uptime 24h

91 of 91 checks

Tools

read from the server

306 ms

Response time

average over 24h

Stars

last commit 9 Oct 2026

What changed 12

Every tool that appeared, vanished or quietly changed what it asks for. Recorded since 15 September 2026. No other catalogue keeps this.

5 Oct a tool changed version

4 Oct a tool changed version

19 Sep 3 tool descriptions were rewritten estimate_program_selection_outlook, record_official_selection_statistics, verify_corporate_relationship

19 Sep a tool changed version

15 Sep 4 tool descriptions were rewritten evaluate_subsidy_fit, evaluate_subsidy_fit_for_company, get_subsidy_detail and 1 more

15 Sep 2 tools appeared get_corporate_identity, search_corporate_identities

What the code does

We read the source, 2 d ago · tools taken from the live server · rules 995398eba69f

Capabilities

What this server is able to do. For an MCP server this is often the job itself — a terminal server runs commands because that is what it is for. Listed so you know what you are plugging in, not as an accusation.

A line of code looks encrypted src/ui/comparison.ts:36

request('ui/initialize',{appInfo:{name:'subsidy-comparison',version:'1.0.0'},appCapabilities:{},protocolVersion:'2026-01-26'}).then(()=>{hostReady=true;send('ui/notifications/initialized',{});resize()}).catch(()=>{if(!data)$('status').textContent='ChatGPTとの接続を確認で…

Runs an external command output/valuation-2026-09-09/evidence/analyze.py:9

    return subprocess.check_output(['git','-C',str(repo),*args],encoding='utf-8').strip()

Is this your server and something here is wrong? Tell us — corrections are free and do not require a plan.

This code can reach further than it looks

We found places where it runs commands, builds paths or queries from values it is given. None of that is a flaw by itself — it becomes one when the code changes, and code changes quietly between releases. We re-read it on every one.

Connect this server

Endpoint below is the one we actually reach during checks — not the one copied from a README. Last verified 5 min ago.

Claude Code Claude Desktop Codex Cursor VS Code

run in your terminal

claude mcp add subsidy-ai --transport http https://subsidy.ai-orchestration.jp/mcp

Settings → Connectors → Add custom connector, then paste this address

https://subsidy.ai-orchestration.jp/mcp

~/.codex/config.toml

[mcp_servers.subsidy-ai]
url = "https://subsidy.ai-orchestration.jp/mcp"

.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "subsidy-ai": {
      "url": "https://subsidy.ai-orchestration.jp/mcp"
    }
  }
}

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "subsidy-ai": {
      "type": "http",
      "url": "https://subsidy.ai-orchestration.jp/mcp"
    }
  }
}

Available tools 15

Read directly from the server with tools/list, grouped by what they act on. If a tool disappears, we record the date.

company

get_company_activities

法人番号から経済産業省の法人情報データベース（gBizINFO）にある活動情報を取得します。利用者向け回答では単に『gBizINFO』とせず、『経済産業省の法人情報データベース』と説明してください。届出・認定、表彰、事業所、財務、特許・意匠・商標、調達、補助金、職場情報を返します。法人名検索のactivityCountはこれらの総合指標であり、特定種類の件数とは限りません。種類別件数、取得失敗、検索APIの報告件数との差を分けて返します。

get_company_profile

法人番号から経済産業省の法人情報データベース（gBizINFO）にある公開法人基本情報を取得します。利用者向け回答では単に『gBizINFO』とせず、『経済産業省の法人情報データベース』と説明してください。所在地、業種、従業員数、資本金などを返します。活動情報は完全性を保証できない基本情報レスポンスから数えず、not_fetchedとして返します。認定、特許、補助金などはget_company_activitiesを使用してください。未登録項目は推測せずnullまたは空配列で返し、statusAvailabilityがnot_providedの場合は登記中・存続中と断定しません。

corporate

get_corporate_identity

国税庁の法人番号照会で最新の正式名称・所在地・閉鎖情報・検索対象除外情報を取得します。閉鎖情報なしを営業中と断定せず、noticeの出典・非保証表示を利用者に提示してください。資本金・従業員数等はget_company_profileを使ってください。

search_corporate_identities

国税庁の法人名検索で正式名称・法人番号・所在地・閉鎖情報を取得します。閉鎖法人も含みます。同名法人を自動決定せず、所在地で確認してください。mayHaveMoreがtrueならpageを進めてください。noticeの出典・非保証表示を利用者に提示してください。

evaluate

evaluate_subsidy_fit

指定した補助金のJグランツ詳細と企業プロフィールを照合し、明示的な一致、不一致、未確認事項を分けて返します。assessment.statusは内部処理用です。利用者向け回答にはstrong_candidate、needs_confirmation、potentially_ineligible、insufficient_informationなどの英語コードを表示せず、statusLabel、summary、professionalConsultationを使って、判定と専門家への具体的な相談事項を自然な日本語で説明してください。受給資格や採択を断定するツールではありません。responseGuidanceに従い、事業との相性・申請資格・実行可能性を分け、後続の資金相談や申請延期でも前提を再確認してください。

evaluate_subsidy_fit_for_company

法人番号から経済産業省の法人情報データベース（gBizINFO）の企業プロフィールを取得し、指定したJグランツ補助金の公開条件と照合します。利用者向け回答では単に『gBizINFO』とせず、『経済産業省の法人情報データベース』と説明してください。公開情報で未登録または古い所在地、業種、従業員数、資本金は利用者の明示入力で補完でき、各値の出典と矛盾も返します。中小企業要件がある制度では親会社・大企業からの出資関係を利用者に確認し、親会社候補が示された場合はverify_corporate_relationshipで検証してください。ただし、資本関係だけで候補から除外せず、公式資料の制度別基準をassess_deemed_large_enterprise_eligibilityで照合してください。assessment.assessment.statusは内部処理用です。利用者向け回答には英語コードを表示せず、assessment.assessment.statusLabel、summary、assessment.professionalConsultationを使って、判定と専門家への具体的な相談事項を自然な日本語で説明してください。申請資格や採択を断定しません。assessment.responseGuidanceに従い、事業との相性・申請資格・実行可能性を分け、資金試算と申請延期の前提を再確認してください。

assess

assess_deemed_large_enterprise_eligibility

候補となった補助金の公式資料にある『みなし大企業』の扱いと、EDINET等で確認した公開資本関係を照合します。100%子会社という事実だけで全制度を対象外にせず、制度が申請を認める場合、対象外とする場合、条件付きの場合を分けます。program_ruleは必ず最新の公募要領・公式FAQなどから入力し、source_urlと確認日を付けてください。single_large_owner_percent等は、株主がその制度上の大企業に該当すると確認できた場合だけ入力してください。課税所得や役員兼務など公開情報で確認できない値は推測せず省略してください。英語のstatusは内部処理用であり、利用者向け回答ではstatusLabel、summary、professionalConsultationを使い、判定と専門家への具体的な相談事項を自然な日本語で説明してください。入力と判定結果は保存しません。

companies

search_companies

経済産業省の法人情報データベース（gBizINFO）で法人名を検索し、法人番号・所在地を含む候補を返します。利用者向け回答では単に『gBizINFO』とせず、『経済産業省の法人情報データベース』と説明してください。同名法人など複数候補がある場合は自動決定せず、利用者に所在地や正式名称を確認してください。mayHaveMoreがtrueなら先頭ページだけであることを明示してください。statusAvailabilityがnot_providedの法人を登記中・存続中と断定しないでください。候補確定後はget_company_profileを使用します。

estimate

estimate_program_selection_outlook

同じ制度系列の過去最大3回の公式採択実績から、今回の制度全体の採択見通しを説明可能なルールで参考算定します。個別企業の採択確率ではありません。申請資格が未確定・条件付き・対象外可能性ありの場合は必ず計算を停止します。予算、補助上限、対象範囲の変化は公式資料で確認できる場合だけ入力してください。target_jgrants_subsidy_idに登録済み公募回を指定すると、算定結果と方法論バージョンをD1へ保存し、その公募回の既存推計を上書きする場合があります。保存しない場合はtarget_jgrants_subsidy_idを省略してください。

official

get_official_selection_statistics

Jグランツ補助金IDに紐づけて保存された、公募回別の公式申請件数・採択件数・公式採択率と根拠を返します。officialRateがnullの場合は割合を推測しないでください。利用者向けには『過去の公式採択率』と表記し、個別企業の採択確率とは説明しないでください。

prepare

prepare_professional_consultation

利用者が補助金候補を検討したい、専門家に相談したい、次に何をすればよいかと尋ねたときに使います。Web検索や他ツールで得た情報からも、顧問社労士などへコピーして送れる相談文を作成できます。確認済みの制度名・公式URL・公開事実と未確認論点を引き継ぎ、対応可否・紹介・必要資料・初期相談費用を尋ねる文面を返します。nextActionとreadyToSendMessageを利用者がコピーできる形で提示し、単に『専門家へ相談してください』に要約しないでください。未取得の会社名・事業概要・期限は推測せず省略してください。株主名簿、決算書、賃金台帳など非公開資料の内容や個人情報は入力せず、資料名と相談論点だけを指定してください。結果は保存せず、送信もしません。

record

record_official_selection_statistics

実施機関・政府が公開した同一公募回の申請件数と採択件数を、出典と計算根拠付きでD1へ保存します。保存前に公式URLの本文と根拠を照合し、同じ制度・公募回・対象範囲等の既存記録を上書きする場合があります。割合は入力せず、コードが採択件数÷申請件数で計算します。同じ公募回・同じ枠・同じ審査段階と確認できない場合はcomparabilityをnot_confirmedまたはnot_comparableにし、公式採択率を算定しないでください。採択者一覧しかない場合もapplications_countを推測しません。根拠本文はハッシュ計算にだけ使い、DBへ保存しません。企業情報や利用者情報を入力しないでください。

subsidies

search_subsidies

Jグランツの公開APIから補助金候補を検索します。検索範囲はJグランツに限られます。返却のsearchGuidanceとresponseGuidanceに従い、0件を制度不存在とせず、雇用・研修では利用可能な標準Web検索で厚労省公式情報を補完してください。所在地が指定された場合は全国対象制度も含めます。検索結果だけで対象可否を断定せず、候補選定後にget_subsidy_detailを使用してください。

subsidy

get_subsidy_detail

search_subsidiesが返した補助金IDからJグランツ詳細API V2を取得します。公募回ごとの受付期間と文書メタデータを返し、Base64文書本体は返しません。responseGuidanceに従い、金額試算前に費用区分別の補助率・例外・交付先を公式資料で確認してください。

verify

verify_corporate_relationship

利用者が申告した親会社候補を、金融庁EDINETの最新の有価証券報告書で検証します。D1設定時は確認できた公開企業・文書・関係の記録を保存し、同じ識別条件の既存記録を上書きする場合があります。親会社をゼロから推測するツールではありません。対象会社名が書類にない場合も資本関係なしとは断定しません。statusやpersistenceの英語値、relationIdなどは内部処理用です。利用者向け回答では自然な日本語に言い換え、保存状態や内部IDは求められない限り表示しないでください。関係が確認できても、資本関係だけで補助金候補から除外しないでください。候補制度の最新の公募要領または公式FAQを確認し、assess_deemed_large_enterprise_eligibilityで制度別に照合してください。

Endpoints

URL	Transport	State	Latency	Checked
https://subsidy.ai-orchestration.jp/mcp	streamable-http	answering	86 ms	5 min ago

Alternatives to 補助金AI

same job, measured the same way

BizFetch

by bizfetch

Judge Japanese companies against your criteria using Japan's public data (gBizINFO, NTA, EDINET).

answering

hai Lab Japan Company Data

by hotagithub

Search Japanese company credit, financials, subsidies, and procurement via AI agents.

answering

Japan Entity Evidence

by mk-career-planning

Japanese public records on 1-10 companies per call: FSA, MOF, EDINET, ISA, gBizINFO. Evidence only.

4 tools answering

PlugRail JP Recall

by plugrail

Search Japanese product recalls by keyword and category using public Consumer Affairs Agency data.

2 tools answering

Admit Coach — College Search & Costs

by admit-coach

Search US colleges and compare historical admissions, costs and aid using public federal data.

4 tools answering

SynergyBoat

by synergyboat

SynergyBoat's public company data — services, case studies, AI use cases, team — and lead capture.

9 tools answering

Edinet MCP

by ajtgjmdjp

Access Japanese financial disclosures (EDINET). Search companies, retrieve BS/PL/CF statements.

286 installs/wk local only

SEC EDGAR Financial Data

by taru0208

Search SEC EDGAR filings, financial statements, and company data.

answering

補助金AI — questions

Answers built from our own checks of this server.

What can 補助金AI do?

It exposes 15 tools, read directly from the server on our last check. Among them: assess_deemed_large_enterprise_eligibility, estimate_program_selection_outlook, evaluate_subsidy_fit, evaluate_subsidy_fit_for_company, get_company_activities, get_company_profile and 9 more. The full list with descriptions is on this page — we take it from the server itself via tools/list, not from a README. How MCP servers expose tools in the first place →

What is 補助金AI mostly used for?

Its tools cluster around company, corporate and evaluate. That is what this server is built to work with — the grouping comes from the actual tool names, not from a category we assigned.

Is 補助金AI working right now?

We send a real MCP handshake every 15 minutes. Over the last 24 hours 91 of 91 checks got a reply (100.0%), average response time 306 ms. The bar chart above shows every period we have measured.

How do I connect 補助金AI?

Copy the ready config from this page. We generate it for Claude Code, Claude Desktop, Codex, Cursor and VS Code, each in the form that client actually reads. It is a remote server, so there is nothing to install — the client connects to the address.

Does 補助金AI need an API key?

No. 補助金AI completed a full MCP handshake with us as an anonymous client and listed its tools without asking for anything. All 15 of them are readable on this page. This is what we observed, not what the docs claim.

How fast is 補助金AI?

It answers our handshake in 306 ms on average, which is faster than 47% of all working MCP servers we measure. The comparison comes from our own checks across the whole registry, every 15 minutes.

Is 補助金AI open source?

The code is open source: it is published under the AGPL-3.0 licence, written in TypeScript and 0 stars on GitHub. The licence covers the code in the repository, not the hosted service at subsidy.ai-orchestration.jp, which runs on its operator's own terms.