AI 開発者向け

Claude Desktop / Cursor / Cline は MCP、ChatGPT Custom GPT は OpenAPI Actions で、日本の補助金・税制・融資・法令の根拠データを呼び出せます。

  • MCP ネイティブ (Claude Desktop / Cursor 即動作) + REST API
  • uvx 1 行で起動 (PyPI: autonomath-mcp — 互換のため旧配布名を維持、ブランドは jpcite)
  • OpenAPI 3.1 仕様公開 (GPTs Actions / Dify / LangChain 対応)
  • 匿名 3 リクエスト/日 無料、商用は ¥3/課金単位 完全従量
  • ホワイトラベル対応、転売可
// claude_desktop_config.json
{ "mcpServers": { "jpcite": {
 "command": "uvx", "args": ["autonomath-mcp"],
 "env": { "JPCITE_API_KEY": "jc_..." }
}}}
5 分クイックスタート → API リファレンス PyPI

試作 1 endpoint あたりの token / web-search cost 比較 (同一 query 測定後に確定、benchmark pending)

baseline 注記: AI 開発者 / Claude Desktop 個人 試作 想定。 比較軸は自前 LLM の token + context + web-search + retry cost のみ。確定削減額は同一 query を測定してから表示します (benchmark pending)。測定項目 = query / model / input_tokens / output_tokens / web_search_rounds / cache_state / fx_rate / run_at / raw_measurement_artifact。詳細は measurement methodology。

case 外部 token + web-search cost (測定前) jpcite req 数 × ¥3 外部参考 (benchmark pending)
試作 1 endpoint 検証 (MCP / OpenAPI Actions / REST 連携) 同一 query 測定後に表示 (benchmark pending) 5 req × ¥3 = ¥15 同一 query 測定後に表示 (benchmark pending)

※ 推定値。 anonymous 3 req/日 free per IP の範囲内なら追加 ¥0 で試作可。 jpcite は事実検索 + scaffold 提供のみで、推論 (LLM API call) は顧客側で行う設計。 誇大広告意図なし。