datapulse-my

DataPulseは、マレーシアの公的データのためのオープンな読み取り専用検証レイヤーです。公式データセットを再公開するのではなく、ソースを繰り返し調査し、実際に観測した内容を記録し、各データセットに関するマシン読み取り可能なエビデンスを公開することで、人間やAIエージェントがその数値を再利用または引用しても安全かどうかを判断できるようにします。ライブダッシュボードは data-pulse.my で公開されています。 カタログ 本プロジェクトでは、安定した発行者ID（保管者）ごとに整理された418のマレーシア公式データセットを追跡しています。発行者には、マレーシア国立銀行、マレーシア統計局（DOSM/OpenDOSM）、会計総局、環境局、農業漁業局、国家抗薬物局などが含まれます。インベントリは、経済・金融シリーズ（OPR、為替レート、金利、インフレ、通貨集計、決済システム）、人口統計および健康統計、犯罪、農業、環境モニタリングにわたります。エントリのうち30件はGTFS交通フィード（KTMB、Prasarana、BAS.MY）であり、静的なスケジュールとリアルタイムの車両位置の両方をカバーしています。各データセットにはドキュメントページがあり、一部にはCSVまたはJSONサンプルが含まれています。 ヘルス・タクソノミー 一律に緑色のチェックマークを付けるのではなく、すべてのデータセットに10種類の正直なステータスのいずれかが割り当てられます：fresh（新鮮）、aging（経過）、stale（古くなった）、discontinued（提供終了）、degraded（劣化）、browser-dependent（ブラウザ依存）、unreachable（到達不能）、unknown（不明）、unknown-freshness（鮮度不明）、またはreference（参照）。動作はしているが最新であることが証明できないソースは、健全であると想定せず「unknown-freshness」とラベル付けされます。発行者が更新を停止したシリーズは、鮮度の失敗としてではなく「discontinued」（発行者の決定によるデータ凍結）としてマークされます。参照行（Reference rows）は、日付ベースの鮮度が適用されないバージョン管理されたルックアップデータを記述し、policy-referenceやreference-currentなどのバリアントがあります。公開されている _trust_summary では、現在の分布を報告し、欠落している鮮度および行数シグナルを明示的にカウントします。ヘルスの変更はRSSフィードで追跡可能です。 ライセンスとプロバナンス すべてのデータセットは、datapulse.jsonから再現可能なマシン読み取り可能な形式でライセンスを宣言しています。明記されている配布形式には、Creative Commons Attribution 4.0、Open Government Licence (Malaysia)、MIT、Singapore Open Data Licence、MBPP Government Open Data Termsが含まれ、一部の発行者ライセンスが未記載の行もあります。調査は階層的なケイデンス認識スケジュール（例：日次、燃料価格は週次、調査は月次）に従い、各データセットには人間が読み取り可能な管理責任者と、発行者のプロバナンスのための安定した保管者IDが付与されています。 検証 本プロジェクトでは、検証可能な3つのレイヤーを定義しています。各観測内容の正確なコンテンツに対するEd25519署名付きエンベロープ、提供された観測内容がバージョン管理されたGitソースとバイト単位で一致するかを確認するソース・オブ・レコード・チェック、およびRekor/Sigstore公開ログへの包含証明という形式の時間的証人です。スタンドアロンのスクリプト（scripts/verify_external.py）をダウンロードして実行すれば、リポジトリをチェックアウトしたりDataPulseのコードを使用したりすることなく検証が可能です。READMEでは、本プラットフォームが証明するのは観測内容の完全性とタイミングであり、上流の政府数値が意味的に正しいことではないというスコープを明示しています。 エージェントアクセス DataPulseは、認証なしのStreamable HTTP経由で、https://mcp.data-pulse.my/mcp に読み取り専用のMCPサーバーを公開しています。418のデータセットカタログに対して、search_datasets、get_dataset、get_data_passport、find_stale、find_anomalies、find_deteriorating、find_recovering、find_unreliable、find_schema_drift、check_reconciliation、get_provenance、get_evidence、verify_dataset、get_freshness_summary、verify_evidence、trust_verdict、verify_attestation、find_by_licence、usage_summaryの19の読み取り専用ツールを提供しています。Claude Desktop、Cursor、Clineからの接続は、単一のJSON設定ブロックで完了します。公開ディスカバリファイルには、llms.txt、agent.json、mcp.json、およびサイトマップが含まれています。 ブラウザ依存ソース 5つのソース（カタログの約1.4%）はクライアントサイドJavaScriptをレンダリングするため、CAMOFOX_BASE_URL環境変数を通じて設定される、セルフホストされたパッチ適用済みヘッドレスChromiumサイドカーであるCamofoxを使用して調査されます。これがない場合、それらのデータセットは正直に「browser-dependent」ステータスのままとなります。 想定されるユーザー 本プロジェクトは、モデルがマレーシアの数値を引用する前に鮮度とライセンスのチェックを行いたいAIビルダーやエージェント開発者、検証可能なデータに基づいて作業を行う必要がある研究者、分析家、ジャーナリスト、数値が既知の時間にチェックされたという改ざん防止記録を必要とするコンプライアンスおよび規制監視チーム、そして公的データがどれだけ発見可能で信頼性高く記述されているかの透明な視点を求めるシビックテクノロジストを対象としています。調査は読み取り専用で合法的に行われるとされており、公開されているソースのみを対象とし、レート制限を設け、自己識別を行い、認証をバイパスすることはありません。