An astronaut overseeing a futuristic data hub

London Schools Estate Distances CrosをAIに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。ロンドンの教育環境と通学動態を正確に把握する

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。

他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。

すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。

各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。

Kill Switch02

1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。

1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。

ユーザーごとのFinOps03

驚きではなく、一時停止する支出制限。

各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。

3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。

厳選セット · 8機能

届けるのは、本当に必要な動作だけです。

機能セット01 / 02

01-04

このセットには4機能あります。

London Datastoreで使える8機能の一部です。

  1. 01

    学校数の集計

    校種やステータス別に分類されたロンドンの学校数を集計します。

  2. 02

    境界を越える移動性

    居住自治体別の初等教育における境界を越える移動性を、居住児童数順に表示します(最大37件)。

  3. 03

    家庭から学校への距離

    自治体ごとに、校種(初等/中等)の標準的な距離を超えて通学している児童の割合を算出します。

  4. 04

    学校リストの取得

    自治体、校種、ステータス、校種でフィルタリングした学校の住所、座標、ステータスを含む詳細情報を取得します。

機能セット02 / 02

05-08

このセットには4機能あります。

London Datastoreで使える8機能の一部です。

  1. 05

    通学距離の推移

    特定の学校における2010年から2016年までの通学距離の推移(児童の通学距離、パーセンタイル、平均距離)を表示します。

  2. 06

    学校検索

    URNまたは学校名を使用して、ロンドンの学校情報を検索します。

  3. 07

    自治体別学校数

    ロンドンの各自治体における学校数を集計します(最大33件)。

  4. 08

    学校概要の俯瞰

    ロンドン全体の学校分布の概要をスナップショットとして表示します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Analyzing School Catchments

Use the distance capabilities to see how many students in a specific borough travel beyond the standard distance for their phase.

02

Tracking Urban Mobility

Identify which boroughs have the highest rates of children attending state schools outside their home area.

03

School Location Research

Retrieve precise WGS84 coordinates and local authority details for any school in the 2016 estate.

04

Longitudinal Distance Studies

Pull a six-year series of travel distance percentiles for a single school to observe changing patterns.

1つのConnector、すべてのAI

London Datastoreは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。

これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。

自社アプリを作っていますか?Connectorはあなたのもの。

London Datastoreを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。

実測値、推定値ではない

平均1713ms。本番環境で高速。

London Datastoreは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大1861ms
9月28日今日
最速日
1531ms
最遅日
1861ms
14日間の傾向
改善傾向-8%

クライアントを接続

1つのURL。すべてのクライアント。

Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。8個の機能がすぐに使えます。

プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません

vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が London Datastore のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。

このトークンは London Datastore のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。

London Datastore Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_6lJgF3vHfoGYkx8Rg4XpSsAK576F9f0ZStRr4EBV/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — London Datastore capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "london-schools-estate-distances-cross-border-mobility-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_6lJgF3vHfoGYkx8Rg4XpSsAK576F9f0ZStRr4EBV/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法

Claude向けのガイド付きセットアップ? London DatastoreをClaudeや他のAIに設定する

このConnectorが対応するすべてのAIクライアントを見る ↑

対象ユーザー

London Datastoreユーザーが任せたい仕事のために。

教育分野の研究者、住宅・交通計画の専門家、およびジャーナリスト向けに設計されています。

  • 01

    教育研究者

    学校の分布や通学動態に関する詳細な統計分析を行う専門家。

  • 02

    都市計画家

    学区の需要や交通インフラの計画に、通学距離や移動性のデータを用いる専門家。

  • 03

    ジャーナリスト

    ロンドンの教育環境や地域社会の動向をデータに基づいて報じる記者。

  • 04

    Journalists

    They query the school estate and mobility metrics to report on London's educational landscape.

FAQ

London Datastoreユーザーからのよくある質問。

  • 01

    What years does the school distance data cover?

    The travel distance trends cover the period from 2010 to 2016.

  • 02

    Is the school estate data recent?

    The school estate data is a snapshot from 2016.

  • 03

    What kind of coordinates are provided?

    The capabilities provide WGS84 coordinates for schools in the estate.

  • 04

    Can I search for schools by name?

    Yes, you can use the school_lookup capability to find schools by name or URN.

  • 05

    Does this include census data?

    Yes, the cross_border_mobility capability uses 2011 census data to show how many children live and attend school in different boroughs.

  • 06

    Do I need an API key?

    No. data.london.gov.uk publishes every dataset as an anonymous file download (CSV or Excel). This MCP defines no credentials and needs nothing configured.

  • 07

    Which year is the school estate from?

    The estate extract is a 2016 snapshot. That vintage is stated in every capability title that reads it. list_schools, count_schools and the borough ranking all say 2016 extract in the title.

  • 08

    What do the distance percentiles mean?

    For a given school and year, the pupils field is how many attend, and the q25/median/q75 plus mean fields are the kilometres the pupils travel to get there. the 25th, 50th and 75th percentile of that distribution. Both series run 2010 to 2016.

  • 09

    What is cross-border mobility?

    From the 2011 census: for each borough, how many of the children who live there attend a state school, and what share of them attend one outside their home borough. The table has one row per borough plus a London row, with children counts, state-school counts and the share attending outside the home borough.

『London Datastore』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続