Cursorから15分 — @staddress/mcp でチャットから住所解析する（導入・ツール・プロンプト）

住所正規化APIのStaddressが、AIチャットから直接呼び出せるMCPサーバー@staddress/mcpを公開した。これまでAPIは「コードから呼ぶ」という選択肢しかなかった。それが今、Cursorのチャットに「東京都渋谷区道玄坂1-2マンション桜101号を正規化して」と頼むだけで、構造化データが返ってくる。APIキーを設定ファイルに一度埋めておけば、後はエージェントに任せる。MCP（Model Context Protocol）は、AIが外部ツールを安全に呼び出すための標準規格だ。型付きのツール一覧を読み、具体的な引数を埋める。エージェント側の推測や曖昧さがない。

AIの鬼が面白いと思うのは、ここの視点転換だ。従来は「LLMに住所を推測させる」という使い方が多かった。AIはしばしば見た目は正しそうだが、実は信頼できない「住所っぽい文字列」を生成する。それに対してMCP経由なら「実際にAPIを叩いた構造化データ」が返る。つまり、同じStaddressAPIの正規化結果・緯度経度・信頼度スコアをエージェントが根拠に使える。これは一見、技術的な詳細に見える。だが実務的には決定的だ。AI自体の性能を変えるのではなく、AIが触れるデータ環境を変えることで、AIの回答精度が劇的に上がるということだ。これは、モデルのスケーリングよりずっと安くて、確実だ。

中小企業の現場では、即座に利用できる。営業が客の住所を聞き違えたとき、チャットから「この住所を正規化して」と一声。緯度経度が返ってくるから、その場で地図検索できる。あるいはCSVの住所データを一括正規化するときも、エージェントに渡して待つだけ。従来はVBAマクロを書いたり、別ツールを立ち上げたりしていた作業が、チャットに圧縮される。さらに信頼度スコアが一緒に返るから、「この住所は信頼度98%で確定」「この住所は曖昧—確認が必要」という判断もエージェントが学べる。手作業と自動化の中間にある「判断が要る作業」をAIに任せられる時代になった。