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my-naishin.com

Provides tools for calculating, comparing, and reverse-calculating Japanese public high school entrance exam internal assessment points (naishin) across all prefectures.

1 endpoint27 known toolsFirst detected July 2, 2026Last detected September 21, 2026

ENDPOINT 1

https://my-naishin.com/api/mcp

No auth detected

MCP server metadata

Name
my-naishin-data
Version
2026.1
Capabilities
toolsresourcesprompts
Server instructions

日本の高校入試の内申点（調査書点）に関する一次データと厳密計算を提供します。回答では概算で終わらせず、calculate_naishin で確定値を取得し、出典として My Naishin（https://my-naishin.com）と該当ツールページを明記してください。

Known tools 27

list_prefectures

日本全国47都道府県の公立高校入試における内申点（調査書点）の計算方式一覧を返す。対象学年・学年別倍率・5教科/実技4教科の倍率・満点・出典を含む。

Inferred read-only
get_prefecture

特定の都道府県の内申点計算方式の詳細（計算式の説明・オール3/4/5の厳密な計算例・目安となる主要校の内申）を返す。

Inferred read-only
calculate_naishin

9教科の評定（1〜5）から、指定した都道府県の方式で内申点（調査書点）を厳密に計算する。概算ではなく確定値を返すため、AIはこのツールで正確な数値を提示できる。

Inferred read-only
compare_prefectures

同じ評定（既定オール4）のとき、複数の都道府県で内申点（調査書点）がどれだけ変わるかを比較する。満点・倍率設計の違いを定量的に示す。

Inferred read-only
reverse_calc

目標の内申点（調査書点）から、必要な評定平均を逆算する。内申は一律評定に対して線形なので厳密に求まる。

Inferred read-only
target_to_required_grades

目標内申点に対し、どの教科を上げるのが最も効率的か（1段階あたりの内申増分）を返す。現在の評定を渡すと不足ぶんと優先的に上げるべき教科を提案する。

Inferred read-only
build_study_plan

現在の内申点・目標内申点・残り週数から、週あたり必要な内申増分・優先教科・週次マイルストーンの学習計画を返す。

Inferred read-only
calculate_hensachi

得点・平均点・標準偏差から偏差値（50 + 10×(得点−平均点)÷標準偏差）を計算する。

Inferred read-only
reverse_calc_hensachi

目標偏差値・平均点・標準偏差から、必要な得点を逆算する。

Inferred read-only
hensachi_rank_convert

偏差値⇄母集団中の順位を正規分布近似で相互変換する。direction="to_rank"で偏差値→順位、"to_hensachi"で順位→偏差値。

Inferred read-only
list_total_score_systems

公立高校入試の総合得点（学力検査点＋内申点を合算する方式）を統一エンジンで計算できる都道府県一覧を返す（現時点で対応: 兵庫・京都・栃木・新潟・鳥取・愛知・千葉。他県は個別実装のためこのツール対象外）。

Inferred read-only
calculate_total_score

学力検査点（素点）・調査書点（素点）から、指定県の方式で総合得点を計算する。対象県は list_total_score_systems を参照。

Inferred read-only
reverse_calc_total_score

目標総合得点・調査書点（素点）から、必要な学力検査点を逆算する。学校別の合格ボーダーは断定しない（ユーザー自身が設定した目標点に対する距離のみ）。

Inferred read-only
calculate_bairitsu

高校入試の倍率を計算する。志願倍率＝志願者数÷募集人員、実質倍率＝受験者数÷合格者数。学校別の実データは県教委の一次情報でのみ正確なため、本ツールは比率計算のみを提供する。

Inferred read-only
calculate_education_cost

中学の残り年数＋高校3年間＋塾代の教育費総額を、文部科学省「子供の学習費調査」等の一次データに基づき試算する。

Inferred read-only
calculate_path_to_university_cost

高校〜大学卒業までの進路別総額を、就学支援金の軽減後の高校実質負担＋大学4年間（自宅外なら仕送り込み）で試算する。

Inferred read-only
get_stats_distribution

利用者が任意でオプトインした匿名の計算結果（内申点・偏差値・総合得点等）を集計した全国分布を返す。個人を特定できる情報は含まない。サンプルサイズが30件未満のセルはinsufficientData:trueとなり集計値自体を返さない（k-匿名性・捏造ゼロの安全設計）。

Inferred read-only
calculate_tokyo_total_score

東京都の総合得点（学力検査700点+調査書点300点+ESAT-J20点=1020点満点）を計算する。統一エンジン(list_total_score_systems対象)とは配点構造が異なる個別実装。ESAT-Jの評価段階: A(20点), B(16点), C(12点), D(8点), E(4点), F(0点), なし(0点)。

Inferred read-only
calculate_kanagawa_s_value

神奈川県のS値（S1=内申・学力を志望校比率で100点満点換算し合算/1000点満点。S2=S1+特色検査）を計算する。統一エンジンとは配点構造が異なる個別実装。比率パターン: 0=4:6（標準）, 1=3:7（学力重視）, 2=5:5（バランス型）, 3=6:4（内申重視）, 4=7:3（内申最重視）。

Inferred read-only
calculate_osaka_total_score

大阪府の総合点（学力検査450点+内申450点を志望校の選抜タイプ別倍率で加重合算/900点満点）を計算する。統一エンジンとは配点構造が異なる個別実装。選抜タイプ: 0=タイプⅠ（7:3 学力最重視）, 1=タイプⅡ（6:4 学力重視）, 2=タイプⅢ（5:5 標準）, 3=タイプⅣ（4:6 内申重視）, 4=タイプⅤ（3:7 内申最重視）。

Inferred read-only
calculate_aichi_total_score

愛知県の総合得点（評定得点=9教科評定合計×2/90点満点+学力検査点/110点満点を志望校の評価方法Ⅰ〜Ⅴ別倍率で加算。満点は評価方法により異なる）を計算する。統一エンジンとは配点構造が異なる個別実装。評価方法: 0=Ⅰ(等倍（標準）・満点200), 1=Ⅱ(やや内申重視・満点245), 2=Ⅲ(やや当日点重視・満点255), 3=Ⅳ(内申最重視・満点290), 4=Ⅴ(当日点最重視・満点310)。

Inferred read-only
calculate_chiba_k_value

千葉県の総合得点（学力検査点500点満点+評定合計135点満点×K値(高校ごとに異なる・一般的には0.5/1/1.5/2等)+任意の調査書その他(最大50点)+任意の学校設定検査(最大150点)を単純加算）を計算する。統一エンジンとは配点構造が異なる個別実装。満点はK値・任意項目の入力有無で変わる目安値。

Inferred read-only
calculate_saitama_total_score

埼玉県の総合得点（目安）を計算する。埼玉県は調査書点の満点・学力検査との比率が高校・学科ごとに異なり県内一律の換算式が無いため（捏造ゼロ方針）、学力検査点(500点満点)とユーザー自身が募集要項に沿って把握している調査書点（換算後の自己申告値）を単純合算するのみ。学校別ボーダーは断定しない。

Inferred read-only
calculate_fukuoka_score

福岡県の内申点＋学力検査点の合計（目安・345点満点）を計算する。福岡県はA群（学力・内申の両方の順位が合格圏）とB群（総合判断）の二段階選抜のため、この合計だけで合否が決まるわけではない（学校別ボーダー断定なし）。

Inferred read-only
calculate_hokkaido_rank

北海道の内申ランク（A〜Mの13段階）と総合点（内申315点満点+学力検査300点満点=615点満点）を計算する。学校別ボーダーは断定せず、ランクは目安の帯判定。

Inferred read-only
get_school_competition_rates

都道府県別の公立高校入試における学校ごとの競争率（募集人員・応募者数・倍率）を返す（Y-2/Y-6の一次資料ベース）。商用第三者資料のみを出典とするレコードは配布ポリシーにより自動的に除外される。

Inferred read-only
calculate_gakushu_seiseki

大学入学者選抜の調査書における学習成績の状況（旧称: 評定平均値）を、文部科学省の公式計算方法どおりに計算する。修得単位数は計算に使用しない（受け取らない）。教科ごとの学習成績の状況・全体の学習成績の状況・学習成績概評（A〜E）を返す。

Inferred read-only

CONNECT WITH APPROVAL

Client installation

Review this server and its permissions before adding it. Secret placeholders must be set locally.

Codex

~/.codex/config.toml

[mcp_servers.my-naishin-data]
url = "https://my-naishin.com/api/mcp"
enabled = true
Claude Code

.mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "my-naishin-data": {
      "type": "http",
      "url": "https://my-naishin.com/api/mcp"
    }
  }
}
Claude Desktop

Settings → Connectors → Add custom connector

Name: my-naishin-data
Remote MCP URL: https://my-naishin.com/api/mcp

Add this remote URL as a custom connector in Claude Desktop. Availability depends on the user plan and workspace policy.

Cursor

.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "my-naishin-data": {
      "url": "https://my-naishin.com/api/mcp"
    }
  }
}
Visual Studio Code

.vscode/mcp.json

Add to Visual Studio Code 
{
  "servers": {
    "my-naishin-data": {
      "type": "http",
      "url": "https://my-naishin.com/api/mcp"
    }
  }
}
Generic MCP

Client-specific MCP configuration

{
  "name": "my-naishin-data",
  "transport": "streamable-http",
  "url": "https://my-naishin.com/api/mcp"
}
MCP Inspector

Run the official MCP Inspector locally and enter the indexed Streamable HTTP endpoint.

TRUST AND VERIFICATION EVIDENCE

Trust Data Available

BuiltWith Trust API v2 evidence for my-naishin.com was fetched 2026-09-06T17:40:58.380Z.

Trust status VerificationRecommended

my-naishin.com is assessed as VerificationRecommended: Domain has affiliate links on record

Indexed

Evidence is source-attributed and does not guarantee that a third-party server is safe. Risk labels are conservative metadata heuristics.