Reel-E
Make and edit real estate listing videos, photos and websites from your AI assistant.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
한국 초등 2022 개정 교육과정 학습 그래프 MCP 서버 (성취기준 620 · 원문 수록 · 주제 1,956 · 선수관계 1,894)
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"korean-elementary-learning-map": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"korean-elementary-learning-map-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add korean-elementary-learning-map -- npx -y korean-elementary-learning-map-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"korean-elementary-learning-map": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"korean-elementary-learning-map-mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"korean-elementary-learning-map": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"korean-elementary-learning-map-mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto taehyeonglim bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.5.1) kam vor 3 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Reel-E, Agro API MCP by usefulapi, FieldClimate MCP by usefulapi
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Make and edit real estate listing videos, photos and websites from your AI assistant.
Read satellite, NDVI, weather and soil data; create and delete fields in Agro API.
Read weather station data, sensors, farms, fields and crop zones in FieldClimate.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
한국 초등 2022 개정 교육과정 학습 그래프를 AI가 조회하게 해주는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. Claude Desktop, Claude Code 등 MCP를 지원하는 AI 클라이언트에 설정 한 줄로 연결하면, AI가 성취기준·학습 주제·선수관계를 직접 검색해서 답합니다.
| 데이터 | 수량 |
|---|---|
| 교육과정(교과) | 11 |
| 성취기준 — 공식 원문 수록 | 620 |
| 세부 학습 주제 (관찰 증거·평가 문항 포함) | 1,956 |
| 선수관계 (교과 내 DAG) | 1,894 |
| 학습 클러스터 (학부모용 요약 포함) | 153 |
claude mcp add curriculum-kr -- npx -y korean-elementary-learning-map-mcp
설치 후 AI에게 바로 물어보세요:
"3-4학년 수학에서 분수 관련 성취기준 찾아줘"
"[2수01-01] 원문 보여줘"
"초등 1-2학년 수학 한 학기 로드맵 정리해줘"
claude mcp add curriculum-kr -- npx -y korean-elementary-learning-map-mcp
모든 프로젝트에서 쓰려면 사용자 범위로:
claude mcp add -s user curriculum-kr -- npx -y korean-elementary-learning-map-mcp
설정 파일에 추가합니다. macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": { "curriculum-kr": { "command": "npx", "args": ["-y", "korean-elementary-learning-map-mcp"] } } }
저장 후 Claude Desktop을 재시작하면 도구 9종이 로드됩니다.
codex mcp add curriculum-kr -- npx -y korean-elementary-learning-map-mcp
또는 ~/.codex/config.toml에 직접 추가:
[mcp_servers.curriculum-kr]
command = "npx" args = ["-y", "korean-elementary-learning-map-mcp"]
stdio 방식 MCP 서버를 지원하는 모든 클라이언트에서 동일한 형태로 등록됩니다: 실행 명령 npx, 인자 ["-y", "korean-elementary-learning-map-mcp"].
npx 포함)printf '%s\n' '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-06-18","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"smoke","version":"0.0.0"}}}' | npx -y korean-elementary-learning-map-mcp | head -1
"serverInfo":{"name":"korean-elementary-learning-map","version":"0.5.2"}가 포함된 응답이 나오면 정상입니다.
서버 애플리케이션이나 빌드 파이프라인에서는 stdio 자식 프로세스 없이 같은 검증 데이터를 직접 읽을 수 있습니다.
import { createLearningMap } from 'korean-elementary-learning-map-mcp';
const learningMap = createLearningMap(); const standard = learningMap.getStandard('2수01-01'); const topics = learningMap.searchTopics({ standardCode: '2수01-01' });
프로그램 API는 읽기 전용이며 MCP 서버와 동일하게 기동 시 데이터 파일의 SHA-256을 검증합니다.
AI에게 자연어로 물어보면 알아서 적절한 도구를 호출합니다. 대표 시나리오:
| 이렇게 물어보면 | 호출되는 도구 |
|---|---|
| "초등 교과 뭐뭐 있어?" | list_curricula |
| "3-4학년 수학 분수 성취기준 찾아줘" | search_standards |
| "원문에 '문제 해결'이 들어간 성취기준은?" | search_standard_text |
| "[2수01-01] 자세히, 원문도" | get_standard |
| "이 성취기준으로 뭘 가르치고 평가하지?" | search_topics → get_topic |
| "이 주제 배우기 전에 뭘 알아야 해?" | get_prerequisites (depth=all이면 전체 경로) |
| "1-2학년 수학 로드맵 만들어줘" | get_learning_roadmap |
| "학부모한테 설명할 단원 묶음 보여줘" | list_clusters |
list_curricula11개 교과의 ID·이름·성취기준 수·학년군·영역 목록. 파라미터 없음.
search_standards성취기준 검색 — 코드 정확 일치 우선, 이후 키워드 부분 일치 랭킹.
| 파라미터 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
query | string? | 키워드 또는 코드 (예: 분수, 2수01-01) |
subject | string? | 교과명 (수학 또는 Mathematics) |
gradeBand | string? | 학년군: 1-2, 3-4, 5-6 |
domain | string? | 영역명 (예: 수와 연산) |
limit | number? | 기본 20, 최대 50 |
search_standard_text성취기준 공식 원문 전문 검색. 매칭 지점 주변 스니펫을 반환합니다.
| 파라미터 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
query | string | 원문에서 찾을 키워드 (필수) |
subject, gradeBand, limit | search_standards와 동일 |
// search_standard_text { "query": "수의 필요성" } 응답 예
{ "total": 3, "results": [ { "code": "[2수01-01]", "subjectKorean": "수학", "gradeBand": "1-2", "snippet": "수의 필요성을 인식하면서 0과 100까지의 수 개념을 이해하고, 수를 세고 읽고 쓸…" } ] }
get_standard성취기준 전체 레코드 + 공식 원문(`officialText`) + 연결된 학습 주제 목록.
| 파라미터 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
code | string | 성취기준 코드 — [2수01-01], 2수01-01 모두 허용 |
// get_standard { "code": "2수01-01" } 응답 발췌
{ "code": "[2수01-01]", "gradeBand": "1-2", "domainKorean": "수와 연산", "officialText": "수의 필요성을 인식하면서 0과 100까지의 수 개념을 이해하고, 수를 세고 읽고 쓸 수 있다.", "linkedTopics": [ { "id": "kr.mt.math.number-operations.g1-2.s2-01-01.application", "...": "..." } ] }
search_topics세부 학습 주제 검색.
| 파라미터 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
query | string? | 키워드 |
subject, gradeBand, limit | 위와 동일 | |
type | string? | 주제 유형 (예: CONCEPTUAL, PROCEDURAL) |
standardCode | string? | 이 성취기준에 연결된 주제만 |
get_topic주제 전체 레코드 — 관찰 가능한 증거, 평가 발문(assessmentPrompt), 출처 증거 포함.
| 파라미터 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
topicId | string | 주제 ID (예: kr.mt.math.…) |
get_prerequisites선수/후속 관계 조회. depth: "all"이면 위상 정렬된 전이적 학습 경로를 반환합니다.
| 파라미터 | 타입 | 설명 | |
|---|---|---|---|
topicId | string | 주제 ID | |
direction | string? | prerequisites(기본) 또는 unlocks(후속) | |
depth | 1 \ | "all" | 1 = 직접 관계만(기본), all = 전체 경로 |
strength | string? | hard 또는 soft 관계만 필터 |
get_learning_roadmap교과·학년군의 성취기준을 영역 → 모듈 계층으로 집계한 로드맵. 기존 데이터의 집계이며 순서를 새로 생성하지 않습니다.
| 파라미터 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
subject | string | 교과명 (필수) |
gradeBand | string | 학년군 (필수) |
domain | string? | 특정 영역만 |
// get_learning_roadmap { "subject": "수학", "gradeBand": "1-2" } 응답 발췌
{ "subjectKorean": "수학", "gradeBand": "1-2", "standardCount": 29, "domains": [ { "domainKorean": "수와 연산", "domainOrder": 1, "clusters": [ { "id": "kr.cluster….", "titleKorean": "…" } ], "modules": [ { "module": "네 자리 이하의 수", "standards": [ { "code": "[2수01-01]", "topicCount": 3 } ] } ] } ] }
list_clusters학습 클러스터(학부모용 요약이 있는 단원 묶음) 목록·상세.
| 파라미터 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
clusterId | string? | 지정 시 단건 전체 레코드 |
subject, gradeBand | string? | 목록 필터 |
about://korean-elementary-learning-map — 데이터 릴리스·수량·라이선스·원문 수록 정책·비보증 고지. AI가 데이터의 출처와 법적 성격을 확인할 때 읽습니다.
존재하지 않는 코드·ID를 주면 한국어 메시지와 함께 유사 후보 최대 3개를 제안합니다 (예: 2수01-1 → [2수01-01]). AI가 오타를 스스로 교정해 재시도할 수 있습니다. 검색 결과가 0건이면 사용 가능한 교과명·학년군 형식을 힌트로 돌려줍니다.
pipeline/sources.json에 기록data/kr/
├── curriculum-standards.json # 교과 11 + 성취기준 620 (코드·위치·출처 증거) ├── standard-texts.json # 성취기준 공식 원문 620 (v0.5 신규) ├── topics.json # 세부 학습 주제 1,956 ├── dependencies.json # 선수관계 1,894 (교과 내 DAG, 교과 간 간선 없음) ├── clusters.json # 학습 클러스터 153 └── manifest.json # 파일별 바이트 수·SHA-256 (서버 기동 시 재검증)
sequence 필드가 없습니다 — 로드맵은 공식 문서 수록 순서를 보존합니다data/kr/standard-texts.json은 커밋되어 있으므로 일반 사용에는 재현이 필요 없습니다. 직접 재현·검증하려면 brew install poppler(pdftotext) 후:
npm run pipeline:fetch # NCIC PDF 12종 다운로드 → .cache/ (git 미추적, 해시 대조)
npm run pipeline:extract # 코드 패턴 매칭으로 원문 절취 (실패분은 pipeline/exceptions.json으로 보정) npm run pipeline:verify # 620건 전수 검증 + manifest 해시 기록
매월 1일 GitHub Actions(revision-check)가 NCIC 원본 PDF 12종을 새로 내려받아 기록된 SHA-256과 대조하고, 변경이 감지되면 revision-alert 라벨의 이슈를 자동 생성합니다. 수동 점검: node pipeline/fetch-ncic.mjs --check — 어떤 파일도 쓰지 않습니다.
git clone https://github.com/taehyeonglim/korean-elementary-learning-map-mcp.git
cd korean-elementary-learning-map-mcp npm install npm test # 49개 테스트 (node --test) node src/cli.mjs # stdio 서버 직접 실행
@modelcontextprotocol/sdk + zod 2종뿐src/: data-store(로드·인덱스) → search/graph/roadmap(순수 함수) → server(도구 정의) → cli(stdio 진입점)| 버전 | 내용 |
|---|---|
| 0.5.2 | 프로그램 API·TypeScript 선언 추가 · 패키지와 MCP 서버 버전 단일화 |
| 0.5.1 | MCP 공식 레지스트리 메타데이터와 npm 문서 보강 |
| 0.5.0 | 독립 레포 이전 · 성취기준 원문 620건 수록 · search_standard_text/get_learning_roadmap 추가 (도구 9종) |
| 0.4.0 | 최초 npm 공개 (도구 7종, 원 데이터셋 레포의 서브패키지) |
상세 이력은 CHANGELOG.md 참조.