Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
National Library of Korea holdings search - books, online materials, KDC classification
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
NL_API_KEY, NL_OS_TRUSTLos valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Descargar el archivo .mcpb del creador
El enlace lleva al archivo del propio creador; no lo alojamos ni lo reempaquetamos. Abre el archivo y Claude Desktop lo instalará.
Ejecuta esto en tu terminal
Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
NL_OS_TRUST envEsta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub rubatoyd, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
Debes completar: NL_API_KEY
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.7.0) llegó al registro hace 3 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas MCPB en tu computadora.
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
📈 사용량 — 최근 14일 조회 0회(고유 0) · 클론 0회(고유 0) · 릴리스 자산 누적 다운로드 —
2026-11-06 자동 갱신 · 전체 이력은
docs/usage.csv. GitHub 트래픽 통계는 14일 창만 제공하므로 이 저장소가 매일 찍어 누적한다.
국립중앙도서관 소장자료 검색 OpenAPI 를 Claude 등 MCP 클라이언트에서 바로 쓰는 서버 + CLI. 단행본·온라인자료의 서지, KDC 분류, 청구기호, 원문 제공 여부를 검색·수집하고 xlsx/csv/json/sqlite 로 내보냅니다.
자매 프로젝트: kci-openapi-mcp(학술논문·인용지수) · scienceON-mcp(KISTI 문헌)
국립중앙도서관 검색 API 는 한 검색식당 500건까지만 돌려줍니다(공식 오류코드 012 DATA LIMIT 500). 그런데 total 은 그보다 큰 값을 태연히 보고합니다.
교육복지: total=1,856 → 실제로 받을 수 있는 건 500건
이 사실을 모르면 부분 집합을 전수로 오인하게 됩니다. 그래서 모든 응답에 total·truncated·cap_hit 을 함께 싣고, 상한에 걸리면 처방까지 문장으로 알려줍니다.
| 신호 | 뜻 | 처방 |
|---|---|---|
truncated | 이번 호출이 total 보다 적게 받음 | 대개 max_records 를 올리면 해결 |
cap_hit | total > 500 — API 가 더 안 줌 | max_records 로는 불가 (아래 참조) |
meta.cap_hit_terms | 상한에 걸린 검색어 목록 | 그 검색어만 세분화 |
교육복지/도서(1,856건) 라이브 실측:
| 설정 | 회수 | 비율 | 요청 |
|---|---|---|---|
| 우회 없음 | 500 | 27% | 1 |
sort_depth=3 | 1,746 | 94% | 7 |
| `auto_partition=True` + `sort_depth=1` | 1,854 | 100% | 24 |
`sort_depth` 가 비용 대비 효과가 압도적입니다 — 같은 검색식을 정렬 순서만 바꿔 다시 훑는데, asc 와 desc 의 교집합이 0건이라 정렬축 하나가 상한을 사실상 2배로 늘립니다. 분할(auto_partition)과 직교하므로 함께 쓸 수 있습니다.
① `auto_partition=True` — 서버측 축으로 재귀 분할
응답 필드명을 파라미터로 넘겨보는 방식으로 실제 동작하는 축 3개를 찾았습니다: category → manageName(둘 다 완전분할) → licYn. 상한에 걸린 조각만 다음 축으로 더 쪼개고, 부모 조각도 합집합에 넣어 불완전한 축을 써도 손해가 나지 않게 했습니다.
교육복지(전체 7,028건) 실측:
| 깊이 | 축 | 회수 | 비율 | 요청 |
|---|---|---|---|---|
| — | 분할 없음 | 500 | 7% | 1 |
| 1 | category | 2,134 | 30% | 13 |
| 2 | +manageName (기본) | 3,265 | 46% | 25 |
| 3 | +licYn | 4,722 | 67% | 60 |
partition_depth(1~3)로 조절합니다. ⚠️ 전수는 아니며 — 깊이 3에서도 33%가 남습니다 — 못 받은 건수는 meta.axes[].partition.unreachable 로 보고합니다.
② `exact=True` — 큰따옴표 구문검색 (⚠️ 넓게 모을 때는 쓰지 마세요)
total 자체가 줄어들어(교육불평등 63 → 28) 상한 아래로 내려갈 수 있습니다. 다만 재현율 손실이 큽니다 — 실측 평균 47%, 최악 84%(교육형평성 31 → 5건). 구문검색은 토큰 인접을 요구하는데 한국어 복합어는 표제에서 조사·수식어로 갈라지기 때문입니다 (교육의 형평성, 초중등교육의 형평성과). 버려진 것의 76%가 관련 문헌이었습니다.
→ 코퍼스 수집은 기본 검색 + `contains` 후처리, exact 는 전체 표제를 아는 특정 자료 조회용.
⚠️
year_from/contains는 이미 받은 레코드에 대한 후처리라 상한을 풀어주지 않습니다.
서버측 연도 범위 필터는 확인되지 않았습니다(11개 후보 무시).
🔴 정정(2026-08-12) — 이전 판에서 "정렬은 존재하지 않습니다"라고 적었으나 틀렸습니다.
sort=ipub_year&order=asc|desc가 동작합니다 →sort_depth로 구현했습니다(위 표).
detailSearch=true+f1/v1/and1로 필드 간 AND/OR/NOT 도 됩니다(AND+NOT=부모검산 통과) —
이쪽은 아직 미구현입니다. 자세한 내용 → docs/NL_API_GUIDE.md §1-4-b·§1-6·§3-3
{
"mcpServers": { "nl": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["--from", "git+https://github.com/rubatoyd/nl-openapi-mcp", "nl-mcp"], "env": { "NL_API_KEY": "발급받은_인증키" } } } }
.mcpb 원클릭Releases 에서 내려받아 실행합니다. Python·uv 가 없는 환경이면 OS별 자체완결 번들(-win-x64 / -macos-arm64 / -linux-x64)을 쓰세요.
git clone https://github.com/rubatoyd/nl-openapi-mcp
cd nl-openapi-mcp uv sync uv run pytest -q
클라우드 동기화 폴더(OneDrive 등)에서 작업한다면 venv 를 폴더 밖에 두세요:
UV_PROJECT_ENVIRONMENT=~/.venvs/nl-openapi-mcp
표준 stdio MCP 서버이므로 MCP 를 지원하는 에이전트면 그대로 붙습니다 — Cursor · Windsurf · Cline · Zed · VS Code Copilot(agent mode) · OpenAI Agents SDK · 자체 클라이언트 등. 위 command/args/env 3요소를 각 클라이언트 설정에 옮기면 됩니다.
로컬 서브프로세스뿐 아니라 HTTP 로도 띄울 수 있습니다. 원격 호스팅이나 stdio 를 못 쓰는 클라이언트를 위한 경로입니다.
nl-mcp # stdio (기본)
nl-mcp --transport streamable-http # http://127.0.0.1:8000/mcp nl-mcp --transport sse --port 9000 # http://127.0.0.1:9000/sse
환경변수: NL_MCP_TRANSPORT · NL_MCP_HOST · NL_MCP_PORT.
⚠️ HTTP 전송에는 인증이 없습니다. 기본 바인드는 루프백(
127.0.0.1)이라 같은 PC 에서만
접근됩니다.
--host 0.0.0.0으로 외부에 열면 인증키를 품은 서버를 그대로 공개하는 것과
같습니다 — 신뢰된 망에서만 쓰세요. 서버도 기동 시 경고를 찍습니다.
Claude 앱 안에서 검색해 설치할 수는 없습니다. 공식 MCP 레지스트리 등재와 Claude Desktop
인앱 커넥터 디렉터리는 별개이고 자동 동기화되지 않습니다. 위 설치 방법 중 하나를 쓰세요.
www.nl.go.kr 오픈API 신청으로 발급받아 NL_API_KEY 로 설정합니다. 토큰 발급·AES 암호화·공인IP 등록이 필요 없습니다(평문 key 쿼리 파라미터).
cp .env.example .env # NL_API_KEY 를 채워 넣으세요 (.env 는 gitignore 됩니다)
| 환경변수 | 기본값 | 설명 |
|---|---|---|
NL_API_KEY | (필수) | 국립중앙도서관 오픈API 인증키 |
NL_OS_TRUST | 1 | 교육망·사내망 SSL 인터셉션 대응(OS 신뢰저장소 사용). 0 이면 비활성 |
학교·교육청·사내망은 자체서명 루트 CA로 TLS를 가로챕니다. 이 도구는 검증을 끄지 않고
truststore로 OS 신뢰저장소를 사용해 통과합니다.
| 도구 | 설명 |
|---|---|
nl_status | 인증키 유효성 + API 실제 왕복 1회 점검 |
nl_search | 소장자료 검색 (total·truncated·cap_hit 동반) |
nl_collect | 검색어 합집합 수집 → 파일 저장. save=false 면 미리보기만 |
"국립중앙도서관에서 '교육불평등', '교육격차', '학력격차' 관련 단행본을 모아서 xlsx로 저장해줘"
nl_collect 가 세 검색어를 각각 조회해 id 기준으로 합집합을 만들고, 상한에 걸린 검색어가 있으면 meta.cap_hit_terms 로 지목합니다.
출력 파일명은 정규화됩니다.
name을 지정하지 않으면 검색어가 그대로 파일명이 되므로,
경로 구분자·
..·윈도 금지문자는 제거되고 결과는 항상out_dir안에만 저장됩니다.
한글 파일명은 그대로 보존됩니다.
nl status
nl search 교육불평등 --category 도서 --rows 20 nl collect --terms 교육불평등 교육격차 학력격차 --category 도서 --format xlsx json
nl collect --kwd 교육복지 --category 도서 --sort-depth 3 --format xlsx
nl collect --kwd 교육복지 --category 도서 --auto-partition --sort-depth 1 --format xlsx
정규화 25개 컬럼 + 원본 24개 필드(raw) 보존. 전체 표와 결측률은 docs/NL_API_GUIDE.md §2 참조.
주의할 필드 2가지 — 이름이 …Yn 이지만 불리언이 아닙니다:
docYn → doc_type: NL_VIEWER · LD_VIEWER · FILE · LINK · NlicYn → lic_code: L · F · S · D · N · Y원문 보유 판정은 Holding.has_fulltext() 를 쓰세요("N"·빈값만 거짓).
srchTarget 지원/폴백, category 12종, sort 색인 필드명, ipub_year 연도 필터, f-슬롯 불리언, 오류 봉투, 0건 응답 형태. scripts/probe_api.py 로 재현 가능ipub_year)는 동작합니다MIT