Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Korean NLP via Bareun: morphology, dictionary search, tokenize, and grammar correction.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"hangulport": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/hangulport",
"mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add hangulport -- npx -y @reneturcios/hangulport mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"hangulport": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/hangulport",
"mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"hangulport": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/hangulport",
"mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 CloudCorpRecords 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 4일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js, Docker도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
hangulport is a client for the hosted Bareun Korean NLP service. It exposes morphological analysis with part-of-speech tagging, the raw morphological model output, Urimalsaem dictionary search by jamo slot pattern, sentence tokenization, spelling and spacing correction, and the service's part-of-speech tag list. One binary serves a command-line interface and a stdio MCP server; both forward every call to the hosted endpoint.
An API key is required. Set BAREUN_API_KEY to your Bareun key; it is sent to the endpoint as the api-key header and nowhere else. Calls go to https://api.bareun.ai/mcp unless BAREUN_MCP_URL overrides the endpoint. When the key is missing, calls fail with an error naming BAREUN_API_KEY — no result is invented locally. The 47 POS tags behind list_pos_tags are served by the upstream; they are not hardcoded here.
npx @reneturcios/hangulport tokenize "안녕하세요"
Or run the container image:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/hangulport
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead. Both forms need BAREUN_API_KEY in the environment (for Docker, add -e BAREUN_API_KEY=...).
hangulport analyze_syntax "안녕하세요" --auto-spacing --encoding utf8 --format compact
hangulport analyze_syntax_raw "안녕하세요" --with-sense hangulport search_dict "ㄱㅏ*" --anchor prefix --limit 5 --with-definition hangulport tokenize "문장을 나눕니다" --auto-spacing hangulport correct_grammar "띄어쓰기연습" --enable-sentence-check hangulport list_pos_tags
hangulport --version
Each subcommand is named after the MCP tool it calls. The first argument is the required text (or dictionary pattern); the remaining flags map one-to-one onto the tool's optional inputs. Boolean flags take no value: passing the flag sets it true, and omitting it forwards nothing — this client injects no defaults of its own. --custom-dict-names takes a comma-separated list. Commands print the upstream result text. Exit codes: 0 on success, 1 when a call fails (including a missing key or an upstream error), 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/hangulport mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "hangulport": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/hangulport", "mcp"], "env": { "BAREUN_API_KEY": "your-key" } } } }
To point the server at a different Bareun-compatible host, add BAREUN_MCP_URL to the client's env for this server.
| Tool | Input | What it returns |
|---|---|---|
analyze_syntax | text (required); optional auto_split_sentence, auto_spacing, auto_jointing, custom_dict_names, encoding (utf32/utf16/utf8), format (full/compact), with_sense | Morphological analysis with POS tagging. |
analyze_syntax_raw | text (required); optional auto_split_sentence, encoding, format, with_sense | Raw morphological model output, no post-processing. |
search_dict | pattern (required); optional anchor (word/prefix/suffix/contains), pos, std_only, with_definition, limit, count_only | Urimalsaem dictionary matches for a jamo slot pattern. |
tokenize | text (required); optional auto_spacing, encoding | The sentence split into word units. |
correct_grammar | text (required); optional custom_dict_names and nine boolean correction options (treat_as_title, disable_split_sentence, disable_caret_spacing, disable_vx_spacing, enable_limited_punctuation, disable_confusion, enable_cleanup_whitespace, disable_typo_correction, enable_sentence_check) | Spelling/spacing correction blocks. |
list_pos_tags | (none) | The 47 Bareun POS tags, as served upstream. |
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network (fake fetch fixtures) npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.