Nl Openapi MCP Server

nl-openapi-mcp

📈 사용량 — 최근 14일 조회 10회(고유 5) · 클론 148회(고유 69) · 릴리스 자산 누적 다운로드 190

2026-08-31 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)

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이 도구가 특별히 신경 쓰는 것 — 조용한 절단 방지

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.

상한을 넘겨 모으는 방법 — 함께 쓰면 전수 수집이 됩니다

교육복지/도서(1,856건) 라이브 실측:

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:

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/contains 는 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|desc 가 동작합니다 → sort_depth 로 구현했습니다(위 표). detailSearch=true+f1/v1/and1 로 필드 간 AND/OR/NOT 도 됩니다(AND+NOT=부모 검산 통과) — 이쪽은 아직 미구현입니다. 자세한 내용 → docs/NL_API_GUIDE.md §1-4-b·§1-6·§3-3

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설치

1) Claude Code / Claude Desktop (uvx — 권장)

{
  "mcpServers": {
    "nl": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/rubatoyd/nl-openapi-mcp", "nl-mcp"],
      "env": { "NL_API_KEY": "발급받은_인증키" }
    }
  }
}

2) Claude Desktop .mcpb 원클릭

Releases 에서 내려받아 실행합니다. Python·uv 가 없는 환경이면 OS별 자체완결 번들(-win-x64 / -macos-arm64 / -linux-x64)을 쓰세요.

3) 로컬 개발

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

4) 다른 MCP 클라이언트

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.

전송 방식 — stdio(기본) · SSE · Streamable HTTP

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 0.0.0.0 으로 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.

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인증키

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)

학교·교육청·사내망은 자체서명 루트 CA로 TLS를 가로챕니다. 이 도구는 검증을 끄지 않고 truststore 로 OS 신뢰저장소를 사용해 통과합니다.

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MCP 도구

예시

"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. name 을 지정하지 않으면 검색어가 그대로 파일명이 되므로, 경로 구분자·..·윈도 금지문자는 제거되고 결과는 항상 out_dir 안에만 저장됩니다. 한글 파일명은 그대로 보존됩니다.

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CLI

nl status
nl search 교육불평등 --category 도서 --rows 20
nl collect --terms 교육불평등 교육격차 학력격차 --category 도서 --format xlsx json

# 500 상한을 넘겨 모으기 — 정렬 뒤집기가 가장 값싸다 (7요청에 94%)
nl collect --kwd 교육복지 --category 도서 --sort-depth 3 --format xlsx

# 분할과 함께 쓰면 전수 수집 (실측 100%)
nl collect --kwd 교육복지 --category 도서 --auto-partition --sort-depth 1 --format xlsx

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응답 필드

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 · N
• licYn → lic_code: L · F · S · D · N · Y

원문 보유 판정은 Holding.has_fulltext() 를 쓰세요("N"·빈값만 거짓).

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검증 상태

• ✅ 응답 스키마 24개 필드 — 실응답 1,124건 전수 집계로 확정
• ✅ 500건 상한 — 공식 오류코드 + 실제 수집 로그 + 오프셋 기준까지 실측
• ✅ 호출 규격 라이브 전수 검증 — 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 가능
• ✅ 오프라인 회귀 186건 · MCP stdio 핸드셰이크 · CI 콜드 스타트 스모크 · 자체완결 바이너리 클린 환경 검증
• ⚠️ 서버측 연도 범위(from~to) 필터만 미확인 — 단일 연도(ipub_year)는 동작합니다

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라이선스

MIT