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mcp-narajangteo

by Datajang
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Python

Nara MCP Server (나라장터 입찰공고 검색)

MCP server for searching Korean government procurement bid notices from G2B (나라장터 - Nara Jangteo).

Features

  • 🔍 통합 검색: 최근 7일간 용역 입찰공고 + 사전규격을 키워드로 검색

  • 💰 예산 정보: 모든 검색 결과에 예산 금액 표시

  • 📅 자동 필터링: 마감되지 않은 공고만 자동 필터링

  • 📎 파일 추출: 제안요청서(RFP) 자동 다운로드 및 텍스트 추출

  • 🗂️ 스마트 필터링: 제안요청서/과업지시서 파일만 자동 선별

  • 🏢 맞춤형 추천: 부서 프로필 기반 유연한 추천 (Top N 또는 전체 목록)

  • 📄 다형식 지원: HWP, HWPX, PDF, DOCX, XLSX, ZIP 파일 자동 처리

  • 🎯 전략 분석: 첨부파일 기반 입찰 전략 제안

Quick Start

Get started in 3 steps:

  1. Install from PyPI

    pip install nara-mcp-server

  2. Get API key Visit 공공데이터포털 and search for "조달청_나라장터 입찰공고정보서비스"

  3. Configure Claude Desktop Add to claude_desktop_config.json:

    { "mcpServers": { "nara-jangteo": { "command": "uvx", "args": [ "--python", "3.11", "--from", "nara-mcp-server", "nara-server" ], "env": { "NARA_API_KEY": "발급받은 API KEY", "UV_LINK_MODE": "copy" } } } }

  4. Start using! Restart Claude Desktop and ask: "나라장터에서 'AI' 키워드로 입찰공고를 검색해줘"

Prerequisites

1. API 키 발급 (필수)

나라장터 API를 사용하려면 공공데이터포털에서 API 키를 발급받아야 합니다.

발급 절차:

  1. 공공데이터포털 접속 및 회원가입

  2. 검색창에 "조달청_나라장터 입찰공고정보서비스" 검색

  3. "조달청_나라장터 입찰공고정보서비스" 선택

  4. 활용신청 클릭 (즉시 승인 또는 승인 대기)

  5. 마이페이지 > 개발계정 에서 ServiceKey 확인 (일반 인증키 Decoding을 사용하면 됩니다.)

2. Python 환경

  • Python 3.10 이상 필요

Installation

Option 1: From PyPI (Recommended)

The simplest way to install:

pip install nara-mcp-server

Note: This installs the nara-server command globally for easy access.

Option 2: From Source (For Development)

If you want to contribute or modify the code:

git clone https://github.com/Datajang/narajangteo_mcp_server.git cd narajangteo_mcp_server pip install -e .

Configuration

Using .env File (Recommended for Development)

Create a .env file in the project root:

# .env NARA_API_KEY=your_service_key_from_data_go_kr

The .env file is automatically loaded when running the server.

Claude Desktop Configuration

설정 파일 위치:

  • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

  • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

Recommended: Using installed package

{ "mcpServers": { "nara-jangteo": { "command": "uvx", "args": [ "--python", "3.11", "--from", "nara-mcp-server", "nara-server" ], "env": { "NARA_API_KEY": "발급받은 API KEY", "UV_LINK_MODE": "copy" } } } }

Alternative: Using Python directly (if not installed globally)

{ "mcpServers": { "nara-jangteo": { "command": "uvx", "args": [ "--python", "3.11", "--from", "nara-mcp-server", "nara-server" ], "env": { "NARA_API_KEY": "발급받은 API KEY", "UV_LINK_MODE": "copy" } } } }

중요 사항:

  • PyPI 설치 시 nara-server 명령어가 자동으로 등록됩니다

  • NARA_API_KEY에 발급받은 ServiceKey 입력

  • Claude Desktop 재시작 필요

Other MCP Clients

Continue, Cline 등 다른 MCP 클라이언트도 동일한 방식으로 설정 가능합니다.

Development & Testing

Using .env File (Recommended)

For local development, create a .env file:

# .env NARA_API_KEY=your_service_key_here

The .env file is automatically loaded and not tracked by git (.gitignore).

Benefits:

  • No need to set environment variables every time

  • Works across all terminals

  • Easier for MCP Inspector testing

Example workflow:

# 1. Copy example file cp .env.example .env # 2. Edit .env and add your API key # NARA_API_KEY=your_actual_key # 3. Run MCP Inspector (no env setup needed!) npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory . run python -m nara_server.server

Available Tools

1. get_bids_by_keyword

키워드로 최근 7일간 용역 입찰공고 및 사전규격을 검색합니다. (최대 20개 결과)

파라미터:

  • keyword (필수): 검색 키워드 (예: "인공지능", "AI", "플랫폼", "시스템 구축")

반환 정보:

일반 입찰공고:

  • 공고명 (bidNtceNm)

  • 공고번호 (bidNtceNo)

  • 수요기관 (dminsttNm)

  • 예산 (bdgtAmt / presmptPrce)

  • 마감일시 (bidClseDt) - 마감되지 않은 공고만

  • 제안요청서 파일 (제안요청서/제안 키워드 포함 파일만 자동 필터링)

사전규격:

  • 사전규격명 (bfSpecNm)

  • 사전규격번호 (bfSpecRgstNo)

  • 발주기관 (ordInsttNm)

  • 배정예산 (asignBdgtAmt)

  • 의견마감일시 (opnEndDt)

  • 제안요청서 파일 (제안요청서/제안 키워드 포함 파일만 자동 필터링)

예시 질문:

나라장터에서 "인공지능" 키워드로 입찰공고를 검색해줘
AI 관련 정부 프로젝트 입찰 공고를 찾아줘

2. recommend_bids_for_dept

부서/팀 프로필을 기반으로 맞춤형 입찰공고를 추천합니다.

파라미터:

  • keyword (필수): 검색 키워드

  • department_profile (필수): 부서/팀 설명 (예: "UI/UX 디자인팀", "AI/ML 개발팀")

검색 범위:

  • 최근 7일간 입찰공고 검색

  • 최대 60개 결과 (일반 입찰 30개 + 사전규격 30개)

출력 방식:

  • 사용자가 "Top 5" 또는 특정 개수를 요청하면 해당 개수만큼 추천

  • "모든 관련 공고"를 요청하면 전체 목록을 적합도 순으로 표시

  • 예산이 있는 항목 우선 추천

  • 제안요청서/과업지시서 파일만 자동 필터링하여 표시

예시 질문:

우리 팀은 클라우드 인프라 구축 전문팀이야. "클라우드" 키워드로 우리 팀에 맞는 입찰공고 Top 5를 추천해줘
데이터베이스 마이그레이션 전문가인데, "DB" 키워드로 관련된 모든 공고를 보여줘

3. analyze_bid_detail

입찰공고 첨부파일(제안요청서)을 다운로드하고 텍스트를 추출하여 분석합니다.

파라미터:

  • file_url (필수): 첨부파일 URL (검색 결과의 제안요청서 URL)

  • filename (필수): 파일명 (검색 결과의 파일명)

  • department_profile (선택): 부서 설명 (입력 시 전략 분석 포함)

지원 형식:

  • HWP: 한글 문서 (주요 형식, langchain-teddynote HWPLoader 사용)

  • HWPX: 한글 오피스 XML 문서

  • PDF: 텍스트 기반 PDF (이미지 기반 PDF는 제외)

  • DOCX: MS Word 문서

  • XLSX: Excel 스프레드시트

  • ZIP: 자동으로 내부 파일 선택

    • 우선순위: 제안요청서 > 과업지시서 > .hwp/.hwpx > .docx/.pdf

예시 질문:

위 공고의 첨부파일을 분석해줘. 우리 팀은 AI 개발팀이야.

분석 결과:

  • Fit Score (0-100): 팀과 프로젝트의 적합도

  • Core Tasks: 팀이 수행할 핵심 업무

  • Winning Strategy: 입찰 전략 3가지

  • Risk Factors: 위험 요소 (기술스택, 일정, 페널티 등)

Usage Examples

기본 검색

Q: 나라장터에서 "시스템 개발" 키워드로 입찰공고를 검색해줘 A: 🔍 **일반 입찰 공고 (Regular Bids)** Found 15 bid notice(s) total, 8 still open 📅 Search period: 20260116 ~ 20260123 ## 1. AI 기반 고객관리 시스템 개발 용역 📌 공고번호: 20260112345-00 🏢 수요기관: 서울시청 💰 예산: 150,000,000원 ⏰ 마감일시: 202601201430 📎 제안요청서: - 제안요청서_AI시스템.hwp: [URL] ================================================================================ 📋 **사전규격 공고 (Preliminary Specifications)** Found 3 pre-spec(s) total, 2 still open ## 1. 고객관리 플랫폼 사전규격 📌 사전규격번호: PRE20260101-01 🏢 발주기관: 경기도청 💰 배정예산: 80,000,000원 ⏰ 의견마감일시: 202601251700 📎 제안요청서: - 제안요청서_플랫폼.hwp: [URL]

맞춤형 추천

Q: 우리 팀은 React 기반 웹 프론트엔드 개발 전문팀이야. "플랫폼 구축" 키워드로 우리 팀에 맞는 입찰공고 Top 5를 추천해줘 A: 🎯 Department-Filtered Integrated Search Results 📋 Department Profile: React 기반 웹 프론트엔드 개발 전문팀 🔍 Keyword: 플랫폼 구축 📊 Results: - Regular Bids: 22 open (out of 30 total) - Pre-Specs: 8 open (out of 30 total) **Top 5 Recommendations:** 1. ✅ [BID] 시민참여 플랫폼 구축 (적합도 95점) - 예산: 200,000,000원 - 이유: React/TypeScript 기반 웹 프론트엔드 구축 명시, UI/UX 디자인 역량 중요 2. ✅ [PRESPEC] 공공서비스 웹포털 사전규격 (적합도 90점) - 예산: 150,000,000원 - 이유: 반응형 웹 디자인 요구, 사전 의견 제출로 경쟁력 확보 가능 ...

전략 분석

Q: 위 1번 공고의 첨부파일을 분석해줘 A: 📄 Bid Document Analysis 📎 File: 제안요청서_시민참여플랫폼.hwp ## Strategic Analysis **Fit Score:** 92/100 - React 18, TypeScript, Tailwind CSS 기술스택 요구 - 반응형 웹 디자인 및 접근성(WCAG 2.1) 준수 필요 **Core Tasks:** 1. React 기반 SPA(Single Page Application) 개발 2. 사용자 대시보드 및 관리자 콘솔 UI 구현 3. REST API 연동 및 상태 관리 (Redux/Zustand) **Winning Strategy:** 1. 포트폴리오에서 정부기관 반응형 웹 사례 강조 2. 접근성 준수 경험 및 웹 표준 인증서 제시 3. React 성능 최적화 기법 (Code Splitting, Lazy Loading) 강조 **Risk Factors:** - ⚠️ 개발 기간 3개월로 촉박함 (일반적으로 4-5개월 소요) - ⚠️ 지체상금: 일 0.1% (최대 10%) - ✅ 기술스택은 팀 역량과 100% 일치

Troubleshooting

1. ValueError: NARA_API_KEY environment variable is required

원인: API 키가 환경변수로 설정되지 않았습니다.

해결 방법:

  • Claude Desktop 설정 파일의 env 섹션에 NARA_API_KEY 추가

  • Claude Desktop 재시작

2. No Results Found

원인: 검색 결과가 없거나, 최근 7일간 해당 키워드의 진행 중인 공고가 없습니다.

해결 방법:

  • 다른 키워드로 검색 시도 (더 일반적인 키워드 사용)

  • 마감된 공고일 가능성 확인 (나라장터 웹사이트에서 직접 확인)

  • 더 긴 검색 기간이 필요하면 개발자에게 문의

3. API Error (Code: 20 - Access Denied)

원인: API 키가 잘못되었거나 활용신청이 승인되지 않았습니다.

해결 방법:

4. HWP 파일 추출 실패

원인:

  • DRM/암호화된 HWP 파일

  • 비표준 인코딩 또는 손상된 파일

  • 특수한 압축 방식 사용

해결 방법:

  • 원본 링크에서 수동 다운로드 시도

  • PDF 버전 파일이 있는지 확인

  • 다른 첨부파일(DOCX, PDF 등) 사용

참고:

  • 이 서버는 langchain-teddynote HWPLoader를 사용하여 대부분의 HWP 파일 처리 가능

  • 추출 실패 시 olefile 파서로 자동 폴백

API Information

  • 데이터 출처: 조달청 나라장터 (Korea Public Procurement Service)

  • API 서비스: BidPublicInfoService

  • 엔드포인트:

    • 일반 입찰: getBidPblancListInfoServcPPSSrch

    • 사전규격: getBfSpecRgstSttusListInfoServcPPSSrch

  • 공고 유형: 용역 (Service) - 컨설팅, 개발, SI 프로젝트

  • 검색 기간: 최근 7일 (진행 중인 공고 비율 최적화)

  • 필터링:

    • 마감일시 기준 자동 필터링 (진행 중인 공고만 표시)

    • 제안요청서 파일 자동 선별 (제안요청서/제안 키워드 포함 파일만)

참고:

  • 물품 공고: 엔드포인트 변경 필요 (getBidPblancListInfoThngPPSSrch)

  • 공사 공고: 엔드포인트 변경 필요 (getBidPblancListInfoCnstwkPPSSrch)

  • 사전규격 검색: 별도 엔드포인트 사용, 파라미터명 차이 (bidNtceNm vs bfSpecNm)

Technical Stack

  • Python: 3.10+

  • MCP Framework:

    • mcp>=1.15.0 - Model Context Protocol SDK

    • smithery>=0.4.2 - Smithery CLI for MCP server development

  • HTTP Client: httpx>=0.27.0 - Async HTTP requests

  • File Extraction:

    • langchain-teddynote>=0.3.9 - Enhanced HWP extraction (primary, with zlib compression support)

    • olefile>=0.47 - HWP fallback (legacy MS OLE format parser)

    • pypdf>=4.0 - PDF text extraction

    • python-docx>=1.1 - DOCX parsing

    • openpyxl>=3.1 - XLSX reading

  • LLM Integration:

    • langchain>=0.1.0,<1.0.0 - Document loading framework

    • langchain-core>=0.1.0,<1.0.0 - Core LangChain utilities

  • Utilities:

    • python-dotenv>=1.0.0 - Environment variable management

Project Structure

narajangteo_mcp_server/ ├── src/ │ └── nara_server/ │ ├── __init__.py # Package initialization │ ├── server.py # Main MCP server with Smithery │ └── file_extractor.py # Multi-format file text extraction ├── pyproject.toml # Python project metadata & dependencies ├── smithery.yaml # Smithery deployment configuration ├── .env # Environment variables (local) ├── README.md # This file ├── CLAUDE.md # Developer guide └── LICENSE # MIT License

Development

Setting up development environment

# Clone repository git clone https://github.com/Datajang/narajangteo_mcp_server.git cd narajangteo_mcp_server # Install in editable mode pip install -e . # Set environment variable export NARA_API_KEY="your_service_key_here" # MacOS/Linux set NARA_API_KEY=your_service_key_here # Windows # Or use .env file (recommended) echo "NARA_API_KEY=your_key" > .env

Running the server

# Run directly nara-server # Or using Python module python -m nara_server.server

Testing with MCP Inspector

MCP Inspector provides an interactive UI for testing tools:

# Install Inspector npm install -g @modelcontextprotocol/inspector # Run with Inspector (automatically loads .env) npx @modelcontextprotocol/inspector python -m nara_server.server

The Inspector will open http://localhost:6274 with:

  • Interactive tool testing

  • Real-time request/response logs

  • Tool parameter validation

Prerequisites:

Contributing

Contributions are welcome! Please follow these guidelines:

  1. Fork the repository

  2. Create a feature branch

  3. Make your changes with clear commit messages

  4. Test thoroughly with real API calls

  5. Submit a Pull Request

License

MIT License - see LICENSE file for details

Author

Datajang (GitHub)

Links

  • PyPI Package: https://pypi.org/project/nara-mcp-server/

  • GitHub Repository: https://github.com/Datajang/narajangteo_mcp_server

  • Issues: https://github.com/Datajang/narajangteo_mcp_server/issues

  • 공공데이터포털: https://www.data.go.kr/

  • 나라장터: https://www.g2b.go.kr/

Acknowledgments

  • 조달청 나라장터 for providing the public API

  • Anthropic for the MCP protocol

  • Korean government for open data initiatives

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

Resources

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MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Datajang/mcp-narajangteo'

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