remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Integrations
Optional containerization platform for deploying the MCP server in an isolated environment.
Enables comprehensive search across various Naver services (web, news, blogs, shopping, images, KnowledgeiN, books, encyclopedia, academic papers, local places) and data trend analysis through Naver Search API and DataLab API.
Required runtime environment for the MCP server, version 18 or higher needed for server operation.
Naver Search MCP Server
MCP server for Naver Search API and DataLab API integration, enabling comprehensive search across various Naver services and data trend analysis.
Prerequisites
- Naver Developers API Key (Client ID and Secret)
- Node.js 18 or higher
- NPM 8 or higher
- Docker (optional, for container deployment)
Getting API Keys
- Visit Naver Developers
- Click "Register Application"
- Enter application name and select ALL of the following APIs:
- Search (for blog, news, book search, etc.)
- DataLab (Search Trends)
- DataLab (Shopping Insight)
- Set the obtained Client ID and Client Secret as environment variables
Installation
Option 1: Quick Install via Smithery (Recommended)
To install Naver Search MCP Server automatically via Smithery, use one of these commands based on your AI client:
For Claude Desktop:
For Cursor:
For Windsurf:
For Cline:
The installer will prompt you for:
- NAVER_CLIENT_ID
- NAVER_CLIENT_SECRET
Option 2: Manual Installation
Environment Variables
Run with NPX
Run with Docker
Cursor Desktop Configuration
Add to claude_desktop_config.json
:
For Docker:
Tool Details
Search Tools
Each search tool accepts these parameters:
query
: Search term (required)display
: Number of results to show (default: 10)start
: Start position (default: 1)sort
: Sort method (sim: similarity, date: date)
Available search tools:
- search_webkr: Search Naver web documents
- search_news: Search Naver news
- search_blog: Search Naver blogs
- search_shop: Search Naver shopping
- search_image: Search Naver images
- search_kin: Search Naver KnowledgeiN
- search_book: Search Naver books
- search_encyc: Search Naver encyclopedia
- search_academic: Search Naver academic papers
- search_local: Search Naver local places
DataLab Tools
- datalab_search
- Analyze search term trends
- Parameters:
startDate
: Analysis start date (YYYY-MM-DD)endDate
: Analysis end date (YYYY-MM-DD)timeUnit
: Analysis time unit (date/week/month)keywordGroups
: Array of keyword groupsgroupName
: Group namekeywords
: Array of keywords
- datalab_shopping_category
- 쇼핑 카테고리 트렌드 분석
- 매개변수:
startDate
: 분석 시작일 (YYYY-MM-DD)endDate
: 분석 종료일 (YYYY-MM-DD)timeUnit
: 분석 시간 단위 (date: 일간, week: 주간, month: 월간)category
: 쇼핑 카테고리 코드와 이름 배열
- datalab_shopping_by_device
- 기기별 쇼핑 트렌드 분석
- 매개변수:
startDate
: 분석 시작일 (YYYY-MM-DD)endDate
: 분석 종료일 (YYYY-MM-DD)timeUnit
: 분석 시간 단위 (date: 일간, week: 주간, month: 월간)category
: 쇼핑 카테고리 코드device
: 기기 유형 (pc: PC, mo: 모바일)
- datalab_shopping_by_gender
- 성별 쇼핑 트렌드 분석
- 매개변수:
startDate
: 분석 시작일 (YYYY-MM-DD)endDate
: 분석 종료일 (YYYY-MM-DD)timeUnit
: 분석 시간 단위 (date: 일간, week: 주간, month: 월간)category
: 쇼핑 카테고리 코드gender
: 성별 (f: 여성, m: 남성)
- datalab_shopping_by_age
- 연령대별 쇼핑 트렌드 분석
- 매개변수:
startDate
: 분석 시작일 (YYYY-MM-DD)endDate
: 분석 종료일 (YYYY-MM-DD)timeUnit
: 분석 시간 단위 (date: 일간, week: 주간, month: 월간)category
: 쇼핑 카테고리 코드ages
: 연령대 배열 (예: ["10", "20", "30"])
- datalab_shopping_keywords
- 쇼핑 키워드 트렌드 분석
- 매개변수:
startDate
: 분석 시작일 (YYYY-MM-DD)endDate
: 분석 종료일 (YYYY-MM-DD)timeUnit
: 분석 시간 단위 (date: 일간, week: 주간, month: 월간)category
: 쇼핑 카테고리 코드keyword
: 키워드와 이름 배열
- datalab_shopping_keyword_by_device
- 쇼핑 키워드 기기별 트렌드 분석
- 매개변수:
startDate
: 분석 시작일 (YYYY-MM-DD)endDate
: 분석 종료일 (YYYY-MM-DD)timeUnit
: 분석 시간 단위 (date: 일간, week: 주간, month: 월간)category
: 쇼핑 카테고리 코드keyword
: 검색 키워드device
: 기기 유형 (pc: PC, mo: 모바일)
- datalab_shopping_keyword_by_gender
- 쇼핑 키워드 성별 트렌드 분석
- 매개변수:
startDate
: 분석 시작일 (YYYY-MM-DD)endDate
: 분석 종료일 (YYYY-MM-DD)timeUnit
: 분석 시간 단위 (date: 일간, week: 주간, month: 월간)category
: 쇼핑 카테고리 코드keyword
: 검색 키워드gender
: 성별 (f: 여성, m: 남성)
- datalab_shopping_keyword_by_age
- 쇼핑 키워드 연령별 트렌드 분석
- 매개변수:
startDate
: 분석 시작일 (YYYY-MM-DD)endDate
: 분석 종료일 (YYYY-MM-DD)timeUnit
: 분석 시간 단위 (date: 일간, week: 주간, month: 월간)category
: 쇼핑 카테고리 코드keyword
: 검색 키워드ages
: 연령대 배열 (예: ["10", "20", "30"])
Build
Docker build:
License
MIT License
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Tools
An MCP server that enables searching various content types (news, blogs, shopping, images, etc.) through Naver's search API.