네이버 검색 MCP 서버
Naver 검색 API와 DataLab API를 통합하는 MCP 서버로, 다양한 Naver 서비스에 대한 포괄적인 검색과 데이터 추세 분석을 지원합니다.
버전 기록
1.0.2 (2025년 4월 26일)- README 업데이트: 카페 기사 검색 도구 및 버전 기록 섹션 개선
1.0.1 (2025년 4월 26일)- 카페 기사 검색 기능 추가
- 쇼핑 카테고리 정보가 zod에 추가되었습니다.
- 소스 코드 리팩토링됨
1.0.0 (2025-04-08)정보
npm을 통해 MCP를 설치하려면 @mseep/server-naver-search( https://www.npmjs.com/package/@mseep/server-naver-search )를 사용하지 마세요. 해당 패키지는 제 작업물의 복사본이며 제 허가 없이 게시되었습니다. 해당 패키지의 npx 버전도 손상되어 제대로 작동하지 않습니다. 대신 이 공식 패키지를 사용하세요.
필수 조건
- 네이버 개발자 API 키(클라이언트 ID 및 비밀번호)
- Node.js 18 이상
- NPM 8 이상
- Docker(컨테이너 배포용 선택 사항)
API 키 얻기
- 네이버 개발자 방문
- "신청 등록"을 클릭하세요
- 애플리케이션 이름을 입력하고 다음 API를 모두 선택하세요.
- 검색(블로그, 뉴스, 도서 검색 등)
- DataLab(검색 트렌드)
- 데이터랩(쇼핑 인사이트)
- 획득한 클라이언트 ID와 클라이언트 비밀번호를 환경 변수로 설정합니다.
도구 세부 정보
사용 가능한 도구:
- search_webkr : 네이버 웹문서 검색
- search_news : 네이버 뉴스 검색
- search_blog : 네이버 블로그 검색
- search_cafearticle : 네이버 카페 기사 검색
- search_shop : 네이버 쇼핑 검색
- search_image : 네이버 이미지 검색
- search_kin : 네이버 지식인 검색
- search_book : 네이버 도서 검색
- search_encyc : 네이버 백과사전 검색
- search_academic : 네이버 학술 논문 검색
- search_local : 네이버 로컬 장소 검색
- datalab_search : 검색어 추세 분석
- datalab_shopping_category : 쇼핑 카테고리 트렌드 분석
- datalab_shopping_by_device : 기기별 쇼핑 트렌드 분석
- datalab_shopping_by_gender : 성별별 쇼핑 트렌드 분석
- datalab_shopping_by_age : 연령대별 쇼핑 트렌드 분석
- datalab_shopping_keywords : 쇼핑 키워드 트렌드 분석
- datalab_shopping_keyword_by_device : 기기별 쇼핑 키워드 트렌드 분석
- datalab_shopping_keyword_by_gender : 성별별 쇼핑 키워드 트렌드 분석
- datalab_shopping_keyword_by_age : 연령대별 쇼핑 키워드 트렌드 분석
설치
옵션 1: Smithery를 통한 빠른 설치(권장)
Smithery를 통해 Naver 검색 MCP 서버를 자동으로 설치하려면 AI 클라이언트에 따라 다음 명령 중 하나를 사용하세요.
Claude Desktop의 경우:
지엑스피1
커서의 경우:
npx -y @smithery/cli@latest install @isnow890/naver-search-mcp --client cursor
윈드서핑의 경우:
npx -y @smithery/cli@latest install @isnow890/naver-search-mcp --client windsurf
클라인에게:
npx -y @smithery/cli@latest install @isnow890/naver-search-mcp --client cline
설치 프로그램에서 다음 사항을 묻습니다.
- 네이버_클라이언트_아이디
- 네이버 클라이언트 시크릿
옵션 2: 수동 설치
환경 변수
# Windows
set NAVER_CLIENT_ID=your_client_id
set NAVER_CLIENT_SECRET=your_client_secret
# Linux/Mac
export NAVER_CLIENT_ID=your_client_id
export NAVER_CLIENT_SECRET=your_client_secret
NPX로 실행
npx @isnow890/naver-search-mcp
Docker로 실행
docker run -i --rm \
-e NAVER_CLIENT_ID=your_client_id \
-e NAVER_CLIENT_SECRET=your_client_secret \
mcp/naver-search
클로드 데스크톱 구성
claude_desktop_config.json 에 추가:
{
"mcpServers": {
"naver-search": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@isnow890/naver-search-mcp"],
"env": {
"NAVER_CLIENT_ID": "your_client_id",
"NAVER_CLIENT_SECRET": "your_client_secret"
}
}
}
}
커서 AI 구성
mcp.json 에 추가:
{
"mcpServers": {
"naver-search": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@isnow890/naver-search-mcp"],
"env": {
"NAVER_CLIENT_ID": "your_client_id",
"NAVER_CLIENT_SECRET": "your_client_secret"
}
}
}
}
Docker의 경우:
{
"mcpServers": {
"naver-search": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"NAVER_CLIENT_ID=your_client_id",
"-e",
"NAVER_CLIENT_SECRET=your_client_secret",
"mcp/naver-search"
]
}
}
}
짓다
Docker 빌드:
docker build -t mcp/naver-search .
특허
MIT 라이센스