dart-mcp-paginated
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@dart-mcp-paginatedsweep institutional disclosures for yesterday"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
DART 지분공시 전량수집 MCP 서버 (페이징판)
기존 OpenDART 커넥터의 "하루 100건까지만" 한계를 없앤 DART 지분공시 수집 서버입니다.
page_no를 끝까지 넘겨 하루 861건도 전량 스캔하고, 제출인(flr_nm) 을 추적 기관 명단과
대조해 국민연금·삼성자산운용 등 기관 신고만 정확히 걸러냅니다.
왜 이게 되는가 (한줄): 이 서버는 배포된 호스트(Render)에서 DART에 접속하므로, Cowork 샌드박스의 도메인 차단과 무관하게 동작합니다. 남은 문제였던 "100건 캡"만 페이징으로 해결하면 끝입니다.
구성 파일
server.py— MCP 서버 본체 (툴 2개)requirements.txt— 의존성render.yaml— Render 배포 설정README.md— 이 문서
제공 툴
sweep_institutional_disclosures(date, end_date?, institutions?, detail_type?)특정일 지분공시를 전량 수집 → 제출인이 추적 기관인 건만 반환. 매일 봇이 쓸 핵심 툴.institutions미지정 시 기본 11개 기관(국민연금공단, 삼성자산운용, 미래에셋자산운용, KB자산운용, 한국투자신탁운용, 신한자산운용, NH아문디자산운용, 우정사업본부, 사학연금공단, 공무원연금공단, 한국투자밸류자산운용) 사용.detail_type="D001"지정 시 대량보유(5%)보고만.
list_disclosures_paginated(date, end_date?, pblntf_ty?, detail_type?, name_contains?)필터 없이 전량 원자료 조회.name_contains로 제출인/대상회사 부분일치 검색 가능.
설치 3단계
1단계 — DART 인증키 발급 (무료, 5분)
https://opendart.fss.or.kr 접속 → 상단 인증키 신청/관리 → 인증키 신청
이메일로 본인확인 후 40자리 인증키 발급 (즉시 발급, 무료).
하루 20,000건까지 호출 가능 — 이 용도엔 충분합니다.
2단계 — Render에 배포 (무료 플랜)
가장 쉬운 경로는 GitHub 저장소를 Render에 연결하는 것입니다.
이 폴더(
dart-mcp-server) 전체를 GitHub 새 저장소에 올립니다.cd dart-mcp-server git init && git add . && git commit -m "dart mcp paginated" # GitHub에서 빈 저장소 만든 뒤: git remote add origin https://github.com/<본인계정>/dart-mcp-paginated.git git push -u origin mainhttps://render.com 로그인 → New → Blueprint → 방금 저장소 선택. (
render.yaml을 자동 인식합니다.)배포 중 Environment에서
DART_API_KEY값에 1단계 인증키를 붙여넣고 저장.배포 완료 후 서비스 URL 확인 (예:
https://dart-mcp-paginated.onrender.com). MCP 엔드포인트는 여기에/mcp를 붙인 주소입니다:https://dart-mcp-paginated.onrender.com/mcp
무료 플랜은 미사용 시 슬립합니다. 첫 호출이 10~30초 느릴 수 있으나 동작엔 문제없습니다. 매일 정해진 시간에 확실히 깨우려면 유료(Starter) 플랜이나 외부 핑을 쓰면 됩니다.
3단계 — Claude에 커넥터로 연결
claude.ai → Settings → Connectors → Add custom connector
2단계의
/mcp주소를 붙여넣고 저장.연결되면 툴
sweep_institutional_disclosures/list_disclosures_paginated가 나타납니다.기존 OpenDART 커넥터는 재무·기업검색용으로 그대로 두고, 지분공시 스윕만 이 새 커넥터로 돌리면 됩니다. (봇 스킬에서 지분공시 단계만 새 툴 호출로 교체)
로컬 테스트 (선택)
인터넷 되는 PC에서 먼저 검증하려면:
pip install -r requirements.txt
export DART_API_KEY=<발급키> # Windows: set DART_API_KEY=<발급키>
python server.py # http://localhost:8000/mcp 로 뜸참고: 이 Cowork 샌드박스는 opendart.fss.or.kr 도메인을 막고 있어 여기서는 실행 검증이 불가합니다. 반드시 인터넷이 열린 환경(로컬 PC 또는 Render)에서 돌리세요.
봇 연동 메모
매일 브리핑 스킬에서 DART 단계를 이렇게 바꾸면 "861건 중 100건" 누락 경고가 사라집니다:
sweep_institutional_disclosures(date="전영업일")
→ 반환된 매칭 건을 그대로 텔레그램 메시지 1에 사용
→ "전체 N건 전량 스캔, 누락 없음" 문구로 기존 API 한도 경고문 대체This server cannot be installed
Resources
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