datagovin-mcp

MCP 서버로, Claude(또는 모든 MCP 클라이언트)에게 인도의 오픈 정부 데이터 플랫폼인 data.gov.in에 대한 자연어 접근을 제공합니다. 대기질, 농업, 보건, 연료 가격, 인구조사, 교육, 강우량 등 100,000개 이상의 공개 데이터셋을 다룹니다.

이 서버는 자체 데이터를 포함하지 않습니다. 얇고 안정적으로 동작하는 래퍼일 뿐입니다. 모든 쿼리는 사용자 자신의 무료 API 키를 사용해 data.gov.in에 실시간으로 호출됩니다. 이 서버가 더하는 것은 누락된 계층, 즉 데이터셋 검색과 깔끔한 쿼리입니다. 그래서 언어 모델은 "지금 델리의 AQI(대기질 지수)는 어떤가요?"에서 실제 데이터 행으로, 데이터셋 UUID를 손으로 찾아다닐 필요 없이 바로 도달할 수 있습니다.

왜 이런 프로젝트인가

data.gov.in은 방대한 카탈로그를 갖고 있지만 쓸 만한 전체 텍스트(full-text) 검색 API가 없습니다. 일반적인 절차는 웹사이트를 둘러본 뒤 "API" 버튼에서 데이터셋의 리소스 ID를 복사하는 것입니다. 이는 LLM에는 적합하지 않습니다. 이 서버는 키워드로 검색 가능한 큐레이션되고 검증된 인덱스와, 데이터셋의 스키마를 가져오고 필터링된 행을 실시간으로 추출하는 도구를 함께 제공해 그 격차를 메웁니다. 또한 업스트림 API의 불안한 요소(대소문자 구분 필터, 간혹 나타나는 CSV 응답, 마지막 페이지 페이징 오동작)를 흡수하므로 모델이 이 상태를 처리하지 않아도 됩니다.

Related MCP server: bharatlas-mcp

도구

설치

1. 무료 API 키를 받으세요. data.gov.in에서 가입하고 프로필 페이지에서 키를 생성하세요. 공개된 사용량 제한이 없는 무료 서비스입니다.

2. 설치합니다.

git clone https://github.com/<your-username>/datagovin-mcp.git
cd datagovin-mcp
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

3. 키를 설정합니다.

cp .env.example .env
# edit .env and paste your key, or just export it:
export DATA_GOV_IN_API_KEY="your_key_here"

4. Claude Desktop에 연결하세요. MCP 클라이언트 설정(claude_desktop_config.json)에 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "datagovin": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/datagovin-mcp/server.py"],
      "env": { "DATA_GOV_IN_API_KEY": "your_key_here" }
    }
  }
}

클라이언트를 재시작하면 네 가지 도구가 나타납니다.

대화 예시

사용자: 대기질에 대한 데이터셋은 무엇이 있으며? Claude: (search_datasets("air quality") 호출) → 측정소별 실시간 대기질 지수.

사용자: 어떤 필드들이 있지? Claude: (get_dataset_info(...) 호출) → country, state, city, station, pollutant_id, pollutant_avg, last_update…

사용자: Delhi의 PM2.5 측정값을 보여줘요. Claude: (query_dataset(resource_id, filters={"city": "Delhi", "pollutant_id": "PM2.5"}) 호출) → 라이브 행.

카탈로그 확장

카탈로그는 검증된 데이터가 초기 시드(seed)로 포함된 채 배포되며, 계속 성장하도록 설계되었습니다. 데이터셋을 추가하려면 data.gov.in 페이지의 "API" 버튼에서 리소스 ID를 복사한 뒤 다음을 실행하세요:

python scripts/add_dataset.py <resource_id> --sector Agriculture --keywords "wheat,crop,production"

이 스크립트는 데이터셋의 실제 제목과 스키마를 라이브로 가져와 검증된 항목을 data/catalog.json에 추가합니다. --sector와 --keywords는 선택 사항입니다.

업스트림 API에 관한 노트

이 서버가 대신 처리해 주는 data.gov.in만의 몇 가지 동작:

• 필터 필드 이름은 대소문자를 구분합니다 (filters[State] ≠ filters[state]). 이는 문서화되어 있지 않으므로, 항상 get_dataset_info가 제공하는 정확한 필드 id를 사용하세요.

• 일부 레거시 데이터는 format=json 여부와 무관하게 CSV를 반환합니다. 클라이언트는 이를 Content-Type으로 감지하고 그대로 파싱합니다.

• 마지막 페이지 페이징에서는 status: ok인데 빈 records 배열을 반납하는 경우가 있습니다. 결과 건수는 0인데 총합(total)이 양수라면 마지막 페이지를 지나간 것입니다.

• 요청당 최대 대략 100행이 됩니다. 더 큰 집합은 offset으로 페이지를 넘겨가며 가져오세요.

프로젝트 구조

datagovin-mcp/
├── server.py              # MCP entry point (stdio); defines the four tools
├── datagovin/
│   ├── client.py          # async data.gov.in API wrapper (quirk handling)
│   └── catalog.py         # curated catalog load + keyword search
├── data/catalog.json      # verified, extensible dataset index
├── scripts/add_dataset.py # enrich the catalog by resource ID
├── requirements.txt
└── pyproject.toml

라이선스

MIT