该 MCP（多平台通信协议）服务器提供对 Naver 搜索 API 的访问，允许 AI 代理在 Naver 上搜索各种类型的内容。
搜索博客、新闻、书籍、图片、购物商品等
支持分页的多个搜索类别
针对 LLM 使用进行了优化的结构化文本响应
检查成人内容
转换键盘输入错误（勘误表）
Related MCP server: KiMCP
Python 3.12+
Naver 开发者 API 凭证
您可以通过在Naver Developers门户上注册来获取这些凭证。
您也可以查看我的博客Naver Search API MCP Server 。
克隆存储库：
git clone https://github.com/jikime/py-mcp-naver-search.git
cd py-mcp-naver-search紫外线安装
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh创建虚拟环境并安装依赖项：
uv venv -p 3.12
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt使用您的 Naver API 凭据创建一个.env文件：
cp env.example .env
vi .env
NAVER_CLIENT_ID=your_client_id_here
NAVER_CLIENT_SECRET=your_client_secret_here构建 Docker 镜像：
docker build -t py-mcp-naver-search .运行容器：
docker run py-mcp-naver-search运行服务器：
mcp run server.py将服务器配置添加到您的 MCP 设置文件：
要通过Smithery自动安装：
npx -y @smithery/cli install @jikime/py-mcp-naver-search --client claude要手动安装，请打开~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
将其添加到mcpServers对象：
{
"mcpServers": {
"Google Toolbox": {
"command": "/path/to/bin/uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/py-mcp-naver-search",
"run",
"server.py"
]
}
}
}打开~/.cursor/mcp.json
将其添加到mcpServers对象：
{
"mcpServers": {
"Google Toolbox": {
"command": "/path/to/bin/uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/py-mcp-naver-search",
"run",
"server.py"
]
}
}
}{
"mcpServers": {
"Google Toolbox": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"py-mcp-naver-search"
]
}
}
}该存储库包含用于测试的客户端脚本：
# Basic search
uv run client.py blog "Python programming" display=5 page=1
# News search with sorting
uv run client.py news "AI" display=10 page=1 sort=date
# Image search with filtering
uv run client.py image "cat" display=10 filter=large
# Check for adult content
uv run client.py adult "your query"
# Errata correction
uv run client.py errata "spdlqj"服务器支持以下搜索类别：
blog - 博客文章
news - 新闻文章
book - 书籍
adult - 成人内容检查
encyc百科全书条目
cafe_article - 咖啡馆文章
kin - 问答知识
local - 本地商业信息
errata - 键盘输入错误修正
shop - 购物商品
doc - 学术论文和文件
image - 图片
webkr ——Web 文档
search_blog(query: str, display: int = 10, page: int = 1, sort: str = "sim") -> str使用给定的关键字在 Naver 上搜索博客。
search_news(query: str, display: int = 10, page: int = 1, sort: str = "sim") -> str使用给定的关键字在 Naver 上搜索新闻。
search_book(query: str, display: int = 10, page: int = 1, sort: str = "sim") -> str使用给定的关键字在 Naver 上搜索书籍信息。
check_adult_query(query: str) -> str确定输入查询是否是成人搜索词。
search_encyclopedia(query: str, display: int = 10, page: int = 1, sort: str = "sim") -> str使用给定的关键字在 Naver 上搜索百科全书信息。
search_cafe_article(query: str, display: int = 10, page: int = 1, sort: str = "sim") -> str使用给定的关键字在 Naver 上搜索咖啡馆文章。
search_kin(query: str, display: int = 10, page: int = 1, sort: str = "sim") -> str使用给定的关键字在 Naver 上搜索知识问答。
search_local(query: str, display: int = 5, page: int = 1, sort: str = "random") -> str使用给定的关键字搜索本地商业信息。
correct_errata(query: str) -> str转换韩语/英语键盘输入错误。
search_shop(query: str, display: int = 10, page: int = 1, sort: str = "sim") -> str使用给定的关键字在 Naver 上搜索购物产品信息。
search_doc(query: str, display: int = 10, page: int = 1) -> str使用给定的关键字搜索学术论文、报告等。
search_image(query: str, display: int = 10, page: int = 1, sort: str = "sim", filter: str = "all") -> str使用给定的关键字搜索图像。
search_webkr(query: str, display: int = 10, page: int = 1) -> str使用给定的关键字搜索网络文档。
GET http://localhost:8000/available-search-categories返回此 MCP 服务器上可用的 Naver 搜索类别列表。
所有工具都以结构化文本格式返回响应，并针对 LLM 处理进行了优化：
Naver Blog search results (total 12,345 of 1~10):
### Result 1
Title(title): Sample Blog Post
Link(link): https://blog.example.com/post1
Description(description): This is a sample blog post about...
Blogger name(bloggername): John Doe
Blogger link(bloggerlink): https://blog.example.com
Post date(postdate): 20250429
### Result 2
...该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
The best web search for your AI Agent
Web search, page extraction and structured commerce, social and business data for AI agents
LLM-ready web search + instant answers + URL-to-clean-text fetch for agents and RAG.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/jikime/py-mcp-naver-search'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server