aibrief-mcp

매일 큐레이션된 한국어 AI 브리핑(논문·릴리스·커뮤니티·영상·딥다이브)을 읽기 전용 MCP 툴로 노출하는 서버. Smithery 호스티드 TypeScript 런타임으로 배포한다.

상위 파이프라인 aibrief(수집→랭킹→요약→발행, 비공개)가 만든 정본 JSON(CuratedItem 배열, 하루 1파일)을 그대로 서빙한다. 요약이 이미 계산돼 있어 요청당 LLM 호출·과금 0 — stateless·read-only.

툴 (7, 전부 read-only)

조회

발견

각 항목은 aibrief CuratedItem 형태: title_ko·summary_ko(2~4문장)·why_it_matters(1줄)· tags·url·score·published_at. 모든 툴은 정본 JSON을 계산·필터링만 하며 런타임 LLM 호출 0.

Related MCP server: korean-news-mcp

데이터 & 갱신

서버는 데이터를 번들에 넣지 않고 런타임에 이 repo 의 raw URL 에서 fetch 한다 (base 는 configSchema.dataBaseUrl, 기본값이 이 repo 를 가리킴). 그래서 새 일자가 push 되면 재배포 없이 즉시 반영된다. 같은 URL 은 60초 캐시.

data/daily/YYYY-MM-DD.json   # aibrief 정본 복사본 (하루 1파일)
data/index.json              # 일자 매니페스트 [{date,total,counts}]  ← 생성물
data/search.json             # 평면 검색 로우                          ← 생성물

index.json·search.json 은 파생물이다. data/daily/ 가 바뀌면 재생성:

python scripts/build_index.py    # 추가 의존성 0 (표준 라이브러리만)

aibrief 와의 동기화

aibrief 는 비공개 유지(파이프라인/노하우 노출 0). 매일 정본 JSON 만 이 공개 repo 로 흘려보낸다. 권장 경로 — aibrief 의 daily.yml 발행 스텝 뒤에 한 단계 추가(ADR-006 notify 와 같은 결에서, 파이프라인 로직은 불변):

1. 그날 data/daily/<date>.json 을 이 repo 로 push (PAT 시크릿 사용).

2. python scripts/build_index.py 로 인덱스 재생성 후 커밋.

지금 repo 에는 검증용으로 기존 아카이브가 시드돼 있다. 자동 동기화 배선은 배포 후 다음 단계.

배포 (Smithery, Path A)

# 1. 이 repo 를 GitHub 에 public 으로 생성·push
gh repo create aibrief-mcp --public --source . --push

# 2. Smithery 에 등록
#    https://smithery.ai/new → 이 GitHub repo 연결 → Deploy
#    (runtime:typescript 를 인식해 클라우드에서 빌드·호스팅)

포크해서 쓰려면 configSchema.dataBaseUrl 기본값을 본인 repo raw 경로로 바꾼다.

로컬 개발

npm install
npm run dev      # @smithery/cli dev — 로컬 MCP 인스펙터
npm run build    # 배포 산출물 빌드

공개 범위 메모 (aibrief ADR-007)

aibrief 본체는 비공개다. 이 repo 가 공개하는 것은 ① 얇은 서빙 래퍼 코드와 ② 서빙되는 브리핑 콘텐츠(JSON) 뿐 — 수집 로직·랭킹·프롬프트·하네스는 포함하지 않는다. "사람들이 이 MCP 를 쓴다 = 브리핑 콘텐츠를 읽는다" 는 제품 목적상 전제이며, 그 콘텐츠 공개가 이 repo 의 유일한 노출 범위다.

License

MIT (래퍼 코드). 브리핑 콘텐츠는 3rd-party 소스의 요약을 포함한다.