gepai-mcp
Server Configuration
Describes the environment variables required to run the server.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No arguments | |||
Capabilities
Features and capabilities supported by this server
| Capability | Details |
|---|---|
| tools | {
"listChanged": true
} |
| prompts | {
"listChanged": true
} |
| resources | {
"listChanged": true
} |
Tools
Functions exposed to the LLM to take actions
| Name | Description |
|---|---|
| search_resourcesA | 전국 시도교육청 환경교육 자료 933건(교육부 자원맵)에서 수업 자료를 검색합니다. 키워드와 필터(학교급/과목/환경주제/SDGs/교육청/자료유형)를 조합할 수 있습니다. 결과의 standardCodes는 해당 자료와 연계된 성취기준 코드입니다. 상세 내용은 get_resource_detail로 조회하세요. |
| search_standardsA | 2022 개정 교육과정 성취기준 3285건(초·중·고 전 과목)에서 검색합니다. 키워드(성취기준 내용), 학교급, 과목, 학년군, 코드로 검색할 수 있습니다. 환경 수업 설계 시 관련 교과의 성취기준을 찾을 때 사용하세요. |
| get_resource_detailB | 자료 id로 상세 정보를 조회합니다. 연계 성취기준의 전체 내용(자료 원문 표기 + 2022 개정 교육과정 DB 대조)을 포함합니다. |
| map_standard_to_resourcesA | 성취기준 코드를 주면 그 성취기준과 연계된 환경교육 자료 목록을 반환합니다. 수업에서 다룰 성취기준을 확정한 뒤, 바로 활용할 수 있는 자료를 찾을 때 사용하세요. |
| search_fulltextA | 전국 시도교육청 환경교육 자료 PDF 1053건의 원문 텍스트(약 2.2만 청크)에서 본문 내용을 검색합니다. 메타데이터 검색(search_resources)으로 찾기 어려운 구체적 활동 방법, 실험 절차, 개념 설명, 사례를 찾을 때 사용하세요. 발췌가 잘려 있으면 get_document_text로 해당 문서의 전체 맥락을 이어 읽으세요. 첫 호출은 색인 구축으로 1~2초 걸립니다. |
| get_document_textA | 원문 문서의 메타데이터와 본문 텍스트를 연속 청크 단위로 읽습니다. search_fulltext가 반환한 documentId로 호출하세요. count 기본 5청크(약 3~4천 자), 최대 10청크씩 from_chunk를 늘려가며 이어 읽을 수 있습니다. |
| explore_topicsA | 환경주제 지도를 탐색합니다. topic 없이 호출하면 전체 주제 목록과 자료 수를, topic을 주면 관련 주제·SDGs·역량·과목·대표 성취기준·연관 키워드·추천 자료를 보여줍니다. 교사가 무엇이 있는지 둘러보거나 수업 아이디어를 확장할 때 사용하세요. |
| related_resourcesA | 특정 자료(resource_id) 또는 원문 문서(document_id)와 유사한 자료를 근거(공유 성취기준·주제·과목)와 함께 추천합니다. 교사가 어떤 자료를 마음에 들어 하며 "비슷한 것 더"를 원할 때 사용하세요. |
Prompts
Interactive templates invoked by user choice
| Name | Description |
|---|---|
| design_lesson | 배움의 수레바퀴 모형에 따라 환경교육 수업(지도안·평가·활동지)을 설계하는 전체 절차를 시작합니다. |
| context_interview | 자료를 바로 만들지 않고 수업 의도·학생 맥락·교실/학교/지역 맥락·평가 증거·예상 오개념을 한 번에 하나씩 질문하는 인터뷰를 시작합니다. 수업 설계 전 공유된 이해를 만들 때 사용하세요. |
| local_pbl_coach | 학교와 지역사회의 실제 환경 문제를 기반으로 driving question, 학생 역할·청중, 프로젝트 흐름, 과정 평가가 연결된 프로젝트 학습(PBL)을 설계합니다. |
| reflect_lesson | 실행한 수업이 기대와 달랐을 때, 관찰 가능한 증거로 원인을 진단하고(반증 가능한 가설) 다음 차시의 최소 수정안을 만듭니다. 수레바퀴의 다음 순환을 준비합니다. |
| lesson_brief | 지금까지의 설계 대화를 새 질문 없이 한 페이지 브리프로 정리합니다 (미확정 항목 표시, 동료 공유·다음 AI 작업 인계용). |
| learning_wheel_guide | 환경교육 학습 모형 '배움의 수레바퀴'(4단계 + 4연결고리)의 구조와 활용법을 설명합니다. |
Resources
Contextual data attached and managed by the client
| Name | Description |
|---|---|
| learning-wheel | 4단계 + 4연결고리 학습 모형 요약 |
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/pblsketch/gepai-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server