Click on "Deploy 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., "@geo-figure-mcp 서울 자치구 주간 인구 지수 지도랑 산점도 만들어 줘, 구 이름은 A~E로 숨겨서"
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.
만든 사람: 김한솔 (한백고등학교 지리 교사)
AI에게 "서울 자치구 주간 인구 지수 지도랑 산점도, 구 이름은 A~E로 숨겨서"처럼 말하면, 실제 통계를 찾아 흑백 시험지용 지도·그래프를 만들어 줍니다. 결과는 PPTX·HWPX 파일이고, 지역 한 칸·막대 하나·글자 하나까지 도형으로 들어갑니다(그림 파일이 아닙니다). 묶음을 풀면 하나씩 고칠 수 있습니다.
지도: 한국 시·도 / 시·군·구(2026년 판, 16개 시·도), 세계·대륙(위·경도선), 단계 구분도(빗금·회색), A~E 기호, 지점, 흐름 화살표, 축척 자동, 경계 단순화 3단계
지형: 등고선 지형도·지형 단면(실제 표고), 교과서식 모식도 7종(암석 해안, 모래 해안·석호, 하안 단구, 카르스트, 화산, 빙하, 식생의 수직 분포)
그래프: 막대·누적 막대, 산점도·버블, 기후 그래프, 편차, 인구 피라미드, 삼각 그래프
통계(실제 자료만, 숫자를 지어내지 않음)
세계은행 WDI, Our World in Data(에너지·CO2): 인증키 없음
기후: WMO 19912020 평년값 관측소 4,697곳 내장 + 평가원 기후 기출 지점 66곳(20222026학년도)
내장 KOSIS 통계 17종(인증키 없이 사용): 인구 구조(부양비·노령화 지수·중위 연령), 성·5세 연령별 인구(피라미드), 인구주택총조사, 주간 인구 지수(2020), 외국인 주민 유형, 합계 출산율(10년), 시·도 간 인구 이동, 도시 지역 인구, GRDP, 제조업 업종별 출하액, 산업별 사업체, 최종 에너지 소비, 신재생 에너지, 농가 인구, 노지 채소·시설 작물·작물별 재배 면적 — scripts/build-kosis.js 로 다시 받을 수 있음
시·도별 발전원별 발전량(공공데이터포털, 이용 허락 '제한 없음')
원자력: 2014~2025년, 호기별 발전량을 발전소 소재 시·도로 합침
석탄·LNG·유류: 2018~2021년, 전력시장 거래량
태양광: 2025년
시·도별 발전원별 발전 설비 용량(KOSIS, 한국전력거래소, 2021~2025년)
에너지경제연구원 『지역에너지통계연보』는 이용약관상 무단 복제·제공이 금지라 넣지 않았습니다. 검산에만 썼습니다(원자력 2021년 값 일치).
KOSIS 직접 조회(위에 없는 통계): 각자 무료 인증키 필요
서울 자치구 주간 인구(2020 인구주택총조사) 내장
출제 가공: 최댓값=100 지수·비율·편차·반올림, 지역명 → AE/(가)(마)(무작위·북→남·서→동), 판별이 잘 되는 지역 추천
시험지 규칙(교사 인터뷰 + 경기도교육청 「지리」 평가 문항 제작 자료)
흑백 구분
출처는 그림 오른쪽 아래
확대 지도엔 축척
정답표는 파일 마지막 장
만들기 전에 AI가 계획(지표·연도·지역·가공·기호 순서·출력)을 요약해 보여 주고 확인을 받습니다(확인 없이는 파일을 만들지 않음).
Related MCP server: Chart MCP Server
Node.js 20 이상(LTS) 설치 — 이것만 있으면 됩니다. 프로그램은 처음 쓸 때 자동으로 내려받습니다(npx).
(소스로 고쳐 쓰고 싶을 때만) 이 폴더에서 npm install 후 "command": "node", "args": ["C:/경로/geo-figure-mcp/src/server.js"]
Claude 데스크톱 → 설정 → 개발자 → 구성 편집 → claude_desktop_config.json 에 추가:
{
"mcpServers": {
"geo-figure": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "geo-figure-mcp"],
"env": { "GEO_FIGURE_OUT": "C:/Users/<이름>/Documents/지리시험자료" }
}
}
}Claude 데스크톱을 다시 켜고 "지리 시험 자료 만들어 줘"라고 말합니다.
(선택) 내장 자료에 없는 KOSIS 통계를 직접 받고 싶을 때만:
KOSIS 공유서비스에서 인증키를 무료로 발급받습니다.
Claude에게 "KOSIS 키 저장해 줘: ○○○"라고 말하면 이 컴퓨터 사용자 폴더에만 저장됩니다.
Node.js 설치는 위와 같습니다.
Antigravity → 에이전트 창의 … → MCP Servers → Manage MCP Servers → View raw config 를 열거나, 아래 파일을 직접 엽니다.
전체 공통: C:/Users/<이름>/.gemini/config/mcp_config.json (예전 판: .gemini/antigravity/mcp_config.json)
다음을 넣고 저장합니다(경로는 / 로).
{
"mcpServers": {
"geo-figure": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "geo-figure-mcp"],
"env": { "GEO_FIGURE_OUT": "C:/Users/<이름>/Documents/지리시험자료" }
}
}
}MCP 목록에서 새로 고침 → geo-figure 도구 14개가 보이면 됩니다. 에이전트에게 "geo-figure 로 경기도 주간 인구 지수 지도 만들어 줘"라고 말합니다.
npx 를 못 찾는다고 나오면 command 에 C:/Program Files/nodejs/npx.cmd 처럼 전체 경로를 넣습니다.
원격 서버를 쓸 때는 "serverUrl": "https://…/mcp?token=비밀번호" 한 줄로 등록합니다(url·httpUrl 이 아님).
내장 자료의 각 행에는 mapName(예: '경기 화성시')이 붙어 있어 지도 기호·단계 구분에 그대로 씁니다.
일반구(수원시 장안구 등)는 지도에서 시로 합쳐 그리므로 mapName 이 없고, 시 합계 행을 씁니다.
지도 판은 자료 연도에 맞춥니다. 2026년 7월 이전 자료는 2025년 판(17개 시·도)을 씁니다. 결과의 mapEdition 을 지도 edition 에 넣으면 됩니다.
단계 구분에 지도에 없는 이름이 섞이면 조용히 빠지지 않고 오류로 알립니다.
① 내 컴퓨터에 설치 (권장) | ② 원격 서버 주소 붙이기 | |
쓰는 AI | Claude 데스크톱 (MCP를 지원하는 데스크톱 앱) | ChatGPT·Claude 웹·Gemini 등 |
준비 | Node.js 설치 + 설정 파일 한 줄 (위 '설치') | 주소와 비밀번호만 받으면 끝 |
그림 파일 | 내 컴퓨터에만 저장 | 서버에서 한 번 내려받음(받으면 바로 지움) |
정답표 | 파일 마지막 장에 들어감 | 파일에 넣지 않음 — 대화창에만 보여 줌 |
KOSIS 직접 조회 | 내 키로 가능 | 안 됨 (내장 통계만) |
알맞은 용도 | 내신 시험 문항 | 연수 체험, 수업·연습 자료 |
①은 선생님마다 각자 자기 컴퓨터에서 돌리는 방식이라 서버가 필요 없고, 남의 서버를 거치지 않습니다. 대화 내용은 쓰는 AI 회사로 가니, 학생 개인정보는 대화에 넣지 마세요.
설치 없이 주소만 붙여 쓰게 하려면 서버 한 곳에 올립니다.
이 폴더를 깃허브에 올리고, Render 같은 곳에서 'Docker 웹 서비스'로 연결합니다. render.yaml·Dockerfile 이 들어 있습니다.
받은 주소를 환경 변수 PUBLIC_URL 에 넣습니다(예: https://geo-figure-mcp.onrender.com). ACCESS_TOKEN(접속 비밀번호)은 필수입니다 — Render는 무작위로 만들어 줍니다.
각 AI에 MCP 주소 https://…/mcp?token=비밀번호 를 붙입니다.
ChatGPT: 설정 → 커넥터(개발자 모드) → 새 커넥터 → 주소 입력
Claude 웹: 설정 → 커넥터 → 사용자 지정 커넥터 추가
Gemini CLI: settings.json 의 mcpServers 에 httpUrl 로 추가
보안·사용량 규칙
정답표는 파일에 넣지 않습니다. 내려받기 주소가 새도 정답은 새지 않게 하려는 것입니다.
만든 파일은 한 번 받으면 바로 지우고, 안 받아도 60분 뒤 지웁니다(KEEP_MINUTES).
서버에는 KOSIS 키가 없고, 원격에서는 KOSIS 직접 조회를 끕니다(키를 대화창에 붙여 넣지 않도록). 내장 통계만 씁니다.
학교 양식 글꼴은 저장하지 않으니 make_figures 의 style 로 매번 넘깁니다.
사용량 제한: IP마다 1분 60번·그림 1시간 30번, 서버 전체 그림 하루 300번(DAILY_MAX). 이름·학교 같은 개인정보는 받지 않고, IP는 사용량 계산에만 메모리에 잠깐 둡니다.
카드가 등록된 곳(Cloud Run 등)에 올리면 예산 알림과 최대 인스턴스 수를 꼭 정하세요.
내 컴퓨터에서 시험: ACCESS_TOKEN=아무거나 npm run start:remote → node examples/remote-test.js http://localhost:8787/mcp 아무거나
PowerPoint: 그림 선택 → 마우스 오른쪽 → 그룹 → 그룹 해제. 범례·막대·기호 같은 작은 묶음도 한 번 더 풀 수 있습니다.
한글: 그림 선택 → 마우스 오른쪽 → 개체 풀기. 풀어도 조각이 제자리에 남습니다.
그림은 '글 앞으로' 놓이고, 그 자리는 고정 높이 문단으로 비워 둡니다.
묶음은 최대 3단입니다.
글꼴
한글 파일은 함초롬돋움(한글 기본 글꼴), PowerPoint 파일은 맑은 고딕(한국어 윈도 기본)을 씁니다.
"그림 글꼴을 ○○로 바꿔 줘"라고 하면 다음부터 그 설정으로 만듭니다(set_style).
기출 지점 66곳은 계산한 쾨펜 기후를 평가원 기호와 대조했습니다(node scripts/check-koppen.js).
지점 수 | 출처 | 기준 |
48곳 | WMO 1991~2020 평년값 | 관측소 50km 이내 |
7곳 | NOAA GHCN-Daily 일별 기록 | 그달 20일 이상 기록된 해 10년 이상으로 직접 평균 |
11곳 | Beck et al.(2023) 0.1° 격자 1991~2020 | 관측소 자료가 부족한 곳만. 격자 추정값이라고 표시함 |
대조 결과 60곳은 일치했습니다.
다른 6곳 가운데 5곳은 경계형이나 고산 기후입니다(밴쿠버, 튀니스, 산티아고, 아디스아바바, 보고타).
칭다오는 목록에 Cs로 적혀 있으나 값으로는 Cwa입니다 [확인 필요].
티베트고원은 특정 지점이 아니라 좌표를 비워 두었습니다.
node examples/run.js → examples/out/ 에 예시 5개를 만듭니다.
시·도 발전
서울 주간 인구
세계 기후 기출 지점
울릉도 등고선·단면
지형 모식도
node examples/mcp-test.js → MCP 서버를 실제로 띄워 주요 도구를 불러 봅니다.
코드: MIT
한국 경계: 본 데이터는 통계청 통계지리정보서비스(SGIS, https://sgis.kostat.go.kr)에서 공공누리 제1유형으로 개방한 행정동 경계를 가공한 것이며(가공: vuski/admdongkor, https://github.com/vuski/admdongkor), CC BY 4.0으로 배포됩니다. 이 도구는 이를 시·군·구로 합치고 단순화했습니다. 지도를 넣으면 그림 출처에 자동으로 표시됩니다.
세계 경계: Natural Earth(퍼블릭 도메인), topojson/world-atlas 가공(ISC License, Copyright Mike Bostock)
기후
WMO Member Nations (2023). WMO Climatological Standard Normals for 1991-2020 (NCEI Accession 0253808). NOAA NCEI. https://doi.org/10.25921/800j-vn07 — 이용 제한 없음, 인용 표시
NOAA GHCN-Daily(미국 정부 자료, 이용 제한 없음)
Beck, H.E. et al. (2023) 쾨펜-가이거 기후 분류 1km 지도(CC BY 4.0, doi:10.6084/m9.figshare.21789074)
평가원 기출 기후 지점 목록: 지명·기후 기호·출제 시험 날짜만 정리한 사실 목록(교사 정리, skyblue3925-svg/geo-lab). 문항 원문·그림은 들어 있지 않습니다.
표고: Terrain Tiles(AWS 공개 데이터, 원자료 SRTM·GMTED·ETOPO1 등) — 쓸 때 내려받아 출처를 자동 표시
통계
내장 KOSIS 통계: 국가데이터처(통계청) 등 작성기관 자료, KOSIS(공공누리 제1유형, 출처 표시). 표마다 출처가 자료에 들어 있습니다.
발전원별 발전량: 공공데이터포털 한국전력거래소·한국수력원자력 파일 데이터(이용 허락 범위 제한 없음)
세계은행 WDI(CC BY 4.0), Our World in Data(CC BY 4.0) — 쓸 때 받아 옴
시험지 규칙: 교사 인터뷰와 경기도교육청 「지리」 평가 문항 제작 자료를 참고해 다시 쓴 규칙입니다(원문 수록 안 함).
WorldClim 등 재배포가 금지된 자료와 교과서·시험 문항 원문은 넣지 않았습니다.
자료의 정확성은 원자료를 따릅니다. 시험에 쓰기 전에 수치와 경계를 한 번 더 확인하세요.
지역 이름을 AE 또는 (가)(마) 기호로 바꾼다. 순서: random(기본) / north-south / west-east / given.
Inputs: names (required), seed, order, style, +1 more.
실제 통계를 찾는다. 결과에 출처(cite)와 연도가 붙는다. 숫자를 지어내지 말고 이 결과만 쓴다.
Inputs: source (required), year, kosis, years, +3 more.
이 도구의 작업 순서와 시험 자료 품질 규칙, 그림 명세(spec) 작성법을 돌려준다. 처음 쓸 때 먼저 부른다.
Inputs: no named parameters.
KOSIS 통계표의 항목(itmId)·분류(objL1…)·기간을 본다.
Inputs: orgId (required), tblId (required).
KOSIS 국가통계포털에서 통계표를 찾는다(시·도·시·군·구 통계). 인증키 필요 — 먼저 list_bundled_data 를 본다.
Inputs: query (required).
키 없이 쓰는 내장 KOSIS 통계 목록(주제·기간·항목·분류). KOSIS 를 직접 부르기 전에 먼저 여기서 찾는다.
Inputs: no named parameters.
평가원 기후 기출 지점(2022~2026학년도) 목록: 이름, 기후 기호, 출제 시험(연월일), 좌표.
Inputs: code.
지도에 쓸 수 있는 지역 이름 목록(한국 시·도, 시·군·구, 세계 국가 영문명).
Inputs: level, region, within.
쓸 수 있는 통계 자료원과 지표 예시를 보여 준다.
Inputs: no named parameters.
그림 명세로 PPTX·HWPX 파일을 만든다. 만들기 전에 교사에게 계획 요약을 보여 주고 확인을 받았는지 먼저 확인한다. 명세 작성법은 guide.
Inputs: figures (required), confirmed (required), name, style, +3 more.
출제용 가공: 최댓값=100 지수, 합에 대한 비율, 기준값과의 차이(편차), 기준 대비 %, 반올림.
Inputs: values (required), base, mode, digits.
KOSIS 인증키를 이 컴퓨터 사용자 폴더에 저장한다(kosis.kr/openapi 에서 무료 발급).
Inputs: key (required).
학교 양식에 맞춘 글꼴·크기·그림 폭을 저장한다(다음부터 기본값).
Inputs: font, size, small, width, +1 more.
지표 값이 서로 뚜렷하게 갈리는 지역 k곳을 추천한다(판별이 잘 되는 조합).
Inputs: rows (required), indicators (required), k.
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
Scored across 14 tools
Most tools map to distinct steps in a linear exam-figure workflow (guide, data lookup, region selection, value prep, labeling, figure generation), and descriptions clarify ordering such as calling guide first and list_bundled_data before kosis_search. The data-discovery cluster (list_sources, list_bundled_data, kosis_search, kosis_items) has some conceptual overlap that could cause initial hesitation, but each has a differentiated scope.
All names use consistent snake_case, and most follow a verb_noun pattern (list_*, find_*, set_*, prepare_*, assign_*, make_*, suggest_*). Minor deviations exist: 'guide' is a bare noun and 'kosis_items'/'kosis_search' put the resource noun first, but the set remains predictable and readable.
At 14 tools, the server sits comfortably within a well-scoped range and each tool corresponds to a plausible workflow step. The surface is slightly heavy in the data-discovery/listing area and includes two configuration helpers (set_kosis_key, set_style), but nothing is clearly redundant.
The set covers the full pipeline from source discovery and statistics retrieval through region suggestion, value transformation, label assignment, and PPTX/HWPX figure generation. Minor gaps exist around managing outputs and settings—no tool to read/reset saved style, list or inspect generated files, or revise an existing figure spec—but core exam-figure workflows are covered.
Create and edit scientific figures, generate data charts, and export editable SVG and PowerPoint.
Generate styled PNG/SVG map images of places in Japan with 11 customizable color themes.
Ask in plain English, get a rendered, shareable map from live public data. 24 geospatial tools.
Turn slide images, charts and screenshots into editable PowerPoint (PPTX) or SVG files.