DevnorsAI/devnors-data-mcp

해결하는 문제

이 프로젝트는 AI 어시스턴트(Claude Desktop, Cursor, Codex 등)가 Devnors Data의 광범위한 API 세트에 직접 액세스하고 쿼리할 수 있도록 해주는 Model Context Protocol (MCP) 서버를 제공합니다. LLM과 실제 세계의 데이터 소스 사이의 격차를 메우며, 사용자가 정보를 수동으로 복사-붙여넣기 할 필요 없이 복잡한 데이터 검색 작업을 수행할 수 있게 합니다.

작동 방식

서버는 MCP 표준을 구현하여 원격 HTTP 서버 또는 로컬 stdio 서버로 통합할 수 있습니다. 연결 후 AI 어시스턴트는 사용 가능한 도구(기능)를 탐지하고 사용자의 API 키를 사용해 호출할 수 있습니다. 서버는 중간 계층 역할을 하며 AI의 도구 호출을 Devnors Data로의 API 요청으로 변환하고, 구조화된 데이터를 어시스턴트로 반환하여 해석하게 합니다.

대상 사용자

중국 법률 문서, 기업 등록 정보, 키워드 트래픽 지수, 학술 연구, 그리고 택배 추적과 같은 전문 데이터 영역에 실시간 액세스가 필요한 개발자 및 AI 어시스턴트 사용자.

주요 특징

• 광범위한 데이터 커버리지: 법적 사건 검색, 회사 등록, 세금 기록, 학술 논문 검색 등 다양한 도구에 접근 가능.
• 유연한 배포 옵션: 원격 HTTP(로컬 설치 필요 없음) 및 로컬 stdio(Python을 통한) 구성 모두 지원.
• MCP 호환성: Cursor, Claude Desktop, WorkBuddy와 같은 모든 MCP 호환 클라이언트와 작동 가능.
• 자기 수정 오류: insufficient_balance, rate_limited와 같은 구조화된 오류 코드를 반환하여 AI 어시스턴트가 문제를 설명하고 사용자에게 수정 제안을 할 수 있도록 합니다.