marc-shade/world-intel-mcp

160-tool MCP server for real-time global intelligence from free public APIs: markets, liquidity, prediction markets, SEC filings, conflict, military, aircraft-cohort early warning, migration and border flows, cyber, climate, news and more. Dated observation history, 29 research prompts, cited briefs, geofences, SSE dashboard. MIT, no paid API keys.

TL;DR

World‑Intelligence MCP Server는 Python 기반 데이터 수집 및 분석 플랫폼으로, 수십 개 도메인(금융, 지리정치, 기후, 군사, 사이버, 건강 등)에서 무료 공개 API 데이터를 수집합니다. 결과는 SQLite 캐시와 Qdrant 벡터 저장소에 저장되며 Model Context Protocol (MCP)을 통해 노출되어 AI 에이전트(예: Claude, Cursor)가 자연어로 세계를 질의할 수 있습니다. 라이브 대시보드, CLI, PDF/HTML 보고서 생성기를 통해 인간도 동일한 데이터를 탐색할 수 있습니다.

기능 (쉬운 언어로)

기능	제공 내용
광범위한 데이터 수집	139개의 "도구"가 30개 이상의 도메인에서 데이터를 가져옵니다 – 주식 시장, 중앙은행 금리, 지진 피드, 군사 비행 추적기, 사이버 위협 목록, 난민 흐름 등. 모든 소스는 무료 공개 API이며 유료 구독이 없습니다.
MCP 호환 서버	프로그램은 표준 입력/출력 서비스로 실행되며 Model Context Protocol을 따르므로 LLM 기반 에이전트가 "병원을 대상으로 한 최근 사이버 위협 표시" 와 같은 질문을 하고 구조화된 결과를 받을 수 있습니다.
의미론적 검색	가져온 각 레코드는 BAAI bge‑small‑en‑v1.5 모델로 임베딩되어 Qdrant에 저장됩니다. 사용자는 자연어 쿼리를 실행하고 전체 과거 데이터 세트에서 유사성 기반 일치를 얻을 수 있습니다.
실시간 운영 센터 대시보드	Streamlit UI(리플릿 지도, 레이어 토글, 실시간 SSE 피드)는 지진, 군사 활동, 분쟁 이벤트, 인프라 상태 및 사용자 정의 지오펜스를 시각화합니다.
명령줄 인터페이스	`intel <domain>` 명령은 빠른 원라이너를 제공합니다(예: `intel markets`, `intel earthquakes --min-mag 5`).
자동 보고	`intel report`는 선택한 도메인을 요약하고 인용이 포함된 다중 섹션 PDF 또는 HTML 브리프를 구축합니다.
지오펜스 알림	원/폴리곤/회랑을 정의합니다. 시스템은 해당 영역에 들어오거나 나가는 새 이벤트를 감시하고 에스컬레이션 점수가 포함된 브리프를 생성합니다.
교차 도메인 분석	도구는 신호(예: 불안정 지수, 위험 점수, 신호 수렴)를 결합하여 글로벌 위험 태세 또는 국가 도시에와 같은 고급 인텔리전스를 생성합니다.

사용 대상

대상	중요성
AI 에이전트 / 자율 분석가	에이전트가 수십 개의 API 래퍼를 구축하지 않고 최신 세계 사실을 검색할 수 있는 단일 MCP 호환 엔드포인트를 제공합니다.
전략 분석가 / 위험 팀	즉시 사용 가능한 인용 기반 일일 브리프와 여러 도메인에 걸친 사용자 정의 의미론적 검색 기능을 제공합니다.
봇을 구축하는 개발자	CLI와 Python 라이브러리를 통해 139개의 도구 중 하나를 자신의 워크플로우나 제품에 포함할 수 있습니다.
연구자	모든 원시 데이터는 로컬에 캐시(SQLite)되고 벡터화되어 다중 모드 분석 실험이 용이합니다.

작동 방식 (고수준 아키텍처)

수집기 데몬 – 5분마다 실행되며 httpx를 사용하여 각 소스 모듈(sources/*.py)을 비동기적으로 가져옵니다. 각 소스에는 자체 회로 차단기가 있어 3회 연속 실패 후 일시 중지됩니다. |
캐시 – SQLite(WAL 모드)는 최신 JSON 페이로드를 TTL과 함께 저장합니다. 새 데이터를 사용할 수 없는 경우에도 오래된 데이터를 반환할 수 있습니다. |
벡터 저장소 – 새 레코드는 FastEmbed(384차원 BGE 모델)로 임베딩되고 백그라운드 큐에서 Qdrant로 푸시되어 의미론적 유사성 쿼리를 가능하게 합니다. |
MCP 서버 – server.py는 stdin/stdout에서 명령을 읽고 적절한 도구에 매핑하며 Model Context Protocol을 준수하는 JSON 결과를 반환합니다. |
대시보드 / CLI – 얇은 래퍼(dashboard.py, cli.py)는 동일한 라이브러리 함수를 호출하여 Streamlit 또는 Click을 통해 데이터를 표시합니다. |

빠른 시작 체크리스트

# 1. 클론 및 설치 (편집 가능 모드)
git clone https://github.com/marc-shade/world-intel-mcp.git
cd world-intel-mcp
pip install -e .            # 핵심
pip install -e ".[dashboard]"  # 선택적 UI
pip install -e ".[vector]"     # Qdrant + 임베딩

# 2. MCP 서버 실행 (또는 다른 터미널에서 수집기 데몬 실행)
world-intel-mcp               # LLM용 stdio 서버
# 선택 사항: 백그라운드 수집기 시작
collector.py &

# 3. CLI 명령 시도
intel markets                # 주요 지수 견적 표시

# 4. 대시보드 열기 (기본 포트 8501)
intel-dashboard

제한 사항 및 주의 사항

무료 API 의존 – 속도 제한 및 일시적 중단은 회로 차단기로 처리되지만 데이터 신선도는 다를 수 있습니다. |
로컬 리소스 요구 사항 – 수집기를 계속 실행하면 Qdrant + SQLite가 커질 수 있습니다(수백만 레코드). |
의미론적 품질 – BGE‑small 임베딩 모델은 빠르지만 모든 도메인에서 최첨단은 아닙니다. 검색 관련성을 조정해야 할 수 있습니다. |
유료 데이터 소스 없음 – 독점적인 시장 깊이나 기밀 정보가 필요한 경우 이 플랫폼은 제공할 수 없습니다. |

결론

World‑Intelligence MCP는 실제 오픈소스 인텔리전스 집계 엔진으로, LLM 기반 에이전트(및 인간 분석가)에게 공개 데이터만 사용하여 세계에 대한 단일하고 검색 가능하며 인용이 풍부한 보기를 제공하는 것을 목표로 합니다. 데이터 수집, 캐싱, 벡터 검색, 대시보드 및 보고를 하나의 응집력 있는 Python 패키지로 묶습니다.