MCP 길잡이 (mcp-giljabi)
Helps users discover and install MCP servers from PlayMCP using hybrid search (keyword matching + semantic search) based on their requests, and provides installation guidance.
README
MCP 길잡이 (mcp-giljabi)
사용자의 요청에 맞는 PlayMCP를 찾아주는 MCP 서버입니다.
기능
- find_mcp: 사용자 요청에 맞는 MCP를 하이브리드 검색으로 찾습니다
- add_mcp: MCP 설치 방법을 안내합니다
사전 요구사항
- Node.js (v18 이상)
- Google Gemini API Key (무료)
설치
cd mcp-giljabi
npm install
환경 변수 설정
cp .env.example .env
# .env 파일에 GEMINI_API_KEY 설정
Gemini API Key 발급: https://aistudio.google.com/app/apikey
빌드
npm run build
실행
npm start
로컬 테스트 방법
1. 검색 기능 테스트
# .env 파일에 GEMINI_API_KEY 설정 후
npm run test-search
2. MCP Inspector로 테스트
MCP Inspector는 MCP 서버를 웹 UI로 테스트할 수 있는 도구입니다.
# 빌드 후 실행
npm run build
GEMINI_API_KEY=your-api-key npm run inspector
브라우저에서 http://localhost:5173 접속하여 테스트할 수 있습니다.
3. Claude Desktop에서 로컬 테스트
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"mcp-giljabi": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/mcp-giljabi/dist/index.js"],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
Railway 배포
1. GitHub 레포지토리 생성 및 푸시
git init
git add .
git commit -m "Initial commit"
git remote add origin <your-repo-url>
git push -u origin main
2. Railway 배포
- railway.app 접속
- GitHub 로그인
- "New Project" → "Deploy from GitHub repo"
- 레포지토리 선택
- 환경 변수 설정:
GEMINI_API_KEY: Gemini API 키
3. 배포 완료
Railway가 자동으로 빌드 및 배포합니다.
사용 예시
find_mcp
입력: "영화 정보를 검색하고 싶어"
출력:
🔍 "영화 정보를 검색하고 싶어" 검색 결과 (3개)
1. **Movie Digging**
📝 TMDb API를 활용하여 영화 정보를 검색하고 추천합니다
👤 개발자: 최용태
📊 월간 호출: 156회
🔗 https://playmcp.kakao.com/mcp/61
📈 관련도: 85%
add_mcp
입력: mcpId = "61"
출력:
🚀 **Movie Digging** 추가하기
📎 링크: https://playmcp.kakao.com/mcp/61
📋 **설치 방법:**
1. 아래 링크에 접속하세요
2. 카카오 계정으로 로그인하세요
3. '추가하기' 버튼을 클릭하세요
4. Claude Desktop을 재시작하세요
캐싱
- MCP 데이터와 임베딩은
src/data/embeddings.json에 캐싱됩니다 - 캐시 유효기간: 24시간
- 서버 시작 시 캐시가 없거나 만료되면 자동으로 새로 생성합니다
기술 스택
- TypeScript / Node.js
- MCP SDK (@modelcontextprotocol/sdk)
- Google Gemini Embeddings (gemini-embedding-001)
- 하이브리드 검색 (키워드 매칭 60% + 시맨틱 검색 40%)
- 한국어 키워드 매핑으로 정확도 향상
- 코사인 유사도 기반 임베딩 검색
비용
- Railway: $5/월 (Hobby Plan)
- Gemini Embeddings: 무료 (100 RPM, 1,000 RPD)
라이선스
MIT
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。