narajangteo-prespec
MCP server that wraps the Korean government's '나라장터 사전규격정보서비스' API, enabling natural language search and retrieval of public procurement pre-specifications through simplified tools.
README
<!-- mcp-name: io.github.opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp -->
@opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp
나라장터 사전규격정보서비스(공공데이터포털 data.go.kr) Open API를 감싼 로컬 MCP 서버.
MCP 클라이언트에서 나라장터 사전규격(발주기관이 입찰공고 전에 규격서를 사전공개하고 의견을 받는 단계)을 자연어로 검색하고 조회한다. 예를 들어 이렇게 물어볼 수 있다.
- "이번 달 올라온 물품 사전규격을 찾아줘"
- "해군군수사령부가 발주한 사전규격을 검색해줘"
- "사전규격등록번호 R26BD00234692의 규격서 의견을 보여줘"
특징
- 20개 오퍼레이션을 5개 도구로 노출: 전체 조회/기관별/품목별/복합검색/규격서의견 유형별로 묶어 사용성을 단순화했다.
- 4개 업무구분 병렬 검색: 공사/용역/물품/외자를 한 번에 조회한다. 업무구분 미지정 시 전 구분을 동시 검색한다.
- 부분 실패 표면화: 일부 구분 조회가 실패해도 나머지 결과를 반환하고, 실패한 구분은 오류 메시지로 드러낸다(조용한 누락 없음).
- data.go.kr 에러코드 한국어화: 인증키 만료, 트래픽 초과 등 결과코드를 조치 가능한 한국어 메시지로 정규화한다.
- 이중 인코딩 방어: Encoding 키를 잘못 넣으면 경고하고, 요청은 한 번만 인코딩한다.
- 타임아웃: API 호출에 타임아웃을 둔다.
준비물
- Node.js 24 이상 (
.nvmrc=lts/krypton). - data.go.kr 인증키:
- 공공데이터포털에서 나라장터 사전규격정보서비스를 활용신청해
[승인]을 받는다. 인증키는 계정당 하나지만, 각 API는 저마다 활용신청 승인이 있어야 그 API에서 인증된다. 서비스키가 있어도 이 API를 활용신청하지 않으면 인증 오류(코드 30)가 난다. - 마이페이지 → 활용신청 현황 → 개발계정 상세에서 Decoding 서비스키를 복사한다.
- 같은
DATA_GO_KR_SERVICE_KEY는 같은 계정으로 활용신청한 다른 data.go.kr API에도 재사용된다.
- 공공데이터포털에서 나라장터 사전규격정보서비스를 활용신청해
[!TIP] 공공데이터포털이 처음이라면 활용신청부터 인증키 복사까지 그림으로 따라 하는 data.go.kr 인증키 발급 가이드를 참고한다.
서비스키는 반드시 Decoding(원본) 키를 넣는다. Encoding(
%2B등 포함) 키를 넣으면 이중 인코딩으로 인증 오류(코드 30)가 난다.
MCP 클라이언트 설정
MCP 클라이언트에 아래 config를 추가한다:
{
"mcpServers": {
"narajangteo-prespec": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest"],
"env": { "DATA_GO_KR_SERVICE_KEY": "발급받은_Decoding_키" }
}
}
}
[!NOTE]
@opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest를 쓰면 클라이언트가 항상 최신 버전을 받는다.
[!IMPORTANT]
DATA_GO_KR_SERVICE_KEY(필수, Decoding 원본 키)가 없으면 첫 호출이 인증 오류(코드 30)로 실패한다. 위 config의env에 키를 넣는다. 원클릭 버튼이나 env를 config에 담지 못하는 클라이언트는 설치 후 셸 환경변수로DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 설정한다.
클라이언트별 설정
<details> <summary>Amp</summary> https://ampcode.com/manual#mcp 의 안내를 따르고 위 config를 사용한다. CLI로도 추가할 수 있다:
amp mcp add narajangteo-prespec -- npx -y @opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest
이후 생성된 설정의 env(또는 셸 환경변수)에 DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 추가한다.
</details>
<details> <summary>Antigravity</summary>
<a href="https://antigravity.google/docs/mcp">Antigravity 문서</a>의 커스텀 MCP 서버 추가 방법을 따라 아래 config를 MCP servers 설정에 넣는다:
{
"mcpServers": {
"narajangteo-prespec": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest"],
"env": { "DATA_GO_KR_SERVICE_KEY": "발급받은_Decoding_키" }
}
}
}
</details>
<details> <summary>Claude Code</summary>
Claude Code CLI로 서버를 추가한다 (<a href="https://code.claude.com/docs/en/mcp">가이드</a>):
claude mcp add narajangteo-prespec --scope user --env DATA_GO_KR_SERVICE_KEY=발급받은_Decoding_키 -- npx -y @opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest
</details>
<details> <summary>Cline</summary> https://docs.cline.bot/mcp/configuring-mcp-servers 의 안내를 따르고 위 config를 사용한다. </details>
<details> <summary>Codex</summary> <a href="https://developers.openai.com/codex/mcp/#configure-with-the-cli">MCP 설정 가이드</a>를 따르고 위 config를 사용한다. Codex CLI로도 추가할 수 있다:
codex mcp add narajangteo-prespec --env DATA_GO_KR_SERVICE_KEY=발급받은_Decoding_키 -- npx -y @opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest
Windows
~/.codex/config.toml에 cmd /c 래핑으로 추가한다:
[mcp_servers.narajangteo-prespec]
command = "cmd"
args = ["/c", "npx", "-y", "@opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest"]
env = { DATA_GO_KR_SERVICE_KEY = "발급받은_Decoding_키" }
</details>
<details> <summary>Command Code</summary>
Command Code CLI로 서버를 추가한다 (<a href="https://commandcode.ai/docs/mcp">MCP 가이드</a>):
cmd mcp add narajangteo-prespec --scope user npx -y @opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest
이후 생성된 설정의 env(또는 셸 환경변수)에 DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 추가한다.
</details>
<details> <summary>Continue</summary>
Continue의 <a href="https://docs.continue.dev/customize/deep-dives/mcp">MCP 가이드</a>를 따른다. Continue는 mcpServers를 배열로 쓴다:
{
"mcpServers": [
{
"name": "narajangteo-prespec",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest"],
"env": { "DATA_GO_KR_SERVICE_KEY": "발급받은_Decoding_키" }
}
]
}
</details>
<details> <summary>Copilot CLI</summary>
Copilot CLI를 시작한다:
copilot
MCP 서버 추가 대화를 연다:
/mcp add
다음 필드를 입력하고 CTRL+S로 저장한다:
- Server name:
narajangteo-prespec - Server Type:
[1] Local - Command:
npx -y @opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest - Environment variables:
DATA_GO_KR_SERVICE_KEY=발급받은_Decoding_키
</details>
<details> <summary>Copilot / VS Code</summary>
버튼으로 설치:
버튼은 키를 담지 못한다. 설치 후
.vscode/mcp.json(또는 사용자 설정)의env에DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 추가한다.
직접 추가:
VS Code MCP 설정 가이드를 따르거나 CLI를 쓴다.
macOS·Linux:
code --add-mcp '{"name":"narajangteo-prespec","command":"npx","args":["-y","@opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest"],"env":{"DATA_GO_KR_SERVICE_KEY":"발급받은_Decoding_키"}}'
Windows(PowerShell):
code --add-mcp '{"""name""":"""narajangteo-prespec""","""command""":"""npx""","""args""":["""-y""","""@opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest"""],"""env""":{"""DATA_GO_KR_SERVICE_KEY""":"""발급받은_Decoding_키"""}}'
</details>
<details> <summary>Cursor</summary>
버튼으로 설치:
버튼은 키를 담지 못한다. 설치 후 Cursor의 MCP 설정에서
env에DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 추가한다.
직접 추가:
Cursor Settings → MCP → New MCP Server에서 위 config를 사용한다.
</details>
<details> <summary>Factory CLI</summary>
Factory CLI로 서버를 추가한다 (<a href="https://docs.factory.ai/cli/configuration/mcp">가이드</a>):
droid mcp add narajangteo-prespec "npx -y @opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest"
이후 생성된 설정의 env(또는 셸 환경변수)에 DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 추가한다.
</details>
<details> <summary>Gemini CLI</summary>
Gemini CLI로 서버를 추가한다.
프로젝트 범위:
gemini mcp add narajangteo-prespec npx -y @opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest
전역:
gemini mcp add -s user narajangteo-prespec npx -y @opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest
또는 <a href="https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/tools/mcp-server.md#how-to-set-up-your-mcp-server">MCP 가이드</a>를 따르고 위 config를 쓴다. ~/.gemini/settings.json의 서버 정의 env에 DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 추가한다.
</details>
<details> <summary>Gemini Code Assist</summary> <a href="https://cloud.google.com/gemini/docs/codeassist/use-agentic-chat-pair-programmer#configure-mcp-servers">MCP 설정 가이드</a>를 따르고 위 config를 사용한다. </details>
<details> <summary>Grok Build CLI</summary>
grok mcp add narajangteo-prespec npx -y @opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest
이후 생성된 설정의 env(또는 셸 환경변수)에 DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 추가한다. 더 많은 옵션은 <a href="https://docs.x.ai/build/features/skills-plugins-marketplaces">문서</a> 참고.
</details>
<details> <summary>JetBrains AI Assistant & Junie</summary>
Settings | Tools | AI Assistant | Model Context Protocol (MCP) → Add에서 위 config를 사용한다.
Junie도 같은 방식으로 Settings | Tools | Junie | MCP Settings → Add에서 위 config를 사용한다.
</details>
<details> <summary>Katalon Studio</summary>
Katalon StudioAssist는 MCP 프록시를 통해 stdio 서버를 연결한다.
1단계: <a href="https://docs.katalon.com/katalon-studio/studioassist/mcp-servers/setting-up-mcp-proxy-for-stdio-mcp-servers">MCP 프록시 설정 가이드</a>로 프록시를 설치한다.
2단계: 프록시로 서버를 띄운다(같은 셸에 DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 export 한 상태):
DATA_GO_KR_SERVICE_KEY=발급받은_Decoding_키 mcp-proxy --transport streamablehttp --port 8080 -- npx -y @opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest
3단계: StudioAssist에 다음 설정으로 서버를 추가한다:
- Connection URL:
http://127.0.0.1:8080/mcp - Transport type:
HTTP
</details>
<details> <summary>Kiro</summary>
Kiro Settings에서 Configure MCP → Open Workspace or User MCP Config → 위 config를 사용한다.
또는 Activity Bar → Kiro → MCP Servers → Open MCP Config에서 위 config를 사용한다.
</details>
<details> <summary>Mistral Vibe</summary>
~/.vibe/config.toml에 추가한다:
[[mcp_servers]]
name = "narajangteo-prespec"
transport = "stdio"
command = "npx"
args = ["-y", "@opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest"]
env = { DATA_GO_KR_SERVICE_KEY = "발급받은_Decoding_키" }
</details>
<details> <summary>OpenCode</summary>
opencode.json에 추가한다. 없으면 ~/.config/opencode/opencode.json에 만든다 (<a href="https://opencode.ai/docs/mcp-servers">가이드</a>):
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"mcp": {
"narajangteo-prespec": {
"type": "local",
"command": ["npx", "-y", "@opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest"],
"environment": { "DATA_GO_KR_SERVICE_KEY": "발급받은_Decoding_키" }
}
}
}
</details>
<details> <summary>Qoder</summary>
Qoder Settings에서 MCP Server → + Add → 위 config를 사용한다.
또는 <a href="https://docs.qoder.com/user-guide/chat/model-context-protocol">MCP 가이드</a>를 따르고 위 config를 쓴다.
</details>
<details> <summary>Qoder CLI</summary>
Qoder CLI로 서버를 추가한다 (<a href="https://docs.qoder.com/cli/using-cli#mcp-servers">가이드</a>):
프로젝트 범위:
qodercli mcp add narajangteo-prespec -- npx @opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest
전역:
qodercli mcp add -s user narajangteo-prespec -- npx @opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest
이후 생성된 설정의 env(또는 셸 환경변수)에 DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 추가한다.
</details>
<details> <summary>Visual Studio</summary>
버튼으로 설치:
버튼은 키를 담지 못한다. 설치 후 서버 설정의
env에DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 추가한다.
</details>
<details> <summary>Warp</summary>
Settings | AI | Manage MCP Servers → + Add에서 MCP 서버를 추가하고 위 config를 사용한다.
</details>
<details>
<summary>Windsurf</summary>
<a href="https://docs.windsurf.com/windsurf/cascade/mcp#mcp-config-json">MCP 설정 가이드</a>를 따르고 위 config를 사용한다. Windsurf는 mcpServers 키를 쓴다(~/.codeium/windsurf/mcp_config.json).
</details>
<details> <summary>Zed</summary>
~/.config/zed/settings.json에 추가한다(스키마는 Zed 버전에 따라 다를 수 있으니 <a href="https://zed.dev/docs/ai/mcp">Zed 공식 문서</a>를 확인):
{
"context_servers": {
"narajangteo-prespec": {
"command": { "path": "npx", "args": ["-y", "@opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest"] },
"env": { "DATA_GO_KR_SERVICE_KEY": "발급받은_Decoding_키" }
}
}
}
</details>
<details> <summary>ChatGPT · 원격 전용 클라이언트</summary>
ChatGPT Developer Mode처럼 원격(HTTPS) MCP만 지원하는 클라이언트는 로컬 stdio 서버를 직접 붙일 수 없다. stdio→HTTP 브리지(mcp-proxy)로 이 서버를 HTTP로 띄우고 공개 HTTPS 엔드포인트(리버스 프록시·터널·호스팅)로 노출한 뒤, 그 URL을 커넥터로 등록한다.
DATA_GO_KR_SERVICE_KEY=발급받은_Decoding_키 mcp-proxy --transport streamablehttp --port 8080 -- npx -y @opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp@latest
http://127.0.0.1:8080/mcp를 공개 HTTPS로 노출하는 것은 사용자 몫이다. (mcp-remote는 반대로 stdio 클라이언트를 원격 서버에 붙일 때 쓰는 도구라 여기엔 맞지 않는다.)
</details>
발견성
이 서버는 MCP 레지스트리에 io.github.opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp로 기술된다. registry.modelcontextprotocol.io를 지원하는 클라이언트에서 검색·설치할 수 있다.
환경변수
| 환경변수 | 필수 | 비밀 | 기본값 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
DATA_GO_KR_SERVICE_KEY |
예 | 예 | (없음) | 공공데이터포털 Decoding(원본) 인증키 |
DATA_GO_KR_BASE_URL |
아니오 | 아니오 | https://apis.data.go.kr |
게이트웨이 base 오버라이드 |
도구
5개 도구 모두 읽기 전용 조회다. 20개 오퍼레이션을 조회 방식에 따라 묶었다. 아래 파라미터는 모든 도구에 공통이다.
kind:string[]. 업무구분 배열:cnstwk(공사)servc(용역)thng(물품)frgcpt(외자). 미지정 시 전 구분 병렬 조회page:number. 페이지 번호(기본 1)pageSize:number. 페이지당 건수(기본 10, 최대 100)
search_prespecs
사전규격을 기간(등록/변경일시) 또는 사전규격등록번호로 조회한다. 단순 기간·번호 조회에 쓴다.
| 파라미터 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
startDate |
string |
조회 시작일 YYYYMMDD |
endDate |
string |
조회 종료일 YYYYMMDD |
dateType |
string |
기간 기준: regist(등록일시, 기본) change(변경일시) |
specRegistNo |
string |
사전규격등록번호로 단건 조회(지정 시 기간보다 우선) |
search_prespecs_by_institution
발주기관명·실수요기관명으로 사전규격을 조회한다. 특정 기관의 발주 예정 물량을 볼 때 쓴다.
| 파라미터 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
orderInstitution |
string |
발주기관명 |
demandInstitution |
string |
실수요기관명 |
startDate |
string |
조회 시작일 YYYYMMDD |
endDate |
string |
조회 종료일 YYYYMMDD |
search_prespecs_by_product
품명·세부품명(번호)으로 사전규격을 조회한다. 관심 품목의 사전규격을 찾을 때 쓴다.
| 파라미터 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
productName |
string |
품명(사업명) |
detailProductCode |
string |
세부품명번호 |
detailProductName |
string |
세부품명 |
startDate |
string |
조회 시작일 YYYYMMDD |
endDate |
string |
조회 종료일 YYYYMMDD |
search_prespecs_advanced
발주기관·수요기관·품명·참조번호·SW사업여부 등 복합 조건으로 사전규격을 조회한다. 여러 필터를 동시에 걸 때 쓴다.
| 파라미터 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
startDate |
string |
접수 시작일 YYYYMMDD |
endDate |
string |
접수 종료일 YYYYMMDD |
specRegistNo |
string |
사전규격등록번호로 조회(지정 시 최우선) |
refNo |
string |
참조번호로 조회(지정 시 기간보다 우선) |
noticeInstitution |
string |
발주기관명 |
demandInstitution |
string |
수요기관명 |
productName |
string |
품명(사업명) |
detailProductCode |
string |
세부품명번호 |
swBusinessYn |
string |
SW사업 여부(Y/N) |
조회 우선순위는 사전규격등록번호 > 참조번호 > 접수일시 순이다. 세부품명(
detailProductName) 검색은 이 API가 지원하지 않는다. 세부품명으로 찾으려면search_prespecs_by_product를 쓴다.
get_prespec_opinions
특정 사전규격(사전규격등록번호)에 달린 규격서 의견·답변 목록을 조회한다.
| 파라미터 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
specRegistNo |
string |
사전규격등록번호 |
startDate |
string |
조회 시작일 YYYYMMDD |
endDate |
string |
조회 종료일 YYYYMMDD |
모든 도구의 반환은 { query, results }다. results는 업무구분별로 { totalCount, items }를, 실패 시 해당 구분에 { error }를 담는다.
응답 필드
Prespec (①②③④ 공통)
specRegistNo(사전규격등록번호), productName(품명/사업명), assignedBudget(배정예산액), orderInstitution(발주기관), demandInstitution(실수요기관), registDt(등록일시), changeDt(변경일시), opinionCloseDt(의견등록마감), receiptDt(접수일시), refNo(참조번호), bidNoticeList(관련 입찰공고번호 목록), businessDivision(업무구분), deliveryDays(납품기한일수), deliveryDeadline(납품기한), officialName(담당자), officialTel(담당자 전화), swBusinessYn(SW사업 여부), productDetailList(세부품목 배열: itemSeq·detailProductNo·detailProductName. 공사·용역은 빈 배열).
PrespecOpinion (⑤)
specRegistNo, refNo, opinionNo(의견번호), replyNo(답변번호), opinionTitle(제목), opinionContent(내용), writerCorp(작성업체), writerName(작성자), inputDt(등록일시), writerTel, writerEmail, opinionFileUrls(첨부파일 URL 배열).
개발
nvm use # Node 24
pnpm install
pnpm test # vitest
pnpm typecheck # tsc --noEmit
pnpm build # tsup, dist/ 생성
문제 해결
-
인증 오류(코드 30): Encoding 키를 넣으면 이중 인코딩으로 실패한다. Decoding(원본) 키를 쓴다. 서버가 시작 시 Encoding 키로 보이면 경고 로그를 남긴다.
-
결과코드 메시지: 트래픽 초과, 인증키 만료 등 data.go.kr 결과코드는 한국어 메시지로 정규화되어 반환된다.
-
도구 동작 점검: MCP inspector로 직접 호출해 볼 수 있다.
npx @modelcontextprotocol/inspector npx -y @opendata-kr/narajangteo-prespec-mcp
라이선스
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。