who-will-notify-mcp
MCP server that aggregates department notices and provides structured answers to queries about courses, schedules, and academic dates via tool calling.
README
who-will-notify-mcp
이제 누가 공지해주냐... 의 **"누가"**를 맡는 MCP 서버.
학과 공지사항을 모아 컨텍스트화하고, 사용자의 질문에 그 컨텍스트로 답하는 카카오 PlayMCP 직등록형 MCP 서버입니다. 모든 기능은 tool calling으로만 제공되며, 전송은 Streamable HTTP(stateless)입니다.
질문: "이번에 1학년은 어떤 과목 들을 수 있어?"
답변: "1학년은 2학기에 프로그래밍기초(C언어), 웹 개발 기초, 이산수학을 수강할 수 있습니다.
(출처: 2026학년도 2학기 컴퓨터공학과 개설 교과목 안내)"
아키텍처 ("repo-as-DB")
data/seed-notices.json ── 유일 진실원천(공지 30건, 구조화 courses[]/dates[] 포함)
│
├─ scripts/build-board.mjs ─► docs/ (GitHub Pages 정적 게시판)
│
└─ scripts/sync-notices.mjs (= 매일 07:00 KST cron, .github/workflows/crawl.yml)
게시판 fetch → 텍스트 추출 + seed JOIN(구조화) → data/notices.json 커밋
│
▼
raw.githubusercontent.com/.../data/notices.json
│ (런타임 best-effort fetch, 프로세스 캐시 TTL 15분)
▼
KakaoCloud 컨테이너 (Dockerfile) — express POST /mcp · GET /health
이미지에 notices.json 베이크(floor) → fetch 실패해도 stale-serve
- 게시판: GitHub Pages 정적 사이트(
docs/). 무료. - cron: GitHub Actions
0 22 * * *UTC(= 07:00 KST). 무료·독립 실행. - 영속:
data/notices.json을 repo에 커밋(repo-as-DB). 서버는 런타임에 raw GitHub를 새로고침하고, 실패 시 이미지에 베이크된 floor를 서빙. KakaoCloud 자동재배포 여부와 무관하게 동작.
MCP 툴 (5개)
| 툴 | 입력 | 반환 |
|---|---|---|
search_notices |
query, limit? |
점수순 공지 요약(id·title·snippet·분류·게시일) |
list_notices |
category?, semester?, limit? |
최신순 공지 요약 |
get_notice |
id |
공지 전문(본문·개설과목·일정 포함) |
get_courses |
grade?, semester?, professor? |
개설 과목(학년·과목·교수·수업시간) |
get_academic_dates |
kind?, grade? |
학사 일정(수강신청·정정·등록금 납부) |
목록/검색은 요약만 반환하고 본문 전문은 get_notice로만 제공합니다(응답 크기 규율). 구조화 데이터(과목/일정)는 항상 JSON(seed 출처)에서 읽으며 HTML을 재파싱하지 않습니다.
로컬 개발 · 검증
npm install
npm run build-board # seed → docs/ 정적 게시판 생성
npm run sync -- --from-seed # 네트워크 없이 data/notices.json 부트스트랩
npm run typecheck && npm run build
npm test # node:test (id안정/캐시/stale-serve/구조화=JSON/크기규율)
# 서버 실행 + 호스트 하니스
npm run dev # 터미널 A — :3000
node scripts/host-test.mjs # 터미널 B — 배선 점검(키 불필요)
OPENAI_API_KEY=sk-... node scripts/host-test.mjs "1학년은 어떤 과목 들을 수 있어?"
# 헬스/전송 확인
curl localhost:3000/health # {"status":"ok",...,"source":"baked","count":30}
curl -o /dev/null -w "%{http_code}" localhost:3000/mcp # 405 (stateless)
크롤 모드(npm run sync)는 PAGES_BASE 환경변수의 게시판을 fetch합니다(기본: 배포된 GitHub Pages). 로컬에서 docs/를 정적 서빙하면 PAGES_BASE=http://localhost:PORT로도 검증할 수 있습니다.
환경변수
| 변수 | 기본값 | 설명 |
|---|---|---|
PORT |
3000 |
HTTP 포트 |
NOTICES_RAW_URL |
raw GitHub data/notices.json |
런타임 공지 소스 |
NOTICES_TTL_MS |
900000 (15분) |
캐시 새로고침 주기 |
NOTICES_FETCH_TIMEOUT_MS |
8000 |
raw fetch 타임아웃 |
NOTICES_MAX_BYTES |
524288 (512KB) |
ingest 상한 |
NOTICES_BAKED_PATH |
./data/notices.json |
베이크 floor 경로 |
PAGES_BASE |
배포 Pages URL | 게시판 베이스(빌드/크롤 스크립트) |
RATE_LIMIT_MAX |
120 |
IP당 분당 요청 한도 |
배포 · PlayMCP 등록 체크리스트 (사용자 수행)
코드/게시판/데이터는 준비 완료. 아래 콘솔 조작은 사용자가 직접 수행합니다(브라우저 로그인·OTP·버튼 클릭은 대행 불가).
- push & 공개:
git push후 GitHub repo를 public으로, Actions 활성화, Settings → Pages → Source =main/docs설정. - 게시판 확인:
https://maroco0109.github.io/who-will-notify-mcp/가 뜨는지 확인. - 첫 동기화: GitHub Actions →
daily-notice-sync→ Run workflow(수동) 1회 실행 →data/notices.json커밋 확인. (이미지 빌드 전에 floor를 채움) - MCP 서버 배포: KakaoCloud Git 소스 빌드(
https://playmcp.kakaocloud.io/my-mcp) → 이 repo 연결 → Dockerfile 자동 감지 빌드/배포 → MCP Endpoint URL 복사.- 배포 후 사소한 커밋을 push해 자동 재배포 여부(YES/NO)를 기록해 두세요(자동재배포가 안 되더라도 서버는 런타임 fetch로 갱신됩니다).
- 임시 등록: PlayMCP 콘솔(
https://playmcp.kakao.com/console?tab=draft) → 새 MCP 서버 등록 → Endpoint URL 붙여넣기 → 저장(카카오 로그인 + OTP 2차인증). - 테스트: PlayMCP AI 채팅에서 확인:
- "이번에 1학년은 어떤 과목 들을 수 있어?"
- "2학기 수강신청 언제부터야?"
- "등록금 납부 기간 알려줘"
- 심사 요청: 콘솔에서 "심사 요청" 클릭.
- 유지보수 메모: GitHub Actions 스케줄은 repo 60일 무활동 시 자동 비활성화됩니다. 데모를 오래 살려두려면 캘린더 리마인더를 두거나 가끔 커밋하세요.
라이선스
테스트/데모용 더미 데이터. 공지 내용은 실제와 무관합니다.
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。