Integracja z serwerem Naver MCP

Co robi serwer “Naver” MCP?

Serwer Naver MCP to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do integracji zestawu usług OpenAPI Naver z przepływami pracy deweloperskiej AI. Działając jako most pomiędzy asystentami AI a zewnętrznymi źródłami danych Naver, umożliwia deweloperom budowanie asystentów zdolnych do wyszukiwania blogów, wiadomości, książek, encyklopedii, obrazów i lokalnych informacji w czasie rzeczywistym oraz innych danych. Serwer udostępnia szereg narzędzi do odczytu i działań, które pozwalają na zapytania, sprawdzanie i pobieranie różnorodnych treści z Naver, umożliwiając zaawansowane pobieranie danych kontekstowych, wyrafinowane przepływy promptów oraz potężne scenariusze automatyzacji. Dzięki łatwemu zarządzaniu poświadczeniami API na bazie środowiska i modułowym opcjom wdrożenia, serwer Naver MCP upraszcza korzystanie z bogatego ekosystemu treści Naver w nowoczesnych aplikacjach AI.

Lista promptów

W repozytorium ani w dokumentacji nie wymieniono jawnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani w dokumentacji nie wymieniono jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• Wyszukiwanie blogów: Wyszukiwanie postów na blogu Naver według słów kluczowych.
• Wyszukiwanie wiadomości: Pobieranie artykułów prasowych powiązanych z wyszukiwanym hasłem.
• Wyszukiwanie książek: Wyszukiwanie książek i uzyskiwanie zaawansowanych szczegółów.
• Zaawansowane wyszukiwanie książek: Uzyskiwanie szczegółowych informacji o książkach wg tytułu lub ISBN.
• Sprawdzanie treści dla dorosłych: Sprawdzanie, czy wyszukiwane hasło jest powiązane z treściami dla dorosłych.
• Wyszukiwanie w encyklopedii: Wyszukiwanie haseł w encyklopedii Naver.
• Wyszukiwanie artykułów w Cafe: Wyszukiwanie artykułów w Cafe Naver.
• Wyszukiwanie Q&A: Przeszukiwanie platformy pytań i odpowiedzi Naver.
• Wyszukiwanie lokalne: (Wspomniane, szczegóły parametrów nie są opisane)
• Korekta pisowni: Korekta błędów ortograficznych w podanym tekście.
• Wyszukiwanie w sieci: Wyszukiwanie w internecie przez Naver.
• Wyszukiwanie obrazów: Wyszukiwanie obrazów z opcjami filtrowania.
• Wyszukiwanie zakupów: Wyszukiwanie produktów z filtrami.
• Wyszukiwanie dokumentów: Wyszukiwanie dokumentów w ekosystemie Naver.

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

• Agregacja treści dla asystentów AI: Umożliwienie agentom konwersacyjnym pobierania i podsumowywania treści z blogów, wiadomości, encyklopedii czy Q&A na żądanie, zapewniając bardziej kontekstowe odpowiedzi.
• Badania rynku i książek: Pozwalanie aplikacjom na wyszukiwanie książek lub produktów, pobieranie zaawansowanych szczegółów książek lub porównywanie produktów bezpośrednio w narzędziach deweloperskich.
• Moderacja i filtrowanie treści: Automatyzacja sprawdzania treści dla dorosłych i korekty pisowni w celu podniesienia jakości i bezpieczeństwa zapytań użytkowników i generowanych treści.
• Wiedza lokalna i społecznościowa: Pobieranie informacji lokalnych lub artykułów z Cafe Naver do rekomendacji lokalnych lub społecznościowych Q&A.
• Wyszukiwanie obrazów i multimediów: Wzbogacanie kreatywnych przepływów pracy przez umożliwienie LLM wyszukiwania obrazów lub dokumentów za pomocą API mediów Naver.

Jak skonfigurować

Windsurf

Nie podano instrukcji specyficznych dla Windsurf.

Claude

1. Zainstaluj pakiet w Claude Desktop:

   pip install mcp-naver
   

2. Uruchom serwer MCP z poświadczeniami API:

   python -m mcp-naver.hosts.claude_desktop \
     -e NAVER_CLIENT_ID=<TWÓJ NAVER CLIENT ID> \
     -e NAVER_CLIENT_SECRET=<TWÓJ NAVER CLIENT SECRET>
   

3. Edytuj plik konfiguracyjny Claude, aby dodać serwer MCP.
4. Przykładowa konfiguracja JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "naver-mcp": {
         "command": "python",
         "args": [
           "-m", "mcp-naver.hosts.claude_desktop"
         ],
         "env": {
           "NAVER_CLIENT_ID": "<TWÓJ NAVER CLIENT ID>",
           "NAVER_CLIENT_SECRET": "<TWÓJ NAVER CLIENT SECRET>"
         }
       }
     }
   }
   

5. Zapisz konfigurację i zrestartuj Claude Desktop. Sprawdź, czy serwer MCP działa.

Zabezpieczanie kluczy API

Przechowuj klucze API używając zmiennych środowiskowych w konfiguracji:

"env": {
  "NAVER_CLIENT_ID": "<TWÓJ NAVER CLIENT ID>",
  "NAVER_CLIENT_SECRET": "<TWÓJ NAVER CLIENT SECRET>"
}

Cursor

1. Zainstaluj pakiet w Cursor:

   pip install mcp-naver
   

2. Uruchom serwer MCP z poświadczeniami API:

   python -m mcp-naver.hosts.cursor \
     -e NAVER_CLIENT_ID=<TWÓJ NAVER CLIENT ID> \
     -e NAVER_CLIENT_SECRET=<TWÓJ NAVER CLIENT SECRET>
   

3. Edytuj konfigurację Cursor, aby dodać serwer MCP.
4. Przykładowa konfiguracja JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "naver-mcp": {
         "command": "python",
         "args": [
           "-m", "mcp-naver.hosts.cursor"
         ],
         "env": {
           "NAVER_CLIENT_ID": "<TWÓJ NAVER CLIENT ID>",
           "NAVER_CLIENT_SECRET": "<TWÓJ NAVER CLIENT SECRET>"
         }
       }
     }
   }
   

5. Zapisz i zrestartuj Cursor. Potwierdź dostępność serwera.

Zabezpieczanie kluczy API

Użyj env w konfiguracji, aby bezpiecznie przechowywać poświadczenia API Naver.

Cline

Nie podano instrukcji specyficznych dla Cline.

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem FlowHunt, dodaj komponent MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wstaw dane serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "naver-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “naver-mcp” na nazwę faktycznego serwera MCP i wstawić własny URL serwera MCP.

Przegląd

Nasza opinia

Serwer Naver MCP zapewnia szeroki zestaw praktycznych narzędzi do korzystania z API Naver i posiada jasną, praktyczną dokumentację konfiguracji dla Claude i Cursor. Brakuje mu jednak jawnych definicji promptów/zasobów MCP oraz głębszej dokumentacji dotyczącej integracji, samplingów czy podstaw protokołu, przez co jest mniej kompletny pod zaawansowane scenariusze MCP. Ogólnie to solidna i praktyczna implementacja dostępu do API Naver w przepływach AI, lecz nie w pełni wykorzystuje wszystkie prymitywy protokołu MCP.

Ocena: 6/10

Wynik MCP