content-research-mcp

<p align="center"> <h1 align="center">content-research-mcp</h1> <p align="center"> <strong>4개의 API. 1번의 호출. 완성된 콘텐츠 리서치 보고서.</strong> </p> </p>

<p align="center"> <a href="#"><img src="https://img.shields.io/badge/Python-3.10%2B-blue?logo=python&logoColor=white" alt="Python 3.10+"></a> <a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-green" alt="MIT License"></a> <a href="https://modelcontextprotocol.io"><img src="https://img.shields.io/badge/MCP-Compatible-purple?logo=anthropic&logoColor=white" alt="MCP"></a> <a href="https://github.com/wjddusrb03/content-research-mcp"><img src="https://img.shields.io/github/stars/wjddusrb03/content-research-mcp?style=social" alt="GitHub Stars"></a> </p>

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네이버 데이터랩 트렌드 + 블로그/뉴스 검색 + 파파고 번역 + Unsplash 이미지를 하나의 리서치 파이프라인으로 결합한 MCP 서버입니다. 단순 API 래퍼가 아닙니다 -- 한 번의 질문으로 완성된 리서치 보고서를 생성하는 콘텐츠 크리에이터 전용 리서치 도구입니다.

왜 만들었나

블로그 글을 쓰거나 유튜브 대본을 준비할 때, 매번 하는 작업이 있습니다:

1. 검색 트렌드 확인해서 주제 검증
2. 인기 블로그 글 읽으면서 인기 있는 각도 파악
3. 최신 뉴스 훑어보면서 시의성 확보
4. 무료 이미지 찾기
5. 필요하면 외국어 자료 번역

탭 4개, API 4개, 최소 30분의 반복 작업. content-research-mcp는 이 모든 걸 한 번의 도구 호출로 끝냅니다.

데모: research_topic 실행 결과

나: "인공지능 관련 블로그 글 쓸 건데 리서치 좀 해줘"

Claude가 research_topic(topic="인공지능", english_topic="artificial intelligence")을 호출하면:

# Content Research Report: 인공지능

Generated: 2026-03-21 14:30

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## 1. Search Trend Analysis

Keyword: '인공지능' | Period: 2025-09-21 ~ 2026-03-21

  2025-10:  45.2 ######################
  2025-11:  52.8 ##########################
  2025-12:  61.0 ##############################
  2026-01:  78.4 #######################################
  2026-02:  85.1 ##########################################
  2026-03:  92.3 ##############################################

  Trend: UP (+47.1)

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## 2. Top Blog Posts

  1. **AI 활용 마케팅 전략 총정리**
     By 마케팅연구소 (20260318)
     인공지능을 활용한 콘텐츠 마케팅 전략과 실제 사례를 분석합니다...
     Link: https://blog.naver.com/...

  2. **2026년 AI 트렌드 5가지**
     By 테크블로거 (20260315)
     올해 가장 주목할 인공지능 트렌드를 정리했습니다...
     Link: https://blog.naver.com/...

  ...

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## 3. Latest News

  1. **국내 AI 스타트업 투자 역대 최고치 경신**
     Mon, 18 Mar 2026
     올해 1분기 국내 인공지능 스타트업에 대한 투자가...
     Link: https://news.naver.com/...

  ...

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## 4. Free Images (Unsplash)

License: Free for commercial use (credit appreciated)

  1. AI robot in modern office
     By: Alex Knight
     Preview: https://images.unsplash.com/...
     Download: https://unsplash.com/photos/.../download

  ...

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*Report generated by content-research-mcp*

도구 호출 한 번이면 트렌드, 블로그, 뉴스, 이미지까지 전부 완료.

기능 목록

도구	설명
research_topic	핵심 기능. 트렌드 + 블로그 + 뉴스 + 이미지를 하나의 종합 리서치 보고서로 생성
trend_keywords	네이버 데이터랩으로 최대 5개 키워드의 검색 트렌드 비교
search_blogs	네이버 블로그에서 인기 콘텐츠와 글 방향 탐색
search_news	네이버 최신 뉴스 기사 검색
translate_text	네이버 파파고로 텍스트 번역 (en/ko/ja/zh-CN 등)
search_images	Unsplash에서 무료 상업용 이미지 검색
api_status	어떤 API가 설정되었는지 확인 — 미설정 키는 자동으로 스킵

설치 방법

자동 설치 (권장)

git clone https://github.com/wjddusrb03/content-research-mcp.git
cd content-research-mcp
pip install -r requirements.txt
python setup_wizard.py

설치 마법사가 자동으로:

1. API 키를 대화형으로 입력받고
2. .env 파일을 생성하고
3. Claude Desktop 설정에 MCP 서버를 등록하고
4. 기존 설정 파일을 백업합니다

설치 후 Claude Desktop을 재시작하면 바로 사용할 수 있습니다.

수동 설치

직접 설정하고 싶은 경우:

1. 의존성 설치

git clone https://github.com/wjddusrb03/content-research-mcp.git
cd content-research-mcp
pip install -r requirements.txt

2. .env 파일 생성

cp .env.example .env

.env 파일을 열고 API 키를 입력합니다:

NAVER_CLIENT_ID=발급받은_클라이언트_ID
NAVER_CLIENT_SECRET=발급받은_클라이언트_시크릿
UNSPLASH_ACCESS_KEY=발급받은_액세스_키

3. Claude Desktop 설정에 추가

Claude Desktop 설정 파일을 엽니다:

• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Linux: ~/.config/claude/claude_desktop_config.json

mcpServers 항목에 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "content-research": {
      "command": "python",
      "args": ["/전체/경로/content-research-mcp/server.py", "--env", "/전체/경로/content-research-mcp/.env"]
    }
  }
}

Claude Desktop을 재시작합니다.

API 키 발급 가이드

모든 API가 무료입니다. 신용카드 등록이 필요 없습니다.

1. 네이버 개발자 (트렌드, 블로그, 뉴스, 번역)

1. developers.naver.com 접속
2. 네이버 계정으로 로그인
3. Application > 애플리케이션 등록 클릭
4. 애플리케이션 이름: 아무거나 (예: "content-research")
5. 사용 API 선택: 검색, 데이터랩 (검색어트렌드), Papago 번역
6. 서비스 URL에 http://localhost 입력
7. Client ID와 Client Secret 복사

2. Unsplash (무료 이미지)

1. unsplash.com/developers 접속
2. New Application 클릭
3. 약관 동의 후 앱 생성
4. Access Key 복사

도구 상세 레퍼런스

research_topic

핵심 도구입니다. 4개 API를 모두 호출해서 종합 리서치 보고서를 생성합니다.

파라미터	타입	기본값	설명
topic	string	(필수)	리서치할 주제 (한국어)
english_topic	string	""	같은 주제의 영문 (이미지 검색용). 비어있으면 topic 사용

trend_keywords

파라미터	타입	기본값	설명
keywords	list[str]	(필수)	비교할 키워드 목록 (최대 5개)
months	int	6	분석할 기간 (개월)

search_blogs

파라미터	타입	기본값	설명
query	string	(필수)	검색 키워드
count	int	5	결과 수 (최대 20)

search_news

파라미터	타입	기본값	설명
query	string	(필수)	검색 키워드
count	int	5	결과 수 (최대 20)

translate_text

파라미터	타입	기본값	설명
text	string	(필수)	번역할 텍스트
source	string	"en"	원본 언어 코드
target	string	"ko"	대상 언어 코드

지원 언어: en, ko, ja, zh-CN 등

search_images

파라미터	타입	기본값	설명
query	string	(필수)	검색 키워드 (영어 권장)
count	int	5	이미지 수 (최대 10)

사용 예시

설치 후 Claude에게 자연스럽게 말하면 됩니다:

종합 리서치 보고서:

"인공지능 관련 블로그 글 쓸 건데 리서치 좀 해줘"

키워드 트렌드 비교:

"'ChatGPT'와 'Claude' 검색 트렌드 비교해줘"

블로그 검색:

"홈트레이닝 관련 네이버 블로그 글 찾아줘"

최신 뉴스:

"최신 AI 뉴스 요약해줘"

번역:

"이 영어 기사 한국어로 번역해줘"

이미지 검색:

"AI 관련 무료 이미지 찾아줘"

요구사항

• Python 3.10+
• Claude Desktop (MCP 지원)
• API 키 (모두 무료):
  • 네이버 개발자 (Client ID + Secret)
  • Unsplash (Access Key)

의존성 패키지

패키지	버전	용도
mcp	>= 1.0.0	MCP SDK (FastMCP 서버 프레임워크)
httpx	>= 0.27.0	API 호출용 HTTP 클라이언트
python-dotenv	>= 1.0.0	.env 파일에서 API 키 로드

프로젝트 구조

content-research-mcp/
    server.py           # 7개 도구가 정의된 MCP 서버
    setup_wizard.py     # 대화형 설치 스크립트
    core/
        naver.py        # 네이버 API 클라이언트 (블로그, 뉴스, 트렌드, 번역)
        unsplash.py     # Unsplash API 클라이언트 (이미지 검색)
    .env.example        # API 키 템플릿
    requirements.txt    # Python 의존성
    pyproject.toml      # 패키지 메타데이터
    LICENSE             # MIT 라이선스

문제 보고 & 피드백

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• 운영체제 (Windows / macOS / Linux)
• Python 버전 (python --version)
• 에러 메시지 또는 예상과 다른 동작
• 재현 방법

PR(Pull Request)도 환영합니다!

라이선스

MIT License. 자세한 내용은 LICENSE를 참고하세요.

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리서치보다 글쓰기에 집중하고 싶은 콘텐츠 크리에이터를 위해 만들었습니다. 30분을 아껴줬다면 스타 하나 부탁드립니다.