eodiseobwa-mcp
Recommends fair and enjoyable meeting places for group gatherings by balancing travel distance equity and nearby amenities like restaurants, cafes, and cultural facilities.
README
어디서봐 (eodiseobwa) — 약속 장소 추천 MCP
여러 사람의 출발지를 받아 모두에게 공평하면서 놀거리·먹을거리가 많은 만남 장소를 숫자로 추천하는 MCP 서버. 카카오톡 그룹 대화의 "우리 어디서 만나?"를 한 번에 해결합니다.
왜 이게 다른가
기존 중간지점 서비스는 "지리적 정중앙"만 찍어줍니다. 하지만 사람들은 놀 곳에서 만납니다. 어디서봐는 두 축을 함께 계산합니다:
- 공정성 점수 — 모두의 이동 거리가 비슷한가 (편차 penalize)
- 놀거리 점수 — 그 역 주변에 음식점·카페·문화시설이 실제로 몇 개 있는가
그리고 둘을 블렌딩해 "공평하면서도 놀 게 있는" 곳을 순위로 제시합니다.
도구 (Tools)
두 도구가 자연스러운 흐름을 이룹니다: ① 어디서 만날지 정하고 → ② 거기서 뭐 할지 코스를 받는다.
recommend_meeting_place — 어디서 만날지
- 입력:
departures(출발지 2곳 이상),prefer(all/food/culture),topN(1~5) - 출력: 후보역별 종합점수, 공정성, 놀거리 점수, 출발지별 거리, 주변 음식점/카페/문화시설 수 + 다음 단계 안내
plan_the_day — 거기서 뭐 할지 (그날 코스)
- 입력:
place(장소/역),prefer(all/food/culture),radius(도보 반경 m) - 출력: 실제 밥집·카페·놀거리 목록(이름·도보 시간·주소·카카오맵 링크)로 구성한 그날 코스
- 카카오 로컬 API 연동(KAKAO_REST_KEY) 필요. 미연동 시 안내 메시지 반환
list_supported_stations
- 지원하는 수도권 주요 역 목록
사용 예 (카카오톡 대화)
"강남, 노원, 인천에서 셋이 만나는데 먹을 거 많은 데로" → 합정/영등포/망원 추천 (인천 쪽으로 공평하게 조정된 서쪽 만남점 + 상권 활성도 순)
"판교랑 홍대랑 잠실이랑 부천, 문화생활 할 만한 곳" → 강남역 추천 (놀거리 100점)
카카오 로컬 API 연동 (실시간 놀거리 카운트)
KAKAO_REST_KEY 환경변수를 설정하면:
- 출발지를 임의의 주소·상호·역명으로 입력 가능 (카카오 키워드 검색 지오코딩)
- 각 후보역 주변 음식점/카페/문화시설/관광명소 실시간 개수 제공
미설정 시: 번들된 상권 활성도 지수로 폴백 (서버는 정상 동작).
카카오 REST 키 발급: https://developers.kakao.com → 앱 생성 → REST API 키
실행
npm install
KAKAO_REST_KEY=xxxx PORT=8080 npm start
# MCP 엔드포인트: POST http://localhost:8080/mcp (Streamable HTTP)
# 헬스체크: GET http://localhost:8080/health
기술
- MCP:
@modelcontextprotocol/sdk(Streamable HTTP, stateless) - 런타임: Node.js 22, Express
- 데이터: 수도권 주요 역 좌표(번들) + 카카오 로컬 API(선택)
알려진 한계 / 로드맵
- 현재 거리 계산은 직선거리(haversine) 프록시. v2에서 카카오모빌리티 대중교통 소요시간으로 정밀화 예정
- 지원 역은 수도권 주요 만남 후보 50곳(번들). 카카오 API 연동 시 임의 지점 입력 가능
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.