MCP 길잡이 (mcp-giljabi)
Helps users discover and install MCP servers from PlayMCP using hybrid search (keyword matching + semantic search) based on their requests, and provides installation guidance.
README
MCP 길잡이 (mcp-giljabi)
사용자의 요청에 맞는 PlayMCP를 찾아주는 MCP 서버입니다.
기능
- find_mcp: 사용자 요청에 맞는 MCP를 하이브리드 검색으로 찾습니다
- add_mcp: MCP 설치 방법을 안내합니다
사전 요구사항
- Node.js (v18 이상)
- Google Gemini API Key (무료)
설치
cd mcp-giljabi
npm install
환경 변수 설정
cp .env.example .env
# .env 파일에 GEMINI_API_KEY 설정
Gemini API Key 발급: https://aistudio.google.com/app/apikey
빌드
npm run build
실행
npm start
로컬 테스트 방법
1. 검색 기능 테스트
# .env 파일에 GEMINI_API_KEY 설정 후
npm run test-search
2. MCP Inspector로 테스트
MCP Inspector는 MCP 서버를 웹 UI로 테스트할 수 있는 도구입니다.
# 빌드 후 실행
npm run build
GEMINI_API_KEY=your-api-key npm run inspector
브라우저에서 http://localhost:5173 접속하여 테스트할 수 있습니다.
3. Claude Desktop에서 로컬 테스트
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"mcp-giljabi": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/mcp-giljabi/dist/index.js"],
"env": {
"GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
Railway 배포
1. GitHub 레포지토리 생성 및 푸시
git init
git add .
git commit -m "Initial commit"
git remote add origin <your-repo-url>
git push -u origin main
2. Railway 배포
- railway.app 접속
- GitHub 로그인
- "New Project" → "Deploy from GitHub repo"
- 레포지토리 선택
- 환경 변수 설정:
GEMINI_API_KEY: Gemini API 키
3. 배포 완료
Railway가 자동으로 빌드 및 배포합니다.
사용 예시
find_mcp
입력: "영화 정보를 검색하고 싶어"
출력:
🔍 "영화 정보를 검색하고 싶어" 검색 결과 (3개)
1. **Movie Digging**
📝 TMDb API를 활용하여 영화 정보를 검색하고 추천합니다
👤 개발자: 최용태
📊 월간 호출: 156회
🔗 https://playmcp.kakao.com/mcp/61
📈 관련도: 85%
add_mcp
입력: mcpId = "61"
출력:
🚀 **Movie Digging** 추가하기
📎 링크: https://playmcp.kakao.com/mcp/61
📋 **설치 방법:**
1. 아래 링크에 접속하세요
2. 카카오 계정으로 로그인하세요
3. '추가하기' 버튼을 클릭하세요
4. Claude Desktop을 재시작하세요
캐싱
- MCP 데이터와 임베딩은
src/data/embeddings.json에 캐싱됩니다 - 캐시 유효기간: 24시간
- 서버 시작 시 캐시가 없거나 만료되면 자동으로 새로 생성합니다
기술 스택
- TypeScript / Node.js
- MCP SDK (@modelcontextprotocol/sdk)
- Google Gemini Embeddings (gemini-embedding-001)
- 하이브리드 검색 (키워드 매칭 60% + 시맨틱 검색 40%)
- 한국어 키워드 매핑으로 정확도 향상
- 코사인 유사도 기반 임베딩 검색
비용
- Railway: $5/월 (Hobby Plan)
- Gemini Embeddings: 무료 (100 RPM, 1,000 RPD)
라이선스
MIT
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.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
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.