petmed MCP Server

petmed MCP Server

Provides tools to search and read markdown wiki documents and find animal hospitals, pharmacies, and grooming facilities using public data.

Category
Visit Server

README

petmed — LLM Wiki MCP Server

서버의 특정 디렉토리에 있는 마크다운(.md) 문서를 검색/조회하는 MCP 서비스입니다. FastMCP 기반 Streamable HTTP transport로 동작합니다.

MCP 도구

도구 입력 출력
search query (공백 구분 키워드), limit (기본 10) 문서별 경로/제목/점수(score)/매칭 수 + 섹션 단위 snippet(최대 3개) JSON
read path (search 결과의 상대 경로) 문서 전체 내용 JSON
find_facility facility_type(동물병원/동물약국/동물미용업), region, name, include_closed, limit 전국 인허가 시설 목록 JSON (기본: 영업 중만)

검색 엔진

SearchEngine Protocol 기반으로 교체 가능:

  • bm25 (기본) — 문자 bigram 토큰화 BM25 랭킹. 한국어 조사/합성어 부분 매칭 지원 ("백신" ↔ "종합백신을")
  • keyword — 공백 키워드 AND 부분 문자열 매칭 (정확 매칭 위주)
  • (예정) 임베딩 기반 시맨틱 검색 + BM25 하이브리드(점수 융합)

시설 정형 데이터 (SQLite)

동물병원/동물약국/동물미용업 인허가 데이터(공공데이터포털 LOCALDATA CSV)는 위키(md)와 분리하여 SQLite에 저장한다:

# CSV(cp949/utf-8 자동 인식) → facilities.db 생성/갱신 (전체 교체 방식)
uv run mcp-wiki-import datas/*.csv -o facilities.db

서버에 --facilities-db facilities.db (또는 WIKI_FACILITIES_DB)로 연결하면 find_facility 도구가 활성화된다. 미설정 시 도구는 안내 오류를 반환한다. datas/(원본 CSV)와 facilities.db는 git에 커밋하지 않는다.

문서 저장소

  • wiki-docs/ — 실제 서비스 문서 (카테고리별: vaccination/, diseases/, emergency/, prevention/, nutrition/)
  • sample-docs/ — 테스트 픽스처 (E2E 테스트가 참조하므로 내용 변경 금지)

설치 및 실행

uv sync                                        # 의존성 설치 (Python 3.12)
uv run mcp-wiki-server --docs-root wiki-docs   # http://127.0.0.1:8000/mcp

Docker Compose

docker compose up -d --build    # http://127.0.0.1:8800/mcp (호스트 8000은 다른 서비스 사용 중)

compose.yaml./wiki-docs를 컨테이너 /docs에 읽기 전용 마운트합니다. 문서 경로를 바꾸려면 volumes 항목 수정.

설정 (CLI 인자 또는 환경변수):

항목 CLI 환경변수 기본값
문서 루트 --docs-root WIKI_DOCS_ROOT (필수)
호스트 --host WIKI_HOST 127.0.0.1
포트 --port WIKI_PORT 8000
검색 엔진 --engine WIKI_SEARCH_ENGINE bm25

문서 변경(추가/수정/삭제)은 서버 재시작으로 반영됩니다 (인덱스는 요청 시 구축).

테스트

uv run pytest                # 예제 기반 + 속성 기반(Hypothesis) 테스트

속성 기반 테스트 실패 시 Hypothesis가 최소 실패 입력과 재현 시드를 출력합니다.

설계 문서

AI-DLC 워크플로우 산출물은 aidlc-docs/ 참고 (요구사항, 실행 계획, 기능 설계, 감사 로그).

Recommended Servers

playwright-mcp

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.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

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.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

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.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

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.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

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.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

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.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured