Naver MCP-Server-Integration

Was macht der „Naver“ MCP Server?

Der Naver MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der entwickelt wurde, um Navers OpenAPI-Dienste in KI-Entwicklungsworkflows zu integrieren. Als Brücke zwischen KI-Assistenten und Navers externen Datenquellen ermöglicht er es Entwicklern, Assistenten zu bauen, die in Echtzeit Blogs, Nachrichten, Bücher, Enzyklopädien, Bilder und lokale Informationen sowie vieles mehr durchsuchen können. Dieser Server stellt eine Vielzahl von Lese- und Aktionstools bereit, um unterschiedliche Inhalte von Naver abzufragen, zu prüfen und abzurufen. So sind fortschrittliche kontextbezogene Datenabfragen, ausgefeilte Prompt-Workflows und leistungsfähige Automatisierungsszenarien möglich. Dank einer einfachen, umgebungsbasierten Verwaltung der API-Zugangsdaten und modularen Bereitstellungsoptionen vereinfacht der Naver MCP Server die Nutzung des umfangreichen Content-Ökosystems von Naver in modernen KI-Anwendungen.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation werden keine expliziten Prompt-Vorlagen genannt.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine expliziten MCP-Ressourcen gelistet.

Liste der Tools

• Blogsuche: Suche nach Blogeinträgen auf Naver mithilfe von Schlüsselwörtern.
• Nachrichtensuche: Abruf von Nachrichtenartikeln zu einem Suchbegriff.
• Buchsuche: Finden von Büchern und Abruf erweiterter Buchdetails.
• Erweiterte Buchsuche: Detaillierte Buchinformationen per Titel oder ISBN.
• Adult Content Check: Ermittlung, ob ein Suchbegriff mit Inhalten für Erwachsene in Verbindung steht.
• Enzyklopädiesuche: Durchsuchen von Navers Enzyklopädie-Einträgen.
• Cafe-Artikel-Suche: Recherche nach Beiträgen in Naver-Cafés.
• Q&A-Suche: Durchsuchen der Naver Q&A-Plattform nach Fragen und Antworten.
• Lokale Suche: (Erwähnt, aber ohne detailierte Parameter)
• Rechtschreibkorrektur: Korrektur von Rechtschreibfehlern im angegebenen Text.
• Websuche: Websuche über Naver.
• Bildersuche: Suche nach Bildern mit Filtermöglichkeiten.
• Shopping-Suche: Finden von Shopping-Artikeln mit Filtern.
• Dokumentensuche: Suche nach Dokumenten im Naver-Ökosystem.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Content Aggregation für KI-Assistenten: Konversationsagenten ermöglichen, Blog-, Nachrichten-, Enzyklopädie- oder Q&A-Inhalte auf Abruf zu suchen und zusammenzufassen, um kontextbewusstere Antworten zu geben.
• Markt- und Buchrecherche: Anwendungen erlauben, nach Büchern oder Shopping-Artikeln zu suchen, erweiterte Buchdetails abzurufen oder Produkte direkt in Entwicklungstools zu vergleichen.
• Inhaltsmoderation und -filterung: Automatisierung von Adult Content Checks und Rechtschreibkorrekturen zur Verbesserung der Qualität und Sicherheit von Nutzeranfragen und generierten Inhalten.
• Lokale und Community-Einblicke: Abruf lokaler Informationen oder Naver-Café-Artikel für ortsbasierte Empfehlungen oder Community-getriebene Q&As.
• Bild- und Multimediasuche: Kreative Workflows verbessern, indem LLMs relevante Bilder oder Dokumente über Navers Media-APIs suchen können.

So richten Sie es ein

Windsurf

Keine spezifischen Anweisungen für Windsurf verfügbar.

Claude

1. Installieren Sie das Paket in Claude Desktop:

   pip install mcp-naver
   

2. Starten Sie den MCP-Server mit API-Zugangsdaten:

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

3. Bearbeiten Sie Ihre Claude-Konfigurationsdatei und fügen Sie den MCP-Server hinzu.
4. Beispiel für eine JSON-Konfiguration:

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

5. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Claude Desktop neu. Überprüfen Sie, ob der MCP-Server läuft.

Absicherung der API-Schlüssel

Speichern Sie API-Schlüssel als Umgebungsvariablen in der Konfiguration:

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

Cursor

1. Installieren Sie das Paket in Cursor:

   pip install mcp-naver
   

2. Starten Sie den MCP-Server mit API-Zugangsdaten:

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

3. Bearbeiten Sie Ihre Cursor-Konfiguration und fügen Sie den MCP-Server hinzu.
4. Beispiel für eine JSON-Konfiguration:

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

5. Speichern Sie und starten Sie Cursor neu. Überprüfen Sie, ob der Server erreichbar ist.

Absicherung der API-Schlüssel

Verwenden Sie env in Ihrer Konfiguration, um Naver API-Zugangsdaten sicher zu speichern.

Cline

Keine spezifischen Anweisungen für Cline verfügbar.

Wie Sie diesen MCP in Flows nutzen

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich der System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Serverdetails im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “naver-mcp” an den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers anzupassen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Unsere Meinung

Der Naver MCP Server bietet eine breite Palette an nützlichen Tools zur Nutzung der Naver-APIs und hat eine klare, praxisnahe Setup-Dokumentation für Claude und Cursor. Es fehlen jedoch explizite MCP-Prompt-/Ressourcendefinitionen und eine tiefere Integration/Sampling/Roots-Dokumentation, was ihn für fortgeschrittene MCP-Anwendungsfälle weniger funktionsreich macht. Insgesamt ist es eine solide und praxistaugliche Implementierung für den Naver API-Zugriff in KI-Workflows, schöpft aber nicht alle MCP-Protokoll-Primitiven voll aus.

Bewertung: 6/10

MCP Score