Naver MCPサーバー統合

「Naver」MCPサーバーは何をするものですか？

Naver MCPサーバーは、NaverのOpenAPIサービス群をAI開発ワークフローに統合するためのModel Context Protocol（MCP）サーバーです。AIアシスタントとNaverの外部データソースとの橋渡しをすることで、ブログやニュース、書籍、百科事典、画像、ローカル情報のリアルタイム検索などを備えたアシスタントの構築を可能にします。このサーバーはNaverから多様なコンテンツの検索や取得・チェックを行うためのread/actionツールを提供し、高度なコンテキストデータ取得や洗練されたプロンプトワークフロー、強力な自動化シナリオを実現します。環境変数ベースのAPI認証情報管理やモジュラーなデプロイも容易で、Naverの豊富なコンテンツエコシステムを現代のAIアプリケーションへ簡単に取り込めます。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントに明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリやドキュメントに明示的なMCPリソースは記載されていません。

ツール一覧

• ブログ検索：キーワードでNaverのブログ記事を検索します。
• ニュース検索：検索語に関連するニュース記事を取得します。
• 書籍検索：書籍を検索し詳細情報を取得します。
• 高度な書籍検索：タイトルやISBNから詳細な書籍情報を取得します。
• アダルトコンテンツチェック：検索語がアダルト関連か判定します。
• 百科事典検索：Naverの百科事典エントリを検索します。
• カフェ記事検索：Naverカフェ内の記事を検索します。
• Q&A検索：NaverのQ&Aプラットフォームから質問・回答を検索します。
• ローカル検索：（記載あり。パラメーター詳細なし）
• スペルチェック：テキストのスペルミスを修正します。
• ウェブ検索：Naver経由でウェブ検索を実行します。
• 画像検索：フィルタ付きで画像を検索します。
• ショッピング検索：フィルタ指定でショッピングアイテムを検索します。
• ドキュメント検索：Naver内のドキュメントを検索します。

このMCPサーバーのユースケース

• AIアシスタント向けコンテンツ集約：会話エージェントがブログ、ニュース、百科事典、Q&A内容をオンデマンドで取得・要約し、よりコンテキストに富む応答を生成できます。
• 市場・書籍リサーチ：アプリから書籍やショッピングアイテムの検索、詳細情報取得、製品比較などを開発ツール内で実現します。
• コンテンツモデレーションとフィルタリング：アダルトコンテンツチェックやスペルチェックを自動化し、ユーザー投稿や生成コンテンツの品質と安全性を高めます。
• ローカル・コミュニティ情報取得：ローカル情報やカフェ記事を取得し、地域推薦やコミュニティ型Q&Aに活用します。
• 画像・マルチメディア検索：LLMからNaverのメディアAPIを活用し、関連画像やドキュメントを検索できます。

セットアップ方法

Windsurf

Windsurf固有の手順は提供されていません。

Claude

1. Claude Desktopにパッケージをインストール：

   pip install mcp-naver
   

2. API認証情報を用いてMCPサーバーを起動：

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

3. Claudeの設定ファイルを編集してMCPサーバーを追加します。
4. 設定例（JSON）：

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

5. 設定を保存し、Claude Desktopを再起動してください。MCPサーバーが動作しているか確認します。

APIキーのセキュリティ

APIキーは設定で環境変数を利用して保存しましょう：

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

Cursor

1. Cursorにパッケージをインストール：

   pip install mcp-naver
   

2. API認証情報を用いてMCPサーバーを起動：

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

3. Cursorの設定を編集してMCPサーバーを追加します。
4. 設定例（JSON）：

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

5. 保存してCursorを再起動し、サーバーの動作を確認します。

APIキーのセキュリティ

設定のenvにNaver API認証情報を安全に保存してください。

Cline

Cline固有の手順は提供されていません。

MCPをフロー内で使う方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、MCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントへ接続してください。

MCPコンポーネントをクリックし、設定パネルを開きます。system MCP設定セクションで、以下のJSONフォーマットでMCPサーバー情報を入力してください：

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能にアクセス可能です。“naver-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーのものに置き換えてください。

概要

私たちの評価

Naver MCPサーバーはNaverのAPIを活用するための多様なツール群と、Claude・Cursor向けの明快なセットアップ手順を備えています。一方で、明示的なMCPプロンプトやリソース定義、より深い統合・サンプリング・ルートに関するドキュメントは不足しており、高度なMCP用途にはやや機能不足です。全体としては、AIワークフローでNaver APIを利用するための堅実で実用的な実装ですが、MCPプロトコルの全機能を活用しきれているとは言えません。

評価：6/10

MCPスコア