Bing Search MCP 서버

“Bing Search” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Bing Search MCP 서버는 Microsoft Bing Search API를 통합하는 Model Context Protocol(MCP) 서버로, AI 어시스턴트가 다양한 검색 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. AI 클라이언트와 Bing의 강력한 검색 기능 사이의 다리 역할을 하며, 웹, 뉴스, 이미지 검색을 손쉽게 이용할 수 있습니다. 이를 통해 AI 기반 개발 워크플로우에서 최신 정보, 시각적 콘텐츠, 뉴스 집계 등을 강화할 수 있습니다. 서버는 API 오용 방지를 위한 속도 제한과 견고한 오류 처리 기능도 제공해 안정적인 상호작용을 보장합니다. Claude Desktop, Cursor 등 여러 클라이언트와 호환되도록 설계되어 AI 어시스턴트의 출력 폭과 관련성을 높이는 다목적 도구입니다.

프롬프트 목록

저장소에 명시적인 프롬프트 템플릿은 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적으로 문서화된 리소스는 없습니다.

도구 목록

• bing_web_search
  정보, 웹사이트, 콘텐츠에 대한 일반 웹 검색.
  bing_web_search(query: str, count: int = 10, offset: int = 0, market: str = "en-US")
• bing_news_search
  사용 가능하다고 명시되어 있으나, 추가적인 세부 내용은 문서에 제공되지 않습니다.

참고: 이미지 검색이 기능으로 언급되어 있으나, 문서상 도구에 대한 상세 내용은 제공되지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 웹 정보 검색
  개발자와 AI 어시스턴트가 최신의 관련 정보를 웹에서 가져와 의사결정이나 풍부한 응답 제공에 활용할 수 있습니다.
• 뉴스 집계
  특정 주제의 최신 뉴스 기사와 업데이트를 신속히 모아, AI가 적시에 정보를 제공하거나 요약할 수 있습니다.
• 이미지 콘텐츠 검색
  Bing의 이미지 검색에서 시각적 콘텐츠를 가져와 일러스트, 디자인, 멀티미디어 작업에 활용할 수 있습니다.
• 연구 자동화
  다양한 소스에서 정보를 자동으로 수집해 연구 중심의 워크플로우에서 시간을 절약할 수 있습니다.
• 콘텐츠 큐레이션
  뉴스레터, 보고서, 자동화된 콘텐츠 파이프라인용으로 웹 또는 뉴스 콘텐츠를 집계 및 필터링할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Python 3.10+과 uv가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 저장소를 클론하고 의존성을 설치하세요.
3. Bing API 키를 환경 변수에 설정하세요.
4. Windsurf 설정에 MCP 서버 항목을 올바른 명령어와 함께 추가하세요.
5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.

JSON 예시:

{
  "mcpServers": {
    "bing-search": {
      "command": "uvx",
      "args": ["/path/to/your/bing-search-mcp"],
      "env": {
        "BING_API_KEY": "your-bing-api-key"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Python 3.10+과 uv가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 저장소를 클론하고 의존성을 설치하세요.
3. Bing API 키를 환경 변수에 추가하세요.
4. claude_desktop_config.json을 편집하여 MCP 서버를 추가하세요.
5. 저장 후 Claude Desktop을 재시작하세요.

JSON 예시:

{
  "mcpServers": {
    "bing-search": {
      "command": "uvx",
      "args": ["/path/to/your/bing-search-mcp"],
      "env": {
        "BING_API_KEY": "your-bing-api-key"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Python 3.10+과 uv를 설치하세요.
2. 저장소를 클론하고 셋업하세요.
3. Bing API 키를 환경 변수로 구성하세요.
4. Cursor 설정에 MCP 서버를 추가하세요.
5. 재시작하여 통합을 활성화하세요.

JSON 예시:

{
  "mcpServers": {
    "bing-search": {
      "command": "uvx",
      "args": ["/path/to/your/bing-search-mcp"],
      "env": {
        "BING_API_KEY": "your-bing-api-key"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Python 3.10+과 uv가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 저장소를 클론하고 안내에 따라 의존성을 설치하세요.
3. Bing API 키를 환경 변수로 설정하세요.
4. Cline의 MCP 설정에 서버 정보를 업데이트하세요.
5. 변경 사항을 적용하려면 Cline을 재시작하세요.

JSON 예시:

{
  "mcpServers": {
    "bing-search": {
      "command": "uvx",
      "args": ["/path/to/your/bing-search-mcp"],
      "env": {
        "BING_API_KEY": "your-bing-api-key"
      }
    }
  }
}

API 키 보안:
항상 환경 변수를 사용해 민감한 키를 저장하세요. 위 예시와 같이 서버 설정의 env 필드에 키를 넣으세요. 소스 파일에 직접 키를 하드코딩하지 마세요.

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 구역에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "bing-search": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능을 도구로 사용할 수 있습니다. "bing-search"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 자신의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

의견

Bing Search MCP 서버는 Bing 검색 API와의 집중적인 통합을 제공하여 실시간 정보와 콘텐츠가 필요한 AI 어시스턴트에게 유용한 리소스가 됩니다. 다만, 프롬프트 템플릿이나 명시적 리소스 정의 등 문서화가 부족한 부분이 있습니다. 도구의 보안 방침과 크로스 플랫폼 지원은 우수합니다. 전반적으로 주요 기능에는 견고하지만, 더 폭넓은 MCP 기능 지원이 추가된다면 개선될 수 있습니다.

MCP 점수