KeywordsPeopleUse MCP 서버

“KeywordsPeopleUse” MCP 서버는 무엇을 하나요?

KeywordsPeopleUse MCP 서버는 AI 어시스턴트를 KeywordsPeopleUse 플랫폼에 연결해주는 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 클라이언트와 KeywordsPeopleUse API 간의 브릿지 역할을 하며, “People Also Ask” 질문, 구글 자동완성 제안, Reddit 및 Quora 주제 질문, 의미론적 키워드 데이터 등 다양한 키워드 인사이트에 LLM 및 AI 도구가 프로그래밍적으로 접근할 수 있도록 합니다. 개발 및 생산성 도구 내에서 키워드 리서치 워크플로우를 간소화하여, 개발자와 콘텐츠 제작자가 SEO 리서치, 콘텐츠 아이디어 발굴, 시장 분석 프로세스를 자동화하고 고도화할 수 있도록 지원합니다.

프롬프트 목록

저장소 문서나 코드상에 명시적인 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소 문서나 코드상에 명시적인 MCP 리소스가 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

• People Also Ask 질문 가져오기
  • 주어진 키워드에 대해 구글의 연관 “People Also Ask” 질문들을 가져옵니다.
• 구글 자동완성 제안 가져오기
  • 구글에서 자동완성 키워드 제안을 반환합니다.
• Reddit 및 Quora 질문 가져오기
  • 연구 및 콘텐츠 아이디어를 위해 Reddit, Quora에서 관련 질문을 가져옵니다.
• 의미론적 키워드 가져오기
  • 키워드 타겟팅을 확장할 수 있도록 의미론적으로 연관된 키워드를 제공합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• SEO 키워드 리서치
  개발자와 마케터는 워크플로우 도구 내에서 효율적인 SEO 계획을 위해 고가치 키워드, 연관 검색어, 질문 아이디어 수집을 자동화할 수 있습니다.
• 콘텐츠 아이디어 발굴
  MCP 서버를 활용해 Reddit, Quora의 실제 질문에 접근하여, 실제 사용자 쿼리를 기반으로 콘텐츠 전략 및 블로그 아웃라인을 만들 수 있습니다.
• 경쟁사 분석
  자동완성 및 의미론적 키워드 데이터를 통해 경쟁사 콘텐츠의 빈틈을 분석하고 신규 시장 기회를 파악할 수 있습니다.
• 자동화된 리포팅
  내부 대시보드나 리포팅 도구와 통합하여 최신 키워드 트렌드와 “People Also Ask” 데이터를 정기적으로 가져올 수 있습니다.
• AI 기반 글쓰기 도구
  신선하고 관련성 높은 키워드 데이터와 사용자 질문을 AI 글쓰기 어시스턴트에 제공하여 맥락이 풍부한 콘텐츠 생성을 지원합니다.

설정 방법

Windsurf

저장소에 Windsurf 관련 설정 방법이 제공되지 않았습니다.

Claude

1. KeywordsPeopleUse API 키(Standard 플랜 이상)를 발급받으세요.
2. Claude Desktop에서 설정 > 개발자 > 구성 편집으로 이동하세요.
3. 아래 JSON을 추가하고 YOUR_API_KEY를 실제 API 키로 바꿔주세요:

   {
     "mcpServers": {
       "keywordspeopleuse": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "mcp-remote",
           "https://mcp-keywordspeopleuse.com/sse",
           "--header",
           "Authorization:YOUR_API_KEY"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Claude Desktop을 재시작하세요.
5. Claude 환경에서 도구가 활성화되는지 확인하세요.

API 키 보안 관리

API 키는 환경 변수나 .env 파일에 아래와 같이 저장하세요:

KPU_API_KEY=sk_01234567890123456789012345678901

환경 변수를 참조하는 예시 구성:

{
  "mcpServers": {
    "keywordspeopleuse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://mcp-keywordspeopleuse.com/sse",
        "--header",
        "Authorization:${KPU_API_KEY}"
      ]
    }
  }
}

Cursor

MacOS/Linux에서

1. 저장소를 클론하고 의존성을 설치하세요:

   git clone https://github.com/data-skunks/kpu-mcp.git
   cd kpu-mcp
   npm install
   

2. API 키를 발급받아 .env에 설정하세요.
3. Cursor 설정을 엽니다.
4. Features > MCP Servers > “+ Add New MCP Server"로 이동하세요.
5. 아래와 같이 입력하세요:
   • 이름: “keywordspeopleuse”
   • 유형: “command”
   • 명령어: node /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/kpu-mcp/index.js
6. 저장하고 Cursor를 재시작하세요.

JSON 예시:

{
  "mcpServers": {
    "keywordspeopleuse": {
      "command": "node",
      "args": ["/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/kpu-mcp/index.js"]
    }
  }
}

Windows에서

{
  "mcpServers": {
    "keywordspeopleuse": {
      "command": "node",
      "args": ["C:/PATH/TO/PARENT/FOLDER/kpu-mcp/index.js"]
    }
  }
}

Cline

저장소에 Cline 관련 설정 방법이 제공되지 않았습니다.

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 여세요. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력합니다:

{
  "keywordspeopleuse": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

구성 완료 후, AI 에이전트는 이 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있게 됩니다. “keywordspeopleuse"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 여러분의 MCP 서버 주소로 바꾸는 것을 잊지 마세요.

개요

| 루트(Roots) 지원 | ⛔ | 언급 없음 |

확인 가능한 문서 기준, 이 MCP 서버는 기능적으로 동작하며 비교적 쉽게 설정할 수 있지만, 개발자 문서, 샘플 프롬프트 템플릿, 루트/리소스/샘플링 등 MCP 기본 요소의 명시적 목록이 부족합니다. 키워드 리서치 자동화의 필수 기능은 충족하지만 문서의 폭과 MCP 준수 명확성은 개선될 여지가 있습니다.

우리의 의견

MCP 점수: 4/10
실질적인 키워드 리서치와 기본 MCP 도구 기능은 제공하지만, 더 깊은 MCP 기능, 리소스 노출, 문서 및 커뮤니티 지원은 부족합니다.

MCP 점수