MCP 오픈 라이브러리 MCP 서버

“MCP 오픈 라이브러리” MCP 서버는 무엇을 하나요?

MCP 오픈 라이브러리는 AI 어시스턴트와 인터넷 아카이브의 오픈 라이브러리 API를 연결하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 서버의 주요 기능은 AI 클라이언트와 오픈 라이브러리가 관리하는 방대한 도서 및 저자 데이터베이스 간의 원활한 상호작용을 가능하게 하는 것입니다. MCP 서버를 통합하면, AI 도구가 도서 제목으로 검색하고, 저자 정보를 질의하며, 상세한 메타데이터를 조회하고, 도서 표지나 저자 사진과 같은 미디어 데이터에 접근할 수 있습니다. 이를 통해 개발자와 어시스턴트의 서지 데이터 워크플로우가 간소화되고, 연구 및 발견 작업을 지원하며, 별도의 API 관리 없이 구조화된 도서 및 저자 데이터에 프로그램적으로 접근할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 명시적인 프롬프트 템플릿은 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

제공된 문서나 코드에 명시적인 MCP 리소스는 지정되어 있지 않습니다.

도구 목록

• get_book_by_title: 오픈 라이브러리에서 도서 제목으로 검색합니다.
• get_authors_by_name: 저자명을 검색합니다.
• get_author_info: 오픈 라이브러리 키를 사용해 저자 상세 정보를 조회합니다.
• get_author_photo: 오픈 라이브러리 ID(OLID)로 저자 사진의 URL을 가져옵니다.
• get_book_cover: ISBN, OCLC, LCCN, OLID, ID 등의 식별자로 도서 표지 이미지를 조회합니다.
• get_book_by_id: ISBN, LCCN, OCLC, OLID 등 식별자를 이용해 도서 상세 정보를 조회합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 도서 정보 조회: 도서 제목으로 즉시 구조화된 도서 정보를 검색하여 서지 연구나 독서 목록 생성을 지원합니다.
• 저자 탐색: 저자명을 검색해 프로필을 확인하고, 교육 도구, 추천 엔진, 도서관 관리 시스템 등에 활용할 수 있습니다.
• 메타데이터 확장: 목록화, 인용 도구, 문학 분석 플랫폼을 위한 도서/저자 상세 정보를 손쉽게 획득합니다.
• 도서와 저자 미디어 접근: 표지 이미지와 저자 사진을 가져와 UI, 서평 사이트, 디지털 도서관에 활용합니다.
• 자동 데이터 통합: 직접 API를 관리하지 않고도 오픈 라이브러리 데이터를 맞춤형 앱, 봇, 워크플로우 등으로 원활히 연동합니다.

설정 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 찾으세요.
3. mcpServers 설정에 MCP 오픈 라이브러리를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "open-library": {
         "command": "npx",
         "args": ["@8enSmith/mcp-open-library@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf 대시보드에서 서버 연결을 확인하세요.

Claude

1. Smithery를 열거나 npx Smithery CLI를 사용하세요.
2. 다음을 실행하세요:

   npx -y @smithery/cli install @8enSmith/mcp-open-library --client claude
   

3. 설치를 확인하고 @8enSmith/mcp-open-library가 Claude MCP 설정에 나타나는지 확인하세요.
4. 필요하다면 Claude Desktop을 재시작하세요.
5. Claude 인터페이스에서 도구를 사용하세요.

예시 JSON:

{
  "mcpServers": {
    "open-library": {
      "command": "npx",
      "args": ["@8enSmith/mcp-open-library@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Cursor를 열고 설정 또는 플러그인 구성으로 이동하세요.
2. MCP 서버를 다음과 같이 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "open-library": {
         "command": "npx",
         "args": ["@8enSmith/mcp-open-library@latest"]
       }
     }
   }
   

3. 설정을 저장하고 Cursor를 새로고침하세요.
4. 도구 목록에서 서버가 사용 가능한지 확인하세요.
5. 간단한 도서나 저자 쿼리를 테스트하세요.

Cline

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline 설정 파일을 수정하세요.
3. 다음 MCP 서버 설정을 삽입하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "open-library": {
         "command": "npx",
         "args": ["@8enSmith/mcp-open-library@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 테스트를 실행하여 정상 동작을 확인하세요.

API 키 보안

API 키가 필요한 경우, 환경 변수로 안전하게 저장하세요. 예시:

{
  "mcpServers": {
    "open-library": {
      "command": "npx",
      "args": ["@8enSmith/mcp-open-library@latest"],
      "env": {
        "OPEN_LIBRARY_API_KEY": "${OPEN_LIBRARY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${OPEN_LIBRARY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

FlowHunt 플로우에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "open-library": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정 후, AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “open-library"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 MCP 서버의 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

총평

MCP 오픈 라이브러리는 서지 및 메타데이터 질의를 위한 견고하고 문서화가 잘 된 도구를 제공하지만, 명시적인 프롬프트 템플릿 및 MCP 리소스는 부족합니다. 설정 방식은 일반적인 MCP 서버와 유사하며, 공개 MIT 라이선스도 장점입니다. 샘플링 및 roots 지원은 언급되어 있지 않습니다. 전체적으로 도서 및 저자 데이터에 특화된 강력한 MCP 서버입니다.

MCP 점수

MCP 점수: 7/10.
도서/저자 검색 및 메타데이터에는 탁월하나 고급 MCP 기능과 리소스/프롬프트 명시는 부족합니다.