서울 열린데이터광장(data.seoul.go.kr) 카탈로그 기반 API 추천 MCP 서버. 자연어 아이디어를 입력받아 서울시 공공데이터 8천여 건을 검색·추천하고, 데이터셋 상세 정보를 조회합니다.
Seoul Open Data MCP demonstrates solid definition quality with well-structured tool schemas and comprehensive descriptions. All 5 tools have explicit JSON Schema definitions with typed parameters and detailed descriptions (avg 180+ chars). Tool names follow verb_noun convention (recommend_, search_, get_, refine_, list_). However, output schemas are not documented in the visible code, parameter descriptions lack explicit format/constraint guidance in some cases, and error handling recovery paths are not specified. The server targets a specialized domain (Seoul public data) with Korean-language descriptions that are contextually appropriate but reduce LLM cross-language compatibility.
서울시 데이터셋 상세 메타데이터를 조회합니다. 서울 열린데이터광장 카탈로그 API로 제공기관, 담당부서, 갱신주기, 최종갱신일, 제공형식(SRV_TYPE)을 반환합니다. ※ 개별 API의 요청 URL·파라미터 명세는 이 도구로 조회 불가하므로, 반환된 swaggerUrl(상세페이지)의 'Open API' 탭을 브라우저에서 직접 확인하세요.
최근 갱신된 서울시 데이터셋을 최종갱신일(DATA_LT_NM) 기준 내림차순으로 조회합니다. 키워드/제공기관/제공주체(본청·산하기관·자치구)로 범위를 좁힐 수 있어, '요즘 활발히 관리되는 API'를 바로 찾을 때 유용합니다. 조건에 맞는 전체 건수가 1,000건을 넘으면 표본 내 정렬임을 note로 안내합니다.
자연어로 아이디어를 설명하면 서울 열린데이터광장(data.seoul.go.kr) 카탈로그에서 적합한 API 후보를 추천합니다. 키워드 검색·점수화를 자동으로 수행하고 상위 결과를 반환합니다. 추천 품질은 검색 키워드가 카탈로그의 실제 등재명과 얼마나 겹치는지에 좌우되므로, 호출할 때 synonyms에 동의어·유의어를 함께 넘겨주세요. 특히 '그늘맵'처럼 서버 사전에 없을 법한 신조어·합성어·정책용어가 포함된 아이디어에서 중요합니다. 응답은 데이터명·점수·담당부서·갱신주기가 포함된 마크다운 표로 옵니다 — 사용자에게 답할 때 이 표를 요약해서 열을 빼지 말고, 표와 점수 근거를 그대로 옮겨 보여주세요.
이전 추천 결과를 재검색 없이 조건에 맞게 재필터링/재정렬합니다. 토큰과 API 호출을 절약합니다.
서울 열린데이터광장 카탈로그(서비스명 기준)를 키워드로 직접 검색합니다. 원시 검색 결과와 함께 조건에 해당하는 전체 건수(totalMatchCount)를 반환합니다.
Output schemas not documented. Tool descriptions explain what is returned (markdown tables, metadata fields) but JSON Schema output types are not visible in code. LLMs cannot plan downstream tool calls without knowing response structure.
Parameter constraints lack explicit format guidance. 'limit' parameters state max values (10, 30, 50) but no minimum or default behavior documented. 'division' accepts '본청'/'산하기관'/'자치구' but no enum constraint visible in schema.
Error handling and recovery guidance absent. No documented error responses, retryable vs fatal classifications, or actionable error messages. Tool descriptions do not explain failure modes or what to do if a search returns no results.
Inferred effective spec: 2026-07-28+.
| Scored | Grade | Overall | Spec posture | Rubric |
|---|---|---|---|---|
| 2026-09-23 | C | 62 | 2026-07-28+ | v2 |
Korean-only descriptions reduce cross-language LLM compatibility. All tool and parameter descriptions are in Korean. English-speaking agents or multilingual deployments cannot parse intent without translation.
refine_seoul_recommendations requires previousResults array with specific object shape but no validation or error guidance if structure is malformed. Dependency on prior tool output not documented.