MCP 연동
MCP 연동 가이드
MCP(Model Context Protocol)란?
MCP는 AI 어시스턴트가 외부 도구와 데이터에 접근할 수 있게 하는 표준 프로토콜입니다. Lumiscan MCP 서버를 연결하면, AI와 대화하면서 GEO 점수 조회, 분석 실행, 이슈 확인, 봇 방문 분석 등을 자연어로 수행할 수 있습니다.
설치 방법
Claude Desktop 앱의 설정 파일에 MCP 서버를 등록합니다.
1. 설정 파일 열기
macOS
code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows
code %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Linux
code ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
2. 설정 추가
JSON (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"lumiscan": {
"command": "npx",
"args": ["tsx", "src/mcp/server.ts"],
"cwd": "/path/to/lumiscan",
"env": {
"DATABASE_URL": "postgresql://user:pass@localhost:5432/lumiscan"
}
}
}
}3. Claude Desktop 재시작
앱을 재시작하면 대화창 하단에 Lumiscan 도구가 표시됩니다.
사용 가능한 도구
조회 도구
get_sites
등록된 사이트 목록과 최신 GEO 점수 조회
"내 사이트 목록 보여줘"
get_geo_score
특정 사이트의 7개 카테고리 GEO 분석 상세
"세종대학교 GEO 점수 알려줘"
get_score_history
GEO 점수 변화 히스토리 조회
"베녹스 사이트 점수 변화 추이 보여줘"
get_page_scores
페이지별 개별 GEO 점수 조회
"점수 낮은 페이지 5개 뽑아줘"
get_bot_analytics
AI 봇 방문 분석 (봇별, 일별, 페이지별)
"GPTBot이 우리 사이트 얼마나 방문해?"
compare_competitors
같은 유형 사이트 대비 백분위 비교
"대학교 평균 대비 우리 순위는?"
get_issues
카테고리별 GEO 이슈 및 개선 가이드
"기술적 최적화 이슈 뭐가 있어?"
실행 도구
run_scan
서버 스캔 실행 (페이지 수집)
"한국수입협회 사이트 스캔해줘"
run_analysis
GEO 분석 실행 (7개 카테고리 종합)
"알파스캔 사이트 분석 돌려줘"
run_page_scoring
페이지별 개별 스코어링 실행
"페이지별 점수 분석해줘"
사용 예시
점수 확인
"세종대학교 사이트 GEO 점수 확인해줘. 가장 약한 카테고리가 뭐야?"
분석 + 개선안
"베녹스 사이트 GEO 분석 돌려주고, 기술적 최적화 이슈 목록 알려줘"
경쟁 비교
"우리 대학교 사이트가 다른 대학교 대비 몇 등이야? 상위 몇 %?"
봇 분석
"최근 30일간 AI 봇이 가장 많이 방문한 페이지 알려줘"
페이지 진단
"점수가 가장 낮은 페이지 5개 뽑아서 각각 뭐가 문제인지 알려줘"
주의사항
• MCP 서버는 로컬에서 실행되며, 데이터베이스에 직접 접근합니다.
• DATABASE_URL 환경 변수가 올바르게 설정되어야 합니다.
• 모든 도구는 userId 파라미터로 테넌트 격리가 적용됩니다.
• run_analysis는 AI API 호출이 포함되어 실행 시간이 길 수 있습니다 (30초~2분).