korean-dart-mcp (딴짓하는 류주임)

korean-dart-mcp는 OpenDART(전자공시시스템 오픈 API)를 MCP 서버로 감싼 프로젝트입니다. 83개 API를 15개 MCP 도구로 압축했고, 공시·재무·지분·XBRL 데이터에 더해 애널리스트 관점의 분석 프레임(내부자 시그널·회계 리스크·퀄리티 체크 등)을 함께 제공합니다. TypeScript로 작성됐으며 2026년 4월 시작해 2026년 8월 기준 스타 90개·포크 14개입니다.

83개 → 15개로 줄인 설계:
공공 API를 그대로 MCP 도구로 노출하면 도구가 수십 개가 되고, AI가 어떤 걸 써야 할지 헷갈립니다. 실제로 도구 수가 많아지면 선택 정확도가 떨어집니다. 이 프로젝트는 API를 기능 단위로 묶어 15개로 재설계했습니다. API 래핑이 아니라 AI가 쓰기 좋은 인터페이스로 재구성한 것이 차별점입니다.

분석 프레임을 얹은 이유

데이터를 주는 것과 판단을 돕는 것은 다릅니다. 재무제표 숫자를 던져주면 AI가 알아서 해석하지만, 무엇을 봐야 하는지 모르면 피상적인 답이 나옵니다. 내부자 시그널·회계 리스크 같은 체크 항목을 도구 설계에 넣으면 AI 답변의 깊이가 달라집니다.

다루는 데이터

• 공시: 정기·수시 공시 검색·본문
• 재무: 재무제표·XBRL 구조화 데이터
• 지분: 대주주·특수관계인 지분 변동
• 분석 프레임: 퀄리티 체크·회계 리스크·내부자 시그널

같은 데이터, 다른 접근

Korea Stock MCP(jjlabsio, 스타 170)도 DART를 다루지만 KRX 주가와 결합한 시세 중심이고, dartlab(eddmpython, 206)은 SEC EDGAR까지 묶은 Python 데이터 라이브러리입니다. 같은 원천 데이터를 두고 세 프로젝트가 각각 다른 관점으로 접근하고 있습니다.

전달에서 해석으로 넘어가는 단계

공공 데이터를 “그대로 전달”하는 단계에서 “해석 가능하게 재구성”하는 단계로 넘어가는 사례입니다. 후자가 실제 가치를 만들고, 그건 도메인을 아는 사람만 할 수 있습니다.

같은 결의 한국 금융·공공데이터 MCP

• Korea Stock MCP (DART + KRX 주가)
• DART MCP Server (snaiws)
• dartlab (DART + SEC EDGAR Python)
• korea-finance-mcp (자본시장법 준수 금융 MCP)
• korean-law-mcp (법령·판례)

그리고 함께 제공되는 애널리스트 분석 프레임은 도구가 택한 관점이지 사실이 아닙니다. 내부자 시그널이나 회계 리스크 판정은 기준에 따라 결론이 달라지므로, 결과보다 어떤 기준으로 계산했는지를 먼저 봐야 합니다.

이런 분께 맞아요

• AI로 기업 공시를 분석하는 투자자·애널리스트
• 재무 데이터 파이프라인을 만드는 개발자
• 공공 API를 AI 친화적으로 재설계하는 방법을 배우려는 메이커
• 리서치 자동화를 시도하는 1인 투자자