Korean Stats Mcp

Korean Stats MCP

**국가데이터처 KOSIS, 이제 사이트에 들어가지 않습니다.** AI 어시스턴트에게 한국어로 물어보면 국가데이터처 공식 수치가 출처와 함께 바로 나옵니다.

[](https://www.npmjs.com/package/korean-stats-mcp) [](LICENSE) [](https://modelcontextprotocol.io/) [](https://kosis.kr/openapi/)

국가데이터처 KOSIS OpenAPI 기반 MCP 서버. Claude Desktop·Cursor·Claude.ai 등에서 바로 사용. 설치 없이 웹 커넥터로도 가능.

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30초 만에 겪어보기

채팅창에 이렇게 칩니다 (Claude.ai 커넥터 등록 후 — [아래 설치법](#설치-3가지-방법) 참고)

나: 광진구 고용률 알려줘

AI: 2025년 하반기 광진구의 고용률은 61.6%입니다.
    📊 출처: 고용률 (KOSIS DT_1ES3A03_A01S)

KOSIS 사이트에 들어가 통계표를 찾고 → 분류 코드를 고르고 → 자치구 행을 스크롤할 필요가 없습니다. **자치구 이름과 궁금한 것만 한국어로 던지면 됩니다.**

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공무원 업무, 이렇게 바뀝니다

국가데이터처 통계는 [KOSIS](https://kosis.kr)에 다 있습니다. 문제는 **꺼내 쓰는 비용**입니다. 통계표 ID를 모르면 검색에서 헤매고, 찾아도 분류·항목·주기 코드를 조립해야 하고, 자치구 단위는 표 안에서 행을 뒤져야 합니다. 그래서 보고서 마감 직전마다 KOSIS와 씨름합니다.

이 도구는 그 과정을 **자연어 한 줄**로 줄입니다. 실제 업무 장면으로 봅니다.

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📋 시정연설·신년사·업무보고 — 30분이 5초로

**상황** — 시장 신년사 원고에 "우리 시 현황" 한 단락을 넣어야 한다. 인구·출산율·고용·지역경제 수치를 KOSIS에서 하나씩 베껴오는 데 매번 30분~1시간.

나: 성남시 신년사에 넣을 핵심 통계 한 줄로 정리해줘

AI: 성남시의 주민등록 인구 ○○만 명, 합계출산율 ○.○○명,
    65세 이상 고령인구 ○○만 명, 실업률 ○.○%, 지역내총생산 ○○조 원
    (○○○○년 기준)입니다.

`chain_region_brief`의 **연설용 한 줄 모드**가 핵심 지표를 자동으로 추려 한 문장으로 만듭니다. 13개 지표 전체 브리핑도 한 번에 가능합니다.

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🏛 지방의회 답변·행정사무감사 대비 — "옆 동네보다 낮은 거 아니냐"

**상황** — 의원이 "우리 구 실업률이 인접 구보다 높은 것 아니냐"고 질의할 예정. 인접 자치구를 일일이 조회해 비교표를 만들어야 한다.

나: 강남구, 서초구, 송파구 실업률이랑 고용률 비교해줘

AI: 📊 3개 지역 × 2개 지표 비교
    • 실업률: 최고 ○○구(○.○%), 최저 ○○구(○.○%)
    • 고용률: 최고 ○○구(○○.○%), 최저 ○○구(○○.○%)
    [지역별 순위 매트릭스 + 기준시점 포함]

`chain_compare_regions`는 **최대 17개 지역 × 8개 지표**를 한 번에 매트릭스로 만들고 지표별 순위까지 매깁니다. "전국 17개 시도 출산율 순위"도 한 줄입니다.

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📑 정책보고서·연구용역 현황 분석 — 10년 추세를 한 번에

**상황** — 저출산 대응 5개년 계획 보고서. "최근 10년 추세" 챕터에 들어갈 시계열 데이터가 필요하다.