# BigKinds MCP 사용 예제 & 쇼케이스

> 실제 사용 시나리오와 함께하는 BigKinds MCP 활용 가이드

## 목차

- [빠른 시작 예제](#빠른-시작-예제)
- [쇼케이스: 실전 활용 시나리오](#쇼케이스-실전-활용-시나리오)
  - [1. 일일 뉴스 브리핑 봇](#1-일일-뉴스-브리핑-봇)
  - [2. 경쟁사/키워드 모니터링](#2-경쟁사키워드-모니터링)
  - [3. 트렌드 리서치 리포트](#3-트렌드-리서치-리포트)
  - [4. 대용량 뉴스 데이터 분석](#4-대용량-뉴스-데이터-분석)
  - [5. 실시간 이슈 알림](#5-실시간-이슈-알림)
- [도구별 상세 예제](#도구별-상세-예제)
- [프롬프트 템플릿](#프롬프트-템플릿)

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## 빠른 시작 예제

### 오늘의 AI 뉴스 검색

```
"오늘 AI 관련 뉴스 10개만 보여줘"
```

Claude가 자동으로:
1. `get_current_korean_time`으로 오늘 날짜 확인
2. `search_news`로 "AI" 키워드 검색
3. 결과 요약 제공

### 특정 기간 뉴스 분석

```
"지난 한 달간 '반도체' 뉴스 트렌드 분석해줘"
```

Claude가 자동으로:
1. `get_article_count`로 일별 기사 수 집계
2. 트렌드 변화 분석
3. 주요 이슈 요약

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## 쇼케이스: 실전 활용 시나리오

### 1. 일일 뉴스 브리핑 봇

**사용 사례**: 매일 아침 팀에게 관련 산업 뉴스 브리핑 제공

**프롬프트 예시**:
```
오늘의 핀테크 관련 주요 뉴스를 브리핑해줘.
- 경제지 기사 위주로
- 상위 5개 뉴스
- 각 뉴스별 핵심 내용 2-3문장으로 요약
```

**예상 결과**:
```markdown
## 2025년 12월 16일 핀테크 뉴스 브리핑

### 1. 카카오뱅크, AI 신용평가 시스템 도입
- 출처: 한국경제 | 2025-12-16
- 카카오뱅크가 자체 개발 AI 모델을 활용한 신용평가 시스템을
  내년 1분기 도입 예정. 기존 대비 승인율 15% 상승 기대.

### 2. 토스, 동남아 진출 본격화
- 출처: 매일경제 | 2025-12-16
- 비바리퍼블리카가 베트남, 인도네시아에 송금 서비스 출시.
  현지 파트너사와 협력해 2026년까지 500만 사용자 목표.
...
```

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### 2. 경쟁사/키워드 모니터링

**사용 사례**: 자사와 경쟁사 언급량 비교 분석

**프롬프트 예시**:
```
지난 3개월간 "삼성전자", "SK하이닉스", "마이크론" 뉴스 언급량을 비교 분석해줘.
월별 추이와 함께 각 기업별 주요 이슈도 정리해줘.
```

**Claude 동작**:
1. `compare_keywords` 호출 → 3개 키워드 기사 수 비교
2. `get_article_count(group_by="month")` → 월별 추이
3. 각 키워드별 `search_news` → 주요 기사 샘플링

**예상 결과**:
```markdown
## 반도체 3사 뉴스 모니터링 리포트

### 언급량 비교 (2025.09 ~ 2025.12)
| 기업 | 총 기사 수 | 월평균 | 점유율 |
|------|-----------|--------|--------|
| 삼성전자 | 45,230 | 15,077 | 52% |
| SK하이닉스 | 28,450 | 9,483 | 33% |
| 마이크론 | 12,890 | 4,297 | 15% |

### 월별 추이
- 9월: 삼성전자 급등 (갤럭시 신제품 출시)
- 10월: SK하이닉스 상승 (HBM 수주 소식)
- 11월: 전체적 하락 (업황 우려)
- 12월: 마이크론 상승 (美 보조금 확정)

### 기업별 주요 이슈
**삼성전자**
- 파운드리 2나노 양산 지연 우려
- 갤럭시 S25 사전 예약 역대 최고

**SK하이닉스**
- NVIDIA向 HBM3E 독점 공급
- 청주 M15X 증설 발표
...
```

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### 3. 트렌드 리서치 리포트

**사용 사례**: 특정 주제에 대한 심층 리서치 리포트 작성

**프롬프트 예시**:
```
"생성형 AI" 관련 2025년 뉴스 트렌드 리포트를 작성해줘.
- 월별 기사량 변화
- 주요 연관 키워드
- 분기별 핫이슈 Top 3
- 주요 언론사별 보도 경향
```

**Claude 동작**:
1. `get_article_count(group_by="month")` → 월별 추이
2. `get_related_keywords` → 연관어 분석 (로그인 필요)
3. 분기별 `search_news` → 주요 기사 수집
4. `search_news(providers=[...])` → 언론사별 기사

**예상 결과**:
```markdown
## 2025년 생성형 AI 뉴스 트렌드 리포트

### Executive Summary
2025년 생성형 AI 관련 뉴스는 총 89,450건으로 전년 대비 156% 증가.
상반기 ChatGPT/Claude 경쟁 구도, 하반기 기업 도입 사례 중심으로 보도.

### 월별 기사량 추이
```
  15K ┤                              ╭──
  12K ┤                         ╭────╯
   9K ┤                    ╭────╯
   6K ┤          ╭─────────╯
   3K ┼──────────╯
      └─┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──
        1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12월
```

### Top 10 연관 키워드
1. ChatGPT (42.3)
2. Claude (38.1)
3. 저작권 (25.7)
4. 할루시네이션 (22.4)
5. 엔터프라이즈 (19.8)
...
```

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### 4. 대용량 뉴스 데이터 분석

**사용 사례**: 수천~수만 건의 뉴스를 로컬에서 분석

**프롬프트 예시**:
```
2025년 "전기차" 관련 전체 뉴스를 다운로드하고,
Python으로 분석할 수 있게 준비해줘.
```

**Claude 동작**:
1. `get_article_count` → 전체 건수 확인 (예: 74,648건)
2. `export_all_articles` → JSON/CSV로 내보내기
3. Python 분석 코드 템플릿 제공

**예상 결과**:
```
✅ 내보내기 완료: bigkinds_export_전기차_20251216.json
- 총 기사 수: 74,648건
- 파일 크기: 156.2 MB
- 소요 시간: 3분 42초

📊 분석 코드가 생성되었습니다: scripts/analyze_전기차.py

실행 방법:
python scripts/analyze_전기차.py
```

**생성된 분석 코드 예시**:
```python
import json
import pandas as pd
from collections import Counter

# 데이터 로드
with open("bigkinds_export_전기차_20251216.json", "r") as f:
    data = json.load(f)

df = pd.DataFrame(data["articles"])

# 기본 통계
print(f"총 기사 수: {len(df):,}건")
print(f"기간: {df['date'].min()} ~ {df['date'].max()}")

# 월별 추이
monthly = df.groupby(df['date'].str[:7]).size()
print("\n월별 기사 수:")
print(monthly)

# 언론사별 분포
print("\n언론사별 기사 수 Top 10:")
print(df['provider'].value_counts().head(10))

# 워드클라우드용 제목 분석
from wordcloud import WordCloud
titles = " ".join(df['title'].tolist())
wc = WordCloud(font_path='NanumGothic.ttf', width=800, height=400)
wc.generate(titles)
wc.to_file("wordcloud_전기차.png")
```

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### 5. 실시간 이슈 알림

**사용 사례**: 오늘의 핫이슈 모니터링

**프롬프트 예시**:
```
오늘 가장 화제가 된 뉴스 이슈 Top 5와
각 이슈별 주요 기사 1개씩 보여줘.
```

**Claude 동작**:
1. `get_today_issues` → 오늘의 인기 이슈
2. 각 이슈별 `search_news` → 대표 기사 검색
3. `get_article` → 기사 상세 내용

**예상 결과**:
```markdown
## 2025년 12월 16일 핫이슈 Top 5

### 1. 카카오 판교사옥 폭파 협박 (43건)
> **[단독] 카카오 본사에 폭탄 협박 전화...경찰 수사 착수**
> - 한겨레 | 2025-12-16 09:23
> - 16일 오전 카카오 판교 본사에 폭탄을 설치했다는 협박 전화가
>   걸려와 경찰이 수사에 나섰다. 직원들은 긴급 대피...

### 2. 이재명 대통령, 국가유공자 지정 취소 검토 지시 (34건)
> **이 대통령 "박진경 대령 국가유공자 지정, 재검토하라"**
> - 경향신문 | 2025-12-16 11:45
> - 이재명 대통령이 5·18 계엄군 지휘관이었던 박진경 대령의
>   국가유공자 지정을 취소하는 방안을 검토하라고 지시...

...
```

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## 도구별 상세 예제

### search_news - 뉴스 검색

```
# 기본 검색
"AI 뉴스 검색해줘"

# 기간 지정
"2025년 11월 AI 뉴스"

# 언론사 필터
"경향신문과 한겨레의 AI 관련 기사"

# 카테고리 필터
"경제 섹션 AI 뉴스"

# 복합 검색
"지난 한 달간 경제지의 반도체 뉴스를 날짜순으로"
```

### get_article_count - 기사 수 집계

```
# 총 건수만
"올해 AI 기사 몇 건이야?"

# 월별 추이
"올해 AI 기사 월별 추이 보여줘"

# 일별 추이
"지난 2주간 AI 기사 일별 추이"

# 특정 언론사
"조선일보의 AI 기사 건수"
```

### compare_keywords - 키워드 비교

```
# 단순 비교
"AI와 블록체인 뉴스 어느 게 더 많아?"

# 다중 비교
"AI, 반도체, 전기차, 배터리 뉴스량 비교"

# 기간 + 추이
"지난 6개월간 삼성전자 vs LG전자 뉴스 추이 비교"
```

### smart_sample - 샘플 추출

```
# 균등 샘플링
"올해 AI 뉴스 중 대표 기사 50개만 뽑아줘"

# 최신 위주
"최근 AI 뉴스 30개"

# 랜덤 샘플
"AI 뉴스 랜덤으로 20개"
```

### export_all_articles - 대용량 내보내기

```
# JSON 내보내기
"AI 관련 전체 기사를 JSON으로 저장해줘"

# CSV 내보내기
"반도체 기사 CSV로 다운로드"

# 본문 포함
"AI 기사 전체 본문 포함해서 내보내기"
```

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## 프롬프트 템플릿

### 일일 브리핑 템플릿

```
[산업명] 관련 오늘의 주요 뉴스를 브리핑해줘.

조건:
- 기사 수: 상위 5개
- 언론사: 경제지 위주
- 내용: 각 기사별 2-3문장 요약
- 형식: 마크다운 테이블
```

### 경쟁 분석 템플릿

```
[기업A], [기업B], [기업C]의 지난 [기간] 뉴스 분석:

요청사항:
1. 총 기사 수 및 점유율 비교
2. 월별/주별 추이 그래프
3. 각 기업별 주요 이슈 Top 3
4. 긍정/부정 기사 비율 (가능하다면)
```

### 트렌드 리포트 템플릿

```
"[키워드]" 관련 [기간] 뉴스 트렌드 리포트:

포함 내용:
1. Executive Summary (3줄)
2. 월별 기사량 추이
3. 주요 연관 키워드 Top 10
4. 분기별 핫이슈
5. 시사점 및 전망
```

### 대용량 분석 템플릿

```
"[키워드]" 관련 [기간] 전체 기사 분석:

요청:
1. 전체 기사 JSON으로 내보내기
2. Python 분석 코드 생성
3. 분석 항목:
   - 월별/일별 추이
   - 언론사별 분포
   - 키워드 빈도 분석
   - 워드클라우드
```

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## 팁 & 베스트 프랙티스

### 1. 검색 최적화
- 너무 넓은 키워드는 피하기 (예: "경제" → "금리 인상")
- 기간을 명시하면 더 정확한 결과
- 언론사/카테고리 필터로 노이즈 감소

### 2. 대용량 처리
- 100건 이상: `smart_sample` 사용 권장
- 1,000건 이상: `export_all_articles`로 로컬 분석
- 10,000건 이상: 기간을 나눠서 처리

### 3. 분석 품질 향상
- `get_related_keywords`로 연관어 파악 후 검색어 확장
- `compare_keywords`로 상대적 트렌드 파악
- 여러 언론사 비교로 편향 감소

### 4. 자동화 활용
- MCP 프롬프트 활용 (`news_analysis`, `trend_report`)
- 정기적 리포트는 템플릿화
- 로컬 내보내기 후 Python 자동화

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## 제한사항

- 검색 결과 요약은 200자 제한 (전체 본문은 `get_article` 사용)
- 페이지네이션 최대 ~15페이지 (대용량은 `export_all_articles` 사용)
- 로그인 필요 기능: `get_keyword_trends`, `get_related_keywords`
- API 호출 제한: 과도한 요청 시 일시적 차단 가능
