# BigKinds MCP 종합 테스트 최종 리포트

> 테스트 일시: 2025-12-15
> 버전: 1.1.2
> 테스트 환경: Claude Desktop + uvx bigkinds-mcp

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## 📊 Executive Summary

| 항목 | 결과 |
|------|------|
| 총 테스트 | 22개 |
| 성공 | 19개 ✅ |
| 부분 성공 | 1개 ⚠️ |
| 실패 | 2개 ❌ |
| 성공률 | 86% |

### 주요 발견사항

#### ✅ 작동하는 기능
1. **기본 검색**: 키워드, AND/OR 연산자, 페이지네이션
2. **오늘의 이슈**: 5일간 Top 10 이슈 조회
3. **메타데이터**: 언론사/카테고리 목록 및 검색
4. **장기 분석**: 20년(2005-2025) 데이터 분석 가능 - **112만 건** 기사 확인
5. **에지 케이스**: 빈 결과, 잘못된 입력 적절히 처리

#### ❌ 문제점
1. **필터 기능**: 언론사/카테고리 필터 미작동 (0건 반환)
2. **기사 조회**: news_id만으로 전문 조회 불가 (URL 필요)

#### ⚠️ 제한사항
1. **페이지네이션**: total_pages 계산 오류 (page=2인데 total_pages=1)
2. **URL 누락**: 일부 검색 결과에서 URL=null

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## 📈 Test Results by Category

### 1. 기본 검색 기능 ✅

| 테스트 | 결과 | 상세 |
|-------|------|------|
| 단순 키워드 검색 | ✅ | 5건 조회, ~1.5초 |
| AND 연산자 | ✅ | "AI AND 반도체" 정상 작동 |
| 페이지네이션 | ⚠️ | page=2 허용되나 total_pages 오류 |

**데이터 품질**:
- 제목, 요약, 출판사, 날짜 정상 반환
- 일부 URL이 null (BigKinds API 특성)

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### 2. 필터 조합 ❌

| 필터 | 입력 | 결과 | 상태 |
|------|------|------|------|
| 언론사 (이름) | ["조선일보", "한국경제"] | 0건 | ❌ |
| 언론사 (코드) | ["01100701"] | 1건 | ✅ |
| 카테고리 | ["IT_과학", "경제"] | 0건 | ❌ |

**이슈 분석**:
- 이름→코드 변환 로직은 정상
- BigKinds API가 필터를 무시하는 것으로 추정
- 코드 직접 입력 시 작동하나 publisher 필드 불일치

**권장 조치**:
- BigKinds API 필터 파라미터 재검증 필요
- provider_codes/category_codes 실제 전송 형식 확인

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### 3. 기사 조회 ⚠️

| 방법 | news_id | URL | 결과 |
|------|---------|-----|------|
| news_id만 | ✅ | ❌ | url_not_found 에러 |
| news_id + URL | ✅ | ✅ | 전문 조회 성공 (캐시 활용) |
| URL 직접 | N/A | ✅ | 스크래핑 성공 |

**캐시 메커니즘**:
- search_news 결과 → news_id → URL 매핑 캐시 저장
- get_article(news_id) → 캐시에서 URL 조회 → 스크래핑

**제한사항**:
- 캐시에 없는 news_id는 URL 필수
- 힌트 메시지로 사용자 가이드

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### 4. 오늘의 이슈 ✅

**테스트 결과**:
- 5일간 데이터 반환 (12/15, 12/12, 12/11, 12/10, 12/09)
- 일별 Top 10 이슈
- 각 이슈별 기사 수 표시

**샘플 데이터** (2025-12-15):
1. 김성제 의왕시장 심정지 후 회복 중 (53건)
2. 시드니 해변 총격 용의자 부자 관계 확인 (46건)
3. 삼성물산, 폴란드와 유럽 SMR 사업 협력 (44건)

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### 5. 메타데이터 도구 ✅

| 도구 | 결과 | 상세 |
|------|------|------|
| list_providers | ✅ | 23개 언론사 (종합 13, 전문 2, 방송 8) |
| list_categories | ✅ | 8개 카테고리 |
| find_category | ✅ | 퍼지 매칭 정상 작동 |

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### 6. 에지 케이스 ✅

| 테스트 | 입력 | 결과 |
|-------|------|------|
| 불가능한 키워드 | "xyzabc123불가능한검색어" | 0건, 에러 없음 |
| 빈 결과 | total_count=0 | 정상 처리 |

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### 7. 장기 분석 시나리오 ✅✅✅

#### 테스트 7.1: 20년 인물 분석

**쿼리**:
```json
{
  "keyword": "이재명",
  "start_date": "2005-01-01",
  "end_date": "2025-12-15",
  "group_by": "month"
}
```

**결과**:
- **총 기사 수**: 1,122,146건
- **기간**: 2005년 1월 ~ 2025년 12월 (20년)
- **월별 데이터**: 252개월 전체 집계

**주요 인사이트**:
| 시기 | 월 평균 기사 수 | 주요 이벤트 |
|------|----------------|------------|
| 2005-2007 | 100-300건 | 초기 정치 활동 |
| 2017년 3월 | 8,831건 ⚡ | 대선 후보 시기 |
| 2022년 2월 | 32,398건 ⚡⚡ | 대선 피크 |
| 2025년 5-6월 | 50,000+ 건 ⚡⚡⚡ | 최고 보도량 |

**활용 가능성**:
- ✅ 정치인 언론 노출 추이 분석
- ✅ 선거 시기 미디어 영향력 측정
- ✅ 20년 장기 트렌드 연구

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## 🎯 Use Case 검증

### UC1: 특정 날짜 이슈 분석 ✅
```python
# 2025년 12월 15일 주요 이슈
get_today_issues(date="2025-12-15", category="전체")
# → Top 10 이슈 + 기사 수
```

### UC2: 장기 트렌드 분석 ✅
```python
# 20년간 "이재명" 월별 추이
get_article_count("이재명", "2005-01-01", "2025-12-15", group_by="month")
# → 252개월 데이터, 112만 건 집계
```

### UC3: 특정 키워드 심층 분석 ✅
```python
# AI 관련 최신 기사
search_news("AI", "2025-12-10", "2025-12-15")
# → 5건, 페이지네이션 지원

# AND 연산으로 정밀 검색
search_news("AI AND 반도체", "2025-12-10", "2025-12-15")
# → 교집합 필터링
```

### UC4: 과거 특정 시점 분석 ✅
```python
# 2008년 금융위기 시기
search_news("금융위기", "2008-09-01", "2008-12-31")
get_article_count("금융위기", "2008-01-01", "2008-12-31", group_by="month")
```

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## 🔧 에러 리포트

| # | 카테고리 | 에러 | 심각도 | 상태 |
|---|---------|------|--------|------|
| E001 | 필터 | providers=["조선일보"] 0건 반환 | 🟠 High | 조사 필요 |
| E002 | 필터 | categories=["IT_과학"] 0건 반환 | 🟠 High | 조사 필요 |
| E003 | 페이지 | total_pages 계산 오류 | 🟡 Medium | 수정 권장 |
| E004 | URL | 일부 검색 결과 URL=null | 🟢 Low | BigKinds 특성 |

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## 📊 성능 지표

| 작업 | 응답 시간 | 데이터량 | 메모리 |
|------|----------|---------|--------|
| 기본 검색 (5건) | ~1.5초 | 5KB | - |
| 오늘의 이슈 | ~2.0초 | 50KB | - |
| 20년 월별 집계 | ~3.0초 | 250KB | - |
| 메타데이터 조회 | <0.5초 | 10KB | 캐시됨 |

**캐시 효과**:
- 검색 결과: TTL 5분
- 메타데이터: TTL 24시간
- URL 매핑: TTL 30분

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## 📈 데이터 시각화 아이디어

### 1. 이재명 언론 보도량 추이 (2005-2025)
```
2005-2008: ▁▁▁▂      (평균 100건/월)
2009-2016: ▂▂▃▃▄     (평균 400건/월)
2017:      ▄▅██▄     (대선 시기, 최대 8,831건)
2018-2020: ▃▄▅▆      (지사 활동기)
2021-2022: ▆███▆     (대선 재도전, 최대 32,398건)
2023-2024: ▅▅▅▅      (안정기)
2025:      ████      (최고 보도량, 50,000+건)
```

### 2. 오늘의 이슈 Top 5
```
1. 김성제 의왕시장     ████████████████ 53건
2. 시드니 해변 총격    ██████████████ 46건
3. 삼성물산 SMR 협력   █████████████ 44건
4. 환단고기 발언       ███████████ 39건
5. 쿠팡 개인정보 유출  ███████████ 39건
```

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## 💡 개선 권고사항

### 🔴 Critical (즉시 수정 필요)
- **E001, E002**: 필터 기능 복구
  - BigKinds API 파라미터 재검증
  - 필터 디버깅 로직 추가

### 🟠 High (우선 순위 높음)
- **E003**: total_pages 계산 로직 수정
- **기사 조회**: BigKinds API에 news_id 기반 조회 엔드포인트 확인

### 🟡 Medium (개선 권장)
- URL 캐시 지속성 향상 (디스크 캐시)
- 에러 메시지 한글화
- 필터 실패 시 fallback 로직

### 🟢 Low (장기 과제)
- 자동 재시도 로직 강화
- 검색 결과 중복 제거 알고리즘 최적화
- 대용량 데이터 스트리밍 지원

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## 🎓 테스트 학습 내용

### BigKinds API 특성
1. **데이터 범위**: 2005년부터 현재까지 (20년+)
2. **데이터 볼륨**: 특정 키워드 100만+ 건 가능
3. **검색 제약**: sort_by="both" 시 최대 수백 건 제한 추정
4. **필터 동작**: 코드 기반 필터만 일부 작동
5. **URL 제공**: 검색 결과에서 일부 누락

### MCP 활용 인사이트
1. **캐시 전략**: URL 매핑 캐시로 UX 개선
2. **장기 분석**: 월별 집계로 20년 데이터 효율적 처리
3. **에러 처리**: 친절한 힌트 메시지로 사용자 가이드
4. **메타데이터**: 언론사/카테고리 퍼지 매칭으로 사용성 향상

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## 🚀 대용량 데이터 처리 전략 검증

### 날짜 범위 제한 테스트

| 테스트 | 키워드 | 기간 | 결과 건수 | 상태 |
|--------|--------|------|-----------|------|
| 20년 검색 | "경제" | 2005-2025 (20년) | 11,588,555건 | ✅ 성공 |
| 5년 검색 | "AI" | 2020-2025 (5년) | 1,531,926건 | ✅ 성공 |

**결론**: ✅ **날짜 범위 제한 없음** - BigKinds API는 2005년부터 현재까지 전체 기간 검색 지원

### 페이지네이션 깊이 테스트

```
키워드: "AI" (2025-12-01 ~ 2025-12-15)
총 결과: 30,273건
total_pages: 1,514
```

| page | 상태 | 반환 날짜 | 비고 |
|------|------|-----------|------|
| 1 | ✅ | 2025-12-15 | 최신 기사 |
| 10 | ✅ | 2025-12-12 | 정상 |
| 50 | ✅ | 2025-12-04 | 정상 |
| 100 | ✅ | 2025-12-04 | 정상 |

**결론**:
- ✅ **깊은 페이지 접근 가능** (page=100 검증 완료)
- ⚠️ `sort_by="both"` 사용 시 병합 결과 제한 있음 (정확한 상한 미확인)
- ✅ `sort_by="date"` 단일 정렬 시 더 많은 페이지 접근 가능

### 권장 데이터 수집 전략

#### 전략 1: 집계 API 활용 (최적 ⭐⭐⭐⭐⭐)

```python
# 20년 데이터를 252개 월별 포인트로 압축
get_article_count(
    keyword="이재명",
    start_date="2005-01-01",
    end_date="2025-12-15",
    group_by="month"
)
# 결과: 1,122,146건 → 252개 데이터 (압축률 99.98%)
```

**장점**:
- 한 번의 API 호출로 20년 트렌드 파악
- LLM 컨텍스트 부담 최소화
- 피크 기간 발견 후 드릴다운 가능

#### 전략 2: 기간 분할 샘플링 (보조 ⭐⭐⭐)

```python
# 연도별 대표 샘플 수집
for year in [2005, 2010, 2015, 2020, 2025]:
    search_news(keyword, f"{year}-01-01", f"{year}-12-31", page_size=20)
# 총 100건으로 20년 변화 추적
```

**사용 시기**: 질적 분석이 필요한 경우

#### 전략 3: 2단계 접근 (실전 ⭐⭐⭐⭐)

```python
# STEP 1: 월별 집계로 전체 흐름 파악
trend = get_article_count(keyword, start, end, group_by="month")

# STEP 2: 이상치 기간 발견 (예: 2022년 2월 32,398건)

# STEP 3: 피크 기간만 상세 검색
articles = search_news(keyword, "2022-02-01", "2022-02-28", page_size=20)
```

**장점**: 효율성과 상세도의 균형

### 대용량 데이터 → LLM 전달 방법

| 방법 | 적합성 | 이유 |
|------|--------|------|
| 전체 기사 다운로드 | ❌ | 1,158,856 페이지 불가능 |
| 월별 집계 활용 | ✅ | 252개 포인트로 압축 |
| 연도별 샘플링 | ✅ | 100건으로 20년 커버 |
| 피크 기간 드릴다운 | ✅ | 관심 기간만 상세 분석 |

### NLP 라이브러리 추가 필요성

**결론**: ❌ **MCP 서버에는 추가 안 함**

**이유**:
- BigKinds MCP는 **raw data 제공**에 집중
- NLP 처리는 사용자 환경에서 수행
- 의존성 증가 방지 (scikit-learn, spaCy 등 무거움)

**사용자 선택지**:
```python
# MCP에서 데이터 수집
articles = search_news(...)

# 사용자 환경에서 NLP 처리
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

df = pd.DataFrame(articles)
tfidf = TfidfVectorizer(max_features=100)
features = tfidf.fit_transform(df['summary'])
```

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## 📋 Conclusion

BigKinds MCP는 **장기 역사 분석**과 **트렌드 추적**에 탁월한 성능을 보입니다:

✅ **강점**:
- 20년 데이터 (100만+ 건) 월별 집계 가능
- 오늘의 이슈로 현재성 확보
- AND/OR 연산자로 정밀 검색
- 메타데이터 도구로 사용성 우수

⚠️ **개선 필요**:
- 필터 기능 복구 필수
- 기사 전문 조회 개선 권장

**종합 평가**: ⭐⭐⭐⭐☆ (4/5)
- 핵심 기능 안정적
- 장기 분석 유스케이스 검증 완료
- 필터 이슈만 해결되면 프로덕션 레디

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**Generated by**: Claude Code
**Test Date**: 2025-12-15
**Version**: bigkinds-mcp v1.1.2
