표준국어대사전 MCP 서버(ko-stdict-mcp) 설치·활용 가이드

국립국어원 표준국어대사전 전체를 로컬 SQLite로 변환하면 Claude Desktop이나 Cursor 안에서 API 키 없이 즉시 사전 검색을 사용할 수 있습니다. ko-stdict-mcp는 바로 이 변환과 MCP 연결을 한 번에 해결하는 오픈소스 서버입니다. 설치는 저장소 복제 → JSON 덤프 변환 → 설정 파일 수정 → 재시작 네 단계로 완료됩니다. 별도 요금이나 네트워크 연결 없이도 표준국어대사전의 풍부한 어휘·뜻풀이·예문 데이터를 AI 글쓰기·교정·교육 워크플로에 바로 활용할 수 있습니다.

왜 표준국어대사전 MCP가 필요한가요?

AI가 한국어 문서를 처리할 때 가장 자주 발생하는 문제 중 하나는 단어 뜻의 임의 해석입니다. AI가 “아이러니”와 “역설”, “반어”를 혼용하거나 “갈음”과 “대신”을 구분 없이 쓰는 사례가 대표적입니다. 공식 문서, 보도자료, 학술 글쓰기에서는 표준국어대사전 기반의 정확한 뜻풀이와 용례가 필수입니다. 특히 다음과 같은 상황에서 표준국어대사전 연동이 큰 도움이 됩니다.

• 교열·교정 작업 중 표준어 여부와 정확한 뜻을 빠르게 확인해야 할 때
• 전문 용어의 공식 정의를 인용해야 할 때
• 한국어 교육 콘텐츠 제작 시 예문과 뜻풀이를 정확하게 가져와야 할 때
• 외래어·신조어의 표준 표기를 확인해야 할 때

기존에는 웹 브라우저로 stdict.korean.go.kr에 직접 접속해 확인한 뒤 복사·붙여넣기를 반복해야 했지만, ko-stdict-mcp를 설치하면 Claude와 대화하는 도중에 자연어 질문만으로 사전을 검색하고, 글쓰기 흐름을 끊지 않고도 사전 기반 정확성을 확보할 수 있습니다.

ko-stdict-mcp란 무엇인가요?

ko-stdict-mcp는 국립국어원이 공개한 표준국어대사전 JSON 덤프를 SQLite 데이터베이스로 변환하고, 이를 MCP(Model Context Protocol) stdio 서버로 노출하는 Python 오픈소스 프로젝트입니다.

사용자 질문
    │
    ▼
Claude Desktop / Cursor (MCP 클라이언트)
    │  stdio
    ▼
ko-stdict-mcp 서버 (Python 프로세스)
    │  SQLite 쿼리
    ▼
로컬 SQLite DB (국립국어원 표준국어대사전 전체)
    │
    ▼
검색 결과(표제어·뜻풀이·품사·발음·용례) 반환

핵심 특징은 다음 표와 같습니다.

항목	내용
개발자	dahlia (GitHub)
데이터 출처	국립국어원 표준국어대사전 JSON 덤프
실행 방식	stdio (로컬 프로세스)
API 키 필요	없음
네트워크 의존	없음 (완전 오프라인)
라이선스	저장소 README 확인 필요
GitHub	github.com/dahlia/ko-stdict-mcp

준비물

설치 전에 아래 항목을 미리 갖춰 두세요.

• Python 3.10 이상 — python --version으로 확인
• uv 또는 pip — Python 패키지 관리자
• 국립국어원 표준국어대사전 JSON 덤프 — 공식 배포 채널에서 다운로드(아래 1단계 참고)
• Claude Desktop 또는 Cursor — MCP를 지원하는 클라이언트

단계별 설치 방법

1단계 — 표준국어대사전 JSON 덤프 다운로드

ko-stdict-mcp는 국립국어원이 공개한 JSON 덤프 파일을 직접 사용합니다. 정확한 다운로드 경로와 파일명은 저장소 README에 기재되어 있으니 반드시 아래 공식 저장소를 먼저 확인하세요.

# 공식 저장소 README 확인
# https://github.com/dahlia/ko-stdict-mcp

덤프 파일을 내려받은 뒤 편의상 작업 폴더에 보관합니다. 예를 들어 ~/ko-stdict-data/ 폴더를 만들어 저장하면 이후 경로 관리가 편합니다. 데이터는 국립국어원이 공개·배포하는 자료이므로, 라이선스 조건을 반드시 확인하고 상업적 목적이라면 별도 이용 허락이 필요한지 점검하세요.

2단계 — 저장소 복제 및 의존성 설치

# 저장소 복제
git clone https://github.com/dahlia/ko-stdict-mcp.git
cd ko-stdict-mcp

# uv를 사용하는 경우
uv sync

# pip을 사용하는 경우 (편집 가능 설치)
pip install -e .

의존성 설치가 완료되면 CLI가 정상 동작하는지 확인합니다. 구체적인 명령어 이름은 저장소 README를 참고하세요.

3단계 — JSON 덤프를 SQLite로 변환

다운로드한 JSON 덤프를 SQLite DB로 변환합니다. 변환은 최초 1회만 실행하면 됩니다. 덤프 파일 경로를 정확히 지정하세요.

# JSON 덤프 → SQLite 변환 (정확한 입력 파일명은 README 참고)
python -m ko_stdict_mcp.build \
  --input ~/ko-stdict-data/ko-stdict.json \
  --output ~/ko-stdict-data/stdict.db

변환 완료까지 사전 규모에 따라 수 분이 걸릴 수 있습니다. 완료 후 stdict.db 파일이 생성되며, 이 파일이 모든 뜻풀이·용례 데이터의 실체입니다.

4단계 — Claude Desktop 설정 파일에 서버 등록

Claude Desktop 설정 파일을 열어 ko-stdict-mcp 항목을 추가합니다.

설정 파일 위치:

운영체제	경로
macOS	~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows	%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

가장 단순한 형태는 시스템 python으로 모듈을 직접 실행하는 방식입니다. command, args, cwd 경로는 실제 환경에 맞게 수정하세요.

{
  "mcpServers": {
    "ko-stdict-mcp": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m",
        "ko_stdict_mcp",
        "--db",
        "/Users/yourname/ko-stdict-data/stdict.db"
      ],
      "cwd": "/Users/yourname/ko-stdict-mcp"
    }
  }
}

uv로 가상환경을 구성했다면 command를 uv로 두고 uv run을 활용하는 편이 안전합니다.

{
  "mcpServers": {
    "ko-stdict-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "python",
        "-m",
        "ko_stdict_mcp",
        "--db",
        "/Users/yourname/ko-stdict-data/stdict.db"
      ],
      "cwd": "/Users/yourname/ko-stdict-mcp"
    }
  }
}

주의: args 배열의 실제 엔트리포인트 모듈명과 플래그 이름은 저장소 README의 최신 내용을 따르세요. 위 예시는 일반적인 Python stdio MCP 서버 패턴을 기준으로 작성했습니다.

기존에 다른 MCP 서버가 등록되어 있다면 mcpServers 객체 안에 나란히 추가하면 됩니다.

{
  "mcpServers": {
    "기존-서버": { "...": "..." },
    "ko-stdict-mcp": { "...": "..." }
  }
}

5단계 — Claude 재시작 및 동작 확인

설정 파일을 저장한 뒤 Claude Desktop을 완전히 종료하고 다시 실행합니다. 채팅창 입력란 근처에 망치 아이콘(도구 패널)을 클릭했을 때 ko-stdict-mcp 관련 도구가 표시되면 MCP 서버 연결이 성공한 것입니다.

동작 확인은 Claude에게 직접 질문해 보는 것이 가장 빠릅니다.

"표준국어대사전에서 '소슬바람'의 뜻과 품사를 알려줘."
"국립국어원 표준국어대사전에서 '어르신'을 검색해 줘."

사전 데이터에서 표제어·뜻풀이·품사·용례가 응답에 포함되면 정상 동작입니다.

글쓰기 워크플로에서의 활용 패턴

ko-stdict-mcp의 진가는 단순 검색을 넘어 AI 글쓰기·교정 과정에 사전 검증을 끼워 넣는 것입니다. Claude는 로컬 SQLite에서 뜻풀이·품사·용례를 직접 조회하고, 그 결과를 인용 형태로 답변에 포함합니다.

활용 예시 프롬프트:

"아이러니"의 표준국어대사전 뜻풀이와 용례를 알려줘.

"갈음"과 "대신"의 차이를 표준국어대사전 뜻풀이를 근거로 설명해줘.

다음 문장에서 단어 사용이 표준국어대사전 뜻과 맞는지 검토해줘:
"이번 사업은 기존 방식을 갈음하여 새로운 절차를 도입합니다."

공식 문서·보도자료 작성

공문서에 새 단어를 쓸 때마다 Claude가 자동으로 뜻풀이를 확인합니다. 코르독(KorDoc) 서버와 함께 사용하면 HWP·PDF 공문서를 Markdown으로 변환한 뒤 단어 검증까지 한 번에 처리할 수 있습니다.

교육 콘텐츠·국어 학습 자료

낱말 카드나 어휘 학습 자료를 만들 때 표준 뜻풀이와 용례를 자동으로 삽입해, 잘못된 뜻을 가르치는 위험을 줄입니다.

번역 및 교정

번역 결과물에서 한국어 단어 선택이 표준 뜻과 맞는지 검토하는 용도로 활용합니다. HWP-MCP 서버와 조합하면 한글 문서 교정 자동화도 가능합니다.

흔한 오류와 해결 방법

오류 메시지 / 증상	원인	해결 방법
ModuleNotFoundError: No module named 'ko_stdict_mcp'	의존성 미설치 또는 Python 경로 불일치	uv sync(또는 pip install -e .) 재실행, command 경로 확인
sqlite3.OperationalError: no such file	DB 파일 경로 오류	--db 인수의 경로를 절대경로로 수정
”Server disconnected” / 도구 목록에 서버가 없음	설정 파일 JSON 문법 오류 또는 저장 누락	온라인 JSON 유효성 검사 후 Claude 재시작. 경로에 공백이 있으면 큰따옴표로 감쌀 것
uv 명령을 찾을 수 없음	uv 미설치 또는 PATH 누락	pip install uv 또는 astral.sh/uv 참고 설치 후 PATH 확인
빌드 중 메모리 부족	표준국어대사전은 수십만 항목이라 변환 시 메모리를 크게 사용	무거운 프로그램 종료 후 재시도
검색 결과가 나오지 않음	DB 빌드 미완료	빌드 명령이 완료될 때까지 기다린 후 재시도

데이터 최신성 주의

ko-stdict-mcp는 다운로드한 JSON 덤프 시점의 데이터를 그대로 사용합니다. 따라서 덤프의 기준 시점과 현재 국립국어원 표준국어대사전 사이에 갱신 차이가 있을 수 있습니다. 최신 표기·뜻풀이가 중요한 작업이라면 국립국어원 공식 사이트를 병행해 확인하세요. 국립국어원에서 새 JSON 덤프를 배포하면, 기존 덤프 파일을 새 파일로 교체하고 변환 명령을 다시 실행해 SQLite를 재생성하면 됩니다. 서버 코드는 그대로 두어도 됩니다.

관련 한국 공공데이터 MCP 서버

표준국어대사전 외에도 한국 공공데이터·문서를 AI와 연결하는 다양한 MCP 서버가 있습니다.

서버	데이터 출처 / 용도	API 키
표준국어대사전 MCP	국립국어원 표준국어대사전	불필요
한국 부동산 MCP	국토교통부 실거래가 공공데이터	필요
공공데이터포털 MCP 서버 모음	data.go.kr 다수 API	필요

공공데이터 카테고리에서 더 많은 한국 공공데이터 MCP 서버를 탐색할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

ko-stdict-mcp를 사용하려면 API 키가 필요한가요?

아니요. ko-stdict-mcp는 국립국어원 API를 실시간으로 호출하지 않고, JSON 덤프를 로컬 SQLite 파일로 변환해 완전히 오프라인에서 검색합니다. 별도의 API 키가 필요 없습니다.

표준국어대사전 JSON 덤프는 어디서 받나요?

국립국어원이 공개한 표준국어대사전 데이터 배포 채널을 통해 다운로드(또는 신청)할 수 있습니다. ko-stdict-mcp GitHub README에 정확한 다운로드 경로와 파일명이 안내되어 있으니 반드시 공식 저장소를 확인하세요. 상업적 이용 시 별도 이용 허락이 필요한지 라이선스를 함께 확인하세요.

Windows에서도 설치할 수 있나요?

네. ko-stdict-mcp는 Python 기반이라 Windows, macOS, Linux 모두 지원합니다. 단, 설정 파일 경로에서 Windows 경로 구분자(역슬래시)를 슬래시로 바꾸거나 이중 역슬래시로 이스케이프해야 합니다.

Cursor나 Claude Code에서도 사용할 수 있나요?

네. MCP 표준 stdio 방식을 따르므로 MCP를 지원하는 모든 클라이언트(Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf 등)에서 동일한 방법으로 연결할 수 있습니다.

뜻풀이 결과가 최신 사전과 다를 수 있나요?

예. JSON 덤프의 기준 시점과 현재 표준국어대사전 사이에 갱신 차이가 있을 수 있습니다. 최신 정보가 필요하면 국립국어원 공식 사이트를 병행해 확인하고, 새 덤프가 배포되면 SQLite를 재생성하세요.

검색 속도는 어느 정도인가요?

로컬 SQLite를 사용하므로 네트워크 지연이 없습니다. 표제어 정확 검색은 수십 밀리초 수준이며, 전문 검색(FTS)도 로컬 디스크 속도에만 의존해 빠르게 동작합니다.

다음 단계

ko-stdict-mcp를 설치했다면 한국어 글쓰기·문서 처리에 도움이 되는 다른 MCP 서버도 살펴보세요.

• 코르독(KorDoc): HWP·HWPX·PDF·DOCX 등 한국 공문서를 Markdown으로 변환. 공문서에서 단어를 추출해 바로 뜻 검증하는 파이프라인 구성 가능.
• HWP-MCP: AI가 한글 문서를 직접 읽고 편집. 사전 검증 후 문서에 자동 반영.
• 공공데이터포털 MCP 서버 모음: data.go.kr의 다양한 API를 한꺼번에 연결.
• 한국 부동산 MCP: 국토교통부 실거래가 데이터를 AI 분석에 활용.

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