Naver DataLab

Name: Naver DataLab
Author: naver

Korean search and shopping trend data from Naver DataLab.

От сообществаРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

Search Trends: Returns relative search volume over time for up to 5 keyword groups on Naver integrated search. Values are normalized so the largest bucket = 100.
Shopping Category Trends: Returns relative shopping-click volume over time for up to 3 shopping-category groups.
Shopping Keyword Trends: Returns relative click-volume trend for up to 5 keyword groups within a single shopping category.

Какие данные видит

Нужен ли аккаунт

Не нужен: сервер работает без входа

Korean search and shopping trend data from Naver DataLab. Pull relative search-volume curves for up to 5 keyword groups over a date range, or shopping-click trends by category, age, gender, and device.

Как подключить

Как подключить Naver DataLab к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://datalab--naver.run.tools

Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

Авторизация

После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

Как подключить Naver DataLab к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://datalab--naver.run.tools

Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

Авторизация

При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

Как подключить Naver DataLab к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://datalab--naver.run.tools

Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

Вручную:

В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

Авторизация

Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

Список инструментов сервера (6)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

search_trends	Returns relative search volume over time for up to 5 keyword groups on Naver integrated search. Values are normalized so the largest bucket = 100.
shopping_category_trends	Returns relative shopping-click volume over time for up to 3 shopping-category groups.
shopping_keyword_trends	Returns relative click-volume trend for up to 5 keyword groups within a single shopping category.
shopping_age_breakdown	Returns shopping-click distribution by age bucket for one shopping category over time.
shopping_gender_breakdown	Returns shopping-click distribution by gender for one shopping category over time.
shopping_device_breakdown	Returns shopping-click distribution by device (pc vs mobile) for one shopping category over time.