Signal Lab

공식

시장, 거시경제, 날씨, OSINT 등 500개 이상의 무료 데이터 소스를 제공하는 호스팅 MCP 서버입니다. 액세스, 요청 제한, 라이선스 및 검증 날짜를 확인할 수 있습니다. API 키가 필요하지 않습니다.

Signal Lab MCP(으)로 무엇을 할 수 있나요?

데이터 카탈로그 검색 — 어시스턴트에게 시장, 거시경제, 에너지, 농업, 해운, 날씨, 뉴스, OSINT 등 다양한 분야에서 무료 또는 무료로 시작할 수 있는 데이터 소스를 찾아 달라고 요청하세요.
소스의 수집 스킬 확인 — get_ingestion_skill을 통해 Frankfurter와 같이 수집 스킬이 문서화된 234개 소스 중 원하는 소스의 스킬을 확인하세요.
MCP 서버 감사 결과 검토 — Signal Lab의 MCP 서버 감사 결과를 살펴보고 에이전트에 사용할 서버를 선택하기 전에 비교하세요.
소스 제안 — 어시스턴트가 데이터 소스 아이디어를 Signal Lab의 비공개 검토 대기열에 제출하도록 하세요.
피드백 보내기 — 계정이나 API 키 없이 서버를 통해 카탈로그에 대한 피드백을 전달하세요.

호스팅형 MCP 서버

npx add-mcp 'https://signal-lab.qdt.ai/api/mcp'

Claude Code, Codex, Cursor 등에 설치됩니다

문서

Signal Lab MCP 서버

AI 에이전트를 Signal Lab 카탈로그에 연결하세요. 이 카탈로그에는 무료 및 무료로 시작할 수 있는 데이터 소스 913개(금융 시장, 글로벌 거시경제, 에너지, 농업 및 식품, 자금 흐름, 운송 및 해운, 연구 및 회색 문헌, 날씨, 뉴스 및 RSS, OSINT 및 사이버 위협), 도구와 모델이 포함되어 있습니다. 서버는 공개되어 있으며 API 키나 계정이 필요하지 않습니다. 카탈로그 도구 8개는 카탈로그만 읽으며, find_mcp_servers와 get_mcp_audit는 MCP 서버 감사만 읽습니다. suggest_source와 feedback은 비공개 검토 대기열에 항목만 추가합니다(소스 제안 참조). 검토된 제안에 대한 답변은 에이전트 제안에서 확인할 수 있습니다.

엔드포인트 https://signal-lab.qdt.ai/api/mcp

엔드포인트(Streamable HTTP, 상태 비저장, POST 전용, CORS 허용). /catalog.json과 동일한 카탈로그를 제공합니다. 서버 버전 1.6.0.

데이터 소스 234개에는 수집 스킬이 있습니다. 각 소스 페이지의 “에이전트에서 사용” 섹션에도 표시됩니다. 예를 들면 Frankfurter가 있습니다.

01
Claude Code
터미널에서 다음을 실행한 다음 claude mcp list로 확인하세요.
```
claude mcp add --transport http signal-lab https://signal-lab.qdt.ai/api/mcp
```
02
Claude Desktop 및 claude.ai
Free, Pro 및 Max 요금제에서는 Customize > Connectors로 이동해 사용자 지정 커넥터를 추가하세요. Anthropic 가이드에서는 이 메뉴를 + Add > Add custom connector 또는 Add > Custom > Web으로 안내합니다. 이름을 입력하고 위의 엔드포인트 URL을 붙여 넣은 다음 No sign in을 선택하세요. Free 요금제에서는 사용자 지정 커넥터를 하나만 사용할 수 있습니다. Team 및 Enterprise 요금제에서는 Owner 또는 Primary Owner(Enterprise에서는 Libraries에 대한 액세스를 관리할 수 있는 사용자 지정 역할도 가능)가 Organization settings > Connectors에서 먼저 추가해야 합니다. 그런 다음 구성원이 Customize > Connectors에서 연결합니다. Claude는 Anthropic 클라우드에서 사용자 지정 커넥터에 연결하며, 엔드포인트가 공개되어 있으므로 사용할 수 있습니다. 대신 로컬 서버로 실행하려면 다음을 claude_desktop_config.json에 추가하세요(Node.js 필요).
```
{
  "mcpServers": {
    "signal-lab": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://signal-lab.qdt.ai/api/mcp"
      ]
    }
  }
}
```

Cursor

프로젝트에서는 다음을 ~/.cursor/mcp.json 또는 .cursor/mcp.json에 추가하세요.

{
  "mcpServers": {
    "signal-lab": {
      "url": "https://signal-lab.qdt.ai/api/mcp"
    }
  }
}

04
VS Code
Command Palette에서 MCP: Add Server를 실행하고 HTTP를 선택한 다음 엔드포인트 URL을 붙여 넣으세요. 또는 작업 공간 루트의 .mcp.json이나 사용자용 ~/.copilot/mcp-config.json에 다음을 추가하세요(최상위 mcpServers 객체를 사용하는 이식 가능한 형식).
```
{
  "mcpServers": {
    "signal-lab": {
      "type": "http",
      "url": "https://signal-lab.qdt.ai/api/mcp"
    }
  }
}
```
이전 .vscode/mcp.json 파일은 대신 최상위 servers 객체를 사용합니다. VS Code는 여전히 이 파일을 읽지만, 안내 설정에서는 이제 해당 위치를 더 이상 사용하지 않는 것으로 표시합니다.

도구 목록을 가져옵니다. 응답은 서버 전송 이벤트입니다. “event: message” 행 다음에 “data:”와 JSON-RPC 결과가 이어집니다.

curl -s -X POST https://signal-lab.qdt.ai/api/mcp -H 'Content-Type: application/json' -H 'Accept: application/json, text/event-stream' -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'

소스 하나의 수집 스킬을 가져옵니다.

curl -s -X POST https://signal-lab.qdt.ai/api/mcp -H 'Content-Type: application/json' -H 'Accept: application/json, text/event-stream' -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"get_ingestion_skill","arguments":{"slug":"frankfurter"}}}'

// 04 / IV // 제한 사항

제한 사항

요청당 JSON-RPC 메시지 하나만 허용되며, 요청 본문은 최대 16 KB입니다.
클라이언트당 분당 약 120회 요청이 허용되며, 서버 인스턴스별로 집계됩니다. 집계는 대략적이므로 여러 인스턴스에 분산된 요청 급증은 제한되지 않을 수 있습니다.
결과는 카탈로그 자체의 값입니다. 무료 요금제, 제한 사항 및 라이선스는 제공업체에 속하며 변경될 수 있으므로 데이터를 사용하기 전에 각 제공업체의 약관을 확인하세요.

// 05 / V // 레지스트리

레지스트리 등록 정보

공식 MCP Registry에 io.github.QDThead/signal-lab로 등록되어 있습니다. 레지스트리 항목 보기 (JSON)

파일을 선호하시나요? Agent Ingestion 페이지에서 catalog.json, catalog.csv 및 llms.txt를 확인할 수 있습니다.

정보는 교육 목적으로만 제공됩니다. Signal Lab은 제3자 데이터를 호스팅하거나 재배포하지 않습니다.

Signal Lab은 자체 페이지로 연결되는 링크만 보증합니다. 카탈로그 메타데이터(이름, 설명, 라이선스 관련 참고 사항, URL)는 게시 전에 인젝션 유형의 텍스트와 의심스러운 URL 패턴을 자동으로 검사합니다. 그러나 제공업체 사이트와 여기에서 가져오거나 다운로드하는 데이터는 제3자 자료이며, 시간이 지나면서 변경될 수 있고 Signal Lab의 검사를 거치지 않습니다. 따라서 신뢰할 수 없는 데이터로 취급해야 하며, 절대로 지침으로 간주해서는 안 됩니다.