공공데이터 렌즈

하고 싶은 일을 말하면, 활용할 공공데이터와 선택 근거를 찾아주는 AI 탐색·판단 계층

English — Public Data Lens is a discovery-and-judgment layer over Korea's open data portal (data.go.kr): the monthly catalog (~96k listings) normalized into canonical JSON-LD/DCAT with versioned deterministic quality rules, exposed to AI hosts via the Model Context Protocol. It is an independent open-source implementation that predates the draft AIRD (AI-Ready Data) standard and serves as a reference implementation for it. Connector: https://service.datahub.kr/projects/public-data-lens/mcp

무엇인가

• 서비스로서 — 행정안전부 공공데이터포털 위에 얹는 탐색·판단 계층입니다. 어떤 데이터가 존재하고 어떤 후보가 검토할 가치가 있는지를 근거와 함께 제시합니다. 포털을 대체하지 않으며 원문 접근은 항상 포털로 연결합니다.
• 연구로서 — AIRD(AI-Ready Data) 표준 논의에 앞서 개발된 독립 오픈소스 구현이며, 표준안의 실현 가능성을 검증하는 참조 구현으로 활용됩니다. 월간 목록을 정본 JSON-LD(DCAT)로 정규화하고 SHACL 검증과 버전 관리되는 판정 규칙을 통해 "표준이 실제로 동작함"을 보입니다.

책임 분리 원칙 — 재현되어야 하는 판정(정규화·완전성·사실 비교·랭킹)은 서버가 결정론적으로 수행하고, 목적에 따른 해석은 연결된 호스트 LLM이 수행합니다. 반복 분석과 값 수준 검증을 수행하는 생성형 AI 컨시어지는 별도 서비스이며 이 저장소에 포함되지 않습니다.

이해관계 고지 — 이 서비스를 기반으로 하는 상용 AI 컨시어지가 별도 법인에서 제공됩니다. 렌즈는 MIT 라이선스로 누구에게나 동일하게 공개되며, 특정 사업자에게 우선 접근이나 비공개 엔드포인트를 제공하지 않습니다.

어떻게 쓰나

세 가지 경로로 사용할 수 있습니다.

• 웹(설치 불필요) — https://service.datahub.kr/projects/public-data-lens/ 에서 검색·비교·변경 추적·대표 사례를 바로 체험할 수 있습니다. 모든 화면은 공유 가능한 고정 URL을 가집니다.
• MCP — AI 어시스턴트(Claude·ChatGPT 등)에 아래 주소를 등록합니다.
• REST — 같은 판정을 /api/*로 제공합니다(예: https://service.datahub.kr/api/status). Tool 스키마 정본은 아래 문서 절 참조.

인증 없이 URL 등록만으로 사용하는 읽기 전용 무료 서비스입니다.

https://service.datahub.kr/projects/public-data-lens/mcp

1. Claude 웹/앱 → 설정 → 커넥터 → 커스텀 커넥터 추가
2. 위 주소 등록
3. 대화에서 공공데이터 렌즈 선택

ChatGPT 개발자 모드에서도 같은 주소를 No Authentication으로 등록할 수 있습니다. Claude Code 등 개발 도구는 .mcp.json에 등록합니다.

{
  "mcpServers": {
    "public-data-lens": {
      "type": "http",
      "url": "https://service.datahub.kr/projects/public-data-lens/mcp"
    }
  }
}

이렇게 질문해 보세요

• “폐교 활용 사업을 검토 중인데 참고할 공공데이터를 찾아줘.”
• “고령자 의료 접근성 분석에 필요한 데이터 후보를 비교해줘.”
• “위도와 경도 컬럼이 있는 전기차 충전소 데이터를 찾아줘.”
• “이 데이터셋의 실제 파일에는 어떤 컬럼이 있는지 보여줘.”
• “지난달 공공데이터 목록에서 사라진 데이터가 있어?” — 변경 추적은 월간 스냅샷이
  2개 이상 축적된 뒤부터 결과가 나옵니다(현재 첫 스냅샷 축적 단계 — 응답이
  baseSnapshot: null과 함께 그 사실을 알려줍니다).
• “이 목적에 필요한 데이터와 예상 결합 항목을 계획으로 만들어줘.”

목적만 말해도 됩니다. build_data_plan이 필요한 데이터 역할을 나누고 후보·선정 근거·예상 결합 항목·확인할 한계를 활용 계획 초안으로 반환합니다. 생성형 AI를 쓰지 않는 결정론적 Tool이며 결과는 항상 DRAFT입니다.

제공 기능

무엇을 믿을 수 있나

모든 판정에는 근거 수준이 함께 표기됩니다.

어느 수준이든 실제 데이터의 내용·품질·결합 가능성은 보증하지 않으며, 최종 확인은 공공데이터포털 원문에서 이루어집니다. MISSING_FROM_SNAPSHOT은 특정 월 목록에서 관측되지 않았다는 관찰 사실일 뿐이며, 폐기 확정은 OFFICIALLY_WITHDRAWN으로만 표기합니다.

공통 계약 — 모든 응답은 { data, meta: { sourceSnapshot, processedAt, schemaVersion, ruleVersions[] }, warnings[] } 봉투와 일관된 오류 모델을 사용합니다. 기반 계약 v1.0.0은 동결되어 있고 v1.8.0까지 하위 호환적인 additive 확장만 적용했습니다. 전문은 부속명세 v1.0을 참고하세요.

공정 사용 — 베타 기간의 공개 서비스로 SLA 없이 제공되며, IP당 2 req/s(순간 20회 버스트)로 제한됩니다. 대량 분석은 벌크 파일(.ndjson.gz)을 이용하세요.

로그와 옵트아웃 — 원 IP를 저장하지 않는 익명 로그를 기록합니다. 검색어 원문이 포함될 수 있으므로 개인정보를 입력하지 마세요. DNT/GPC 또는 X-Datanav-No-Log: 1 헤더가 있으면 전혀 기록하지 않습니다. 전문: 개인정보·로그 고지

오류 제보 — 목록 메타데이터의 오류 의심은 GitHub Issue로 알려주세요. 검토 후 데이터 제공 기관에 환류합니다.

셀프 호스팅

LLM API 키 없이 Docker 스택 하나로 배포합니다. 보안 필수 env 2종은 미지정 시 기동이 실패합니다.

주의: 저장소에는 공공데이터포털 원본 CSV와 생성된 카탈로그 DB가 포함되지 않습니다. 목록개방현황 CSV를 내려받아 최초 빌드를 수행해야 합니다.

cp .env.example .env               # GATEWAY_REAL_IP_FROM(LB 대역)·DATANAV_MCP_ALLOWED_HOSTS 설정
sudo chown -R 10001:10001 data     # 비루트 컨테이너(uid 10001)
mkdir -p data/raw/incoming && cp <목록개방현황.csv> data/raw/incoming/
docker compose -f docker-compose.prod.yml run --rm api \
  python scripts/build_catalog.py /app/data/raw/incoming/<목록개방현황.csv> <YYYY-MM>
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d --build

절차와 운영 전제 전문은 배포 설명서 v1.0에 있습니다.

문서

정본(기계 판독용): Tool 스키마 · 판정 규칙 · JSON-LD Context · SHACL

출처 · 라이선스 · 인용

• 데이터 출처: 행정안전부 공공데이터포털 목록개방현황(월간). 본 저장소는 목록 메타데이터의 가공물만 포함하며 실데이터를 재배포하지 않습니다.
• 라이선스: MIT — 코드와 공개 산출물(매핑표·판정 규칙·Context·SHACL)에 적용
• 인용: CITATION.cff 참조 또는 저장소 URL 명시
• 문의 및 오류 제보: GitHub Issues