3.2M개 뉴스 데이터의 31차원 정량 분석을 제공하는 MCP 서버 구현

Context

기존 뉴스 편향성 분석 도구의 단일 축(Left-Right) 지표가 갖는 낮은 해상도로 인해 실질적인 워크플로우 적용에 한계 발생. 단순 레이블링이 아닌 쿼리 가능한 고차원 구조화 데이터에 대한 필요성 증대.

Technical Solution

• 31개 차원의 다차원 스키마 설계를 통한 뉴스 프레이밍의 정량적 Operationalization 구현
• 단순 느낌 기반 레이블링을 배제하고 텍스트 특징점 기반의 연산 로직을 적용한 Feature-based Scoring 체계 구축
• Model Context Protocol(MCP) 서버 도입을 통해 LLM이 외부 도구 형태로 실시간 쿼리 및 분석 가능하게 설계
• get_source_bias, get_bias_from_url, search_balanced_news의 세 가지 핵심 Toolset 제공으로 분석 유연성 확보
• AI Authorship Probability 등 LLM 생성 콘텐츠 탐지 차원을 포함하여 데이터 신뢰성 검증 계층 추가
• 단순 결과값이 아닌 구조화된 메타데이터 제공으로 LLM 내에서의 상관관계 연산 및 추론 가능 구조 설계