데이터 애널리스트 (moai-analyst)

데이터·공공데이터 분석 전담 AI 코워커입니다. 데이터 프로파일링·시각화, 공공데이터 조회(부동산·경매·주식·KOSIS 통계·건축물대장·DART 전자공시) 스킬과 KOSIS 통계·건축HUB·DART MCP 연동을 하나의 플러그인으로 제공합니다. 슬래시 명령을 외울 필요 없이 자연어로 요청하면 매칭되는 스킬이 자동 호출됩니다.

분리 안내: 본 플러그인의 데이터·공공데이터 스킬들은 moai-officer에서 분리되었습니다(오피스 문서 생성 스킬은 moai-officer에 잔류). 신규 호출은 moai-analyst:<스킬명> 네임스페이스를 사용하세요.

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설치

Claude Cowork와 ChatGPT Work는 마켓플레이스 등록 권한과 경로가 다릅니다.

Claude Cowork: Settings(또는 Plugins) → Marketplace → +에서 modu-ai/moai-cowork를 추가한 뒤 Plugins에서 moai-analyst를 설치하세요.
ChatGPT Work: 워크스페이스 관리자가 Workspace settings → Plugins → Add → Import marketplace에서 https://github.com/modu-ai/moai-cowork를 가져와야 합니다. 이용자는 권한이 부여된 뒤 Plugins에서 moai-analyst를 찾아 Install plugin을 누르세요. 외부 서비스 연결은 별도 인증이 필요합니다.

앱별 정확한 클릭 경로와 잘 안 될 때 대처법은 플러그인 설치와 관리에 정리해 두었습니다.

스킬

호출 형식: /moai-analyst:<스킬명> — 예: /moai-analyst:data-public. 자연어 요청("지역별 인구통계 조회해줘", "이 CSV 분석해줘")으로도 자동 매칭됩니다.

공공데이터 조회

스킬	역할
`data-public`	공공데이터포털(data.go.kr)·KOSIS 통계 정밀 조회·분석 — korean-stats MCP 우선
`data-realestate`	국토교통부 실거래가·전월세 시세 조회
`data-court-auction`	대법원 법원경매 매각공고·사건번호 조회
`data-stock`	KRX 상장 종목 검색·기본정보·일별 시세 조회
`data-building-ledger`	건축물대장·건축인허가·공시가격·노후도 조회 — archhub MCP

데이터 분석·시각화

스킬	역할
`data-explorer`	CSV·Excel 데이터 프로파일링·품질 보고서
`data-visualizer`	인터랙티브 차트·대시보드(HTML) 생성
`data-workflow`	공공데이터·자체 데이터셋이 섞인 요청의 작업 경로 선택
`data-provenance-audit`	공개 수치·차트·계산의 출처를 읽기 전용으로 대조

MCP 연동 3종

플러그인 루트 .mcp.json에 3개 MCP 서버가 선언되어 있습니다. DART 키는 앱의 비밀정보 입력란이나 API 키 넣는 법에 안내된 개인 자격증명 파일로 설정하세요. 저장소 파일이나 채팅에는 키를 적지 마세요.

서버	역할	키 발급	비고
`korean-stats`	KOSIS 국가통계 조회 — 92 키워드·시도/시군구 라우팅·출처(통계표 ID) 자동 인용 (14도구)	불필요 (공용키 hosted)	remote 커넥터, URL 등록만으로 동작
`archhub`	국토교통부 건축HUB — 건축물대장·인허가·공시가격·노후도 (11도구)	불필요 (공용키 hosted)	연결이 안 되면 연동 문제 해결 안내를 확인
`dart`	OpenDART 전자공시 — 공시·재무·지권·XBRL·HWP/PDF 첨부 마크다운화 (15도구)	필요: opendart.fss.or.kr에서 인증키 신청 후 `DART_API_KEY` 입력	Node.js 20.19+ 권장

Claude 에이전트

Claude의 에이전트 실행 환경에서는 아래 역할을 사용할 수 있습니다. ChatGPT 플러그인에서는 data-workflow·data-provenance-audit 스킬이 같은 목적의 진입점입니다.

에이전트	등급	역할
`data-analyst`	worker	공공데이터 조사·데이터 프로파일링·시각화 산출물을 만드는 실무 에이전트. 목표 이해 → 계획 → data-* 스킬 선택 → 실행 → 검증의 에이전트 루프로 동작. 수치는 출처(통계표 ID·공시 번호·data.go.kr 데이터셋) 인용 필수, 조회 실패 시 `[NOT_FOUND]` 명시, 개인정보 마스킹
`data-provenance-auditor`	read-only audit	수치 출처(provenance)·표/차트-원데이터 정합·산술 재계산·개인정보 누출을 회의적으로 재검증하는 감사 에이전트. 증거 기반 PASS/FAIL 판정만 반환하며 파일을 수정하지 않음

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