Borrowing it
Nothing to install: this file belongs to hlucent/seoul-air-quality-mcp. Take a copy, put it at the same path in your own repository, and replace the rules that are about this project with yours.
curl -O https://raw.githubusercontent.com/hlucent/seoul-air-quality-mcp/main/CLAUDE.mdgit clone --depth 1 https://github.com/hlucent/seoul-air-quality-mcpWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/instructions/hlucent/seoul-air-quality-mcp/claude-md)<a href="https://agentmods.dev/instructions/hlucent/seoul-air-quality-mcp/claude-md"><img src="https://agentmods.dev/badge/instructions/hlucent/seoul-air-quality-mcp/claude-md/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/instructions/hlucent/seoul-air-quality-mcp/claude-md"><img src="https://agentmods.dev/badge/instructions/hlucent/seoul-air-quality-mcp/claude-md.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.02275 | $0.02275 |
| Opus 5 | $0.01137 | $0.01137 |
| Sonnet 5 | $0.00455 | $0.00455 |
| Haiku 4.5 | $0.00228 | $0.00228 |
Grade A, and why
seoul-air-quality-mcp CLAUDE.md scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 9d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 118 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
CLAUDE.md — 서울시 대기환경정보 MCP 확장 작업 지침
1. 절대 규칙
- DEVPLAN.md 하나만 먼저 읽고 시작. 다른 문서 재탐색 금지.
- 웹서치 금지 (API 스펙은 DEVPLAN.md에 이미 있음).
- 불확실하면 추측성 재설계 대신 기본값 1개로 구현 후 DEVLOG.md에 "확인 필요"로 기록.
- 동일 오류 최대 3회까지만 재시도. 3회 실패 시 기록하고 사용자에게 보고.
- 이번 작업은 신규 프로젝트가 아니라 기존
seoul-air-quality-mcp저장소에 대한 확장 작업이다. 새 폴더/새 저장소를 만들지 않는다. 반드시 기존 프로젝트 폴더 (C:\Users\hwang\Projects\seoul-air-quality-mcp) 안에서 작업한다. fly launch,fly secrets set,flyctl deploy,fly logs등 fly.io 관련 명령은 Claude Code가 절대 스스로 실행하지 않는다.- 배포 준비(코드 구현, 로컬 테스트, git commit/push)가 끝나면 정지하고, 사용자에게
PowerShell에서
flyctl deploy를 직접 실행하도록 안내한다.
2. 작업 순서
0단계(중요, 반드시 먼저 읽을 것): DEVPLAN.md 0-1절에 기존 코드의 버그가
기록되어 있다. 기존 get_realtime_air_quality 함수가 실제로는
RealtimeCityAir(권역별 데이터)를 호출하고 있으며, 이는 "자치구별"이라는
이름·설명과 맞지 않는다. 이번 작업은 이 버그의 개명 정정과 진짜
자치구별 데이터셋 신규 구현을 함께 수행한다. 아래 순서를 반드시 지킨다
(순서가 바뀌면 함수명이 충돌한다).
- 기존 저장소 구조를 먼저 파악한다 —
main.py, API 호출 공통 함수,_DATASET_INFO류 메타데이터 딕셔너리가 있는지 확인. 특히main.py528행 부근의 기존get_realtime_air_quality함수 정의부를 정확히 찾아둔다. - 개명을 먼저 수행한다: 기존
get_realtime_air_quality함수명을get_zonal_realtime_air_quality로 변경한다. 함수 내부의 API 호출 URL, 파싱 로직은 절대 변경하지 않는다 — 이미RealtimeCityAir를 정상 호출하고 있으므로 그대로 둔다. docstring과 함수 설명만 "서울시 권역별 실시간 대기환경 현황"에 맞게 정정한다. 이 저장소에 도구 목록을 등록하는 곳(FastMCP 데코레이터,_DATASET_INFO등)이 있다면 그곳의 이름도 함께 변경한다. - 개명이 끝난 뒤에만 신규 6개 도구를 구현한다 (DEVPLAN.md 2-2절). 이때
get_realtime_air_quality라는 이름을 진짜 "서울시 실시간 자치구별 대기환경 현황"(ListAirQualityByDistrictService)에 새로 부여해 신규 함수로 구현한다. 2단계가 먼저 끝나 있지 않으면 이름이 겹친다. - 각 함수는 기존 공통 API 호출 함수(JSON 우선, XML
<CODE>/<MESSAGE>폴백 파싱 포함)를 재사용한다. 새로 만들지 않는다. - docstring에 필드명·단위·출처 표기 필수 문구를 기존 도구들과 동일한 형식으로 삽입한다.
- 로컬 실측 테스트 — 아래 3절 "실측 필요 항목" 순서대로 진행. 개명된
get_zonal_realtime_air_quality가 개명 전과 동일하게 정상 동작하는지 회귀 테스트를 반드시 포함한다. _DATASET_INFO(또는 동등한 메타데이터 구조)에 신규 6개 항목 등록 — 서비스명, 제공부서, 원본 URL 포함. 개명된 항목의 메타데이터도 "권역별"에 맞게 갱신.- README.md의 Dataset Registry 표를 16개 → 22개로 갱신. DEVPLAN.md 1-8절의 "서울시 시간 평균 대기오염도 정보" 표기 정정(붙여쓰기 → 띄어쓰기)도 이 시점에 함께 반영한다. "배포 검증 이력" 절에 이번 버그 발견·수정 사실을 날짜와 함께 명확히 기록한다 — 과거 README에 잘못 기재된 서비스명 매핑이 어떻게 틀렸었는지, 무엇으로 바로잡았는지 남겨서 향후 재발을 막는다.
- DEVLOG.md에 이번 확장 작업(버그 수정 포함) 기록 추가.
python3 -m py_compile등으로 구문 검증.- git add/commit/push까지 수행 (본인 소유 저장소 백업이므로 자동 진행 가능).
커밋 메시지에 이번 작업이 "기능 추가"뿐 아니라 "버그 수정"을 포함한다는
점을 명시한다 (예:
fix: 잘못 명명된 get_realtime_air_quality를 get_zonal_realtime_air_quality로 정정, 진짜 자치구별 API 신규 추가). - 여기서 정지 — 배포는 사용자가 PowerShell에서 직접 수행.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 9d ago First seen · 118 lines · 2,275 tokens per session scan A c87fcddd61a9
seoul-air-quality-mcp CLAUDE.md is an instructions file published in the GitHub repository hlucent/seoul-air-quality-mcp (0 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 2,275 tokens to every session, about $0.0114 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other instructions, from other repositories
next.js AGENTS.md
AGENTS.md instructions for vercel/next.js, covering next.js development guide, codebase structure, monorepo overview, core package: packages/next and other important packages.
codex AGENTS.md
AGENTS.md instructions for openai/codex, covering rust/codex-rs, the codex-core crate, code review rules, crate api surface and model visible context.
vscode buildNext.instructions.md
Working notes and architecture documentation for the new esbuild-based build system in build/next. Use when making changes to the new build pipeline (transpile/bundle commands, NLS plugin, source-map handling, resource copying, or self-hosting watch tasks).
vscode oss-third-party-notices.instructions.md
Instructions for microsoft/vscode, covering vs code oss third-party-notices pipeline, architecture, pipeline flow in ci, applying the notice (cutover) and fallback chain (never fail the build).
langchain AGENTS.md
AGENTS.md instructions for langchain-ai/langchain, covering global development guidelines for the langchain monorepo, corridor security analysis, project architecture and context, monorepo structure and development tools & commands.
deepseek-harness AGENTS.md
AGENTS.md instructions for deepseek-ai/deepseek-harness, covering agents.md, pre-stable apis and released session data, repository layout, commands and host sandbox failures.