토스페이먼츠, AI 기반 결제 연동 혁신을 위한 MCP 서버 구현 사례와 러닝

핵심 기술

토스페이먼츠는 결제 시스템 연동의 복잡성을 해소하기 위해 AI 기반 코딩 도구 활용성을 높이는 MCP(Model-Context Protocol) 서버를 자체 구현했습니다. 이를 통해 AI 모델이 개발자 센터 문서를 더 잘 이해하고, 연동 코드 생성 정확도를 높이는 것을 목표로 합니다.

기술적 세부사항

• 문제 정의: 기존 결제 시스템 연동 방식의 복잡성, 특히 소규모 가맹점의 어려움 해소 및 AI 코딩 도구의 정확도 한계 극복.
• MCP 도입: 엔트로픽이 제안한 표준 프로토콜인 MCP를 활용하여 AI 모델에게 맥락 정보를 제공.
• 로컬 MCP 서버 구현: 서버 비용 부담 없이 SSOT(Single Source of Truth) 달성 및 관리 용이성을 위해 로컬 기반 MCP 서버를 선택.
  • CDN 배포된 개발자 센터 문서 활용 (MDX 기반).
  • llms.txt 파일을 통한 초기 프로토타입 구축.
  • 지원 도구: get-keywords, documents-by-keywords, documents-by-link, document-by-id.
• 성능 개선 (BM25 도입):
  • 초기 키워드 기반 검색의 한계(Hallucination, 정보 누락)를 극복하기 위해 BM25 알고리즘 적용.
  • 한국어 자연스러운 토큰화를 위해 정규식을 활용한 BM25 점수 계산 방식 채택 (형태소 분석기 의존성 배제).
  • 대용량 문서 처리: 마크다운 헤더(#, ##) 기반 청킹(unist-util-visit, remark-parse, unified 라이브러리 활용) 및 짧은 청크 병합 로직 구현.
• 구조화: TossPaymentsDocument 클래스를 통해 문서와 청크 관리, DocumentChunk 인터페이스 정의.

개발 임팩트

• 개발자들의 토스페이먼츠 API 연동 경험 향상 및 개발 생산성 증대.
• AI 기반 코딩 도구와의 시너지를 통해 결제 시스템 연동 과정의 진입 장벽 완화.
• MCP 기술을 활용한 '바이브 코딩' 환경 구축을 통한 개발 문화 혁신.

커뮤니티 반응

• 글 작성 시점에 커뮤니티 반응에 대한 직접적인 언급은 없으나, PG 업계 최초 MCP 소개로 많은 관심과 후속 논의를 기대함.