채널톡 연동 MCP 서버 구현기

안녕하세요, 채널톡 백엔드 엔지니어 페리입니다.

최근 개발 환경은 AI 코딩 도구의 등장으로 급속도로 변화하고 있습니다. 특히 자연어 명령만으로 복잡한 소프트웨어를 빠르게 구현하는 '바이브 코딩'이라는 새로운 개발 패러다임이 주목받고 있죠. 개발자가 "이런 기능을 만들어줘"라고 요청하기만 하면 AI가 실제 동작하는 코드를 생성해주는 것입니다.

지난주 저희가 개발한 채널톡 연동 MCP 서버의 베타 버전을 공개했는데, 생각보다 많은 분들이 관심을 가져주셨습니다. 이를 통해 개발 트렌드에 발맞춰 새로운 도구를 제공하는 것이 얼마나 중요한지 다시 한번 느꼈습니다.

그런데 실제로 이런 AI 도구들을 사용해보면서 한 가지 중요한 문제를 발견했습니다. 아무리 뛰어난 AI라도 충분한 맥락 정보가 없으면 정확한 결과를 만들어낼 수 없다는 점입니다. 채널톡처럼 개발자들이 실제 프로젝트에 바로 활용할 수 있는 서비스를 제공하는 입장에서는, AI가 저희 서비스를 정확히 이해하고 올바른 가이드를 제공할 수 있도록 돕는 것이 중요한 과제였습니다.

채널톡은 웹사이트나 모바일 앱에서 고객 상담을 더 편리하게 받을 수 있도록 돕는 서비스입니다. 많은 개발자들이 자신이 만든 서비스에서 고객과의 소통 창구가 필요할 때 채널톡을 선택하지만, 모든 개발자가 긴 가이드 문서를 꼼꼼히 읽고 설치하는 것은 아닙니다. 특히 AI 기반 빠른 프로토타이핑에 익숙한 개발자들은 더욱 그렇죠.

이 문제를 해결하기 위해 저희는 MCP(Model Context Protocol)라는 새로운 기술을 활용해 채널톡 연동 가이드를 AI가 정확히 이해하고 전달할 수 있는 도구를 만들기로 했습니다. 이 글에서는 실제로 잘 작동하는 높은 퀄리티의 MCP 서버를 어떻게 설계하고 구현했는지 그 전 과정을 공유하고자 합니다. MCP의 기본 개념부터 실제 구현 과정, 그리고 "채널톡 설치해줘" 한 마디로 모든 연동 작업을 진행하는 최종 결과까지 함께 살펴보겠습니다.

0. MCP, AI와 외부 시스템을 연결하는 새로운 표준

MCP가 무엇인지부터 알아보겠습니다. MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic에서 오픈소스로 공개한 프로토콜로, AI 모델이 외부 데이터와 도구에 접근할 수 있도록 돕는 표준화된 연결 방식입니다.

USB-C 포트를 생각해보세요. 하나의 표준 인터페이스로 다양한 기기를 연결할 수 있듯이, MCP는 AI 모델이 데이터베이스, 파일 시스템, API 서비스 등 다양한 외부 시스템과 일관된 방식으로 소통할 수 있게 해줍니다. 클라이언트-서버 구조에서 AI 애플리케이션(클라이언트)과 데이터 제공자(서버) 사이의 표준화된 소통을 가능하게 합니다.

MCP가 필요한 이유

기존 AI 도구들이 안고 있던 근본적인 문제점들이 MCP 개발의 배경이 되었습니다.

첫 번째 문제는 정보 고립화입니다. 아무리 뛰어난 AI 모델이라도 학습 데이터에만 의존할 수밖에 없었습니다. 실시간 정보나 개인화된 데이터에 접근하려면 각각의 서비스마다 별도의 연결 방식을 구현해야 했죠. 예를 들어 GitHub와 연동하려면 GitHub API를, Slack과 연동하려면 Slack API를 각각 따로 구현해야 했습니다.

두 번째는 연동 복잡성이 기하급수적으로 올라간다는 것입니다. AI 애플리케이션이 늘어나고 연동할 외부 서비스가 증가할수록 필요한 개별 연동 작업의 수가 폭발적으로 늘어났습니다. 새로운 AI 도구가 등장할 때마다, 새로운 서비스가 추가될 때마다 이 복잡성은 감당하기 어려운 수준으로 증가했습니다.

세 번째는 맥락 정보의 단절입니다. 각 서비스가 개별적으로 연결되다 보니 AI는 전체적인 맥락을 파악하기 어려웠습니다. 사용자가 여러 도구를 오가며 작업할 때 연결된 정보를 활용하지 못하는 문제가 발생했습니다.

MCP는 이 모든 문제를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 하나의 표준 프로토콜로 모든 연결을 통일함으로써 개발자는 한 번의 작업으로 다양한 AI 도구에서 자신의 서비스를 활용할 수 있게 되었고, AI 애플리케이션은 표준화된 방식으로 필요한 모든 데이터에 접근할 수 있게 되었습니다.

특히 개발자 도구 생태계에서 MCP의 가치는 더욱 두드러집니다. Cursor, Windsurf 같은 AI 코딩 도구들이 벌써 MCP를 도입했고, 이를 통해 개발자의 작업 환경과 긴밀하게 연결된 더 지능적인 코딩 경험을 제공하고 있습니다.

1. 기존 접근법의 한계점 분석

저희는 먼저 이미 나와 있는 솔루션들을 살펴봤습니다. 그러나 실제로 사용해보니 개발자의 관점에서 몇 가지 문제점이 느껴졌습니다.

문서 품질의 아쉬움

첫 번째로 발견한 문제는 MCP 툴의 호출 결과로 제공되는 문서의 형태였습니다. 기존 MCP 서버는 원본 가이드 문서를 거의 그대로 제공하고 있었습니다. 이는 두 가지 측면에서 비효율적이었습니다.

우선 토큰 낭비가 심각했습니다. 실제로 필요한 핵심 정보는 전체 문서의 일부에 불과한데, AI는 불필요한 배경 설명, 부가 설명, 관련 없는 섹션까지 모두 처리해야 했습니다. 예를 들어 React 웹 애플리케이션 설치 가이드를 요청했는데, 모바일 앱 설치 방법까지 함께 포함된 문서를 받게 되는 식이었죠.

또한 맥락에 맞지 않는 정보 제공도 문제였습니다. 사용자가 구체적인 상황을 명시했음에도 불구하고 일반적인 가이드만 제공되어, 추가적인 해석과 적용이 필요했습니다.

검색 정확도의 한계

두 번째 문제는 검색 시스템의 한계였습니다. 키워드 기반 검색 방식을 사용하다 보니 사용자의 실제 의도와 정확히 맞는 문서를 찾아주지 못하는 경우가 많았습니다.

예를 들어 "SPA에서 페이지 이동 시 사용자 정보가 업데이트되지 않는 문제"를 해결하고 싶다고 요청했을 때, 단순히 "SPA", "사용자 정보" 키워드로 검색되어 관련 없는 일반적인 설치 가이드가 반환되었습니다. 사용자가 실제로 원하는 것은 SPA 환경에서의 특수한 처리 방법이었는데 말이죠.

컨텍스트 윈도우 비효율성

세 번째 문제는 컨텍스트 윈도우의 비효율적 사용이었습니다. AI가 같은 문서를 중복으로 호출하거나, 필요 이상으로 많은 문서를 동시에 로드하는 경우가 빈번했습니다.

특히 복합적인 요청을 처리할 때 이 문제가 두드러졌습니다. 예를 들어 "웹과에 채널톡을 설치하고 멤버 정보도 설정하고 싶다"는 요청에 대해 웹, 모바일, 멤버 설정 관련 문서를 한 챗 세션에서 모두 불러오면서 컨텍스트 윈도우가 금세 가득 찼습니다. 결과적으로 정작 중요한 정보는 놓치고 불필요한 정보로 공간을 낭비하는 상황이 발생했습니다.

속도와 정확도의 딜레마

결국 기존 접근법은 "빠른 출시"에는 성공했지만 "사용자 만족도"에서는 아쉬움이 있었습니다. 개발자들은 여전히 AI가 제공한 가이드를 바탕으로 추가적인 조사와 수정 작업을 해야 했습니다.

이런 분석을 통해 저희는 단순히 기존 문서를 MCP로 포장하는 것이 아니라, 근본적으로 다른 접근이 필요하다는 확신을 갖게 되었습니다. 사용자의 실제 니즈에 맞는 정확하고 즉시 적용 가능한 가이드를 제공하는 것, 그것이 저희가 추구해야 할 방향이었습니다.

2. 채널톡 MCP 설계 철학

기존 솔루션의 한계점을 분석한 후, 저희는 근본적으로 다른 접근이 필요하다는 결론에 도달했습니다. 단순히 빠르게 만드는 것이 아니라, 실제로 개발자들이 만족할 수 있는 품질을 갖춘 도구를 만들고자 했습니다. 이를 위해 세 가지 핵심 설계 목표를 설정했습니다.

멱등성: 일관된 품질 보장

첫 번째 목표는 멱등성이었습니다. 동일한 질문에 대해서는 언제나 일관된 품질의 답변을 제공해야 한다는 원칙입니다.

기존 시스템에서는 같은 질문을 여러 번 해도 매번 다른 문서 조합이 반환되어 답변의 품질이 일정하지 않았습니다. 저희는 이 문제를 해결하기 위해 각 상황별로 최적화된 프롬프트와 가이드를 미리 준비했습니다. "React 웹 애플리케이션에 채널톡 설치"라는 요청이 들어오면, 항상 동일한 고품질의 단계별 가이드가 제공되도록 설계한 것입니다.

효율성: 최소 호출로 최대 효과

두 번째 목표는 효율성이었습니다. 사용자의 요청을 처리하기 위해 필요한 툴 호출 횟수를 최소화하면서도 완전한 답변을 제공하는 것이 목표였습니다.

이를 위해 저희는 '단계적 접근법'이라는 핵심 아이디어를 도입했습니다. 먼저 get_initial_guide 툴이 사용자의 상황을 파악하고 다음에 필요한 액션을 명확히 제시합니다. 그 다음 해당 플랫폼에 특화된 전문 툴(get_web_guide, get_android_guide 등)이 한 번의 호출로 완전한 구현 가이드를 제공하는 구조입니다.

결과적으로 기존의 다른 MCP들은 여러 툴 호출을 5회 이상 반복하였는데, 툴 호출을 정확히 3회로 줄일 수 있었습니다. 사용자는 더 빠른 응답을 받을 수 있고, 토큰 사용량도 대폭 줄어들었습니다.

실용성: 즉시 적용 가능한 가이드

세 번째 목표는 실용성이었습니다. AI가 제공하는 가이드를 받고 개발자가 추가 작업 없이 바로 자신의 프로젝트에 적용할 수 있어야 한다는 원칙입니다.

이를 위해 각 툴은 단순히 문서 내용을 전달하는 것이 아니라, 구체적인 구현 방법과 적용 가이드를 함께 제공합니다. 예를 들어 웹 가이드에서는 HTML 헤드 섹션에 스크립트를 추가하는 방법뿐만 아니라, 플러그인 키 설정 방법, 사용자 정보 연동 방법까지 단계별로 상세히 안내합니다.

글로벌 접근성을 위한 다국어 지원

마지막으로 채널톡의 글로벌 서비스 특성을 고려해 다국어 지원을 설계 초기부터 반영했습니다. 모든 툴은 사용자의 언어 설정에 따라 한국어 또는 영어로 가이드를 제공할 수 있도록 구현했습니다.

이러한 설계 철학을 바탕으로, 저희는 단순히 '빠른' 도구가 아닌 '좋은' 도구를 만들고자 했습니다. 개발자가 정말로 만족할 수 있는, 실제 업무에 도움이 되는 MCP 서버를 구현하는 것이 저희의 최종 목표였습니다.

3. 구현 과정과 핵심 기술

설계 철학을 바탕으로 실제 구현에 착수했습니다. 가장 먼저 해결해야 할 과제는 툴 구조를 어떻게 설계할 것인가였습니다. 기존 방식의 문제점을 해결하면서도 사용자 경험을 극대화할 수 있는 구조를 만들어야 했습니다.

계층적인 툴 구조 설계

저희가 설계한 툴 구조의 핵심은 계층적 접근법입니다. 사용자의 요청이 들어오면 먼저 get_initial_guide 툴이 상황을 분석하고 다음 단계를 명확히 제시합니다. 이는 마치 숙련된 개발자가 요구사항을 듣고 "아, 그러면 이런 방향으로 진행하면 됩니다"라고 가이드하는 것과 같습니다.

get_initial_guide가 상황을 파악한 후에는 해당 플랫폼에 특화된 전문 툴들이 작동합니다:

• get_web_guide: 웹사이트 연동을 위한 완전한 가이드

• get_android_guide: 안드로이드 앱 연동 가이드

• get_ios_guide: iOS 앱 연동 가이드

• get_react_native_guide: React Native 앱 연동 가이드

• get_webview_guide: 웹뷰 환경 특화 가이드

각 툴은 독립적으로 완전한 구현 가이드를 제공할 수 있도록 설계했습니다. 추가적인 정보 수집이나 다른 툴 호출 없이도 개발자가 바로 적용할 수 있는 수준의 상세한 가이드를 포함하도록 했습니다.

구체적인 프롬프트 구조 설계

단순히 기존 문서를 전달하는 것이 아니라, 각 상황에 맞는 맞춤형 가이드를 제공하기 위해 많은 노력을 기울였습니다.

가장 중요한 원칙은 가이드 문서와 적용 방법론의 결합이었습니다. 예를 들어 웹 가이드의 경우, 단순히 "이 스크립트를 추가하세요"가 아니라 "HTML 문서의 <head> 섹션에 다음 스크립트를 추가하고, 플러그인 키는 이렇게 설정하며, 사용자 정보는 이런 방식으로 연동합니다"와 같이 구체적인 적용 방법까지 포함했습니다.

또한 각 툴이 맥락에 맞는 구체적 가이드를 제공하도록 설계했습니다. 같은 웹 연동이라도 정적 웹사이트와 SPA(Single Page Application)는 접근 방식이 다릅니다. 저희 툴은 이런 차이점을 인식하고 각 상황에 최적화된 가이드를 제공합니다.

이렇게 기존 가이드 문서에 더하여 추가적인 지시사항을 더할 수 있었던 배경에는 개발자 문서가 수정되는 일이 빈번히 일어나지 않는다는 점이 있었습니다. 드물게 가이드가 수정될때마다 프롬프트를 한번더 수정해주면 되기 때문에 SSOT를 유지하지 않더라도 항상 최신 가이드를 전달할 수 있습니다.

컨텍스트 윈도우 최적화

기존 시스템의 가장 큰 문제 중 하나였던 컨텍스트 윈도우 비효율성을 해결하기 위해 여러 최적화 전략을 적용했습니다.

먼저 필요한 정보만 정확히 제공하는 원칙을 세웠습니다. 각 툴은 해당 플랫폼과 상황에 필요한 정보만을 포함하도록 설계했습니다. 웹 가이드를 요청했을 때 모바일 관련 정보는 전혀 포함되지 않습니다.

또한 중복 정보 제거에도 집중했습니다. 공통적으로 사용되는 정보(예: 플러그인 키 설정)는 각 툴에서 적절한 맥락으로 재구성해서 제공하되, 불필요한 중복은 피했습니다.

4. 실제 작동 결과와 성능

이론적 설계와 구현이 완료된 후, 가장 중요한 단계인 실제 테스트를 진행했습니다. 저희가 만든 MCP 서버가 정말로 개발자들에게 도움이 되는 도구인지 검증해야 했습니다.

테스트 환경 구축

실제 개발 환경과 유사한 조건에서 테스트하기 위해 로그인과 회원가입 기능이 있는 Next.js + NestJS 프로젝트를 구축했습니다.(https://github.com/pbc1017/channel-talk-integration-mcp-test) 이는 많은 현대 웹 서비스에서 사용되는 일반적인 스택이면서도, 프론트엔드와 백엔드가 분리된 구조로 채널톡 연동 시 고려해야 할 다양한 요소들을 포함하고 있었습니다.

특히 사용자 인증이 있는 환경에서 채널톡의 사용자 정보 연동이 제대로 작동하는지, SPA 특성상 페이지 이동 시에도 채널톡이 정상적으로 유지되는지 등을 종합적으로 테스트할 수 있는 환경이었습니다.

핵심 성과 지표 달성

테스트를 통해 확인한 주요 개선 지표들은 다음과 같습니다:

툴 호출 효율성: 기존 타사 MCP 서버에서는 5회 이상의 툴 호출이 필요했던 작업을 3회로 단축했습니다. 이는 응답 시간을 대폭 줄이면서도 더 정확한 결과를 제공할 수 있게 했습니다.

컨텍스트 정확도: 불필요한 문서나 관련 없는 정보를 배제하고, 사용자의 구체적인 상황에 맞는 정보만을 제공하여 맥락의 정확성을 크게 향상시켰습니다. 예를 들어 웹 연동을 요청했을 때 모바일 관련 내용은 전혀 포함되지 않았습니다.

실제 적용 가능성: 가장 중요한 성과는 "한 번의 질문으로 즉시 적용 가능한 완전한 가이드"를 받을 수 있다는 점이었습니다. 개발자가 AI의 답변을 받고 추가적인 조사나 수정 없이 바로 프로젝트에 적용할 수 있는 수준의 가이드를 제공할 수 있었습니다.

다양한 시나리오에서의 일관된 성능

테스트 프로젝트에 적용해 보았을 때 단순한 기본 설치뿐만 아니라 아래와 같은 다양한 복잡한 시나리오에서도 일관된 성능을 보였습니다:

• SPA 환경 연동: Next.js 같은 SPA에서의 정상 작동 보장

• 사용자 정보 연동: 로그인된 사용자 정보를 채널톡과 연동

• 이벤트 연동: 유저가 로그인, 회원가입, 로그아웃 시에 이를 추적할 수 있는 이벤트 발송

모든 시나리오에서 사용자가 원하는 결과를 얻기 위해 필요한 정확한 정보와 구현 방법을 제공했습니다.

실제 사용 경험의 혁신

테스트 과정에서 가장 인상적이었던 점은 사용자 경험의 변화였습니다. 기존에는 "채널톡 설치 방법을 알려줘" → "더 구체적인 정보가 필요해" → "내 환경에는 어떻게 적용하지?" 같은 여러 단계의 상호작용이 필요했다면, 이제는 "Next.js 프로젝트에 채널톡 설치해줘"라는 한 문장으로 완전한 구현이 가능해졌습니다.

이는 단순히 기술적 개선을 넘어서, AI 도구를 사용하는 개발자들의 업무 방식 자체를 바꿀 수 있는 가능성을 보여주는 결과였습니다.

5. 고도화 과정과 추가 기능

1차 구현이 완료되고 실제 테스트를 진행하면서, 기본적인 기능은 잘 작동했지만 실제 프로덕션 환경에서 마주칠 수 있는 몇 가지 추가 요구사항들이 드러났습니다. 이러한 발견은 저희가 만든 도구를 더욱 완성도 높은 솔루션으로 발전시킬 수 있는 기회였습니다.

SPA에서의 사용자 정보 업데이트 문제

가장 먼저 발견한 문제는 SPA(Single Page Application) 환경에서의 사용자 정보 업데이트 이슈였습니다. 전통적인 웹사이트와 달리 SPA는 페이지를 새로고침하지 않고 동적으로 콘텐츠가 변경됩니다.

사용자가 로그인 상태에서 채널톡을 사용하다가 로그아웃을 하거나, 다른 계정으로 전환할 때 채널톡이 이전 사용자 정보를 그대로 유지하는 문제가 발생했습니다. 이는 고객 상담 시 잘못된 사용자 정보로 인한 혼선을 야기할 수 있는 중요한 문제였습니다.

이를 해결하기 위해 저희는 SPA 환경에서의 사용자 정보 동기화 방법을 별도로 안내하는 가이드를 추가했습니다. React의 useEffect나 Vue의 watch와 같은 반응형 시스템을 활용해 사용자 상태가 변경될 때마다 채널톡의 사용자 정보도 함께 업데이트하는 구체적인 구현 방법을 제공했습니다.

보안 강화를 위한 멤버 해시 기능

두 번째로 개선한 부분은 보안 관련 기능이었습니다. 기본적인 사용자 정보 연동은 간단하지만, 보안이 중요한 서비스에서는 사용자 정보를 해시화해서 전달하는 것이 필요합니다.

멤버 해시(Member Hash) 기능은 사용자의 실제 정보를 노출하지 않으면서도 채널톡에서 사용자를 고유하게 식별할 수 있게 해주는 보안 기능입니다. 하지만 이 기능을 구현하려면 서버 사이드에서의 해시 생성, 프론트엔드에서의 해시 전달 등 추가적인 작업이 필요했습니다.

이를 위해 get_member_hash_guide 툴을 별도로 구현했습니다. 이 툴은 단순히 멤버 해시가 무엇인지 설명하는 것을 넘어서, 백엔드에서 해시를 생성하는 방법부터 프론트엔드에서 이를 채널톡에 전달하는 구체적인 구현 방법까지 단계별로 안내합니다.

또한 get_web_guide 같은 플랫폼 별 툴을 호출하고 유저에게 보안을 위해 멤버 해시 기능을 사용하는 것을 제안한 후, 유저가 동의하면 자동으로 get_member_hash_guide 를 호출할 수 있도록 했습니다.

플러그인 키 입력 프로세스 개선

세 번째 개선사항은 플러그인 키 설정 과정의 사용자 경험 향상이었습니다. 초기 버전에서는 "플러그인 키를 확인하세요"라는 안내만 제공했는데, 유저가 환경변수나 코드에 직접 설정해서 넣는 과정이 번거로울 수 있다고 생각했습니다.

이를 개선하기 위해 채널톡 관리자 페이지에서 유저가 플러그인키를 발급받아 코딩 에이전트에게 전달하면, 코딩 에이전트는 이를 직접 환경변수에 설정하도록 가이드를 업그레이드했습니다.

6. 기술적 도전과 학습

이번 프로젝트를 진행하면서 단순히 MCP 서버를 구현하는 것을 넘어서, AI 시대의 새로운 개발 패러다임에 대해 많은 것을 배울 수 있었습니다. 특히 기존의 소프트웨어 개발과는 다른 접근 방식이 필요하다는 점이 가장 인상적이었습니다.

사용자 경험 설계의 새로운 관점

전통적인 웹 서비스나 API 개발에서는 사용자가 명확한 의도를 가지고 특정 엔드포인트에 접근한다고 가정할 수 있었습니다. 하지만 MCP 환경에서는 사용자의 요청이 자연어로 표현되고, AI가 이를 해석해서 적절한 툴을 선택합니다.

이는 완전히 다른 사용자 경험 설계를 요구했습니다. 사용자가 "어떻게 말할지"를 예측하고, 다양한 표현 방식에 대해 일관된 결과를 제공할 수 있어야 했습니다. "웹사이트에 채널톡 추가해줘", "Next.js 프로젝트에 채널톡 설치하고 싶어", "고객 상담 위젯을 달고 싶은데" 같은 서로 다른 표현들이 모두 같은 결과로 이어져야 했기 때문입니다.

AI와의 협업에서 발견한 패턴

AI 도구와 효과적으로 상호작용하기 위한 몇 가지 중요한 패턴을 발견할 수 있었습니다. 가장 중요한 것은 맥락의 명확성이었습니다. AI가 올바른 판단을 내릴 수 있도록 각 툴의 역할과 사용 시점을 명확하게 정의하고 ai에게 전달해줘야 했습니다.

또한 점진적 정보 제공의 중요성도 깨달았습니다. 한 번에 모든 정보를 제공하기보다는, 사용자의 상황을 파악한 후 그에 맞는 구체적인 가이드를 제공하는 것이 컨텍스트 윈도우 관리 차원에서 더 효과적이었습니다.

프롬프트 엔지니어링의 실무적 접근

프롬프트 엔지니어링은 이론적 지식보다는 실제 사용 시나리오에서의 테스트와 개선이 더 중요하다는 것을 체감했습니다. 완벽해 보이는 프롬프트도 실제 사용자의 다양한 요청 패턴 앞에서는 예상과 다른 결과를 보이는 경우가 많았습니다.

특히 기술 문서와 실제 구현 방법을 연결하는 새로운 방식의 가이드 작성이 필요했습니다. 단순히 "이렇게 하세요"가 아니라 "왜 이렇게 해야 하는지", "이 방법이 다른 방법과 어떻게 다른지", "언제 이 방법을 사용해야 하는지"까지 포함한 종합적인 안내가 AI 도구 환경에서는 더욱 중요했습니다.

이런 경험을 통해 저희는 AI 시대의 개발자 도구가 어떤 방향으로 발전해야 하는지에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있었습니다. 단순히 기능을 제공하는 것을 넘어서, 사용자와 AI가 함께 협업할 수 있는 환경을 만드는 것이 핵심이라는 점을 깨달았습니다.

7. 결론과 전망

이번 채널톡 연동 MCP 서버 개발을 통해 저희가 처음 설정했던 목표들을 성공적으로 달성할 수 있었습니다. 기존의 다른 서비스에서는 5회 이상의 툴을 호출하던 것을 3회로 단축하면서도 더 정확하고 실용적인 가이드를 제공하는 시스템을 구축했습니다. 무엇보다 "채널톡 설치해줘"라는 한 마디로 즉시 적용 가능한 완전한 위젯을 생성할 수 있게 된 것이 가장 큰 성과였습니다.

향후 발전 방향

현재 저희가 만든 MCP 서버는 기본적인 연동 시나리오에서는 잘 작동하지만, 앞으로 개선해나가고 싶은 영역들이 몇 가지 있습니다.

먼저 커스터마이즈 기능을 강화하고 싶습니다. 채널톡은 다양한 커스터마이즈를 제공합니다. 현재는 기본적인 형태의 위젯만을 제공하는데, 고객사의 상황에 맞게 더 다양한 커스터마이즈를 지원하도록 툴을 추가할 예정입니다.

또한 멱등성을 더욱 강화하는 방향으로도 개선해나갈 예정입니다. 현재도 일관된 결과를 제공하지만, 다양한 표현 방식에 대해 더욱 정확하게 의도를 파악하고 적절한 가이드를 제공할 수 있도록 지속적으로 개선할 예정입니다.

마지막으로 다양한 AI 모델에서의 호환성 검증도 필요합니다. 현재는 Claude 4 Sonnet 환경에서 주로 테스트했지만, 다른 AI 모델들에서도 동일한 품질을 유지할 수 있도록 하는 것이 중요한 과제입니다.

8. 마무리

AI 기반 개발 도구들이 빠르게 진화하는 지금, 단순히 트렌드를 따라가는 것이 아니라 실제로 개발자들에게 도움이 되는 도구를 만드는 것이 더욱 중요해졌습니다. 이번 채널톡 연동 MCP 서버 개발을 통해 저희는 완벽한 버전을 출시하는 것보다 베타 버전을 빠르게 출시한 후 '올바른 문제 해결'에 집중해 이를 점점 개선했고, 그 결과 개발자들이 정말로 만족할 수 있는 도구를 만들어낼 수 있었습니다.

기술은 결국 사람을 위해 존재합니다. 아무리 혁신적인 기술이라도 실제 사용자의 니즈를 정확히 파악하고 해결하지 못한다면 그 가치는 제한적일 수밖에 없습니다. 채널톡은 항상 이런 관점에서 기술적 도전을 즐기며, 더 나은 개발자 경험을 만들어가고 있습니다.

이러한 도전적이고 의미 있는 문제 해결 과정에 함께하고 싶으신 분들이 있다면, 언제든지 채널톡의 문을 두드려 주세요. 저희와 함께 유저뿐만 아니라 개발자들의 일상을 더욱 편리하게 만들어갈 동료를 기다리고 있습니다.