토스페이먼츠 결제 시스템 연동을 돕는 MCP 서버 구현기

간단 소개

토스페이먼츠 결제 시스템 연동을 돕는 MCP 서버 구현 과정과 BM25 알고리즘 적용을 통한 AI 코딩 정확도 향상 경험 공유.

AI Summary

MCP 서버 구현 배경 및 목표
- 토스페이먼츠는 결제 시스템 연동의 어려움을 해소하고자 AI 기반 코딩 도구 활용을 시도했으나, 코드 정확도 문제 발생
- MCP(Model-Context Protocol) 개념을 도입하여 AI 모델이 이해할 수 있는 맥락 정보 제공
- 개발자들이 더 쉽고 즐겁게 작업할 수 있는 '바이브 코딩' 환경 구축 목표
MCP 서버 구현 과정 및 기술적 접근
- 기존 개발자 센터의 MDX 기반 콘텐츠를 활용, llms.txt 파일을 만들어 LLM이 이해하도록 함
- 로컬 기반 MCP 서버를 구현하여 SSOT 달성, 서버 비용 절감, NPM 패키지 관리 용이성 확보
- 첫 번째 버전은 키워드 기반 문서 검색 방식이었으나, Hallucination 문제 발생
- BM25 알고리즘을 도입하여 문서 관련성 측정, 한국어 형태소 분석 문제 해결, 문서 청크(Chunk) 분할 적용
MCP 서버 활용 효과 및 개선 방향
- Cursor 단독 사용 대비 MCP 조합 시 결제 연동 코드 생성 정확도 향상, 보안 강화
- 벡터 DB만큼 정밀하진 않지만, 외부 의존성 없이 로컬 환경에서 RAG 시스템 구현 가능
- 향후 키워드 가중치 조정, 문서 카테고리화 등을 통해 개선 예정