카카오페이 AI 에이전트 결제 연동: Model Context Protocol (MCP) 도입과 Agent Toolkit 개발

AI 에이전트 결제 연동의 필요성 및 MCP 도입

AI 에이전트 기술 발전과 Function Calling 도입으로 결제 시스템 연동의 현실화가 진행되고 있습니다.
기존 OpenAI Function Calling 및 LangChain Tool 방식은 프레임워크 종속성과 확장성 한계라는 문제에 직면했습니다.
이러한 한계를 극복하기 위해 **MCP (Model Context Protocol)**를 채택하여 프레임워크 독립성 및 확장성을 확보했습니다.
MCP는 AI 모델과 외부 도구 간의 표준화된 통신 프로토콜이며, AI가 실행할 수 있는 각 기능은 Tool로 정의됩니다.
카카오페이 Open API 기반으로 결제 준비, 승인, 취소, 조회 및 정기결제 관련 총 8개의 Tool이 설계 및 구현되었습니다.

MCP Server는 카카오페이 API와 AI 에이전트 간의 중계 역할을 수행하는 핵심 컴포넌트입니다.
사용자 요청 시 LLM이 의도를 분석하고 필요한 파라미터를 추출하여 MCP 프로토콜을 통해 MCP Server에 Tool 호출 요청을 전달합니다.
MCP Server는 전달받은 파라미터를 카카오페이 Open API 형식에 맞춰 변환 후 실제 API를 호출하고, 결과를 LLM에 반환합니다.
핵심 컴포넌트로는 MCP Server, Shared Core, API Client/Handler, Configuration, Tools Registry, Payment/Subscription Tools 등이 있습니다.
LangChain, Vercel AI SDK, OpenAI Function Calling 등 다양한 멀티 프레임워크 연동을 지원하여 유연한 개발 환경을 제공합니다.

**MCP 호스트(Claude Desktop, Cursor)**와 직접 연동하여 자연어 대화를 통해 결제 링크 생성, 결제 상태 조회 등 다양한 결제 기능을 활용할 수 있습니다.
Vercel AI SDK와 Agent Toolkit을 결합하여 Next.js 기반의 카카오페이 챗봇을 구현한 실제 사례가 제시되었습니다.
이번 프로젝트를 통해 '사람 중심의 AI 활용', '표준화의 중요성 (MCP)', **'체계적인 개발 접근'**이라는 주요 인사이트를 얻었습니다.
향후 계획으로는 AI 에이전트 특화 결제 플로우 개발, Python SDK 및 TypeScript SDK의 AWS Bedrock 등 추가 AI 프레임워크 확장, 개발자 경험 개선 등이 포함됩니다.