REST API를 넘어 MCP 서버로 AI 에이전트 네이티브 데이터 연결 구현

Context

REST API 기반의 데이터 제공 방식은 AI 에이전트에게 복잡한 Tool-calling 코드 작성을 요구함. API 스키마 이해와 비동기 실행 세션 관리 등 개발자의 구현 공수가 큼. AI가 데이터에 직접 접근하는 과정에서 발생하는 높은 마찰력이 문제의 핵심임.

Technical Solution

• Anthropic의 Model Context Protocol(MCP)을 도입하여 HTTP 엔드포인트 대신 도구 이름, 설명, 입력 스키마 기반의 인터페이스 정의
• Node.js 프로세스로 동작하는 MCP 서버를 구축하여 Claude Desktop 및 Cursor와 같은 AI 클라이언트와 직접 연결하는 구조 설계
• Apify Actor API를 래핑하여 비동기 실행 프로세스를 동기식 데이터 추출로 변환하는 run-sync-get-dataset-items 로직 구현
• AI가 이해 가능한 형태로 도구 스키마를 정의하여 별도의 API 문서 없이도 AI가 스스로 인자값을 생성하고 도구를 호출하는 방식 채택
• 기존 Scraping 로직은 Apify 플랫폼에 유지하고 인터페이스 계층만 MCP로 추가하여 시스템 변경 비용 최소화

Impact

• 데이터 추출 비용: 1,000개 아이템당 $0.50
• 정기 수익: 월 $47 (Apify 내부 검색 기반)
• 사용자 수: 100명

Key Takeaway

AI 시대의 인터페이스는 인간 개발자를 위한 API 문서가 아닌 AI가 즉시 실행 가능한 스키마 정의 중심으로 진화해야 함. 기존 REST API를 대체하는 것이 아니라 AI 에이전트라는 새로운 접점을 위한 추가적인 인터페이스 계층으로 접근하는 전략이 유효함.