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How I registered an MCP server for 3,760 retailers — and what I learned
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AI/ML

3,760개 리테일러 통합 MCP 서버 구축 및 Registry 등록

How I registered an MCP server for 3,760 retailers — and what I learned

Ricardo Cuba2026년 5월 20일4분intermediate

AI 요약

Context

이커머스와 AI Agent 간의 표준 연결 계층 부재로 인한 데이터 파편화 문제 발생. 개별 REST 엔드포인트 기반의 통신은 Agent의 컨텍스트 과부하를 초래하는 구조적 한계 존재.

Technical Solution

  • VTEX Connector 기반으로 3,760개 리테일러 API를 단일 JSON Schema로 정규화하는 추상화 계층 설계
  • Atomic Tool과 Composite Tool의 균형을 맞춘 12개 도구 구성을 통해 Agent의 추론 효율성 최적화
  • mcp.json 정의 및 PyPI README 내 HTML 주석을 통한 소유권 검증 로직 구현으로 Registry 신뢰성 확보
  • Reverse-DNS 포맷의 네이밍 체계와 stdio Transport 방식을 통한 표준화된 서버 통신 구조 채택
  • SKU 정규화, 중복 제거, 가격 집계 프로세스를 단일 MCP Call로 처리하는 market_compare 파이프라인 구축
  • 카트 검증부터 주문 확정까지의 체이닝 구조를 설계하되, 최종 단계에 Human-in-the-loop 승인 절차 배치

실천 포인트

AI Agent용 도구 설계 시 단일 Mega-tool이나 과도한 Atomic-tool 대신, 도메인 논리가 포함된 적정 수준의 Composite Tool 패턴을 적용할 것. 외부 Registry 등록 시 API 문서(OpenAPI spec)를 우선 분석하여 Schema 불일치로 인한 배포 지연을 방지할 것.

태그

#Human-in-the-loop#MCP#API Normalization#Schema Validation#Composite Tool Pattern
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