M-PESA Daraja API를 MCP 표준으로 추상화하여 AI Agent 통합 비용 제거

Context

복잡한 OAuth 2.0 인증과 Base64 기반 커스텀 암호화 체계를 가진 M-PESA Daraja API의 높은 통합 진입 장벽 존재. 개별 개발자가 매번 구현해야 하는 반복적인 인증 로직과 에러 핸들링으로 인해 AI Agent의 네이티브 결제 기능 구현에 상당한 리소스 소모 발생.

Technical Solution

• Model Context Protocol(MCP) 표준 채택을 통한 LLM과 외부 API 간의 인터페이스 표준화
• OAuth 2.0 Token Flow 및 1시간 주기 만료 처리를 서버 내부에서 자동화한 인증 추상화 계층 설계
• Shortcode, Passkey, Timestamp를 조합한 Base64 인코딩 패스워드 생성 로직의 캡슐화
• 숫자 기반의 M-PESA 전용 에러 코드를 AI가 해석 가능한 표준 구조로 변환하는 Error Normalization 구현
• STK Push, B2C, Balance Query 등 서로 다른 인증 흐름을 가진 API 엔드포인트를 단일 Tool set으로 통합 제공
• Swahili 언어 기반 Tool Description 추가 설계를 통한 다국어 컨텍스트 인식 최적화 추진