PlayMCP: 카카오 AI 서비스 생태계에 참여하세요

kakao tech·if(kakao)25 2025·10개월 전·

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AI 요약

카카오톡 안의 AI 대화를 캘린더·선물하기·예약 같은 실제 서비스 행동으로 잇기 위해, 외부 개발자의 MCP 서버를 등록·심사·발견하는 참여형 플랫폼 PlayMCP를 어떻게 설계했는지 다룬다. 모델과 도구마다 연동 코드를 새로 짜야 했던 N×M 문제를 MCP 표준의 N+M 구조로 바꾸고, 이를 앱스토어 같은 순환 생태계로 끌고 가는 과정을 따라간다.

핵심 포인트

5천만 사용자 환경에선 로컬 stdio 대신 원격 서버가 필요 — HTTP+SSE의 긴 연결이 수평 확장을 막아 Streamable HTTP + stateless로 전환하고, 개인 데이터 접근 서버엔 OAuth 2.1(또는 API 키·커스텀 헤더)을 요구
MCP Gateway가 여러 서버를 하나의 엔드포인트로 묶어 툴 목록을 병렬 집계하고, 인증 여부에 따라 전역·개인 캐시를 나누며 서버 식별자로 이름 충돌을 회피 — OAuth·서킷 브레이커·모니터링을 플랫폼에서 대신 해결
OpenAI 연동에서 컨텍스트 윈도 초과·장거리 지연·테스트 병목을 겪어 병렬 테스트 도구를 별도 제작, OpenAPI 명세를 MCP 도구로 자동 변환하는 Tool Builder도 준비
베타 한 달간 약 2천 명 가입·30여 개 서버 등록으로 개발자 도구를 넘어 일반 사용자용 AI 생태계 확장을 지향

왜 읽나대규모 트래픽에서 MCP 서버·게이트웨이를 운영하려는 플랫폼 엔지니어에게 원격 MCP·인증·라우팅 설계의 실전 기준을 주는 레퍼런스.

챕터별 상세

010:10 – 4:11

카카오 AI 생태계와 PlayMCP

카카오톡 안에서 AI 대화가 캘린더, 선물하기, 지도, 예약하기 같은 기존 서비스의 실제 행동으로 이어지는 모습을 소개한다. PlayMCP는 외부 개발자가 만든 MCP 서버를 등록하고, 사용자가 원하는 도구를 골라 ChatGPT for Kakao를 비롯한 AI 서비스에서 쓸 수 있게 하는 참여형 플랫폼이다. 등록된 서버는 규격 준수와 안정성 심사를 거쳐 PlayTools에서 발견되며, 장기적으로는 Claude나 Cursor 같은 외부 클라이언트와도 연결된다.

모델과 도구마다 서로 다른 연동 코드를 만들어야 했던 N×M 문제를 MCP 표준이 N+M 문제로 바꾸는 과정을 설명한다. 개발자는 표준에 맞는 서버 하나를 만들고 사용자는 필요한 서버를 선택하며, 모델이 문맥에 따라 도구를 호출한다. 카카오는 이 구조를 앱스토어와 비슷한 순환 생태계로 보고 서버 등록, 심사, 발견, 사용의 흐름을 구성했다.

5천만 사용자가 쓰는 환경에서는 로컬 stdio 서버보다 다중 사용자를 처리하는 원격 서버가 필요하다. 초기 HTTP+SSE 방식의 긴 연결이 수평 확장을 어렵게 했던 이유와 Streamable HTTP로 전환한 배경을 설명하고, 특별한 이유가 없다면 stateless 서버를 권장한다. 개인 데이터에 접근하는 서버는 OAuth 2.1을 지원해야 하며, 구축 부담이 큰 경우 API 키나 사용자 토큰을 전달하는 커스텀 헤더 방식도 제공한다. PlayMCP는 현재 도구 기능에 집중해 지원 범위를 단순화했다.

MCP Gateway는 여러 MCP 서버를 하나의 엔드포인트로 묶는 통합 프록시다. Registry가 서버를 관리하고 Toolbox가 사용자별 선택과 인증 정보를 보관하며, Gateway는 툴 목록을 병렬 집계하고 인증 여부에 따라 전역 또는 개인 캐시를 적용한다. 이름 충돌을 막기 위해 서버 식별자를 붙였다가 실제 툴 호출 시 제거하고, 사용자 토큰 전달과 서버 상태 기반 접근 제어도 수행한다. OAuth, 서킷 브레이커, 모니터링 같은 공통 문제를 플랫폼에서 해결해 개별 서버의 부담을 줄인다.

OpenAI 연동 과정에서 컨텍스트 윈도 초과, 장거리 네트워크 지연, 품질 테스트 병목 같은 현실적인 문제를 겪었고 병렬 테스트 도구까지 별도로 만들었다. 카카오는 OpenAPI 명세를 MCP 도구로 자동 변환하는 Tool Builder와 카카오 로그인을 활용한 간소화된 인증도 준비한다. 베타 한 달 동안 약 2천 명이 가입하고 30여 개 서버가 등록된 경험을 바탕으로, MCP를 개발자 도구에 그치지 않고 일반 사용자가 자연스럽게 쓰는 AI 서비스 생태계로 확장하려는 방향을 제시한다.