개발자를 위한 혁신: AI Agent로 결제 운영 효율성을 높이는 방법

최근 개발 생태계에서 AI Agent 도입이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 반복적인 코딩 작업을 줄이고, 복잡한 API 호출을 자연어로 처리하는 AI 기반 자동화는 이제 개발자의 필수 도구가 되었습니다.

포트원은 이런 개발 트렌드를 선도하며, 기존 MCP(Model Context Protocol) 서버 기능을 AI Agent 친화적으로 확장했습니다. 그 첫 번째 결과물로, AI Agent를 통한 포트원 결제 내역 조회 및 테스트 연동 기능을 새롭게 출시했습니다.

기존 MCP에서 AI Agent로의 진화

그동안 포트원의 MCP 서버는 고객사의 결제 연동 복잡성을 해결하는 데 집중했습니다. 하지만 이번 업데이트는 한 단계 더 나아가 MCP 서버를 AI Agent와 포트원 인프라 사이의 브릿지 역할로 확장했습니다.

이제 개발자들은 GPT, Claude 같은 생성형 AI와 포트원의 결제 시스템을 자연어로 상호작용할 수 있는 환경을 구축할 수 있습니다.

개발팀에서 사내 AI Agent를 운영 중이라고 가정해보겠습니다. 이제 다음과 같은 자연어 명령이 가능합니다.

"나이스페이먼츠 연동하기 위해 테스트 채널 추가해줘"

“6월 15일에 카카오페이로 결제된 주문번호 리스트 보여줘”

콘솔 UI를 탐색하고 메뉴를 찾던 기존 방식과 달리, AI Agent가 실시간으로 포트원 API를 호출하고 결과를 정리해서 응답합니다. 이를 통해 개발자는 코드 작성이나 비즈니스 로직 구현에 더 집중할 수 있게 됩니다.

AI Agent 도입 시 가장 큰 우려사항은 API 키 노출과 민감 데이터 유출입니다. 포트원은 이를 아키텍처 레벨에서 해결했습니다.

MCP 서버는 포트원 콘솔 기능을 활용합니다.
인증은 고객의 콘솔 계정 기반으로 권한을 지정하고, 인증 과정은 MCP 서버 내부에서만 처리됩니다.
외부에서 언어 모델이나 Agent가 직접 API를 호출하는 것이 아니라, MCP 서버가 요청을 중계하고, 이 때 기밀 정보가 외부로 노출되지 않도록 개인정보 식별 및 제거 로직이 기본적으로 적용됩니다.

즉, AI Agent의 편리함을 누리면서도 기존 보안 수준을 그대로 유지할 수 있습니다. 고객의 데이터를 안전하게 보호하면서도, 업무 자동화라는 편리함을 놓치지 않도록 설계하였습니다.