APIANT에서 MCP 서버는 직접 구축하는 것입니다. 어떤 API든 자동화로 감싸고, 필요한 로직을 추가한 다음, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 노출하면 됩니다. 사용자와 고객은 AI를 이 MCP 서버에 연결하고 도구처럼 호출할 수 있습니다. AI를 위한 웹 서비스인 셈입니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 애플리케이션이 외부 도구를 호출할 수 있도록 하는 개방형 표준입니다. APIANT에서는 MCP 서버를 구축할 수 있습니다. 각 서버는 자동화 도구로서, 모든 API를 래핑하고, 사용자가 정의한 로직을 실행하며, MCP를 통해 모든 AI가 호출할 수 있는 도구로 노출됩니다.
깊이는 직접 결정하세요. MCP 서버는 단일 엔드포인트로의 단순한 패스스루 역할만 할 수도 있고, 여러 시스템에 걸쳐 데이터를 변환하고 비즈니스 규칙을 적용하여 깔끔한 결과를 반환하는 다단계 자동화 시스템일 수도 있습니다. 한 번 구축하면 사용자와 AI 에이전트가 일관된 프로토콜을 통해 이를 활용할 수 있습니다. (혹시 클로드 코드(Claude Code)가 APIANT 자체를 어떻게 운영하는지 궁금하신가요? 바로 여기입니다.) AI 작동성.)
다음은 고객사의 AI 에이전트 중 하나가 호출하는 APIANT 기반의 MCP 서버입니다. 에이전트는 사용자가 정의한 도구를 검색한 후 해당 도구를 실행합니다. 각 도구는 사용자가 정의한 자동화 작업입니다.
AI 에이전트는 기본 API를 전혀 건드리지 않습니다. MCP 도구를 호출하고, 해당 도구의 자동화 기능이 인증, 속도 제한, 오류 처리, 다중 시스템 로직 및 데이터 변환을 비롯한 나머지 작업을 처리합니다.
제품의 기능을 MCP 도구로 제공하여 고객의 AI 에이전트가 앱 내에서 고객을 대신하여 작업을 수행할 수 있도록 하세요.
고객 AI에 CRM, 청구 및 지원 시스템 전반에 걸쳐 통합된 보기를 제공하는 단일 도구를 제공하세요.
여러 API에 걸쳐 다양한 단계를 거치는 자동화 기능을 갖춘 하나의 MCP 도구로, 비즈니스 로직을 적용하고 깔끔한 결과를 반환합니다.
통합 코드를 한 줄도 작성하지 않고도 AI 에이전트에게 안전하고, 관리되고, 사용률 제한이 적용된 스택 액세스 권한을 부여하세요.
AI에 공개하고 싶은 API에 대해 저희에게 알려주세요.
요청이 Discord 커뮤니티에 게시되며, 자체 APIANT 기반 플랫폼을 운영하는 독립 빌더들이 확인하고 직접 연락하여 연동을 구축할 수 있습니다.
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