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Glama

예약 플랫폼 통합 관리 MCP

여러 예약 플랫폼(네이버, 에어비앤비, 스페이스클라우드, 야놀자, 카카오)의 예약을 한 곳에서 통합 관리하는 MCP 서버입니다.

주요 기능

📊 예약 조회

  • 오늘/특정 날짜 예약 현황 조회

  • 플랫폼별 예약 조회

  • 예약 검색

⚠️ 중복 예약 방지

  • 중복 예약 자동 감지

  • 예약 가능 시간대 조회

💰 매출/정산 관리

  • 일/주/월 매출 요약

  • 플랫폼별 매출 분석

  • 플랫폼 수수료 계산

👥 고객 관리

  • 블랙리스트 관리

  • 노쇼 고객 추적

  • 고객 예약 이력

📝 메시지 생성

  • 예약 안내 메시지 자동 생성

지원 플랫폼

  • 네이버 예약

  • 에어비앤비

  • 스페이스클라우드

  • 야놀자

  • 카카오 예약

기술 스택

  • Python 3.12+

  • FastMCP

  • iCalendar (ics) 파싱

설치 방법

# 가상환경 생성 python3 -m venv venv source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate # 의존성 설치 pip install -r requirements.txt

사용 방법

1. 테스트 데이터 생성

# 가상환경 활성화 source venv/bin/activate # 샘플 데이터 생성 python test_data.py

2. MCP 서버 테스트

# MCP 서버 테스트 실행 python test_mcp.py

3. Claude Desktop에서 사용

Claude Desktop 설정 파일(claude_desktop_config.json)을 Claude Desktop의 설정 디렉토리에 복사:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

설정 예시:

{ "mcpServers": { "reservation-platform": { "command": "python", "args": ["-m", "src.server"], "cwd": "/path/to/PlayMCP", "env": { "PATH": "/path/to/PlayMCP/venv/bin:${PATH}" } } } }

4. 사용 가능한 Tools

📊 예약 조회

  • get_today_reservations - 오늘 예약 현황 조회

  • get_reservations_by_date - 특정 날짜 예약 조회

  • get_reservations_by_platform - 플랫폼별 예약 조회

  • get_week_reservations - 이번 주 예약 조회

⚠️ 중복 예약 방지

  • check_duplicate_reservations - 중복 예약 감지

  • check_time_slot - 특정 시간대 예약 가능 여부 확인

💰 매출/정산

  • get_revenue_summary - 매출 요약 (일/주/월)

  • calculate_platform_fees - 플랫폼 수수료 계산

👥 고객 관리

  • get_blacklist - 블랙리스트 조회

  • add_to_blacklist - 블랙리스트 추가

  • get_noshow_customers - 노쇼 고객 조회

📝 기타

  • generate_reminder_message - 예약 안내 메시지 생성

  • sync_platform_ical - iCal URL에서 예약 동기화

프로젝트 구조

PlayMCP/ ├── src/ │ ├── server.py # MCP 서버 메인 │ ├── models.py # 데이터 모델 │ ├── storage.py # 데이터 저장소 │ ├── ical_parser.py # iCal 파싱 │ └── tools/ # MCP Tools ├── data/ # 로컬 데이터 저장 ├── requirements.txt # Python 의존성 ├── test_data.py # 테스트 데이터 생성 └── test_mcp.py # MCP 서버 테스트

개발 로드맵

  • 프로젝트 초기 설정

  • 데이터 모델 및 저장소

  • iCal 파싱 기능

  • 예약 조회 Tools (4개)

  • 중복 체크 Tools (2개)

  • 매출/정산 Tools (2개)

  • 고객 관리 Tools (3개)

  • 메시지 생성 & 동기화 Tools (2개)

  • 로컬 테스트 완료

  • 데이터 관리 개선 (인메모리 캐시)

  • Remote HTTP 서버 전환

  • Docker 설정 완료

  • 클라우드 배포 (Google Cloud Run/Railway/Render)

  • PlayMCP 등록

로컬 실행

STDIO 모드 (Claude Desktop/CLI)

python3 -m src.server

HTTP 모드 (Remote MCP 서버)

# HTTP transport로 실행 TRANSPORT=http PORT=8000 python3 -m src.server

서버는 http://localhost:8000/mcp에서 접근 가능합니다.

Docker 배포

Docker로 실행

# 이미지 빌드 docker build -t reservation-mcp-server . # 컨테이너 실행 docker run -p 8000:8000 -e TRANSPORT=http reservation-mcp-server

Docker Compose로 실행

docker-compose up -d

클라우드 배포

자세한 배포 방법은 DEPLOYMENT.md를 참고하세요.

  • Google Cloud Run: 완전 관리형 컨테이너 플랫폼

  • Railway: 간편한 Git 기반 배포

  • Render: 무료 티어 지원

PlayMCP 등록

  1. https://playmcp.kakao.com/console 접속

  2. 배포된 서버 URL 등록

  3. Tools 정보 입력

  4. 심사 제출 → 전체 공개

  5. 공모전 응모

자세한 내용은 DEPLOYMENT.md의 "PlayMCP 등록" 섹션 참고

성능 개선

인메모리 캐시

  • 모든 데이터를 메모리에 로드하여 읽기 성능 대폭 향상

  • Thread Lock으로 동시성 문제 해결

  • 파일 I/O 최소화

라이선스

MIT License

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

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MCP directory API

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/pak3430/Reservation-Platform-MCP-Server'

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