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by sangwopark19

MendLens

See what's wrong. Know what to do.

MendLens 대표 이미지

**MendLens(찍고쳐)**는 가전제품 사진이나 오류 코드를 바탕으로 공식 설명서와 리콜 정보를 확인하고, 사용자가 지금 취해야 할 행동을 안내하는 생활 수리 AI 에이전트다.

한 줄 소개

버리기 전에 찍어보세요. 공식 정보로 안전하게 고쳐드립니다.

Related MCP server: Energy Prediction MCP Server

해결하려는 문제

가전제품에 오류가 발생하면 사용자는 원인을 찾기 위해 모델명, 설명서, 오류 코드, 리콜 여부를 각각 검색해야 한다. 검색 결과가 정확한 제품의 공식 정보인지 판단하기도 어렵다.

MendLens는 이 과정을 하나의 대화로 줄인다. 사용자가 제품 사진이나 오류 코드를 보내면 제품과 모델을 식별하고 공식 근거를 조회해 다음 세 가지 중 하나로 판단한다.

  • 즉시 사용 중단

  • 직접 해결 가능

  • 공식 AS 필요

핵심 사용자 경험

사용자가 카카오톡에서 세탁기의 UE 오류 화면을 촬영하고 묻는다.

이거 왜 이래?

MendLens는 한 번에 다음 정보를 제공한다.

  1. 확인된 제품과 모델

  2. 공식 설명서에 따른 오류 원인

  3. 사용자가 시도할 수 있는 해결 절차

  4. 즉시 사용을 중단해야 하는 위험 조건

  5. 리콜 여부와 공식 AS 연결

제품이나 모델을 확실히 식별하지 못한 경우에는 추측으로 진단하지 않고 추가 사진이나 모델명을 요청한다.

MVP 범위

초기 버전은 오류 코드가 비교적 명확하고 일상에서 자주 사용하는 다음 생활가전에 집중한다.

  • 세탁기

  • 에어컨

  • 냉장고

  • 식기세척기

  • 로봇청소기

모든 제품을 넓게 지원하기보다, 제한된 제품군에서 공식 근거와 안전한 행동 지침을 안정적으로 제공하는 것을 우선한다.

핵심 가치

  • 편의성: 사진 한 장이나 오류 코드만으로 탐색 과정을 시작한다.

  • 정확성: 일반적인 추측보다 모델별 공식 설명서와 공공 데이터를 우선한다.

  • 안전성: 자가 조치가 위험한 상황을 구분하고 즉시 사용 중단 또는 AS를 안내한다.

  • 경제성: 사용자가 해결할 수 있는 단순 문제로 불필요한 출장 수리나 제품 교체를 줄인다.

  • 환경성: 수리 가능한 제품의 조기 폐기를 줄인다.

공식 데이터 후보

제조사별 설명서의 제공 방식, 이용 조건, 자동 조회 가능 여부는 구현 전에 별도로 확인해야 한다.

공모전 적합성

이 프로젝트는 카카오 AGENTIC PLAYER 10 출품 아이디어에서 시작했다. 공모전의 공식 평가 기준과 MendLens의 대응 방향은 다음과 같다.

평가 기준

MendLens의 대응

창의성

사진과 공식 제품 정보를 결합해 고장 진단 이후의 행동까지 연결한다.

편의성

카카오톡 대화에서 사진을 보내고 즉시 결과를 받는다.

안정성

공식 근거를 우선하고 제품 식별 실패와 위험 상황에서는 진단 범위를 제한한다.

본선은 내부 심사와 Kakao Tools 사용자 투표를 함께 반영하므로, 첫 사용에서 가치가 드러나는 짧은 흐름과 가족에게 공유하기 쉬운 결과 형식이 중요하다.

공식 안내: AGENTIC PLAYER 10

이름과 브랜드

  • 영문명: MendLens

  • 한글명: 찍고쳐

  • 표기: 찍고쳐 | MendLens

  • 태그라인: See what's wrong. Know what to do.

Mend는 고치고 수선한다는 의미를, Lens는 사진으로 문제를 발견한다는 경험을 나타낸다. 정식 출시 전에는 상표와 서비스명 사용 가능 여부를 별도로 확인해야 한다.

성공 기준

MVP는 다음 조건을 충족할 때 성공으로 본다.

  • 지원 제품군에서 제품 또는 모델을 식별할 수 있다.

  • 답변에 공식 정보의 출처를 제시한다.

  • 직접 해결, AS 필요, 즉시 사용 중단을 명확히 구분한다.

  • 확신할 수 없는 경우 추측하지 않고 필요한 추가 정보를 요청한다.

  • 대표 데모 시나리오를 카카오톡 안에서 짧고 자연스럽게 완료한다.

아직 결정하거나 검증할 사항

  • 지원할 제조사와 모델의 우선순위

  • 제품 및 모델 식별 방식과 정확도 기준

  • 제조사 설명서 수집·검색 방식과 이용 조건

  • 안전 판단 규칙과 책임 고지 범위

  • PlayMCP 도구 인터페이스와 Kakao Tools 결과 UI

  • 개인정보 및 사용자 이미지 보관 정책

  • MendLens와 찍고쳐의 상표·도메인 사용 가능 여부

대회 일정 메모

공식 페이지에 게시된 일정 기준으로 예선 접수 마감은 2026년 7월 14일이며, PlayMCP 서버 심사는 영업일 기준 최대 7일이 소요될 수 있다. 참가에는 카카오클라우드 MCP 서버 생성, PlayMCP 등록 및 심사, 전체 공개 전환, 예선 접수가 요구된다. 일정과 제출 상태는 반드시 공식 페이지에서 다시 확인한다.

현재 MCP 구현

현재 버전은 Endpoint와 PlayMCP 흐름을 검증하기 위한 제한된 MVP다. 실시간 제조사 검색이나 리콜 조회를 지원한다고 주장하지 않으며, 2026년 7월 14일에 공식 근거를 확인한 다음 사례만 진단한다.

제조사

제품

모델

코드

최종 행동

LG전자

통돌이 세탁기

T1204T

UE

직접 해결 가능

LG전자

드럼세탁기

F8Q6CNVKQ

UE

직접 해결 가능

LG전자

스탠드형 에어컨

FQ19V9KWAN

CH05

공식 AS 필요

제공 도구는 다음 세 개다.

  • prepare_diagnosis: 진단에 필요한 제조사·제품군·모델·오류 코드의 누락 여부 확인

  • diagnose_error_code: 정확히 일치하는 공식 근거가 있을 때만 오류 진단 반환

  • assess_immediate_risk: 명시적인 위험 신호를 자가 조치보다 먼저 분류

로컬 실행

요구사항은 Node.js 22 이상이다.

npm install
npm test
npm run build
npm start

기본 주소는 http://127.0.0.1:3000이며 MCP 경로는 /mcp, 상태 확인 경로는 /health다.

npm run smoke -- http://127.0.0.1:3000
npm run benchmark -- http://127.0.0.1:3000 100

Docker 검증

docker build --platform linux/amd64 -t mendlens-mcp:local .
docker run --rm --platform linux/amd64 -p 3000:3000 mendlens-mcp:local

컨테이너는 PORT 환경 변수를 사용하고 non-root node 사용자로 실행된다.

2026년 7월 14일 로컬 Docker Desktop에서 linux/amd64 컨테이너의 diagnose_error_code를 10회 예열 후 100회 순차 호출한 측정값은 평균 2.77ms, p99 7.56ms였다. 이 값은 로컬 환경 측정치이며 PlayMCP in KC의 production 성능을 보장하지 않는다.

PlayMCP in KC Git 소스 빌드

  • MCP 서버 이름: mendlens

  • 설명: 공식 제조사 근거에 일치하는 가전 오류 진단과 안전 행동을 제공하는 MendLens MCP 서버

  • 브랜치/ref: ps/feat/mendlens-mcp-server

  • Dockerfile 경로: Dockerfile

  • 컨테이너 포트: 3000

  • PAT: public 저장소이므로 입력하지 않음

2026년 7월 14일 배포 상태는 Active이며, 발급된 Endpoint는 다음과 같다.

https://mendlens.playmcp-endpoint.kakaocloud.io/mcp

공개 Endpoint의 헬스체크, MCP 초기화, 도구 목록과 대표 호출 smoke test가 통과했다. 동일 Endpoint에서 diagnose_error_code를 10회 예열 후 100회 순차 호출한 측정값은 평균 41.49ms, p99 52.48ms였다.

다음 명령으로 현재 배포 상태를 다시 확인할 수 있다.

npm run smoke -- https://mendlens.playmcp-endpoint.kakaocloud.io/mcp
npm run benchmark -- https://mendlens.playmcp-endpoint.kakaocloud.io/mcp 100

공식 근거와 제출 절차의 확인 기록은 PlayMCP · AGENTIC PLAYER 10 조사 문서에 유지한다.

F
license - not found
-
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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