MACER PARK

문제

Global-e는 크로스보더 이커머스 플랫폼을 운영한다. 기술 지원은 10개 이상의 분산된 시스템을 넘나들며 조사해야 한다: 사내 도구, 결제사, 데이터베이스, observability, 티켓·문서 시스템, 이메일 로그, 머천트 스토어. 조사는 전수되기 어려운 암묵지에 의존했다.

해결

조사의 전 lifecycle을 인터페이스 하나 뒤로 통합한 MCP 서버를 만들었다. 처음엔 Python + Go 멀티 서비스 스택으로 시작했다가 단일 TypeScript MCP 서버로 재구축했다. 움직이는 부품은 줄었는데 할 수 있는 일은 오히려 늘었다.

핵심 기능

단일 호출 주문 조사

composite 도구 한 번으로 전체 그림을 얻는다: 가격, 결제 트랜잭션 히스토리, 배송 타임라인, 환불 체인, 머천트 설정, 그리고 자동 discrepancy 탐지까지. 여러 시스템을 넘나드는 조사가 2시간 이상에서 60초 이내로 줄었다.

다루는 분야

하루에 들어오는 케이스만 해도 가격, 결제, 세금·관세, 배송, 통관 서류, 반품·교환, 환불, 사기·리스크 검토, 머천트 설정, 머천트에게 보내는 답장까지 걸친다. 분야마다 시스템도 API도 데이터 포맷도 다른데, 도구가 이것을 한 화면으로 모은다. 머천트 한 곳이 문제를 신고하면 에스컬레이션 전에 모든 머천트에서 같은 문제를 세어, 실제 규모를 담아 넘긴다.

실수에서 룰로, 룰에서 hook으로

실수가 재발하면 시스템이 그것을 코드화한다: feedback 메모리 작성 → YAML 게이트 추가 → PreToolUse hook 설치 → 도구 경계에서 실패 모드 차단. 머천트 응답은 발송 전에 checker가 이렇게 쌓인 학습과 대조해 검증한다. 금지 용어, 에스컬레이션 경로 정확성, 사실 정확성, 수신자별 톤을 본다.

고객 데이터를 다루는 방식

조사 쿼리는 읽기 전용 데이터베이스 연결로 돈다. 고객 이름과 주소 칸은 마스킹된 채로 있고, 명시적으로 요청할 때만 한 건씩 복호화한다. 복호화한 텍스트에서 몇 가지를 뽑는 작은 작업은 네트워크 egress 없는 로컬 모델이 하고, 마스킹은 결정론적 regex로 한다.

맨 머신에서 재건

2026년 중반, 메인보드 교체 중 데이터 유실로 머신이 통째로 지워졌다. 시스템 전체를 빈 repository에서 며칠 만에 다시 세웠다. 백업이 먼저였다. 암호화 archive에 더해, 그 백업이 실제로 복원되는지 증명하는 복구 리허설까지 갖췄다. 이 리셋을 기회 삼아 라우팅 레이어, 데이터 포맷 규약, 경로 처리를 다시 설계했다. 이제 golden-master 하네스가 각 도구의 출력을 바이트 단위로 캡처하기 때문에, 리팩터가 단 1바이트라도 동작을 바꾸면 게이트에서 실패한다.

배운 것

이전의 7개 서비스 아키텍처가 기술적으로는 더 인상적이었다. 나중의 것은 지금도 내가 안전하게 고칠 수 있는 쪽이고, 결국 그게 더 중요했다.

에이전트에 도구를 주는 건 일의 절반이다. 나머지 절반은 어떻게 행동해야 하는지를 코드화하는 것이다. 결론 전에 무엇을 검증하고, 추측 대신 언제 물어볼지.