사장님 머니핏 (MoneyFit)
Analyzes government support program announcements and business profiles to determine eligibility, identify missing information, detect risks, and generate application plans for small business owners.
README
사장님 머니핏 (MoneyFit)
브랜드: 머니핏 · 서비스 풀네임: 사장님 머니핏
카카오 PlayMCP / AGENTIC PLAYER 10 예선 제출용 TypeScript MCP 서버입니다. 정부지원사업 공고문과 사업자 조건을 비교해 신청 가능성, 부족 정보, 탈락 위험, 준비서류, 다음 행동을 알려줍니다.
전국 지원사업을 자동으로 추천하지 않습니다. 사용자가 가진 공고(텍스트·URL 요약·구조화 데이터)를 판독하고 신청 가능성을 점검하는 데 집중합니다.
브랜드 문장: 사업에 맞는 지원금, 찾기부터 신청까지
영문 태그라인: MONEY FIT FOR OWNERS
브랜드 컬러: Navy #0B1D3A, Green #11865B, Gold #D4AF37
1. 서비스 콘셉트
- 포지션: 지원사업 추천기 ❌ → 공고 판독기 + 신청 가능성 체크기 ✅
- 브랜드 컨셉: 사장님의 사업과 정부지원금·정책자금을 연결해 찾기부터 신청까지 함께하는 맞춤 자금 매칭 서비스
- 사용자가 공고문을 입력하면, 사업자 조건과 비교해 다음을 제공합니다.
- 신청 가능성 4단계 판정과 근거
- 판정에 필요한데 비어 있는 정보(missingFields)
- 탈락 위험 요소
- 준비서류와 다음 행동
- 판정은 4단계로만 표현합니다.
HIGHLY_LIKELY신청 검토 가능(현재 정보 기준 결격사유 없음)CONDITIONAL조건 확인 필요INSUFFICIENT_INFO현재 정보로 판단 불가NOT_ELIGIBLE신청 부적합 가능성 높음
설계 원칙
- 전국 지원사업 자동 추천은 MVP에서 제외합니다.
- AI가 선정·합격·지원금 수령을 보장하지 않습니다.
- 모든 판정에는 근거를 함께 제공합니다.
- 필수 정보가 없으면 추측하지 않고
missingFields에 담습니다. - 공고 데이터는 자유 텍스트가 아니라 구조화된 필드로 처리합니다.
- 하드 컷 조건(지역·업력·사업자 유형·제외 업종)은 점수보다 우선합니다.
2. 설치 / 실행
npm install
npm run build # 타입 빌드
npm test # 판정 로직 검증(케이스 기반)
npm run dev # HTTP 서버(기본 http://127.0.0.1:3000/mcp)
stdio 모드:
$env:MCP_TRANSPORT="stdio"; npm run dev
환경변수는 .env.example 참고. 공고 데이터셋 경로는 PROGRAM_DB_PATH로 바꿀 수 있습니다.
3. MCP Tool 6종
1) extract_business_profile
사용자 자연어에서 사업자 유형·등록 여부·지역·업력·업종·자금 목적을 추출합니다. 불명확한 항목은 추측하지 않고 missingFields로 반환합니다.
- 입력:
{ "freeText": "서울 성수에서 카페를 2년째 운영하는 개인사업자예요" } - 출력:
businessForm,isRegistered,region,yearsInBusiness,businessType,fundingPurpose,keywords,missingFields,summary
2) find_relevant_programs
구조화된 사업자 조건을 기준으로 로컬 데모 공고 DB에서 검토 후보를 찾습니다. 선정 가능성 대신 reviewFitScore, matchedReasons, cautions, nextAction을 반환합니다.
- 입력:
{ "businessProfile": { ... } } - 출력:
programs,missingFields,disclaimer
3) extract_program_requirements
공고문 텍스트에서 신청대상·지역·업력·사업자 유형·제외 업종·지원내용·마감일·제출서류·평가항목을 구조화하고, 각 항목의 원문 근거를 evidence 배열에 저장합니다.
- 입력:
{ "noticeText": "<공고문 본문>" } - 출력:
regions,eligibleBusinessForms,targetBusinessTypes,excludedBusinessTypes,minYearsInBusiness,maxYearsInBusiness,support,deadline,requiredDocuments,evaluationCriteria,evidence,missingFields
4) check_eligibility
businessProfile과 programRequirements를 비교해 판정합니다. 하드 컷 결격이 하나라도 있으면 NOT_ELIGIBLE, 판정에 필요한 정보가 비면 INSUFFICIENT_INFO, 애매하면 CONDITIONAL, 깨끗하면 HIGHLY_LIKELY입니다.
- 출력:
verdict,verdictLabel,hardBlockers,missingFields,matchedConditions,conditionalNotes,summary,disclaimer
판정 우선순위:
hardBlockers 존재 → NOT_ELIGIBLE
missingFields 존재 → INSUFFICIENT_INFO
conditionalNotes 존재 → CONDITIONAL
matchedConditions만 → HIGHLY_LIKELY
5) detect_application_risks
업력 초과/미달, 지역 불일치, 제외 업종, 중복 수혜 가능성, 세금 체납 가능성, 서류 미비, 마감 임박을 위험 요소로 반환합니다. 각 위험에 심각도(높음/중간/낮음)와 권장 행동을 붙입니다.
6) generate_application_plan
공고에 명시된 제출서류·평가항목을 반영해 준비서류, 준비 순서, 사업계획서 작성 방향, 다음 행동을 생성합니다.
4. 권장 호출 흐름
extract_business_profile (사업자 자연어 → 구조화)
find_relevant_programs (사업자 조건 → 로컬 DB 후보 찾기)
extract_program_requirements (공고문 → 구조화 + 근거)
│
▼
check_eligibility (둘을 비교 → 4단계 판정)
detect_application_risks (탈락 위험 점검)
generate_application_plan (준비서류·다음 행동)
5. 데이터 구조
data/programs.json은 구조화된 데모 공고 데이터셋입니다. 현재는 기업마당 공고 3건과 사용자가 제공한 데이터바우처·스마트상점 공고 자료를 기준으로 정리했습니다. 각 항목은 다음 필드를 가집니다.
title, organization, sourceUrl, sourceDate, target, support, deadline, regions, eligibleBusinessForms, targetBusinessTypes, excludedBusinessTypes, minYearsInBusiness, maxYearsInBusiness, requiredDocuments, evaluationCriteria, evidence, missingFields
모든 데모 데이터는 sample: true로 표시됩니다. 실제 제출 전에는 공고 원문·첨부파일·마감 상태를 다시 확인하고 sourceUrl·sourceDate·제출서류·평가항목을 최신 원문 기준으로 갱신해야 합니다. placeholder URL은 실제 공고 원문 링크로 교체해야 합니다.
6. 응답 표현 정책
금지: "선정 가능", "합격 가능", "지원금 받을 수 있음", "수령 보장", "무조건"
사용: "신청 검토 가능", "조건 확인 필요", "현재 정보로 판단 불가"
모든 결과에는 근거와 확인 필요 항목, 그리고 다음 안내 문구가 포함됩니다.
이 결과는 입력한 정보와 공고문 기준의 사전 판단입니다. 최종 신청 가능 여부는 공고 원문과 운영기관 확인을 기준으로 판단하세요.
7. 테스트
tests/cases.json에 12개 판정 케이스(사용자 프로필 + 공고 조건 + 기대 verdict)가 있습니다. npm test가 각 케이스의 판정 결과를 기대값과 대조합니다. 추출기·위험탐지·준비계획·데이터 로더·표현 정책도 함께 검증합니다.
8. PlayMCP 등록 전 확인
- PlayMCP는 Streamable HTTP 기반 Remote MCP Server를 등록합니다. 이 서버의 MCP 엔드포인트는 기본
/mcp입니다. - 카카오 클라우드에서 엔드포인트를 띄운 뒤 PlayMCP 개발자 콘솔에서 등록 → 심사 요청 → 전체 공개 순으로 진행합니다.
- 심사는 영업일 기준 최대 7일이므로 마감 전 여유를 두고 등록하세요.
- 개인정보(사업자등록번호·주민번호·계좌·인증번호)는 입력받지 않습니다. 판정에는 업종·지역·업력·사업자 유형 정도만 사용합니다.
- 실제 접수 순서는
SUBMISSION_CHECKLIST.md를 따라 진행하세요.
참고
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。