Reservation Platform MCP Server
Enables unified management of reservations across multiple Korean platforms (Naver, Airbnb, SpaceCloud, Yanolja, Kakao) with features for duplicate booking prevention, revenue tracking, customer management, and automated messaging through iCalendar integration.
README
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 조회get_reservations_by_date- 특정 날짜 예약 조회get_reservations_by_platform- 플랫폼별 예약 조회get_week_reservations- 이번 주 예약 조회
⚠️ 중복 예약 방지
check_duplicate_reservations- 중복 예약 감지check_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 조회add_to_blacklist- 블랙리스트 추가get_noshow_customers- 노쇼 고객 조회
📝 기타
generate_reminder_message- 예약 안내 메시지 생성sync_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
- [x] 프로젝트 초기 설정
- [x] 데이터 모델 및 저장소
- [x] iCal 파싱 기능
- [x] 예약 조회 Tools (4개)
- [x] 중복 체크 Tools (2개)
- [x] 매출/정산 Tools (2개)
- [x] 고객 관리 Tools (3개)
- [x] 메시지 생성 & 동기화 Tools (2개)
- [x] 로컬 테스트 완료
- [x] 데이터 관리 개선 (인메모리 캐시)
- [x] Remote HTTP 서버 전환
- [x] 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
- https://playmcp.kakao.com/console 접속
- 배포된 서버 URL 등록
- Tools 정보 입력
- 심사 제출 → 전체 공개
- 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
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