toss-mcp
Provides AI agents with access to Toss developer documentation and icon catalogs, enabling search and retrieval of official docs and icon usage recommendations.
README
toss-mcp
AI 코딩 에이전트에게 토스 개발자 문서 및 토스 기본 제공 아이콘 정보를 제공하는 MCP 서버
토스 개발자 문서(앱인토스, TDS React Native, TDS Mobile)에 대한 최신 내용 및 토스에서 제공하는 아이콘 들에 대한 정보를 AI가 검색할 수 있도록 제공하는 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다.
주요 기능
- AI 에이전트가 토스 공식 문서를 바로 검색해 답변에 활용할 수 있습니다.
- 문서 검색 시 소스별 필터(
apps_in_toss,tds_react_native,tds_mobile)를 적용할 수 있습니다. - 최신 문서가 필요할 때
sync_sources로 수동 동기화할 수 있습니다. - 토스 아이콘 카탈로그를 검색해 아이콘 이름/URL을 빠르게 찾을 수 있습니다.
- 아이콘 타입(
icon-*,icn-*,u1F...)에 맞는 권장 컴포넌트 사용법을 바로 안내받을 수 있습니다.
빠른 시작
필수 조건
- Python 3.11+
- uv (uvx 사용 시)
원격 실행 (uvx)
아래 클라이언트 설정은 모두 동일한 실행 정보를 사용합니다.
command:uvxargs:["--from", "git+https://github.com/chabinhwang/toss-mcp@main", "toss-mcp"]
Claude Code
설정 파일: ~/.claude/settings.json (mcpServers에 추가)
{
"toss-docs": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "git+https://github.com/chabinhwang/toss-mcp@main", "toss-mcp"]
}
}
Codex
설정 파일: ~/.codex/config.toml (mcp_servers에 추가)
[mcp_servers.toss-docs]
command = "uvx"
args = ["--from", "git+https://github.com/chabinhwang/toss-mcp@main", "toss-mcp"]
Gemini CLI
설정 파일: ~/.gemini/settings.json (mcpServers에 추가)
{
"mcpServers": {
"toss-docs": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "git+https://github.com/chabinhwang/toss-mcp@main", "toss-mcp"]
}
}
}
Claude Desktop
설정 파일:
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
mcpServers에 아래를 추가:
{
"mcpServers": {
"toss-docs": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "git+https://github.com/chabinhwang/toss-mcp@main", "toss-mcp"]
}
}
}
로컬 설치 (개발용)
git clone https://github.com/chabinhwang/toss-mcp.git
cd toss-mcp
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -e .
설정 파일: MCP 클라이언트의 mcpServers 항목
{
"toss-docs": {
"command": "/absolute/path/to/toss-mcp/.venv/bin/toss-mcp"
}
}
제공 도구
search_docs
토스 개발자 문서를 키워드로 검색합니다.
검색어: "앱인토스 결제 API"
| 파라미터 | 타입 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
query |
string | O | 검색어 (공백으로 구분된 키워드) |
source |
string | X | 소스 필터 (아래 표 참고) |
소스 목록
| 값 | 설명 |
|---|---|
apps_in_toss |
앱인토스 |
tds_react_native |
TDS React Native |
tds_mobile |
TDS Mobile |
sync_sources
문서를 수동으로 동기화합니다. 최신 문서가 필요할 때 사용합니다.
| 파라미터 | 타입 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
force |
boolean | X | true이면 캐시 무시 후 강제 재수집 |
search_icons
토스 아이콘 카탈로그(toss_icons.json.gz)를 검색하고, 아이콘 타입별 추천 사용 코드를 안내합니다.
검색어: "icon-search-bold-mono"
| 파라미터 | 타입 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
query |
string | O | 검색어 (아이콘 이름/URL 일부, 공백으로 구분된 키워드) |
icon_type |
string | X | 타입 필터 (icon-*, icn-*, emoji/image) |
max_results |
number | X | 최대 결과 수 (기본 10, 최대 30) |
빠른 판단 규칙
- 이름이
icon-/icn-면name기반 컴포넌트 (Icon,IconButton,Asset.Icon) - 이름이
u1F...면 URL 기반 (Asset.Image,Asset.ContentImage)
기술적 특징
- 토스 개발자 문서 3개 소스 자동 수집 (앱인토스, TDS React Native, TDS Mobile)
- 마크다운 헤더 기반 지능형 청킹 (H1 → H2 → H3 재귀 분할)
- 2단계 키워드 검색 (정확 매칭 우선, 부분 매칭 폴백)
- ETag 기반 변경 감지 + 로컬 캐시로 빠른 재시작
- 비동기 병렬 수집 (동시 8개 요청)
- 아이콘 카탈로그 압축 리소스(
toss_mcp/data/toss_icons.json.gz) 로드 지원
동작 방식
llms.txt / llms-full.txt 다운로드
↓
링크 파싱 (seed) 또는 그대로 사용 (full)
↓
하위 페이지 병렬 수집 (동시 8개)
↓
마크다운 헤더 기반 청킹 (최대 3,000자)
↓
로컬 캐시 저장 (~/.toss-mcp-cache/)
↓
키워드 검색 제공
- 캐시: 시작 시 소스별 ETag를 비교해 변경 여부를 확인하고, 변경이 없으면 캐시에서 즉시 로드합니다. 변경이 감지된 경우에만 전체 재수집합니다.
- 재동기화:
sync_sources(force=True)호출 또는 캐시 디렉토리 삭제 후 재시작하면 됩니다.
성능 벤치마크
2026-03-13 기준으로, 현재 로컬에서 실행 중인 MCP와 분리하기 위해 매 실행마다 임시 HOME을 사용해 캐시를 격리한 뒤 실측했습니다.
- 실행 경로: 실제 서버 시작 시점과 동일하게
lifespan기준_init_chunks()+_init_icons()까지 측정 - 반복 횟수: 각 시나리오 10회
- 시나리오 A:
full_recollect_boot캐시가 없는 상태로 부팅해서llms.txt/llms-full.txt와 하위 문서를 전부 다시 수집 - 시나리오 B:
etag_compare_boot같은 임시 캐시에서 한 번 받아둔 뒤 다시 부팅해서 ETag만 비교하고, 변경이 없으면 재다운로드 없이 캐시 사용 - 참고:
etag_compare_boot는 10/10회 모두 실제로 "변경 없음, 캐시 사용" 경로를 탔습니다.
| 시나리오 | 평균 | 중앙값 | 최소 | 최대 |
|---|---|---|---|---|
full_recollect_boot |
4.048s | 3.878s | 3.667s | 5.363s |
etag_compare_boot |
0.851s | 0.803s | 0.723s | 1.168s |
- 평균 기준 차이:
3.197s - 중앙값 기준 차이:
3.075s - 평균 기준으로
etag_compare_boot가 약4.8배빠름 - 해석: 토스 MCP는 전체 재수집보다, 지금 코드처럼 ETag 비교 후 변경이 없으면 캐시를 사용하는 부팅 경로가 훨씬 빠릅니다.
프로젝트 구조
toss-mcp/
├── pyproject.toml
├── README.md
├── LICENSE
└── toss_mcp/
├── __init__.py
├── main.py # MCP 서버 엔트리포인트
├── collector.py # 문서 수집 (httpx 비동기)
├── chunker.py # 마크다운 청킹
├── searcher.py # 키워드 검색
├── icons.py # 아이콘 카탈로그 로드/검색 + 타입별 추천
├── cache.py # JSON 캐시 + 해시 관리
└── data/
└── toss_icons.json.gz
라이선스
MIT License
推荐服务器
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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。
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使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
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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。