Paddle MCP 서버 통합

“Paddle” MCP 서버란 무엇을 하나요?

Paddle MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 Paddle API를 연결하는 브리지로, 제품 카탈로그, 청구, 구독, 재무 보고를 효율적으로 관리할 수 있습니다. Paddle의 다양한 상거래 및 청구 기능을 MCP를 통해 노출함으로써, Claude, Cursor, Windsurf와 같은 AI 기반 도구들이 Paddle API에 안전하게 접근할 수 있습니다. 이 통합을 통해 개발자는 제품 조회, 신규 카탈로그 등록, 고객 관리, 비즈니스 보고서 생성 등 개발 업무를 지능적으로 자동화할 수 있습니다. Paddle MCP 서버에 이런 작업을 위임하면, 개발자와 AI 에이전트는 최신 청구 및 제품 정보를 신속하게 확인하고, 가격을 조정하거나 복잡한 작업도 수작업 없이 처리할 수 있어 SaaS 제품 개발 및 운영의 효율성과 정확성이 크게 향상됩니다.

프롬프트 목록

저장소 또는 문서에 명시된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

저장소 또는 문서에 명시된 MCP 리소스가 없습니다.

도구 목록

README와 기능 설명에 따라, Paddle MCP 서버가 제공하는 주요 도구는 다음과 같습니다:

• 제품 목록 조회: Paddle 카탈로그의 제품 목록을 조회합니다.
• 제품 생성: Paddle 카탈로그에 새 제품을 추가합니다.
• 가격 목록 조회: 제품별 가격 정보를 조회합니다.
• 가격 생성: 기존 제품에 새 가격을 추가합니다.
• 고객 목록 조회: 고객 목록을 조회합니다.
• 거래 내역 조회: 거래 내역을 조회합니다.
• 구독 목록 조회: Paddle에서 관리되는 모든 구독을 조회합니다.
• 맞춤형 보고서 생성: 맞춤형 재무 분석 보고서를 생성합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 제품 카탈로그 관리: AI 어시스턴트나 IDE 플러그인으로 Paddle 카탈로그의 제품을 간편하게 조회, 생성, 수정할 수 있어 운영을 간소화하고 수작업 오류를 줄입니다.
• 구독 및 청구 관리: 개발 환경 내에서 구독·고객 청구 정보를 빠르게 조회·관리할 수 있어 SaaS 청구 로직 처리가 쉬워집니다.
• 재무 보고: AI 도구를 통해 재무 및 비즈니스 보고서를 자동으로 생성·조회하여 복잡한 보고 작업을 자동화합니다.
• 고객 지원 자동화: AI 기반 워크플로우로 고객 데이터를 조회하고 청구 문의를 해결하거나 고객 정보를 업데이트해 지원 효율을 높입니다.
• API 기반 상거래 통합: MCP 서버를 자동화 레이어로 활용해 Paddle의 청구 및 상거래 기능을 사용자 앱, 봇, 내부 도구 등에 통합할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. 사전 준비: Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Paddle API 키 발급: Paddle 개발자 도구에서 API 키를 생성·관리하세요.
3. 설정 파일 수정: Windsurf MCP 설정에 Paddle MCP 서버 항목을 추가하세요.
4. JSON 코드 삽입:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. 저장 및 재시작: 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
6. 확인: Windsurf에서 Paddle MCP 서버 활성화를 확인하세요.

API 키 보안 관리

환경 변수 사용 예시:

{
  "mcpServers": {
    "paddle": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp"],
      "env": {
        "PADDLE_API_KEY": "your_api_key",
        "PADDLE_ENVIRONMENT": "sandbox"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 사전 준비: Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. API 키 발급: Paddle 개발자 도구에서 발급받으세요.
3. MCP 설정 수정: 설정 파일에 Paddle MCP JSON을 추가하세요.
4. JSON 코드 삽입:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=production"]
       }
     }
   }
   

5. Claude 저장 및 재시작.

API 키 보안 관리

위와 같이 환경 변수 사용.

Cursor

1. 사전 준비: Node.js 설치 필요.
2. API 키 발급: Paddle 개발자 도구에서 발급.
3. 설정 파일 수정: Cursor 설정에 MCP 서버 항목 추가.
4. JSON 코드 삽입:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. Cursor 재시작 후 Paddle MCP 연동 확인.

API 키 보안 관리

환경 변수 방식 사용.

Cline

1. 사전 준비: Node.js 설치 확인.
2. API 키 발급: Paddle 개발자 도구에서 발급.
3. 설정 파일 수정: Paddle MCP 항목 추가.
4. JSON 예시:

   {
     "mcpServers": {
       "paddle": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@paddle/paddle-mcp", "--api-key=PADDLE_API_KEY", "--environment=sandbox"]
       }
     }
   }
   

5. 저장 및 Cline 재시작.

API 키 보안 관리

환경 변수 방식 참고.

FlowHunt 플로우에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 서버를 워크플로우에 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

{
  "paddle": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정을 완료하면, AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 능력을 도구로써 사용할 수 있습니다. “paddle"을 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

요약

공개 정보 기준, Paddle MCP 서버는 충분한 도구와 설치 지침을 제공하지만, 문서 내에 명시적 프롬프트 템플릿과 리소스 정의는 부족합니다. 보안 가이드가 명확하고, 기능도 Paddle API와 잘 맞습니다. roots 및 샘플링 지원 문서 부재는 미세한 아쉬움입니다.

MCP 점수

전반적으로 이 MCP 서버의 평점은 6/10입니다. Paddle API 자동화의 필수 요소를 잘 갖추고, 명확한 설치 및 보안 가이드, 주요 도구를 노출하지만, 문서 내에서 고급 MCP 기능(리소스, 프롬프트 템플릿, roots, 샘플링 지원 등)은 부족합니다.