AI 어시스턴트가 소포를 추적하게 만들기: 다중 운송사 추적 MCP 서버
요약
이 글은 AI 어시스턴트가 여러 운송사의 복잡하고 분산된 추적 정보를 통합적으로 처리할 수 있는 '다중 운송사 추적 MCP 서버'를 소개합니다. 이 시스템은 다양한 형식의 운송장 번호를 분석하여, 어떤 운송사가 해당 번호를 소유하는지 확인하고 모든 상태 메시지를 표준화된 용어로 매핑함으로써 AI가 쉽게 이해하도록 돕습니다.
핵심 포인트
- AI 어시스턴트가 여러 운송사 사이트를 개별적으로 열 필요가 없습니다.
- 다양한 형식의 추적 번호를 분석하여 소유 가능한 운송사를 확인합니다.
- 운송사의 모든 상태 문구를 표준화된 작은 집합(Info Received 등)으로 매핑합니다.
고지 사항: 저는 이 포스트의 MCP 서버 뒤에 있는 추적 서비스인 24hTrack에서 작업합니다.
만약 상점, 드롭쉬핑 사업 또는 지원 데스크를 운영한다면, 하루 중 상당한 시간을 '이 소포는 어디에 있나요?'라는 질문에 답하는 데 사용하게 됩니다. 그 답변은 수백 개의 운송사 웹사이트에 흩어져 있으며, 각각 자체적인 추적 번호 형식과 동일한 이벤트에 대한 고유한 용어를 가지고 있습니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)은 AI 어시스턴트가 도구를 직접 호출할 수 있게 합니다. 따라서 다섯 개의 운송사 사이트를 여는 대신, Claude나 Cursor에게
어떤 운송사 소속인지 말할 필요가 없습니다. UPS 번호는 1Z로 시작하고, 많은 USPS 번호는 9로 시작하는 22자리이며, 국제 우편물 번호는 UPU S10 형식(RR123456789CN)을 따릅니다. 하지만 여러 지역 운송사들이 일반적인 숫자 형태를 공유하기 때문에, 이 서비스는 추측하는 대신 해당 번호를 소유할 수 있는 운송사들을 확인합니다.
답변이 일관된 이유
모든 운송사의 문구는 동일한 작은 상태 집합(Info Received, In Transit, Out for Delivery, Delivered, Exception, Returned)에 매핑되며, 운송사의 원래 텍스트는 이벤트 기록에 보존됩니다. 따라서 어시스턴트가 필터링하기 쉽습니다(
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