[KANANA 429] AI Agent 시대, PlayMCP 공모전 Agentic Player 10에 주목해야 하는 이유

AI를 쓰는 시대에서 AI에게 일을 시키는 시대로

2026년 6월 17일, 카카오 AI 앰배서더 KANANA 429 온라인 세션에 참여했다.

이번 온라인 세션은 총 3개의 파트로 진행되었는데 개인적으로 가장 중요하게 들었던 세션은 두 번째 세션인 PlayMCP 공모전 Agentic Player 10 소개였다.

 

이 세션은 단순한 서비스 소개가 아니라 앞으로 AI 서비스가 어떤 방향으로 발전할지 보여주는 내용에 가까웠다.

 

지금까지 우리는 AI에게 주로 질문을 했다.

“이거 요약해줘.”

“이 코드 설명해줘.”

“이 글 다듬어줘.”

 

하지만 앞으로의 AI는 단순히 답변만 하는 존재가 아니라 사용자가 원하는 일을 실제로 수행하는 방향으로 발전하고 있다.

예를 들어 이런 식이다.

“내 일정 확인해서 오늘 할 일 정리해줘.”

“내가 받을 수 있는 지원사업 찾아줘.”

“어린이집 알림장 초안 작성해줘.”

“내 학교 졸업 요건 보고 다음 학기 수강계획 짜줘.”

“친구들과 나눈 대화 보고 정산 금액 계산해줘.”

 

이때 AI가 외부 데이터나 서비스와 연결되어 실제로 필요한 도구를 호출해야 한다. 그리고 이 연결을 가능하게 하는 중요한 개념 중 하나가 바로 MCP다.

MCP가 뭐길래 중요할까?

MCP는 Model Context Protocol의 약자다.

처음 들으면 조금 어렵게 느껴질 수 있는데 쉽게 말하면 AI가 외부 도구나 데이터를 표준화된 방식으로 사용할 수 있게 해주는 연결 규격이라고 이해하면 된다.

백엔드 개발자 관점에서 보면 기존의 REST API가 앱과 서버를 연결하는 방식이었다면 MCP는 AI Agent가 외부 기능을 호출하기 위한 새로운 연결 계층처럼 느껴졌다.

예를 들어 AI가 단순히 대답만 하는 것이 아니라 특정 서버에 있는 데이터를 조회하고 필요한 결과를 가져와서 사용자에게 정리해줄 수 있다.

 

기존 방식이 이랬다면, 사용자 → AI → 답변

MCP를 활용한 Agentic AI는 이런 흐름에 가까워진다.

사용자 → AI → MCP 서버 호출 → 외부 데이터/기능 사용 → 결과 정리 → 답변

즉 MCP는 AI가 “말만 잘하는 서비스”에서 “실제로 일을 처리하는 서비스”로 넘어가기 위해 필요한 중요한 기반 기술이라고 볼 수 있다.

PlayMCP는 무엇인가?

PlayMCP는 카카오에서 제공하는 MCP 서버 등록 및 실험 플랫폼이다.

개발자는 자신이 만든 MCP 서버를 PlayMCP에 등록하고 AI가 해당 MCP를 도구처럼 사용할 수 있도록 만들 수 있다.

세션에서는 PlayMCP가 단순한 개발자용 실험 도구를 넘어서 AI Agent 생태계를 함께 만들어가는 테스트베드이자 마켓 같은 역할을 지향하고 있다는 이야기가 나왔다.

특히 흥미로웠던 점은 PlayMCP에 등록된 MCP가 카카오톡 안의 Kakao Tools와도 연결될 수 있다는 점이었다.

이번 Agentic Player 10 공모전에서는 예선을 통과한 본선 진출작이 Kakao Tools에 공개되고 실제 사용자 투표와 심사를 거치는 구조로 진행된다.

이 말은 단순히 “공모전에 제출하고 끝”이 아니라 내가 만든 AI 서비스를 카카오톡 사용자들에게 공개해볼 수 있는 기회가 생긴다는 뜻이다.

개발자 입장에서 이건 꽤 큰 기회다.

Agentic Player 10은 어떤 공모전인가?

Agentic Player 10은 PlayMCP를 기반으로 MCP 서버를 만들고 AI Agent 생태계에서 활용될 수 있는 서비스를 제안하는 공모전이다.

 

공식 소개 문구를 보면 핵심은 명확하다.

 

5천만에게 공개되는 나의 AI 서비스.

즉, 아이디어가 있는 사람이 직접 MCP 서버를 만들고 이를 통해 더 많은 사용자에게 AI 서비스를 선보일 수 있는 기회를 제공하는 공모전이다.

이번 공모전은 카카오가 주최하고 과학기술정보통신부가 후원한다. 시상 규모도 꽤 크다.

대상은 과기정통부 장관상과 상금 1,000만 원이다.

금상은 500만 원, 은상은 100만 원으로 구성되어 있다.

하지만 내가 보기에 이 공모전의 진짜 가치는 상금보다도 내가 만든 MCP 서비스가 실제 카카오 생태계 안에서 사용자에게 공개될 수 있다는 점에 있다.

특히 학생 개발자나 개인 개발자 입장에서는 단순히 포트폴리오에 “공모전 참여”라고 쓰는 것보다 훨씬 좋은 경험이 될 수 있다.

내가 직접 문제를 정의하고 MCP 서버를 만들고 PlayMCP에 등록하고 Kakao Tools 공개까지 경험한다면 이것 자체가 AI Agent 시대의 포트폴리오가 될 수 있기 때문이다.

이전 공모전 수상 사례가 보여준 것

세션에서는 이전에 진행된 MCP Player 10 공모전 사례도 소개되었다.

인상 깊었던 점은 수상자들이 모두 전문 개발자만은 아니었다는 것이다.

오히려 자신의 주변에서 발견한 문제를 AI로 해결하고 싶어 했던 사람들이 많았다.

 

예를 들어 어린이집 알림장 서비스를 만든 사례가 있었다.

개발자는 원래 전문 개발자가 아니었지만 어린이집에서 일하는 가족이 매일 알림장과 보육일지 작성으로 힘들어하는 모습을 보고 문제를 발견했다. 그래서 AI가 사진이나 간단한 메모를 바탕으로 알림장 초안을 작성해주고 아이의 특이사항을 기억해 교사의 업무를 줄여주는 서비스를 만들었다.

이 사례가 좋았던 이유는 기술 자체보다 문제의식이 명확했기 때문이다.

“AI로 뭘 만들 수 있을까?”에서 출발한 것이 아니라,

“내 주변 사람이 겪는 불편을 AI로 줄일 수 없을까?”에서 출발했다.

 

또 다른 사례로는 스타트업 지원사업을 찾아주는 서비스도 있었다. 창업을 준비하는 사람들은 받을 수 있는 지원사업이 있어도 몰라서 놓치는 경우가 많다. 이 문제를 해결하기 위해 사용자의 상황에 맞는 정부지원사업 정보를 찾아주는 MCP를 만든 것이다.

개인적으로 이 부분을 들으며 공모전의 방향성이 꽤 좋다고 느꼈다.

기술적으로 화려한 서비스를 찾는 것도 중요하지만 진짜 중요한 것은 사용자의 문제를 정확히 보고 그것을 AI로 해결하려는 태도라고 생각했기 때문이다.

이번 공모전에서 중요한 평가 기준

세션에서 강조된 평가 기준은 크게 세 가지였다.

 

첫 번째는 창의성이다.

MCP 서버를 만드는 것 자체는 이제 예전보다 훨씬 쉬워졌다. 발표에서도 요즘은 AI 도구를 활용하면 MCP 서버 하나를 만드는 것 자체는 그렇게 어려운 일이 아니라고 이야기했다.

그렇기 때문에 중요한 것은 “무엇을 만들 것인가”다.

기술적으로 복잡한가보다 더 중요한 질문은 이것이다.

이 아이디어가 실제 사람들의 문제를 해결하는가?

기존에 없던 방식으로 문제를 바라보는가?

AI Agent가 되었을 때 더 큰 가치를 만들 수 있는가?

 

두 번째는 편의성이다.

아무리 아이디어가 좋아도 사용자가 쓰기 어렵다면 좋은 서비스가 되기 어렵다. 특히 이번 공모전은 본선 진출작이 Kakao Tools를 통해 사용자에게 공개될 예정이기 때문에 실제 사용자가 편하게 이해하고 사용할 수 있는 흐름이 중요하다.

 

세 번째는 안정성이다.

MCP는 결국 서버다. 사용자가 호출했는데 됐다가 안 됐다가 하면 신뢰를 얻기 어렵다. 또한 데이터 출처가 명확해야 하고 보안상 문제가 없어야 한다.

세션에서도 MCP 서버는 데이터를 전달하는 게이트웨이에 가깝기 때문에 어떤 데이터를 가져오고 어떻게 가공하는지가 중요하다는 이야기가 나왔다.

이 부분은 개발자 입장에서 특히 중요하게 들렸다.

AI Agent 시대의 서비스는 단순히 모델 호출을 잘하는 것만으로는 부족하다. 신뢰할 수 있는 데이터, 안정적인 서버, 사용자의 흐름을 고려한 설계가 함께 필요하다.

공모전 진행 일정

Agentic Player 10은 총 4단계로 진행된다.

STEP 1. 예선 참여

PlayMCP 서버를 등록하고 응모하면 총 20개의 본선 진출작이 선정된다.

접수 기간은 6월 15일 월요일부터 7월 14일 화요일까지다.

본선 진출작 발표는 7월 30일 목요일이다.

STEP 2. 본선 진출작 추가 개발

본선 진출작은 Kakao Tools 공개와 본선 심사를 위한 추가 개발 과정을 진행한다.

개발 기간은 7월 30일부터 8월 27일까지다.

STEP 3. 본선 투표

Kakao Tools 사용자 대상 공개 투표와 심사위원 최종 심사가 진행된다.

공개 투표 기간은 8월 31일부터 9월 28일까지다.

STEP 4. 최종 심사 및 시상

최종 결과는 오프라인 시상식을 통해 공개된다.

시상식은 10월 23일 금요일, 장소는 카카오 AI캠퍼스다.

예선 참여 방법

참여 흐름은 처음 보면 조금 복잡해 보일 수 있다. 하지만 세션에서 설명해주신 내용을 기준으로 정리하면 크게 네 단계다.

1. 카카오클라우드에서 MCP 서버 Endpoint 생성

먼저 카카오클라우드에서 MCP 서버 Endpoint를 생성해야 한다.

공모전용 MCP 서버는 인당 2대까지 생성 가능하며 공모전 참여 목적으로 사용할 수 있다.

이번 공모전에서는 예선 기간 동안 카카오클라우드를 통한 MCP 서버가 지원되기 때문에, 개인 개발자 입장에서는 서버 비용 부담을 줄이고 참여할 수 있다는 점이 좋다.

2. PlayMCP 개발자 콘솔에서 MCP 서버 등록

카카오클라우드에서 생성한 MCP 서버 Endpoint를 PlayMCP 개발자 콘솔의 “새로운 MCP 서버 등록”에서 등록한다.

아직 최종 제출용 MCP 서버가 아니라면 “임시 등록”으로 저장해 PlayMCP에서 충분히 테스트하면 된다.

3. 최종 개발 완료 후 등록 및 심사 요청

최종 제출용 MCP 서버 개발이 완료되면 “등록 및 심사 요청”으로 심사를 요청한다.

주의할 점은 심사에 시간이 걸릴 수 있다는 것이다. 공식 안내 기준으로 PlayMCP 서버 심사는 영업일 기준 최대 7일이 걸릴 수 있다.

마감 직전에 제출하면 심사 완료가 어려울 수 있으니 되도록 미리 개발하고 미리 심사 요청을 넣는 것이 좋다.

4. 전체 공개로 변경 후 예선 참여 접수

PlayMCP 서버 심사가 완료되면 최초 공개 상태는 “나에게만 공개”로 설정된다.

하지만 Agentic Player 10 참가 접수를 위해서는 반드시 공개 상태를 “전체 공개”로 바꿔야 한다.

이 부분을 놓치면 참가 접수 대상에서 제외될 수 있으니 정말 중요하다.

마지막으로 공모전 페이지 하단의 “Player 예선 참여” 버튼을 눌러 최종 제출하면 된다.

제출은 1회만 가능하므로 마지막 제출 전에 테스트를 충분히 해보는 것이 좋다.

세션에서 들은 진짜 꿀팁: AI에게 llms.txt를 넘겨라

이번 세션에서 개인적으로 가장 실용적이라고 느낀 팁도 있었다.

바로 llms.txt 링크를 AI에게 넘겨서 개발과 배포를 도와달라고 하는 것이다.

공모전용 카카오클라우드 PlayMCP 배포 환경에는 AI가 읽기 좋도록 정리된 문서가 제공된다.

링크는 아래와 같다.

https://playmcp.kakaocloud.io/llms.txt

이 문서는 사람보다 AI가 읽기 좋게 만들어진 안내 문서에 가깝다.

그래서 Codex, Claude Code, ChatGPT 같은 AI 개발 도구에게 해당 링크를 주고

“이 문서를 참고해서 PlayMCP용 MCP 서버를 배포할 수 있게 도와줘.”

라고 요청하면 개발과 배포 흐름을 훨씬 쉽게 잡을 수 있다.

개인적으로 이 부분은 학생 개발자들에게 정말 좋은 포인트라고 생각한다.

이제 중요한 것은 모든 것을 혼자 외워서 구현하는 것이 아니라, 공식 문서를 AI에게 잘 넘기고, AI와 함께 빠르게 구현하고 검증하는 능력이다.

대학생 개발자에게 왜 좋은 기회일까?

나는 이 공모전이 대학생 개발자에게 꽤 좋은 기회라고 생각한다.

 

첫 번째 이유는 AI Agent 시대의 포트폴리오를 만들 수 있기 때문이다.

요즘은 단순히 CRUD 프로젝트만으로는 차별화가 쉽지 않다. 하지만 MCP 서버를 만들고 AI가 실제로 외부 데이터를 호출하고 사용자의 문제를 해결하는 흐름을 구현한다면 확실히 새로운 경험이 된다.

 

두 번째 이유는 문제 정의 훈련이 되기 때문이다.

이번 공모전은 단순히 기술을 많이 아는 사람이 유리한 대회라기보다 자기 주변의 문제를 잘 발견하는 사람이 유리한 대회처럼 느껴졌다.

내가 다니는 학교, 내가 속한 동아리, 내가 하는 팀플, 내가 준비하는 취업, 내가 겪는 자취 생활, 내가 관리하는 돈, 내가 배우는 전공 공부 안에도 충분히 문제가 많다.

그 문제를 AI Agent로 해결해보는 것 자체가 좋은 기획이 될 수 있다.

 

세 번째 이유는 카카오 생태계 안에서 공개될 수 있다는 점이다.

본선에 진출하면 Kakao Tools 사용자에게 공개되고 투표와 심사를 받게 된다.

내가 만든 서비스가 단순히 깃허브에 올라가고 끝나는 것이 아니라 실제 사용자에게 노출될 수 있다는 점은 큰 경험이다.

 

네 번째 이유는 팀으로도 참여할 수 있다는 점이다.

개발을 잘하는 사람, 기획을 잘하는 사람, 디자인을 잘하는 사람이 함께 팀을 만들면 충분히 좋은 결과물을 만들 수 있다.

특히 AI 도구를 잘 활용하면 전문 개발자가 아니어도 아이디어를 구현할 가능성이 커졌다.

 

좋은 MCP 아이디어를 찾는 방법

세션을 듣고 나서 내가 정리한 좋은 MCP 아이디어의 기준은 세 가지다.

첫째, 내가 직접 겪는 문제인가?

자기 자신이 사용자가 되면 문제를 더 깊게 이해할 수 있다. 예쁘게 포장한 아이디어보다, 내가 매주 귀찮아하고 반복해서 겪는 문제가 더 좋은 출발점일 수 있다.

둘째, AI가 외부 데이터나 기능을 호출해야 가치가 커지는가?

그냥 ChatGPT에게 물어봐도 되는 문제라면 MCP가 꼭 필요하지 않을 수 있다. 하지만 학교 공지, 일정, 장소, 가격, 지원사업, 과제, 문서, 데이터베이스처럼 외부 정보와 연결되어야 한다면 MCP의 가치가 커진다.

셋째, 사용자가 실제로 다시 쓸 이유가 있는가?

한 번 써보고 끝나는 서비스보다 반복적으로 필요한 서비스가 좋다.

예를 들어 일정 정리, 정산, 알림장 작성, 지원사업 탐색, 학사관리, 식단관리 같은 문제는 반복적으로 발생한다.

이런 문제일수록 Agentic AI와 잘 맞는다.

참고 링크

PlayMCP
https://playmcp.kakao.com/?page=0

Agentic Player 10 공모전 페이지
https://b.kakao.com/views/PlayMCP/AGENTIC_PlAYER_10

공식 노션 가이드
https://app.notion.com/p/3749b97b4888803bb90bef3ddbcfbcfb?v=4739b97b488883b3a439089fe7dfba63&p=3749b97b4888806b8564ee264e2fafde&pm=s

PlayMCP 예시 MCP
https://playmcp.kakao.com/mcp/262

AI 개발 도구에게 넘기기 좋은 llms.txt
https://playmcp.kakaocloud.io/llms.txt

마무리하며

이번 PlayMCP Agentic Player 10 세션은 단순한 공모전 소개가 아니라 AI Agent 시대에 개발자가 어떤 역할을 할 수 있는지 생각하게 만든 시간이었다.

이제 AI 서비스는 단순히 좋은 답변을 생성하는 것을 넘어 사용자의 문제를 이해하고 실제 도구를 호출해 일을 처리하는 방향으로 가고 있다.

그리고 MCP는 그 변화의 중심에 있는 기술 중 하나다.

 

Agentic Player 10은 그 흐름을 직접 경험해볼 수 있는 좋은 기회라고 생각한다.

특히 대학생, 개인 개발자, 예비 창업자라면 이번 공모전을 통해 자신이 겪는 문제를 AI 서비스로 바꿔볼 수 있다.

처음부터 완벽한 서비스를 만들 필요는 없다.

중요한 것은 내가 발견한 문제를 AI가 해결할 수 있는 형태로 바꿔보는 것이다.

관심 있는 친구들이 있다면 이번 기회에 같이 한 번 도전해봐도 좋을 것 같다.

AI를 잘 쓰는 사람을 넘어 AI가 사용할 도구를 만드는 사람으로 넘어갈 수 있는 좋은 출발점이 될 수 있으니까.