ai-mldeveloper-tools

PortOne MCP Server

by portone-io

PortOne MCP Server — access official docs, console features, payment gateway API, merchant dashboard, and sub-merchant m

Provides access to PortOne's official documentation (developer center, help center) and console features including channel management, payment history lookup, and sub-merchant queries through LLM integration with browser-based authentication.

github stars

24

Browser-based console authenticationOfficial PortOne documentation accessOne-click DXT installation

best for

  • / PortOne integration developers needing documentation
  • / Payment system administrators managing channels
  • / Developers troubleshooting payment implementations

capabilities

  • / Query PortOne developer and help center documentation
  • / List payment channels and add test channels
  • / Look up payment transaction history
  • / Search sub-merchant information
  • / Access console features through browser authentication

what it does

Provides LLM access to PortOne's official documentation and console features like payment history, channel management, and merchant queries.

about

PortOne MCP Server is an official MCP server published by portone-io that provides AI assistants with tools and capabilities via the Model Context Protocol. PortOne MCP Server — access official docs, console features, payment gateway API, merchant dashboard, and sub-merchant m It is categorized under ai ml, developer tools.

how to install

You can install PortOne MCP Server in your AI client of choice. Use the install panel on this page to get one-click setup for Cursor, Claude Desktop, VS Code, and other MCP-compatible clients. This server runs locally on your machine via the stdio transport.

license

Apache-2.0

PortOne MCP Server is released under the Apache-2.0 license. This is a permissive open-source license, meaning you can freely use, modify, and distribute the software.

readme

PortOne MCP Server

포트원 사용자를 위한 MCP (Model Context Protocol) 서버입니다. 포트원 개발자센터, 헬프센터 등 공식 문서 내용을 LLM(Large Language Model)에 제공해 정확한 정보를 바탕으로 사용자의 연동 및 질의를 돕도록 합니다.

이외에도 포트원 콘솔에서 제공하는 기능 중 일부를 수행할 수 있습니다.

  • 채널 목록 조회
  • 테스트 채널 추가
  • 하위 상점 조회
  • 결제 내역 조회

콘솔 기능 사용 시 브라우저를 통해 콘솔 로그인이 필요합니다.

DXT를 이용한 설치

DXT (Desktop Extensions)를 이용해 MCP 서버를 원클릭으로 설치할 수 있습니다.

  1. GitHub Releases에서 최신 portone-mcp-server.dxt 파일을 다운로드합니다.

  2. 지원하는 AI 도구(Claude Desktop 등)에서 다운로드한 .dxt 파일을 드래그 앤 드롭하거나 열기를 통해 설치합니다.

  3. 설치 후 도구를 재시작하여 MCP 서버가 정상적으로 등록되었는지 확인합니다.

[!WARNING] Claude Desktop에서 DXT 파일 사용 시 주의사항

현재 알려진 이슈로 인해 Claude Desktop에서 DXT 설치 후 MCP 서버가 정상적으로 작동하지 않을 수 있습니다.

이 경우 Node.js 22.6.0 이상을 설치하고 Claude Desktop 설정에서 "MCP용 내장 Node.js 사용" 옵션을 비활성화한 후 재시작하면 정상적으로 작동합니다.

MCP 서버 등록하기

  1. Node.js 22.6.0 이상이 설치되어 있어야 합니다.

  2. 사용하는 AI 도구의 MCP 설정에서 아래 내용을 추가합니다. (Cursor, Windsurf, Claude Desktop, etc...)

    "mcpServers": {
    
      // 기존 설정
    
      "portone-mcp-server": {
        "command": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "@portone/mcp-server@latest"
        ]
      }
    }
    
  3. 도구를 재시작해 portone-mcp-server 및 해당 서버가 제공하는 도구들이 잘 등록되었는지 확인합니다.

[!CAUTION] 제3자 AI 서비스를 사용할 경우, API 응답(조회된 데이터 등)이 AI 서비스 측으로 전달되어 저장되거나 해당 서비스의 정책에 따라 모델 학습에 사용될 수 있습니다.

MCP 서버는 API 응답에 포함된 개인정보가 외부로 전달되지 않도록, 우선적으로 해당 정보를 식별 및 제거하는 보호 조치를 마련하고 있습니다. 다만, 그 외의 정보는 AI 서비스의 운영 정책에 따라 일시적으로 저장되거나 처리될 수 있는 점을 유의해야 합니다.

개발하기

요구사항

  • Node.js 22.6.0 이상
  • pnpm (권장) 또는 npm
  1. 저장소를 클론한 후 필요한 패키지 설치하기

    pnpm install
    
  2. MCP 서버 실행 (개발 모드)

    pnpm dev
    
  3. 코드 린팅 및 포맷팅

    pnpm lint
    pnpm format
    
  4. 타입 체크

    pnpm typecheck
    
  5. 빌드 및 퍼블리싱

    # 먼저 package.json의 version을 변경합니다.
    rm -rf dist
    pnpm install
    pnpm build
    pnpm publish
    
  6. 로컬 환경의 MCP 서버 등록하기

    "mcpServers": {
       "portone-mcp-server": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/your/absolute/path/to/portone-mcp-server/dist/index.js"
         ]
       }
    }
    
  7. 문서 업데이트하기

    요구사항:

    • 로컬에 developers.portone.io, help.portone.io 저장소가 클론되어 있어야 합니다.
    • nvm (Node Version Manager) 및 노드 20, 23 버전이 설치되어 있어야 합니다.
    • corepack이 설치되어 있어야 합니다.

    developers.portone.io 저장소에서 생성된 문서를 MCP 서버에 업데이트하려면 다음과 같이 실행합니다:

    # 환경 변수를 사용하는 방법
    export DEVELOPERS_PORTONE_IO_PATH="/path/to/developers.portone.io"
    export HELP_PORTONE_IO_PATH="/path/to/help.portone.io"
    pnpm update-docs
    
    # 또는 대화형으로 실행
    pnpm update-docs
    # 프롬프트가 표시되면 developers.portone.io, help.portone.io 저장소 경로 입력
    

    이 스크립트는 다음을 수행합니다:

    1. developers.portone.io, help.portone.io 저장소에서 pnpm docs-for-llms 명령을 실행 (로컬에 설정된 브랜치 기준으로 문서 생성)
    2. MCP 서버의 docs 디렉토리를 새로 생성된 내용으로 교체
    3. 개발자센터, 헬프센터 외 일부 문서 다운로드 및 교체

Python 버전에서 마이그레이션

기존에 Python 버전(<0.13.0)의 MCP 서버를 사용하고 계셨다면 TypeScript 버전으로 마이그레이션하는 것을 권장합니다.

마이그레이션 방법

  1. MCP 설정 변경

    기존 파이썬 버전 설정:

    "mcpServers": {
      "portone-mcp-server": {
        "command": "uvx",
        "args": ["portone-mcp-server@latest"]
      }
    }
    

    새로운 TypeScript 버전 설정:

    "mcpServers": {
      "portone-mcp-server": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@portone/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  2. 환경 변수 및 API 시크릿 설정은 동일하게 유지됩니다.

  3. Node.js 설치: Node.js 22.6.0 이상이 필요합니다.

  4. AI 도구 재시작: 설정 변경 후 사용 중인 AI 도구를 재시작합니다.

라이선스

Apache License 2.0 OR MIT License

FAQ

What is the PortOne MCP Server MCP server?
PortOne MCP Server is a Model Context Protocol (MCP) server profile on explainx.ai. MCP lets AI hosts (e.g. Claude Desktop, Cursor) call tools and resources through a standard interface; this page summarizes categories, install hints, and community ratings.
How do MCP servers relate to agent skills?
Skills are reusable instruction packages (often SKILL.md); MCP servers expose live capabilities. Teams frequently combine both—skills for workflows, MCP for APIs and data. See explainx.ai/skills and explainx.ai/mcp-servers for parallel directories.
How are reviews shown for PortOne MCP Server?
This profile displays 10 aggregated ratings (sample rows for discoverability plus signed-in user reviews). Average score is about 4.5 out of 5—verify behavior in your own environment before production use.
MCP server reviews

Ratings

4.510 reviews
  • Shikha Mishra· Oct 10, 2024

    PortOne MCP Server is among the better-indexed MCP projects we tried; the explainx.ai summary tracks the official description.

  • Piyush G· Sep 9, 2024

    We evaluated PortOne MCP Server against two servers with overlapping tools; this profile had the clearer scope statement.

  • Chaitanya Patil· Aug 8, 2024

    Useful MCP listing: PortOne MCP Server is the kind of server we cite when onboarding engineers to host + tool permissions.

  • Sakshi Patil· Jul 7, 2024

    PortOne MCP Server reduced integration guesswork — categories and install configs on the listing matched the upstream repo.

  • Ganesh Mohane· Jun 6, 2024

    I recommend PortOne MCP Server for teams standardizing on MCP; the explainx.ai page compares cleanly with sibling servers.

  • Oshnikdeep· May 5, 2024

    Strong directory entry: PortOne MCP Server surfaces stars and publisher context so we could sanity-check maintenance before adopting.

  • Dhruvi Jain· Apr 4, 2024

    PortOne MCP Server has been reliable for tool-calling workflows; the MCP profile page is a good permalink for internal docs.

  • Rahul Santra· Mar 3, 2024

    According to our notes, PortOne MCP Server benefits from clear Model Context Protocol framing — fewer ambiguous “AI plugin” claims.

  • Pratham Ware· Feb 2, 2024

    We wired PortOne MCP Server into a staging workspace; the listing’s GitHub and npm pointers saved time versus hunting across READMEs.

  • Yash Thakker· Jan 1, 2024

    PortOne MCP Server is a well-scoped MCP server in the explainx.ai directory — install snippets and categories matched our Claude Code setup.