ManyMoney AI MCP 서버

베타 기능 안내

ManyMoney AI MCP 서버는 베타 버전입니다. 사용 가능한 작업 집합, 엔드포인트 및 인증 옵션이 변경될 수 있습니다.

ManyMoney AI MCP 서버를 사용하면 이미 사용 중인 AI 어시스턴트에서 Pushwoosh 프로젝트를 구동할 수 있습니다. Claude Desktop, Cursor 또는 Windsurf와 같은 Model Context Protocol (MCP) 클라이언트에 연결하면, ManyMoney AI가 에디터나 채팅에서 자연어 프롬프트를 통해 사용자를 대신하여 Pushwoosh 작업을 계획, 구축, 실행 및 분석할 수 있습니다.

Pushwoosh 제어판 내에서 ManyMoney AI를 사용해 본 적이 있다면, MCP 서버는 제어판 외부에서 거의 동일한 어시스턴트 기능을 제공합니다.

수행할 수 있는 작업

MCP 서버를 연결하면 AI 클라이언트는 매일 사용하는 Pushwoosh 기능 영역 전반에서 작업할 수 있습니다.

영역	수행할 수 있는 작업
기술 자료	작업 중간에 도움말 센터를 뒤지는 대신, 실시간 Pushwoosh 문서를 기반으로 채널, Journey, 통합 및 모범 사례에 대한 답변을 얻으세요.
애플리케이션 및 계정	채팅에서 컨텍스트를 전환하지 않고도 새로운 시장을 위한 새 앱을 출시하고, iOS 전용 프로젝트에 Android를 추가하고, 파트너 통합을 위한 API 토큰을 발급하거나, 팀원에게 적절한 수준의 액세스 권한을 부여하세요.
잠재고객 및 세분화	지난 30일 동안 구매했지만 7일 동안 앱을 열지 않은 사용자와 같이 필요한 세그먼트를 즉시 구축하세요. 타겟팅할 이벤트를 정의하고, 빈도 제한을 조정하고, 트래픽이 증가함에 따라 전역 제어 그룹을 조정하세요.
콘텐츠	캠페인을 위한 푸시, 이메일, SMS 및 LINE 프리셋을 한 번에 작성하고, 개인화된 제안이 포함된 리치 미디어 인앱 메시지를 구축하고, 브랜드 일관성을 유지하기 위해 자체 추적 도메인을 통해 이메일 링크를 라우팅하세요.
Customer Journey	환영 플로우, 장바구니 포기 복구 또는 재활성화 시리즈를 빠르게 만드세요. 성과가 좋지 않은 것은 일시 중지하세요. 성공적인 것을 복제하여 새로운 시장에 맞게 조정하고, 단계별 퍼널을 확인하여 사용자가 이탈하는 지점을 파악하세요.
진단	”어제 이 iOS 사용자들에게 왜 이 푸시가 도달하지 않았을까?” 와 같은 문제에 막혔나요? 어시스턴트에게 맡기세요. 메시지를 추적하고, 플랫폼 설정과 프리셋을 연관시켜, 무엇을 수정해야 하는지 평이한 영어로 설명해 줍니다.
분석 및 수익	CMO가 실제로 요청하는 대시보드를 구축하고, Journey의 수익 증대를 전역 제어 그룹과 비교하고, 단일 SQL 쿼리 작성 없이 캠페인을 앱, 국가 또는 코호트별로 분석하세요.
통합	Stripe를 연결하고 당일 결제 이벤트를 기준으로 세분화를 시작하고, 교차 채널 리타겟팅을 위해 Meta를 동기화하고, Segment, Piano, Hubspot, Shopify 또는 사용자 지정 웹훅을 연결하고, 채팅에서 연결 상태를 확인하세요.
바우처 및 보상	만 개의 프로모션 코드를 풀에 넣고, 환영 Journey에 연결하고, 사용 통계를 확인하세요. 이는 출시, 재활성화 캠페인 및 파트너 프로모션에 유용합니다.

중요

실수로 인한 방송을 방지하기 위해 AI 클라이언트에서 실시간 메시지를 보내는 기능은 의도적으로 MCP 서버를 통해 노출되지 않습니다. 어시스턴트를 사용하여 캠페인을 계획하고 구축하세요. 실제 방송은 Pushwoosh 제어판 또는 게시한 Customer Journey에서 트리거하세요.

사용 사례

에디터에서 캠페인 전체 구축하기

어시스턴트에게 질문하세요: “XXXXX-XXXXX 애플리케이션에서, 지난 7일 동안 장바구니에 제품을 추가했지만 구매하지 않은 사용자 세그먼트를 만드세요. 그런 다음 ‘장바구니 알림 — 10% 할인’ 푸시 프리셋과 이 세그먼트를 타겟팅하고, 진입 1시간 후에 프리셋을 보내고, Purchase 이벤트가 기록되면 종료하는 Customer Journey를 만드세요.”

어시스턴트가 세그먼트, 프리셋, Journey를 구성합니다. 사용자는 Pushwoosh 제어판에서 결과를 검토하고 게시합니다.

푸시가 도착하지 않은 이유 진단하기

AI 클라이언트에서 디버깅하는 동안 질문하세요: “XXXXX-XXXXX 애플리케이션에서, 메시지 m-12345가 기기 d-67890에 대해 실패한 이유는 무엇인가요? 평이한 영어로 설명해주세요.” 어시스턴트가 전송을 조사하고, 플랫폼 설정과 메시지 프리셋을 연관시켜, 실패 원인과 제안된 수정 사항을 설명합니다.

수익 분석 및 보고하기

질문하세요: “Welcome Flow Journey를 완료한 사용자와 전역 제어 그룹의 지난 30일간 수익 및 전환율을 애플리케이션별로 비교해주세요.” 어시스턴트가 프로젝트 데이터에서 비교 자료를 구성하여 분석을 계속 반복하거나 주간 보고서에 결과를 붙여넣을 수 있습니다.

브리프에서 새 프로젝트 온보딩하기

짧은 제품 브리프를 제공하고 어시스턴트에게 “애플리케이션을 만들고, iOS 및 Android 플랫폼을 추가하고, 이메일 발신 주소를 설정하고, 테스트 기기를 등록하고, 합리적인 기본값으로 표준 환영 및 장바구니 포기 Journey를 만들고, 내가 검토할 수 있도록 당신이 만든 모든 것을 나열해주세요.” 라고 요청하세요.

호환되는 AI 클라이언트

ManyMoney AI MCP 서버는 다음을 포함하여 MCP 사양을 구현하는 모든 클라이언트와 작동합니다:

• Anthropic의 Claude Desktop
• Cursor 및 Windsurf
• Cline 및 Continue
• MCP 지원이 활성화된 ChatGPT Desktop
• MCP 사양 위에 구축된 사용자 지정 통합

MCP 서버 연결

1단계. Pushwoosh 계정이 있는지 확인하세요

어시스턴트가 작업하려는 애플리케이션에 액세스할 수 있는 활성 Pushwoosh 계정이 필요합니다. MCP 서버는 사용자의 Pushwoosh 권한 하에 모든 작업을 실행하며, AI 클라이언트는 사용자가 제어판에서 할 수 있는 작업만 수행할 수 있습니다.

2단계. AI 클라이언트에 서버 추가하기

클라이언트의 MCP 구성에서 다음 엔드포인트를 사용하세요:

https://manymoney.svc-nue.pushwoosh.com/mcp

Claude Desktop

Claude Desktop 설정 파일(claude_desktop_config.json)에 서버를 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "manymoney": {
      "url": "https://manymoney.svc-nue.pushwoosh.com/mcp"
    }
  }
}

Claude Desktop을 다시 시작하세요. 처음 사용할 때 앱이 브라우저 창을 열어 Pushwoosh에 로그인할 수 있도록 합니다.

Cursor / Windsurf

.cursor/mcp.json 파일(또는 Windsurf의 해당 파일)에 서버를 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "manymoney": {
      "url": "https://manymoney.svc-nue.pushwoosh.com/mcp"
    }
  }
}

에디터를 다시 로드하세요. 첫 번째 요청 시 Pushwoosh에 로그인하기 위한 브라우저가 트리거됩니다.

기타 클라이언트

다른 MCP 호환 클라이언트의 경우, https://manymoney.svc-nue.pushwoosh.com/mcp를 가리키고 원격 MCP 서버를 추가하기 위한 클라이언트의 지침을 따르세요.

3단계. 인증

MCP 서버는 두 가지 인증 방법을 지원합니다:

방법	사용 시기
OAuth 2.0	데스크톱 및 에디터 클라이언트에 권장됩니다. 클라이언트가 브라우저를 열면 Pushwoosh 계정으로 로그인하고 토큰이 로컬에 저장됩니다.
API 토큰	헤드리스 또는 스크립트 설정에 권장됩니다. 모든 요청에 Authorization: Token <your API token> 헤더를 보내세요. Pushwoosh 제어판에서 API 토큰을 생성하고 관리하세요.

4단계. 사용해보기

AI 클라이언트에서 새 채팅을 열고 애플리케이션 중 하나에 범위가 지정된 구체적인 질문을 하세요:

XXXXX-XXXXX 애플리케이션에서 지난 30일 동안 생성된 Customer Journey를 나열하고, 각각에 대해 현재 실행 중인지 여부와 얼마나 많은 사용자가 진입했는지 보여주세요.

연결이 작동하면 어시스턴트가 프로젝트에서 데이터를 가져와 근거 있는 답변을 반환합니다.

팁 및 모범 사례

• 애플리케이션 코드 및 식별자 제공하기. 제품 내 ManyMoney AI에서 작동하는 동일한 프롬프트 팁이 MCP를 통해서도 작동합니다. 어시스턴트의 범위를 유지하기 위해 코드로 애플리케이션을, UUID로 Journey를, 이름으로 세그먼트를 참조하세요.
• 파괴적인 작업 확인하기. 데이터를 삭제하거나, Journey를 보관하거나, 세그먼트를 다시 작성하는 도구 호출을 승인하기 전에 매개변수를 검토하세요. ManyMoney AI는 또한 영향이 큰 작업에 대해 명시적인 확인 문구를 요청합니다.
• 프로젝트별로 연결 범위 유지하기. 대부분의 MCP 클라이언트를 사용하면 작업 공간별로 개별 서버를 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다. 특정 리포지토리나 문서에서만 Pushwoosh를 사용하려면 해당 위치에서 구성하세요.
• 안전 지대 내에서 작업하기. 실시간 메시지 전송은 의도적으로 MCP를 통해 제공되지 않습니다. 어시스턴트와 함께 계획, 구축 및 검토하세요. 실제 방송은 Pushwoosh 제어판 또는 자동화된 Journey에서 트리거하세요.

데이터 및 AI 제공업체

MCP 서버는 사용자의 Pushwoosh 권한 하에 모든 작업을 실행하며 제어판과 동일한 속도 제한 및 계정 범위를 적용합니다. 그러나 AI 클라이언트가 모델 제공업체에 보내는 내용은 제어하지 않습니다. 사용자의 프롬프트, 어시스턴트가 구축하는 도구 인수, 그리고 읽는 Pushwoosh API 응답은 모두 AI 클라이언트와 사용자가 선택한 모델 공급업체(Anthropic, OpenAI 또는 클라이언트가 사용하는 다른 업체)를 통해 흐르며, 해당 업체의 개인정보 보호, 보존 및 훈련 정책이 적용됩니다.

Pushwoosh가 자체 데이터 처리 규칙에 따라 대화의 모델 측면을 처리해야 하는 경우, 대신 제어판의 ManyMoney AI를 사용하세요. 여기에서 Pushwoosh는 승인된 하위 처리자를 통해서만 프롬프트를 라우팅하고 ManyMoney AI 페이지에 설명된 데이터 처리를 적용합니다.

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