오픈크랩이 그래프RAG·온톨로지·MCP로 구조를 짜는 동안, 결제는 발목을 잡았다

한 참여자가 방에 자신이 만든 봇 '오픈크랩'을 공개했다. 곧이어 다른 참여자가 위키·면접·유튜브 명령을 하나씩 불러보며 반응을 확인했다. 구조를 묻는 질문도 이어졌다. "open crab은 graph rag인가요?"라는 물음에 제작자는 "그래프RAG + 온톨로지Grammar + MCP"라고 답했다. 그래프RAG(검색 결과를 그래프 구조로 엮어 답을 만드는 방식)와 온톨로지(개념·관계를 체계적으로 정리한 지식 구조), MCP(AI를 외부 도구·서비스에 연결하는 표준 프로토콜) 세 가지를 결합한 구조라는 설명이었다. 이미지를 텍스트로 보강해 처리하는지, 별도로 벡터 임베딩을 쓰는지 묻는 질문도 뒤따랐다.

구조 이야기는 곧 사업 이야기로 옮겨갔다. 베타로 서비스를 열었던 다른 참여자는 결제 연동에서 좌절해 결국 서비스를 접었다고 털어놨다. "토스페이먼츠에서 좌절"이라는 짧은 한마디에, 여러 참여자가 PG(결제대행사, 판매자 대신 카드·계좌 결제를 처리해주는 업체)를 두고 포트원·토스페이먼츠·레몬스퀴지 중 어디가 그나마 다루기 편한지 경험담을 주고받았다. 정교한 기술 구조를 갖춘 서비스도 정작 결제라는 가장 실무적인 문턱 앞에서 걸음을 멈춘다는 걸 보여준 대목이었다.

기술 실험은 다른 방향으로도 이어졌다. 한 참여자는 컬렉션 300점을 SVG(벡터 이미지 형식)로 만들어 온톨로지 팩으로 룩북을 구성하는 실험을 공유했다. 이를 두고 다른 참여자는 "SVG는 확실히클로드가 잘하긴해요"라며 확인해줬다. 뒤이어 또 다른 참여자는 자신의 워크플로를 소개했다. "판단만 클로드로 하고 일은 다른 에이전트에게 분배시키도록 해놓으니 프로에 오퍼스5 울트라코드로 써도 5시간 한도내에서 그럭저럭" 판단은 클로드가 맡고 실행은 여러 에이전트로 나눠 처리하는 방식으로, 오퍼스5(고성능 모델) 사용량을 5시간 한도 안에서도 무리 없이 쓸 수 있다는 설명이었다. 이어진 질문에는 오픈크랩 제작자가 클로드·코덱스(OpenAI의 코딩 도구) 연동 깃허브 저장소 링크로 답했다.

이날 오픈크랩을 둘러싼 대화는 한 가지를 분명히 보여줬다. 그래프RAG·온톨로지·MCP처럼 정교한 구조를 세우는 일과, 그 서비스를 실제로 돈 받고 운영하는 일 사이에는 또 다른 층의 난이도가 있다는 것이다. 기술 구조는 참여자들 사이에서 활발히 공유되고 검증됐지만, 결제라는 마지막 관문은 누구에게나 만만치 않았다.