Claude에 Didit MCP 연결하기

Connect Didit to Claude With MCP - Run KYC and Fraud Rules by Chat의 전체 대본 - Didit Academy 영상 4/10, 10:50. YouTube에서 보기. 각 단락은 영상의 해당 시점으로 연결됩니다.

​

만들어 볼 것

00:03 이 영상에서는 Didit을 Claude에 바로 연결한 다음, 평이한 영어로 원하는 작업을 채팅에 입력하는 것만으로 실제 업무를 처리하는 방법을 보여 드리겠습니다. 워크플로 만들기, 검토 대기열 정리, 사기 방지 규칙 설정까지 모두 채팅에서 할 수 있습니다. 이를 가능하게 하는 것은 AI 어시스턴트가 Didit의 자체 도구를 안전하게 사용할 수 있게 해 주는 MCP입니다. 그럼 이 연결이 실제로 무엇을 제공하는지부터 살펴보겠습니다.

​

호스팅된 MCP 서버

00:31 제공하는 것을 알아보고 설정해 보겠습니다. Didit은 호스팅된 MCP 서버를 제공하므로, 어떤 MCP 클라이언트로든 Didit 플랫폼 전체를 다룰 수 있습니다. 지금쯤 이미 익숙하실 세 가지 제품이 이 하나의 커넥터에 그대로 대응됩니다. 그래서 Didit 자체에 대해 새로 배울 것은 거의 없습니다. 원하는 작업을 입력하기만 하면 Claude가 해당 도구를 호출하고 결과를 보여 줍니다. Claude에서 권한을 설정해 두었다면, 무언가를 변경하려 할 때마다 확인을 요청합니다. 커넥터 하나로 Claude가 완전한 Didit 운영자가 되는 셈입니다. 화면 상단에 Claude에 바로 추가할 수 있는 링크가 보이실 겁니다. 제가

​

커넥터로 실제로 얻을 수 있는 것

01:11 이 링크를 지금 바로 클릭해 보겠습니다. 그런데 이 MCP로 실제로 무엇을 얻을 수 있을까요? 이것은 endpoint 하나를 감싼 래퍼가 아닙니다. 이 커넥터는 세션, 워크플로, KYB, 사기 방지 규칙, 케이스, 목록, webhook을 포괄하는 12개 도구 세트에 걸쳐 108개의 도구를 노출합니다. 기본적으로 이 대시보드에서 할 수 있는 모든 작업과 모든 데이터 포인트에 MCP를 통해 접근할 수 있습니다. 가장 좋은 점은 API 키를 전혀 입력할 필요가 없다는 것입니다. OAuth 인증을 한 번 클릭하면 됩니다. 제가

​

Claude에 커넥터 추가하기

01:42 곧 그 과정을 보여 드리고 단계별로 안내하겠습니다. 그럼 Claude 커넥터를 추가해 보겠습니다. Claude 데스크톱에도 추가할 수 있고, Claude Code에도 설정할 수 있고, Codex에도 설정할 수 있습니다. 선택지가 다양합니다. 이제 이 링크를 클릭해서 Claude에 커넥터를 바로 추가해 보겠습니다. 사용자 지정 커넥터를 추가할 수 있습니다. 이것은 웹 버전입니다. 02:02 일단 추가하겠습니다. MCP가 추가된 것은 보이지만 아직 Didit에는 연결되지 않았습니다. 그러니 연결을 클릭하겠습니다. 여기서 로그인하고 인증하면 Claude로 다시 리디렉션됩니다. 그러면

​

OAuth: API 키 없이 인증하기

02:16 애플리케이션을 승인하게 되는데, 이때 이 화면이 나타납니다. 그리고 여기에는 부여하는 권한이 표시됩니다. 좋습니다, 승인을 클릭하면 상단에 Didit에 연결되었다고 표시됩니다. 무엇이 연결되어 있는지 확인해 보겠습니다. 플러스 버튼을 누르면 커넥터가 보입니다. Didit이 여기 연결되어 있는 것을 확인할 수 있습니다.

​

사용 가능한 도구 목록 보기

02:38 여기서 “어떤 도구에 액세스할 수 있나요?”라고 물어보면 Claude 안에서 액세스할 수 있는 도구 목록이 나타납니다. 앞서 말씀드렸듯이 여기서 접근할 수 있는 도구는 121개입니다. 이것이 전체 목록입니다. 많아 보여도 걱정하지 마세요. Didit에서 활용할 수 있는 모든 데이터 포인트일 뿐입니다. 이 채팅에서 원하는 것을 설명하면 MCP를 통해 Claude가 그것을 만들어 줍니다.

​

Claude Code, Codex 및 ChatGPT

03:12 ChatGPT나 Claude Code 같은 다른 도구를 사용하신다면, Claude Code도 과정이 같습니다. MCP URL을 추가한 다음 계정으로 로그인해서 인증하면 됩니다. ChatGPT도 매우 비슷합니다. 제가 만들어 둔 프롬프트가 몇 개 있으니 넣어 보고 무엇을 만들 수 있는지 살펴보겠습니다. 물론 워크플로를 만들 수 있고, 검토

​

검토 대기열 조회하기

03:39 대기열을 확인하는 등 이 모든 작업을 할 수 있습니다. 여기 권한 상자가 나타나는 것이 보이는데, 이 특정 도구를 사용하도록 요청합니다. 항상 허용을 클릭하겠습니다. 또는 한 번만 허용으로 바꿀 수도 있습니다. 저는 항상 허용을 누르겠습니다. 결과 세트가 꽤 많네요. 필터를 적용해서 “최근 7일 동안 검토 중인 인증 세션이 몇 개인가요?”라고 물어볼 수도 있었을 겁니다. 이 계정은 데모 계정이라서 검토 중인 인증을 실제로 승인하는 사람은 없습니다. 04:11 귀하와 귀하의 기업에서는 처리량에 따라 매일 누군가가 이 작업을 하게 될 것입니다. 적체가 크게 쌓이지는 않을 것입니다. 보시다시피 우리 계정의 실시간 데이터를 그대로 불러오고 있으니, 이제 실제 구축을 시작해 보겠습니다. 이 프롬프트를 여기에 넣겠습니다. “KYC 인증

​

프롬프트 하나로 KYC 워크플로 만들기

04:26 워크플로를 만들어 줘.” 그다음 원하는 검사를 명시하겠습니다. 문서를 읽고 데이터를 추출하는 신분증 문서 확인, 패시브 라이브니스, 얼굴 대조, AML 스크리닝입니다. 만들어지면 기본 워크플로로 설정해 주세요. 새로운 도구를 사용할 때마다 이런 권한을 묻는 또 다른 권한 요청이 나타납니다. 자, 끝났습니다. 04:46 워크플로가 만들어졌습니다. 정말 빨랐습니다. 10~20초 정도 걸린 것 같습니다. 이제 Didit으로 가서

​

콘솔에서 결과 확인하기

04:54 워크플로 탭으로 들어가서 새로 고침해 보겠습니다. KYC, 라이브니스, AML, 얼굴 대조가 보입니다. 마지막 업데이트가 1분 전으로 표시되어 있습니다. 그래프 워크플로로 생성되었습니다.

​

전환율 개선 권장 사항 요청

05:12 좋습니다. 꽤 멋지죠. 그럼 여기서 또 무엇을 만들 수 있을까요? Didit을 오래 사용해 데이터가 이미 있다면 아주 유용할 다른 프롬프트가 있습니다. “내 현재 워크플로와 최근 전환 데이터를 살펴보고, 사기 방지 수준을 낮추지 않으면서 통과율을 높일 수 있는 구체적인 변경 사항 하나를 제안해 줘. 적용하기 전에 정확한 업데이트 내용을 먼저 보여 줘.” 이 계정은 데모 계정이라 실제 데이터가 많지는 않지만, 어떤 결과가 나오는지 보겠습니다. 분석에 몇 분이 걸렸지만 결과가 나왔습니다. 지난 30일 동안 어떤 일이 있었는지 볼 수 있습니다. 05:52 443개의 세션이 시작되었고 전환율은 84%입니다. 그런데 사람의 검토 전에 자동으로 내려진 결정을 보세요. 338건이 자동 승인되었고, 24%에 해당하는 세션이 자동으로 검토 중으로 보내졌으며, 24건이 거부되었습니다. 승인과 검증을 분석한 결과인데, 기본 워크플로가 일괄 자동 결정으로 끝나는 구조라는 것을 볼 수 있습니다. 여기 모든 내용을 하나하나 읽지는 않겠습니다. 제안된 변경 사항은 하나입니다. 기본 워크플로의 일괄 자동 결정을 동일한 AML 점수 구간으로 바꾸는 것입니다. AML 점수가 낮아 오탐으로 보이는 건은 검토 대기열을 막지 않도록 자동 승인됩니다. 06:31 흥미롭죠. 이 분석은 본인의 계정과 데이터로도 실행할 수 있습니다. 팀이 몇 시간씩 숫자와 보고서를 들여다보는 대신 AI를 사용해 인사이트를 뽑아낼 수 있습니다. Claude에서 바로 보고서를 가져오는 것도 훌륭합니다. 특정 수치를 뽑을 수 있고, 회의에서 발표할 수 있도록 서식이 잘 갖춰진 PDF 보고서를 Claude에서 바로 만들어 내려받을 수도 있습니다. 모든 데이터에 접근하고 AI로 한곳에서 분석하는 아주 멋진 방법입니다. 여기서 어떤 변경을 제안했는지 보입니다. 분석도 검증되었으니, 이제 이 업데이트를 적용하라고 요청할 수 있습니다. 바로 게시하는 단계가 부담스럽다면 게시하지 않은 초안으로 적용할 수 있습니다. 07:22 네.

​

변경 사항을 게시하지 않은 초안으로 적용하기

07:26 그럼 초안으로 적용해 보겠습니다. 라이브 워크플로에 이 작업을 적용하려는 경우 먼저 모든 내용을 확인하고 싶다면 그렇게 할 수 있습니다. 업데이트되었는지 확인해 보겠습니다. 잠시 후 확인하겠습니다. 이제 이 다른

​

거래 모니터링 규칙 작성하기

07:41 프롬프트를 끄겠습니다. 실시간 거래 모니터링 규칙 두 개를 설정하려고 합니다. 짧은 시간 안에 거래가 너무 많이 발생하면 플래그를 지정하는 속도 규칙과, 보고 임계값 바로 아래에 머무는 금액을 포착하는 구조화 거래 규칙입니다. 두 규칙을 지난 90일 동안의 내 거래 내역으로 백테스트하고, 켜기 전에 각 규칙이 무엇을 플래그로 표시했을지 보여 줘. 새로운 규칙을 만들어 검증 과정을 더 매끄럽고, 빠르고, 쉽게 만들고 싶다면 이것이 아주 유용할 수 있습니다. 08:09 그리고 데이터도 백테스트할 수 있습니다. 이제 didit으로 가서 앞서 만든 워크플로를 살펴보겠습니다. 버전 기록을 보면 버전 기록에 초안이 하나 있습니다. V2가 있으니 이걸 게시하면 됩니다. 됐습니다, 게시되었습니다. 맨 아래를 보면 분기도 있는데, 이것은 AML 스크리닝을 기반으로 AI가 제안했던 업데이트입니다. 좋습니다. 이제 몇 가지 질문이 있습니다. Cord가

​

확인 질문에 답하기

08:35 속도 규칙을 어떻게 설정해야 하는지 묻고 있습니다. 즉, 얼마나 짧은 시간 동안 몇 건의 거래인지입니다. 1시간에 3건으로 하겠습니다. 보고 임계값과 그 바로 아래 구간은 어떻게 할까요? 네, 10K 임계값으로 하겠습니다. 모든 앱, 모든 카테고리로 하겠습니다. 좋습니다. 제가 실제로 명시하지 않은 부분이라서, 설정하려는 규칙의 세부 사항을 확인하고 있는 것입니다. 09:00 규칙을 만들고 백테스트를 실행하려면 그 정보가 필요합니다.

​

90일 기록을 대상으로 백테스트하기

09:05 이제 백테스트가 완료된 것을 볼 수 있습니다. 이 모든 데이터를 처리하는 데 몇 분이 걸렸습니다. 돌이켜 보면 백테스트할 특정 기간이나 특정 기록 수를 지정했어야 했습니다. 계정에 거래가 수만 건 또는 수십만 건 있다면 이를 고려하거나, Sonnet 같은 모델을 사용하면 훨씬 빨라질 것입니다. 여기서 1시간에 3건을 넘는 거래가 있는 사용자 몇 명이 플래그로 표시된 것을 볼 수 있습니다. 그 아래에는 임계값 아래에서 여러 건으로 나뉜 결제를 탐지하는 구조화 거래가 있습니다. 전체 기록으로 추정한 분석도 볼 수 있습니다. 모든 내용을 자세히 읽지는 않겠지만, 규칙을 켜기 전에 짚어 볼 만한 두 가지가 보입니다. 09:51 여기 제안 사항이 있습니다. 규칙을 다듬고, 백테스트 기간을 늘리라는 내용입니다. 이런 종류의 거래가 들어오거나 특정 규칙에 해당하는 사람이 나타날 때마다 Slack으로 webhook을 보내도록 설정할 수도 있습니다. Didit과 연동하면 이러한 AI 도구로 할 수 있는 일이 아주 많습니다. 분석, 인텔리전스, 특정 문제 플래그 지정, 데이터 처리, 구축, 편집 등 모든 작업에 활용할 수 있습니다. 여기서 소개한 것은 가능성의 일부일 뿐입니다.

​

요약

10:15 이것이 Didit MCP의 처음부터 끝까지입니다. 호스팅되는 커넥터 하나, 붙여넣을 키 없이 OAuth로 로그인하는 방식, 그리고 워크플로를 구축하고, 검토를 처리하고, 사기 방지 규칙을 설정하고, 거부 건을 분석할 수 있는 도구 108개를 제공합니다. 모두 요청만 하면 됩니다. 직접 해 보고 싶다면 didit.me에 방문해 무료로 가입한 뒤, 이 영상의 단계를 따라 커넥터를 추가하면 됩니다.