RiserFlow MCP 서버, OpenClaw에 이커머스 기능 추가

✍️ OpenClawRadar📅 게시일: March 25, 2026🔗 Source
RiserFlow MCP 서버, OpenClaw에 이커머스 기능 추가
Ad

RiserFlow는 OpenClaw와 같은 AI 에이전트를 실제 전자상거래 상점에 연결하는 오픈소스 MCP 서버로, 제품 검색, 장바구니 관리, 주문 처리의 한계를 해결합니다. 이 도구는 데모 흐름을 넘어 상점 관리 시스템에 실제로 반영되는 거래를 처리합니다.

핵심 기능

  • 의미론적 제품 검색: 상점 카탈로그를 로컬 Prisma/PostgreSQL 데이터베이스에 동기화하고, 임베딩을 생성하며, 구식 플랫폼 API보다 우수한 검색 계층을 에이전트에 제공합니다.
  • 지속적인 고객 선호도: 사이즈, 색상, 브랜드와 같은 세부 사항을 세션 간에 기억하여 "지난번에 주문한 걸 다시 줘"와 같은 명령을 가능하게 합니다.
  • 장바구니 관리: 다중 상점 장바구니 지원을 포함합니다.
  • 실제 주문 처리: 주문은 실제 CMS/관리 시스템으로 들어갑니다. 현재 Bitrix 어댑터를 기본 제공하며, 어댑터 패턴을 통해 MCP 계층을 변경하지 않고 Shopify, WooCommerce 또는 다른 플랫폼을 지원할 수 있습니다.
  • 제품 이미지, 설명 및 비교: 에이전트는 채팅에서 직접 제품을 표시하고 컨텍스트 내에서 옵션을 비교할 수 있습니다.

프로덕션 준비 아키텍처

이것은 장난감 데모가 아닙니다. 이미 다음을 포함합니다:

  • 다중 테넌시: 하나의 서버가 여러 상점을 처리할 수 있음
  • 멱등성: 재시도가 안전하며 중복 주문을 방지함
  • 어댑터 패턴: MCP 계층을 재작성하지 않고 백엔드 통합을 교체할 수 있음
  • 로컬 카탈로그 동기화 + 임베딩: 검색이 오래된 상거래 플랫폼의 제한 사항으로부터 독립적으로 유지됨
Ad

기술 스택

Next.js 16+, Prisma, PostgreSQL, BullMQ로 구축되었으며, 현재 Bitrix 어댑터를 사용합니다. 이 프로젝트는 Apache 2.0 하에 오픈소스입니다.

배경 및 가용성

개발자는 전자상거래를 위한 MCP 인프라의 격차를 해결하기 위해 이를 구축했으며, 사람들이 파일, GitHub, 데이터베이스 및 내부 도구용 MCP 서버를 구축하고 있지만, 거래가 이루어지는 실제 온라인 상점에 AI 에이전트를 연결하는 것은 거의 없다고 지적했습니다. 이 시기는 Anthropic의 인증 프로그램과 OpenAI 및 Google의 채택을 통해 MCP가 주목받는 시기와 맞물립니다.

데모 비디오는 OpenClaw가 채팅을 통해 티셔츠를 주문하고 주문이 Bitrix 관리자에 나타나는 것을 보여줍니다. GitHub 저장소는 피드백, 특히 어댑터 설계와 다음으로 지원할 전자상거래 플랫폼에 대한 의견을 받기 위해 이용 가능합니다.

📖 Read the full source: r/openclaw

Ad

👀 See Also

OpenClaw 예산 가드 플러그인은 동시 예산 초과 지출을 방지합니다
Tools

OpenClaw 예산 가드 플러그인은 동시 예산 초과 지출을 방지합니다

새로운 OpenClaw 플러그인인 @runcycles/openclaw-budget-guard는 원자적 잔액 확인, 실행 전 예약, 멱등성 재시도를 구현하여 동시 예산 초과 문제를 해결합니다. Redis가 포함된 Cycles 서버가 필요하며 bash 명령어를 통해 설치할 수 있습니다.

OpenClawRadar
onWatch: SQLite 저장소를 사용한 오픈소스 로컬 API 할당량 추적기
Tools

onWatch: SQLite 저장소를 사용한 오픈소스 로컬 API 할당량 추적기

onWatch는 모든 데이터를 로컬 SQLite 데이터베이스에 저장하며 클라우드 서비스, 원격 측정 또는 계정 생성이 필요 없는 로컬 퍼스트 API 할당량 추적기입니다. ~13MB 크기의 단일 바이너리로, 백그라운드 데몬으로 실행되며 <50MB의 RAM을 사용하고 localhost에 대시보드를 제공합니다.

OpenClawRadar
vllm-mlx 포크는 로컬 AI 코딩 에이전트를 위한 도구 호출 및 프롬프트 캐시 기능을 추가합니다.
Tools

vllm-mlx 포크는 로컬 AI 코딩 에이전트를 위한 도구 호출 및 프롬프트 캐시 기능을 추가합니다.

한 개발자가 vllm-mlx를 수정하여 도구 호출 문제를 해결하고 프롬프트 캐싱을 추가해 Apple Silicon에서 OpenClaw의 TTFT를 28초에서 0.3초로 줄였습니다. 이 포크는 M3 Ultra에서 Qwen3-Coder-Next를 65 tok/s 속도로 작동하며 기능 호출도 지원합니다.

OpenClawRadar
클로드 코드 vs 오픈코드: 개발자가 발견한 주요 기술적 차이점
Tools

클로드 코드 vs 오픈코드: 개발자가 발견한 주요 기술적 차이점

한 개발자가 Claude Code와 OpenCode를 컨텍스트, 메모리, 도구 사용, 하위 에이전트, 권한, 안전성, 모델 유연성 측면에서 비교한 결과, 프로덕션 레포에서는 여전히 Claude Code가 우세하다고 결론지었습니다.

OpenClawRadar