MCP로 확장하는 AI
외부 시스템과 연결되는 새로운 연결 고리
MCP로 확장하는 AI: 외부 시스템과 연결되는 새로운 연결 고리
AI와 협업하는 시대, 우리는 이제 단순한 챗봇을 넘어서 'AI 파트너'를 마주하고 있습니다. 최근 주목받고 있는 기술인 MCP(Model Context Protocol)는 Claude(Anthropic) 등 최신 AI 모델과 외부 시스템을 자연스럽게 연결해 주는 오픈소스 표준으로, 서비스 기획자와 운영자, 개발자에게 새로운 무기를 쥐여주고 있습니다.
MCP란 무엇인가?
MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic에서 제안한 기술로, 다양한 애플리케이션과 AI 모델 간의 연결을 표준화하는 프로토콜입니다. 쉽게 말해, Claude나 ChatGPT 같은 언어 모델이 외부의 데이터를 더 잘 이해하고, 문맥 기반의 스마트한 응답을 하기 위해 ‘컨텍스트 인터페이스’를 정형화한 셈입니다.
기존에는 AI가 IDE 안의 코드 흐름이나 슬랙 채널 대화 내용을 모르고 ‘겉핥기’ 식으로만 도와줬다면, MCP는 AI가 그 문맥 자체에 깊이 침투해 진짜 “상황 파악”을 하게 만들어 줍니다. MCP의 가장 큰 특징은 동적 탐색(Dynamic Discovery) 기능으로, AI가 새로운 MCP 서버(예: CRM, 노션, 슬랙 등)가 연결되면 자동으로 이를 인식하고 사용할 수 있다는 점입니다. 즉, 별도의 커스텀 통합 없이도 다양한 외부 시스템과 자연스럽게 연결됩니다.
MCP와 AI 모델의 통합: 어떻게 이루어질까?
Anthropic의 Claude 등 주요 AI 모델은 이미 MCP를 공식 지원하고 있습니다. MCP는 오픈 표준이기 때문에, 다양한 AI 서비스와 툴에서 빠르게 확산되고 있으며, 개발자 커뮤니티에서도 활발히 실험이 이루어지고 있습니다.
MCP를 활용하면, 사용자는 특정 IDE에서 작업 중인 코드 흐름, 슬랙 채널에서의 최근 논의, 노션에 저장된 기획 문서 등을 AI가 파악하고 응답에 반영하게 만들 수 있습니다.
MCP 연동 방식 요약
MCP는 각 시스템에 연결된 MCP 서버(커넥터)를 통해 작동합니다. 이 MCP 서버는 다음 방식으로 연동됩니다:
• 각 앱(API 또는 SDK 제공)의 파일/객체/이벤트 구조를 MCP에 노출
• AI는 ‘컨텍스트 API’를 통해 현재 사용자의 작업 공간 정보, 선택된 객체, 최근 변경 사항을 호출
• 응답은 해당 문맥에 최적화된 정보로 제공됨 (예: 선택된 디자인 프레임, 코드 블록, 메시지 스레드 등)
실제로는 AI 앱(예: Claude, ChatGPT)이 MCP 서버와 연결되어, 사용자의 요청에 따라 서버가 제공하는 도구 목록을 동적으로 탐색하고, 필요한 작업(예: “슬랙에 메시지 보내기”, “구글 캘린더 일정 확인”)을 선택해 실행합니다. 모든 데이터 교환은 표준화된 JSON 메시지로 이루어져, 보안과 투명성을 동시에 확보할 수 있습니다.
실무에서의 활용 사례
1. Figma + Claude
• 디자인 리뷰 자동화: 사용자가 선택한 프레임, 컴포넌트, 텍스트를 기반으로 AI가 UX 라이팅 가이드, 디자인 일관성 피드백을 제공합니다.
• 디자인 시스템 제안: MCP를 통해 Figma의 구조와 컴포넌트 네이밍, 사용 패턴을 AI가 분석해, “새 컴포넌트는 어떻게 만들어야 할까?" 에 대한 제안을 할 수 있습니다.
• 프로토타입 설명 자동 생성: 선택된 인터랙션 흐름을 분석해, 문서화 또는 발표용 설명을 자동으로 작성.
2. Notion + Claude
• 기획 회의 준비: Notion에 쌓여 있는 리서치 자료와 회의록을 기반으로 AI가 핵심 요약, 의사결정 포인트를 정리해 줍니다.
• OKR 리뷰 자동화: 팀 OKR 문서를 분석하고, 실적 대비 피드백을 요약해 메일 형태로 출력합니다.
• (Notion의 공식 MCP 서버는 아직 없을 수 있으나, 원리는 동일하게 적용 가능합니다.)
3. Slack + Claude
• 스레드 기반 회의록 자동 생성: 슬랙에서 특정 이슈에 대한 대화를 MCP로 읽어 들이면, 요약/의견 정리/할 일 배분을 자동으로 제안해 줍니다.
• 실시간 질의응답: 슬랙 메시지 흐름을 실시간으로 반영한 ‘컨텍스트 챗봇’을 구현할 수 있어, 온보딩이나 사내 Q&A에 활용 가능.
4. Github + Claude
• PR 리뷰 지원: 열려 있는 Pull Request에 포함된 코드만을 분석해 변경점 리뷰를 AI가 제안.
• 코드 베이스 기반 설계 리뷰: MCP를 통해 리포지토리 전체 구조까지 이해한 후, “이 변경이 아키텍처에 어떤 영향을 미칠까?” 같은 질문에도 답변 가능.
5. Google Drive + Claude
• 문서 정리 어시스턴트: 스프레드시트, 문서 등에서 요약을 추출하고, 중복 파일이나 갱신 필요한 문서를 추려주는 AI 도우미.
• 프로젝트 히스토리 트래킹: 연동된 문서들의 변경 이력 기반으로 프로젝트 타임라인을 생성.
ChatGPT와 MCP의 실제 적용 사례
MCP는 Claude뿐 아니라 ChatGPT와도 점진적으로 연동이 확산되고 있습니다. 대표적인 사례는 다음과 같습니다.
1. Zapier MCP 통합
• Zapier MCP를 활용하면 ChatGPT가 8,000개 이상의 앱과 30,000개 이상의 액션을 MCP 한 번의 연결로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, ChatGPT가 자연어로 “고객에게 이메일 보내줘”, “슬랙에 메시지 남겨줘”, “구글 캘린더에 일정 추가해 줘”라고 요청하면, Zapier MCP 서버가 각 앱과 액션을 자동으로 연결해 실행합니다. 별도의 커스텀 API 코딩 없이도 복잡한 워크플로우를 손쉽게 자동화할 수 있습니다.
2. 실시간 외부 데이터 활용
• 날씨, 금융, 일정 등 실시간 정보 제공
사용자가 ChatGPT에게 “오늘 샌프란시스코 날씨 어때?”라고 물으면, ChatGPT는 MCP를 통해 외부 날씨 API MCP 서버에 요청을 보내고, 실시간 데이터를 받아 대답합니다. 이 과정은 사용자의 허락 하에 자동으로 이뤄지며, ChatGPT가 학습 데이터에 없는 최신 정보도 자연스럽게 제공할 수 있습니다.
3. 협업툴 및 데이터베이스 연동
• Slack, Github, Notion 등 협업툴 연동
• ChatGPT가 Slack MCP 서버를 통해 워크스페이스 메시지 읽기/쓰기, 채널 요약, 회의록 자동 생성, 할 일 배분 등을 수행할 수 있습니다.
• Github MCP 서버를 통해 PR 리뷰, 코드 변경점 분석, 자동 머지 등 개발 업무를 자연어로 처리할 수 있습니다.
• Notion MCP 서버로 회의록 요약, OKR 리뷰, 문서 자동화 등도 가능합니다.
• 데이터베이스 및 비즈니스 시스템 연결
ChatGPT가 MCP 서버를 통해 데이터베이스에 직접 질의하여 최신 매출, 사용자 통계 등 실시간 데이터를 받아올 수 있습니다. Stripe, BigQuery 등과 연동해 결제/환불, 데이터 분석도 자동화할 수 있습니다
4. 멀티스텝·크로스시스템 워크플로우
• 여러 시스템을 아우르는 자동화
예를 들어, AI가 일정을 확인하고, 회의실을 예약하고, 참석자에게 이메일을 보내고, 예산 시트를 업데이트하는 등 여러 시스템을 한 번에 연결해 복잡한 업무를 자동화할 수 있습니다. MCP는 이런 멀티스텝 워크플로우를 단일 인터페이스로 처리할 수 있게 해 줍니다.
MCP는 ‘AI 운영체제’가 될 수 있을까?
MCP는 단순한 연결 기술을 넘어서 AI를 정보 접근 가능한 시스템의 ‘핵심 에이전트’로 만들 수 있는 잠재력을 지녔습니다. 예를 들어, 고객 CRM 시스템에 접근해 고객 응대 템플릿을 자동 제안하거나, 업무 플로우 상 병목 구간을 감지해 리포트하는 ‘업무 매니저’ 역할도 가능해집니다.
특히, 동적 탐색, 멀티스텝 워크플로우, 에이전트 협업(Agent Societies), 로컬 데이터 보호, 엔터프라이즈 거버넌스 등 다양한 혁신적 시나리오가 실험되고 있습니다. 개인화된 AI 비서, 스마트홈·로봇 제어, 기업 내 보안·감사 자동화 등도 MCP가 열어갈 미래입니다
이런 자료를 참고했어요.
- [Anthropic 공식 MCP 문서](https://docs.anthropic.com/claude/docs/mcp-overview)
- [MCP.so 공식 사이트](https://mcp.so/)
- [tilnote.io MCP 리뷰](https://tilnote.io/notes/anthropic-mcp)
- [one01e.com 기술 블로그](https://one01e.com/blog/mcp)
- [velog.io MCP 리뷰](https://velog.io/@search/anthropic-mcp)
- Model Context Protocol: Bridging the Gap Between AI and Local Resources (https://medium.com/@shivansh.kaushik/model-context-protocol-bridging-the-gap-between-ai-and-local-resources-f7f34bc33917)
- Why Model Context Protocol (MCP) is the new infrastructure for AI agents and the A2A economy(https://sendbird.com/blog/what-is-model-context-protocol)
- What is Model Context Protocol (MCP)? And why is everybody talking about it? (https://medium.com/@manuktiwary/what-is-model-context-protocol-mcp-and-why-is-everybody-talking-about-it-0f159e61ae4c)
