마케팅 부서에서 활용가능한 MCP 자동화
이용호의 손에 잡히는 인공지능
[MCP를 이용한 마케팅 자동화]매주 회의 시간마다 마케팅팀의 슬랙 채널에 똑같은 리마인드가 올라온다. “내일 10시, 콘텐츠 아이디어 회의입니다.” 누군가는 잊고 있었고, 누군가는 준비하지 못한 채 참석한다. 누적된 회의 자료는 구글 드라이브에 흩어져 있다. 경쟁사의 새로운 캠페인이 시작됐다는 소문은 돌았지만, 구체적인 내용은 아무도 모른다. 누가 어떤 슬로건을 썼는지, 어떤 이미지를 활용했는지는 여전히 수작업으로 찾아야 한다.
바로 이 반복되는 일상 속에서 MCP(Model Context Protocol) 기반 마케팅 자동화의 진가가 드러난다.
모델 컨텍스트 프로토콜, MCP는 단순한 API 연결 방식이 아니다. 이 프로토콜은 AI 모델과 외부 데이터, 도구, 실행 환경 간의 소통 구조를 표준화하여, 인간의 반복 업무를 문맥에 맞게 자동화해주는 AI 서버 구조다. 특히 콘텐츠·트렌드 인사이트를 도출해야 하는 마케팅 부서에서 MCP 서버는 단순한 자동화 그 이상이다. 실시간 웹 수집, 문서 요약, KPI 학습, 리마인드 발송 등 마케터가 손으로 하던 모든 작업을 AI가 스스로 판단하고 수행한다.
이제 그 구조를 살펴보자.
크게 네 가지 서버를 마케팅 부서에 연결한다. 첫 번째는 Google Drive 서버다. 이는 “작년 여름 캠페인 CTR 1위 슬로건이 뭐였지?” 같은 질문에 답하기 위해 드라이브 내 모든 캠페인 문서를 자동 검색하고, 문맥 정보를 정리해 준다. 사용자는 ‘2024_연말캠페인’ 폴더의 슬라이드 요약만 요청하면 되고, 그 뒤의 파일 열람·요약·정리 등은 LLM이 처리한다.
두 번째는 Puppeteer 서버다. 이는 크롬 기반의 헤드리스 브라우저 자동화 툴인데, MCP 서버로 작동하면서 경쟁사 A사의 신규 이벤트 페이지를 자동 방문해 스냅샷을 저장하고, 그 내용을 요약해 제공한다. ‘신규 이벤트 요약’이라는 간단한 프롬프트 한 줄이면, AI는 스스로 웹을 탐색해 마케터에게 인사이트를 제공한다.
세 번째는 Slack 서버다. 회의 리마인드, 마감 공지, 아이디어 제안 요청 등이 모두 자동화된다. 단순한 푸시가 아니라 “아이디어 회의가 내일인데, 관련 슬로건은 준비되어 있나?”라는 문맥까지 반영한 스마트한 알림으로 진화한다.
마지막은 Memory 서버다. 이는 캠페인의 장기 KPI를 학습하고, 과거 성과와 현재 요청 간 연관성을 파악하는 역할을 한다. 예컨대 “지난 캠페인 중 이미지 클릭률이 높았던 사례를 찾아줘”라는 요청이 들어오면, AI는 단순 검색이 아니라 그 성공 요인을 분석해 추천까지 해주는 방식이다.
이 네 가지 MCP 서버를 중심으로 구성된 마케팅 인사이트 자동화는 단순한 툴 모음이 아니다. 사용자는 자연어로 질문하고, 그 질문에 MCP가 도구를 조합해 답을 내놓는다. 이것이 단순 API 자동화와의 가장 큰 차이점이다.
실제 현장에서는 다음과 같은 프롬프트들이 사용된다:
“작년 여름 캠페인에서 가장 높은 CTR을 기록한 슬로건과 이미지를 정리해줘.”
→ Memory + Drive 서버가 동작해 KPI 분석과 이미지 요약을 동시에 수행.
“경쟁사 A사의 신규 이벤트 페이지를 요약해줘.”
→ Puppeteer가 웹페이지를 크롤링하고 LLM이 요약해 제공.
“'2024_연말캠페인' 슬라이드 폴더 전체 요약.”
→ Google Drive 서버가 폴더 내 슬라이드 수십 장을 요약해 하나의 리포트로 제공.
“마케팅 아이디어 채널에 월간 프로모션 마감 공지를 올려줘.”
→ Slack 서버가 채널에 자동으로 메시지 발송.
이 모든 과정은 사전에 ‘기능 리스트’나 ‘함수 정의’를 넣지 않아도 작동한다. 프롬프트 기반의 자연어 워크플로우이기 때문이다.
이 시스템의 가장 큰 장점은 ‘기억’과 ‘맥락 유지’에 있다. 일반적인 자동화는 정해진 규칙만 따른다. 하지만 MCP 서버는 AI가 문맥과 상황에 따라 자동으로 필요한 정보를 연결해주는 방식이다. 예를 들어, ‘이번 달 프로모션 회의’라고만 말해도, MCP는 지난달 회의자료를 요약해 보여주고, 경쟁사 최신 동향까지 함께 제시할 수 있다.
게다가 이 시스템은 시간과 비용 면에서도 이점을 제공한다. 과거에는 마케터가 한 번 회의 준비를 위해 2~3시간씩 구글 드라이브를 뒤지고, 경쟁사 웹사이트를 수동 방문해야 했다면, 이제는 단 한 줄의 명령어로 수십 분 안에 모든 정보가 도출된다.
물론 이런 시스템이 도입되기 위해서는 몇 가지 준비가 필요하다. MCP 서버에 연결할 각 도구별 API 키 설정, 사용자 권한 범위 정의, 프롬프트 템플릿 구성, 초기 학습 데이터 제공 등이 그것이다. 하지만 한번 세팅된 MCP 구조는 지속적으로 진화하고, 자동으로 학습한다. Memory 서버는 캠페인 결과 데이터를 축적하며, 미래 캠페인 성과 예측에까지 기여하게 된다.
결국 마케터는 단순 반복 작업에서 벗어나 기획과 창의성에 집중할 수 있게 된다. 슬로건을 고민하고, 이미지 콘셉트를 정하고, 새로운 트렌드를 분석하는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있다. 실무자는 전략을 생각하고, AI는 실행을 맡는다. 이 조합이야말로 MCP가 마케팅에서 열어주는 가장 큰 변화다.
MCP 서버 기반 마케팅 자동화는 말 그대로 '손이 자유로워지는 업무 환경'을 만든다. 단순한 자동화가 아니라, 문맥을 이해하고 판단하는 인공지능 기반의 협업 시스템. 마케터는 더 이상 매주 같은 리마인드를 수동으로 보내지 않아도 되고, 드라이브를 헤매지 않아도 된다. 콘텐츠와 트렌드를 읽는 일, 이제는 MCP에게 맡길 시간이다.
| 작가 프로필
이용호 작가는 스마트공장에서 주로 사용되는 ‘AI 머신비전’ 전문회사인 ‘호연지재’를 경영하고 있다. ‘머신비전’에서 인공지능 딥러닝에 의한 영상처리기술을 자주 적용하다보니 10년 이상 연구한 AI 분야에 대해서도 해박한 지식을 가지고 있다.
다양한 분야에 관심이 많아 현재는 인공지능 커뮤니티인 ‘AI 에이전트 연구회’를 운영하고 있으며, SKT 이프랜드 플랫폼에서 3년 이상 인플루언서로 활동하며 ‘호몽캠프’를 110회 이상 진행한 바 있다.
작가는 ‘50플러스 오픈랩’이라는 중장년과 시니어의 디지털 역량강화를 위한 교육 플랫폼에서 수석 가디언즈로 AI 분야의 전도사로 활동하기도 한다.
주요 강의 분야는 “챗GPT 시대 생산성을 500% 높여주는 인공지능”, “머신비전에서의 인공지능 활용”, “손에 잡히는 인공지능”, “스마트폰 AI 활용하기”, “시니어와 MZ세대간의 소통”등이 있으며, 저서로는 『손에 잡히는 인공지능』, 『나는 시니어 인플루언서다』가 있다.
