MCP로 AI에게 데이터 분석 시키는 법
엑셀 지옥 탈출하기
회사에 쌓인 엑셀 파일들, 필요한 숫자 하나 찾으려면
10개 파일을 뒤져야 하지 않으셨나요?
이제 Claude에게 '지난달 매출 상위 10개 제품 알려줘'라고 말만 하면 됩니다.
MCP라는 기술 덕분에 가능해졌습니다.
SQL도 Python도 모르는데, AI한테 말만 하면 데이터 분석이 된다고?
네, 정말입니다.
이 글에서는 MCP가 무엇인지, 어떻게 우리의 데이터 분석 방식을 완전히 바꿔놓았는지 알아보겠습니다.
1. 왜 엑셀로는 한계가 있을까?
엑셀은 간단한 표를 만들 때는 유용하지만, 데이터가 많아지고 정밀한 관리가 필요해지면 한계에 부딪힙니다. 업무를 하다 보면 다루는 데이터가 점점 많아지고 복잡해지는데, 엑셀은 소규모 데이터를 간단히 정리할 때는 유용하지만, 데이터가 수백, 수천 건을 넘어서면 필요한 정보를 찾는 데도 많은 시간과 노력이 필요합니다.
엑셀의 주요 한계점
• 용량 제한: 엑셀은 최대 100만 행으로 제한되어 있어, 수백만 건의 판매 기록을 다루기 어렵습니다.
• 속도 저하: 수만 건의 판매 기록이 담긴 엑셀 파일을 열 때 느려지거나 멈춘 경험이 있으실 겁니다.
• 중복 관리 어려움: 여러 사람이 동시에 작업하거나 자료가 계속해서 업데이트되는 상황이라면 중복, 충돌 등의 문제가 발생합니다.
• 협업의 한계: 한 번에 한 명만 편집할 수 있어 팀 협업이 어렵습니다.
데이터베이스: 잘 정리된 도서관
이런 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구가 바로 데이터베이스(Database)입니다. 데이터베이스는 데이터를 체계적으로 저장하고 관리하여, 언제든 빠르게 검색하고 안정적으로 활용할 수 있도록 설계된 일종의 '데이터 창고'입니다.
쉽게 비유하자면, 엑셀은 '상자에 모든 책을 넣어둔 창고'이고, 데이터베이스는 '잘 정리된 도서관'입니다. 물건을 잘 정리해 둔 창고에서 필요한 물건을 손쉽게 꺼내듯, 데이터베이스는 방대한 데이터 속에서도 원하는 정보를 정확하고 빠르게 찾아줍니다.
엑셀 vs 데이터베이스 비교
다만, 구축된 데이터베이스에서 자료를 효과적으로 조회하는 것이 일반인이 하기에는 복잡한 작업이었습니다. 데이터베이스에서 원하는 정보를 조회하거나 수정하려면 복잡한 SQL 명령어를 알아야 했고, 따라서 데이터베이스 전문가의 도움 없이는 사용하기가 어려웠습니다.
하지만 이제 상황이 완전히 달라졌습니다. MCP 기술 덕분에 SQL 없이도 자연어로 데이터베이스와 대화할 수 있게 되었습니다.
2. MCP가 뭔지 2분 만에 이해하기
MCP(Model Context Protocol)는 AI가 다양한 시스템 및 데이터를 일관된 방식으로 사용할 수 있게 해주는 개방형 프로토콜입니다.
이게 무슨 말인지 어렵게 느껴지시나요? 쉽게 설명해 드릴게요.
USB-C처럼 이해하기
마치 USB-C 포트 하나로 여러 기기를 연결하듯, MCP는 각기 다른 외부 자원을 통일된 방식으로 AI에 연결해 줍니다.
USB-C는 하나의 포트를 통해 충전, 데이터 전송, 영상 출력 등 여러 기능을 수행하며, 기기 간 연결을 단순화합니다. 각기 다른 기기들이 모두 동일한 방식으로 연결되기 때문에 사용자 입장에서는 복잡한 설정 없이도 손쉽게 다양한 장치를 사용할 수 있습니다.
마찬가지로 MCP는 AI가 각기 다른 앱이나 시스템과 연결되는 복잡한 과정을 통일된 규격으로 단순화해줍니다. 이를 통해 개발자는 시스템마다 별도의 연결 방식을 고려할 필요 없이, 공통된 MCP 방식으로 AI와 외부 시스템을 연동할 수 있습니다.
Claude MCP가 할 수 있는 일
Anthropic의 Claude에 MCP를 적용하면 다음과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
• 일정 관리 앱과 연동해 실제 캘린더 정보를 조회
• 파일 시스템을 탐색하여 문서를 찾거나 요약
• 이메일을 자동으로 생성 및 전송
• 데이터베이스에 접속하여 구조화된 데이터를 질의 및 가공
예를 들어 사용자가 "내일 회의 일정 알려줘"라고 물으면 Claude는 실제로 캘린더 앱에 연결하여 해당 정보를 조회한 뒤, 정확한 일정을 응답할 수 있습니다. 단순한 언어 모델이 아닌, 현실 세계의 시스템을 조작하는 도우미로 기능하는 셈입니다.
3. MCP의 핵심 장점 4가지
Claude MCP는 단순히 AI의 응답 정확도를 높이는 데 그치지 않고, AI를 유용하고 신뢰할 수 있는 도구로 진화시키는 기반 기술입니다. 다음은 MCP의 네 가지 핵심 장점입니다.
① 보안 및 제어
Claude MCP는 접근 권한을 명시적으로 지정하는 구조를 갖고 있어, 사용자가 허용한 시스템만 AI가 접근할 수 있게 제한할 수 있습니다. 이를 통해 민감한 정보의 노출이나 오용 위험을 최소화하면서도, 높은 수준의 연결성과 편의성을 확보할 수 있습니다.
② 표준화된 인터페이스
MCP는 AI가 다양한 외부 도구와 일관된 방식으로 상호작용할 수 있도록 표준화된 방법을 제공합니다. 개발자는 시스템마다 별도의 연결 방식을 고민할 필요 없이 공통된 MCP 방식으로 연동할 수 있습니다.
③ 자동화 및 생산성 향상
AI가 직접 이메일을 전송하거나 파일을 정리하도록 설정해두면 사용자는 단순한 명령만으로 반복적인 작업을 자동으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 업무 생산성이 크게 향상되며, 사용자는 더 중요한 일에 집중할 수 있는 환경이 조성됩니다.
④ 컨텍스트 확장 (할루시네이션 걱정 해소!)
많은 분이 AI의 '할루시네이션(Hallucination)', 즉 그럴듯한 거짓 정보 생성 문제를 우려합니다. 하지만 MCP와 함께 사용하면 이 걱정을 크게 덜 수 있습니다.
구조화된 데이터베이스(SQLite)라는 명확한 '데이터 창고' 안에서만 AI가 작동하도록 환경을 설정합니다. 그러면 AI는 제공된 데이터 범위 내에서만 질문에 답하기 때문에 잘못된 정보를 얻을 가능성이 거의 없습니다. 또한 LLM이 실시간 데이터와 외부 서비스 등 더 넓은 범위의 정보를 '컨텍스트'로 활용할 수 있게 됩니다.
4. 실제로 어떻게 쓰이나? - 출판사 사례
이론만으로는 와닿지 않으시죠? 위키북스 출판사가 실제로 MCP를 어떻게 활용했는지 살펴보겠습니다.
Before: 엑셀로만 다루던 시절
많은 출판사에서는 도서 판매 정보를 한국출판물류(KBLC), 대한출판문화협회, 그리고 개별 온라인서점 등의 경로를 통해 수집합니다. 하지만 이 정보들은 대부분 엑셀 파일 형태로 각기 다른 시스템에서 내려받아 관리되며, 동일한 도서라도 형식이나 범주가 달라 일관된 분석이 어려웠습니다.
• 한 달간의 판매 추이를 보고하려 해도 각 판매처에서 개별적으로 내려받은 데이터를 하나하나 열고, 복사하고, 붙여넣는 작업을 반복
• 어떤 데이터는 날짜가 누락, 어떤 파일은 도서명이 잘려 있거나 표기 방식이 제각각
• 작은 오타나 정렬 오류 하나로 보고서 전체가 틀어지는 일도 빈번
• 과거 일주일 이상 걸리던 인세 정산 작업
After: SQLite MCP로 문제 해결!
위키북스는 반복적인 데이터 정리와 수작업 보고서 작성에서 벗어나기 위해 SQLite MCP 기반의 판매 정보 조회 시스템을 구축했습니다.
결과는 놀라웠습니다.
• 일주일 걸리던 인세 정산이 하루 만에 완료
• "이번 달 가장 많이 팔린 책이 뭐야?" → 자연어로 질문하면 즉시 답변
• SQL을 전혀 몰라도 판매 현황, 인쇄 예정 도서, 재고 소진 속도 등을 실시간 파악
• 반복되던 수작업 보고서 작성이 자동화
이 시스템은 다양한 판매 데이터를 조회할 수 있는 챗봇들로 구성되어 있습니다. 사용자가 원하는 정보를 자연어로 입력하기만 하면 챗봇이 필요한 SQL을 생성해 데이터를 조회하고, 시각적인 보고서 형태로 결과를 반환합니다.
이렇게 통합된 데이터는 챗봇을 통해 자연어로 쉽게 조회할 수 있으며, 사용자는 SQL을 전혀 몰라도 판매 현황, 인쇄 예정 도서, 재고 소진 속도 등을 실시간으로 파악할 수 있습니다. 시스템은 다양한 데이터 소스(한국출판물류, 대한출판문화협회, 위키북스 자체 데이터)를 하나의 SQLite 데이터베이스로 통합해 운영합니다.
5. MCP 시작하기 위해 필요한 것
MCP를 시작하기 위해 필요한 것은 생각보다 간단합니다. 프로그래밍 지식이 없어도 됩니다!
준비물 목록
1. PC (윈도우 또는 맥)
2. Claude Desktop 앱 (무료 다운로드)
3. SQLite (가볍고 설정이 간편한 데이터베이스)
4. Python + uv/uvx (MCP 서버 실행용)
이 책에서는 Python과 uvx를 활용하는 방식을 기준으로 설명합니다. Node.js + npm 방식도 가능하지만, uvx가 훨씬 간단하고 안정적으로 작동합니다. 설치가 훨씬 간단하고, 별도의 환경 설정 없이도 MCP 서버를 바로 실행할 수 있어 실습 과정이 매끄럽습니다.
중요한 점: Python을 직접 코딩에 사용하지는 않습니다. MCP 서버를 실행하기 위한 기반으로만 필요합니다. 코드를 몰라도 전혀 문제없습니다!
마치며
MCP는 AI를 우리 데이터와 안전하게 연결해주는 기술입니다.
SQL을 몰라도, 코딩을 못해도, 말만 하면 데이터 분석이 가능해집니다.
이 글에서는 MCP가 무엇인지, 왜 엑셀만으로는 한계가 있는지, 그리고 실제로 어떻게 활용되는지 살펴보았습니다. 구체적인 설치 방법이나 실습 코드는 다루지 않았지만, 이 개념만 이해하셔도 MCP의 가능성을 충분히 느꼈을 거라 생각합니다.
이 외에도 실무에서 바로 써먹을 수 있는 더 자세하고 흥미로운 MCP 활용법이 궁금하다면《SQLite, MCP, 바이브 코딩을 활용한 데이터 분석과 업무 자동화》를 읽어보세요.
분명 업무 효율이 눈에 띄게 달라질 겁니다.
