Microsoft 에코시스템에서 조금이라도 시간을 보낸 적이 있다면 "MCP"라는 약어를 들어본 적이 있을 것입니다. 누구와 이야기하는지에 따라 이 약어는 매우 다른 의미를 가질 수 있습니다. Microsoft 공인 전문가? 물론이죠. Microsoft 클라우드 파트너? 그것도 마찬가지입니다. 마인크래프트 코더 팩? 이상하게도 그렇습니다. 하지만 AI 및 업무 자동화 분야에서 새로운 종류의 MCP가 등장하고 있으며, 이는 Microsoft Teams 같은 도구의 작동 방식을 조용히 재정의할 수 있습니다: 모델 컨텍스트 프로토콜입니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 핵심은 AI에 더 많은 메모리를 제공하고 사용자를 대신해 도구, 플랫폼, 앱을 사용할 수 있도록 액세스 권한을 부여하는 것입니다. 모든 계정을 직관적으로 연결하는 고속도로라고 생각하면 됩니다. 실제로 이는 회의가 끝나자마자 대화 컨텍스트를 기반으로 CRM 시스템이 자동으로 채워지는 더 스마트한 회의 자동화를 의미할 수 있습니다. 이것은 하나의 예일 뿐이지만 가능성은 무궁무진합니다.

현재 공식 표준으로서의 MCP는 아직 새롭기 때문에 Teams를 비롯한 대부분의 공동 작업 도구가 아직 완벽하게 지원하지 않습니다. 하지만 곧 지원될 예정입니다. 그리고 우리가 대형 업체들이 따라잡기를 기다리는 동안 tl;dv와 같은 도구는 이미 MCP의 약속을 실행에 옮기고 있습니다. 사실, 지금 당장 사용할 수 있는 MCP 기반 어시스턴트에 가장 가까운 것은 tl;dv일지도 모릅니다. 하지만 이에 대해 알아보기 전에 실제로 모델 컨텍스트 프로토콜이란 무엇일까요?

목차

모델 컨텍스트 프로토콜이란 무엇인가요?

간단히 말해, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 은 AI가 앱, 도구, 환경 전반에서 이미 알고 있는 것을 기억하고, 이해하고, 이를 기반으로 구축하는 방식입니다. 각 도구를 별개의 섬으로 생각하면 MCP는 AI 모델에 보트를 제공하는 것과 같습니다. AI 모델은 도구에 들어가 정보를 추출하고 데이터를 입력하거나 작업을 트리거할 수 있습니다. 이는 자동화를 위한 엄청난 기능입니다.

이는 대규모 언어 모델(LLM) 시대에 그 어느 때보다 중요한 문제입니다. 오늘날의 AI는 똑똑하지만 건망증이 있습니다. 이메일을 작성하거나 회의 내용을 요약할 수는 있지만 앱을 닫거나 새로운 작업을 시작하는 순간 모든 것을 잊어버립니다. MCP는 사용자와 함께 이동하는 컨텍스트라는 새로운 패러다임을 제안합니다. 이와 같은 프로토콜이 구축되면 AI는 단순히 응답을 생성하는 데 그치지 않고 전체 상황을 이해할 수 있습니다.

MCP의 현실적인 가능성은 무엇인가요?

모델 컨텍스트 프로토콜의 이론을 이해하는 것은 좋지만 실제로는 어떤 의미가 있을까요? 이것을 상상해 보세요:

  • 다음에서 대화를 시작합니다. Microsoft Teams에서 대화를 시작하고 문서를 참조하고 작업 항목을 할당합니다.

  • 그날 늦게 Outlook에서 후속 이메일을 작성하고 있는데 AI 어시스턴트가 이미 회의에서 무슨 일이 있었는지 알고 완벽한 요약본을 제안합니다.

  • 일주일 후 Word에서 문서를 열면 과거 토론에서 내린 결정이 자동으로 강조 표시되고 회의 노트와 관련 작업으로 다시 연결됩니다.

  • 또는 오늘 제품 회의의 주제가 지난달에 제기된 고객의 우려 사항과 겹친다는 사실을 AI가 알려줄 수도 있습니다. 손 하나 까딱하지 않고도 내부 지식창고에서 인사이트를 끌어낼 수 있습니다.

단순히 반응하는 것이 아니라 선제적으로 워크플로우를 지원하는 원활하고 지속적인 AI용 컨텍스트 레이어인 MCP의 약속입니다. 아직은 초기 단계이지만 기본 요소는 마련되고 있습니다. 이 모델을 조기에 도입하는 기업은 경쟁에서 우위를 점할 수 있습니다.

Microsoft Teams MCP는 어떤 모습일까요?

공개적으로 인정하지 않은 Google과 달리 Microsoft는 AnthropicMCP를 자사 제품에 통합하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 아직 Microsoft Teams 포함되지는 않았지만, Microsoft는 모델 컨텍스트 프로토콜을 위한 공식 C# SDK를 만들기 위해 Anthropic 협력 하고 있다고 발표했습니다. Microsoft가 개방형 표준을 채택할 수 있을 거라고 누가 생각했을까요?

Copilot Studio용 MCP를 시작하는 방법을 알아보려면 아래 Microsoft의 미니 튜토리얼을 확인하세요.

그렇다면 MCP는 Microsoft Teams 통합되어 있나요?

현재 Microsoft Teams MCP와 공식적으로 통합되어 있지 않습니다. 하지만 Microsoft가 MCP에 얼마나 관여하고 있는지를 보면 앞으로 그렇게 될 가능성이 높습니다. 말할 것도 없이, 2025년에 Teams 사용자는 하루에 50억 분 이상의 모임 시간을 생성했습니다! 이 모든 회의 시간을 사용하여 워크플로를 자동화하는 기능은 많은 기업(및 개인)에게 도움이 될 것입니다.

하지만 잠시만 MCP가 이미 Microsoft Teams 통합되었다고 가정해 봅시다. 무엇을 기대할 수 있을까요?

  • 상황 인식 회의
  • 회의 전반에 걸친 지속적인 메모리
  • 내부 지식 베이스와의 원활한 통합
  • 통화 후 자동 동기화

상황 인식 회의

MCP 기반의 AI 어시스턴트가 이미 프로젝트의 컨텍스트를 이해하고, 과거 회의 노트를 불러오고, 작업 목록을 추적하고, 책임 있는 팀원을 식별하는 Teams 모임을 시작한다고 상상해 보세요. 이렇게 하면 반복적인 브리핑이 필요 없고 토론을 간소화할 수 있습니다.

회의 전반에 걸친 영구 메모리

MCP를 사용하는 모델은 이전 회의에서 논의된 내용을 기억하여 "이 주제는 3월 15일에 있었던 영업 주간 회의에서 마지막으로 논의되었습니다."와 같은 알림을 제공할 수 있습니다. 이러한 연속성을 통해 중복된 대화를 방지하고 정확한 과거 데이터를 기반으로 후속 조치를 취할 수 있습니다.

내부 지식 베이스와의 원활한 통합

MCP를 사용하면 모임 중에 내부 문서나 데이터베이스에서 관련 정보를 자동으로 가져와서 수동 검색 없이 참가자에게 실시간 데이터와 인사이트를 제공할 수 있습니다.

통화 후 자동 동기화

MCP를 사용하면 AI가 자율적으로 행동할 수 있습니다. 즉, MS Teams 통화가 끝났을 때 이미 CRM이 업데이트되고 Notion, Asana 또는 Salesforce 작업이 할당되어 있으며 후속 이메일이 이미 작성되어 사용자의 승인을 기다리고 있다는 것을 알 수 있습니다. AI는 스스로 작동할 수 있으며 필요한 경우 모든 도구를 업데이트합니다.

그렇다면... 지금 MCP를 원한다면 어떻게 해야 할까요?

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 아직 많은 플랫폼에 적용될 예정이지만, 그 이점을 경험하기 위해 기다릴 필요는 없습니다. tl;dv는 MCP가 약속하는 기능을 반영하여 오늘날의 미팅 요구 사항에 맞는 고급 솔루션을 제공합니다.

TL;DV: 이미 존재하는 MCP 프론트엔드

모델 컨텍스트 프로토콜은 주로 백엔드 인프라로 작동하지만, tl;dv는 세련되고 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 MCP의 구상된 기능을 실현하는 AI 미팅 어시스턴트입니다. 즉, 조직은 지금 바로 MCP와 유사한 환경에 액세스하여 Zoom, Google Meet 물론 Microsoft Teams 같은 플랫폼에서 가상 회의를 향상시킬 수 있습니다.

tl;dv는 이미 미팅을 위한 MCP의 약속을 이행하고 있습니다. 컨텍스트 인식 AI 기반 공동 작업이라는 추상적인 아이디어를오늘날 Microsoft Teams 실제로 사용할 수 있는 것으로 바꾸어 놓았습니다. 다음은 가장 강력한 MCP와 유사한 몇 가지 기능입니다:

  • 자동 CRM 업데이트
  • 회의 메모리 및 다중 통화 인텔리전스
  • 자동화된 반복 보고서

자동 CRM 업데이트

고객과의 Teams 통화를 마무리하고 모든 세부 정보를 기록하기 위해 CRM으로 이동할 필요가 없다고 상상해 보세요. 천국이죠?

tl;dv는 Teams 모임을 자동으로 기록, 트랜스크립션 및 요약하고 이러한 인사이트를 CRM 및 5,000개 이상의 다른 도구에 직접 푸시합니다. 영업팀의 경우 더 이상 데이터를 입력하는 번거로운 작업이 필요 없습니다. 담당자는 관계에 집중할 수 있고 관리자는 AI가 처리합니다.

더 좋은 점은 tl;dv를 사용하면 요약의 서식을 사용자 지정할 수 있다는 점입니다. 영업 통화용 레이아웃, 온보딩 세션용 레이아웃, 내부 체크인용 레이아웃 등 다양한 회의 유형에 따라 서로 다른 노트 템플릿을 만들 수 있습니다. 나만의 형식과 규칙을 정하세요.

회의 메모리 및 다중 통화 인텔리전스

MCP의 핵심 약속 중 하나는 상호작용 전반에 걸친 지속적 메모리입니다. tl;dv는 이미 이를 수행하고 있습니다.

대화형 AI는 회의 기록 전반을 완벽하게 기억합니다. 지난 분기 킥오프에서 특정 순간을 찾거나 이번 달의 모든 영업 통화에서 트렌드를 분석하도록 요청할 수 있습니다. 경쟁사가 얼마나 자주 언급되는지 알고 싶으신가요? 어떤 고객이 계속 같은 이의를 제기하는지 알고 싶으신가요? tl;dv는 몇 초 만에 모든 정보를 한데 모아줍니다.

영업 관리자는 대화 비율, 필러 단어 수, 영업 스크립트 준수 여부 등 강력한 화자 분석 기능도 이용할 수 있습니다. 담당자는 셀프 코칭을 할 수 있습니다. 리더는 누가 개선되고 있는지 확인할 수 있습니다. 그리고 이 모든 것이 실제 데이터를 기반으로 합니다.

자동화된 반복 보고서(Microsoft에서 기다리지 않고)

고객 성공 전화, 특히 가격 책정이나 이탈 위험이 제기되는 전화를 요약한 주간 보고서를 원한다고 가정해 보겠습니다. tl;dv를 사용하면 쉽습니다.

필터를 설정하고 빈도를 선택하면 tl;dv가 타겟팅된 AI 요약을 받은 편지함으로 바로 전송합니다. 추세를 추적하고 패턴을 파악하거나 시간 경과에 따른 성과를 비교할 수도 있습니다.

Microsoft Teams MCP는 향후에 이러한 수준의 자동화를 제공할수 있지만, tl;dv를 사용하면 지금 바로 작업할 수 있습니다. 이 제품은 베타 버전이 아니며 이론적인 것이 아니라 모든 기능을 갖춘 제품으로 Teams, Zoom 및 Google Meet 실전 테스트를 거쳤습니다.

tl;dv는 MCP가 성장했을 때 되고 싶은 모습입니다.

MCP는 강력한 아이디어이지만 아직 초기 단계입니다. Microsoft는 백엔드 구축을 돕고 있지만, 실제 사용자를 위해 설계된 접근 가능한 프런트엔드를 갖춘 tl;dv가 이미 출시되어 있습니다.

아름다운 UI부터 강력한 AI 인사이트까지, tl;dv는 회의용 AI의 기준을 제시하고 있습니다. 플랫폼에 구애받지 않고, 이미 사용 중인 도구와 긴밀하게 통합되며, 불필요한 요소를 제거하고 실질적인 가치에 집중합니다.

대기업들이 여전히 미래를 그리는 동안 tl;dv는 미래를 살아가고 있습니다. 그리고 그거 아세요? 여러분도 그 여정에 초대합니다.

무제한 녹음, 트랜스크립션 및 요약 기능을 무료로 시작할 수 있습니다. 설정하는 데 2분이 걸립니다. 따라서 Microsoft Teams 사용 중이고 언젠가 MCP가 어떻게 될지 경험하고 싶으시다면 기다릴 필요가 없습니다. 그냥... 시작하면 됩니다.

향후 계획 MCP의 로드맵, tl;dv의 현실

모델 컨텍스트 프로토콜은 더 스마트하고 컨텍스트를 인식하는 공동 작업을 위한 Microsoft의 장기 비전의 일부이지만 아직 Teams에서는 사용할 수 없습니다. 현재는 백엔드 상호 운용성 및 에이전트 디자인에 중점을 둔 Copilot Studio에 있습니다. 이는 흥미로운 기반 작업이지만 대부분의 최종 사용자에게는 아직 거의 보이지 않습니다.

반면에 tl;dv는 이러한 백엔드 아이디어를 프런트엔드 현실로 가져옵니다. 영구 메모리, 교차 미팅 인텔리전스, 플랫폼에 구애받지 않는 통합이라는 꿈을 Microsoft Teams (및 Zoom Google Meet)에서 이미 작동하는 세련되고 사용 가능한 계층으로 바꾸고 있습니다. MCP의 영향력이 일상적인 워크플로에 적용되기를 기다리셨다면 이제 기다릴 필요가 없습니다.

다음 단계는 무엇인가요? Anthropic MCP에 대한 반복 작업을 계속할 것이며, 결국에는 Teams에 기본적으로 표시될 수도 있습니다. 하지만 스마트 요약, 원활한 통합 및 진정한 조직 메모리를 갖춘 모임의 미래를 지금 바로 경험하고 싶다면 지금 바로 tl;dv를 사용하세요.

Microsoft Teams 및 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)에 대한 자주 묻는 질문

MCP는 AI 모델이 다양한 애플리케이션 또는 환경에서 컨텍스트를 공유하고, 액세스하고, 이해할 수 있게 해주는 프레임워크입니다. Microsoft Teams 맥락에서는 지속적인 모임 컨텍스트, 앱 간 인텔리전스 및 자동 작업 후속 조치를 제공하여 보다 효율적인 협업을 가능하게 하는 잠재력을 통해 원활한 통합과 더 스마트한 상호 작용을 가능하게 합니다.

중요한 점은 MS Teams는 현재 MCP 통합을 지원하지 않으므로 이론적인 이점만 있다는 것입니다. 그러나 tl;dv는 MCP와 거의 동일한 방식으로 작동하지만 사용자 친화적인 디자인을 갖추고 있습니다.

아니요, MCP는 아직 Microsoft Teams 완전히 통합되지 않았습니다. Microsoft는 Copilot Studio를 비롯한 일부 다른 영역에 MCP를 도입했지만 아직 초기 단계에 있으며 Teams 모임이나 공동 작업 도구 내에서 일반적으로 사용할 수 있도록 출시되지 않았습니다. 하지만 생산성 도구의 미래에 대한 Microsoft의 비전에서 중요한 부분입니다.

MCP가 통합되면 Teams는 이전 대화, 모임 결과 및 팀 간 컨텍스트를 자동으로 기억할 수 있습니다. 이렇게 하면 모임 중에 정보를 반복할 필요성이 줄어들고, Teams, Outlook 및 기타 Microsoft 앱 간의 핸드오프가 더 원활해지며, 과거 모임에서 얻은 귀중한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 또한 모임 요약, 작업 추적 및 팀 조정과 같은 AI 기반 기능도 개선됩니다.

아니요. MCP는 Anthropic 구축한 오픈소스 프로젝트로 크로스 플랫폼으로 설계되었습니다.

Microsoft의 구현에 관해서는 Outlook, Word 등의 응용 프로그램과의 통합을 포함하여 더 광범위한 Microsoft 에코시스템 내에서 작동하도록 되어 있습니다. 그러나 협업 플랫폼이 직장 내 커뮤니케이션의 중심 역할을 하고 컨텍스트가 풍부한 AI 기능을 갖추게 되므로 Microsoft Teams 주요 수혜자가 될 것입니다.  

MCP는 회의 요약, 보고서 생성, 다음 단계 제안과 같은 작업을 AI를 사용하여 지원함으로써 생산성을 향상하도록 설계된 Microsoft Copilot의 기본 요소입니다. MCP의 역할은 서로 다른 Microsoft 앱 간에 필요한 공유 메모리와 컨텍스트를 제공하여 이러한 지능형 기능이 Teams와 같은 다양한 플랫폼에서 원활하게 작동할 수 있도록 하는 것입니다.

Microsoft는 MCP가 Teams에 완전히 통합되는 구체적인 일정을 발표하지 않았지만, 이는 Microsoft의 생산성 및 공동 작업 제품군의 지속적인 개발의 일부가 될 것으로 예상됩니다. MCP의 진화는 AI의 발전 및 Microsoft Copilot의 광범위한 목표와 밀접하게 연관되어 있습니다.

현재 Microsoft Teams 전사 및 모임 노트와 같은 제한된 AI 기반 기능을 제공하지만 MCP가 약속하는 심층적인 컨텍스트 통합은 부족합니다. MCP는 영구 메모리, 애플리케이션 간 컨텍스트, 지능형 작업 후속 조치와 같은 고급 기능을 제공하여 보다 원활하고 생산적인 워크플로우를 만들 것입니다.

아직 MS Teams에서 MCP를 사용할 수는 없지만 tl;dv와 같은 AI 모임 도우미를 통해 유사한 기능을 살펴볼 수 있습니다. 통화 후 자동화, 멀티미팅 메모리, 수천 개의 도구에 대한 통합 기능을 제공합니다. MS Teams, Google Meet, Zoom 함께 작동합니다.

tl;dv는 향후 MCP와 동일한 많은 이점을 제공하도록 설계되었으므로 지금 당장 회의 생산성을 개선하고자 하는 팀에게 훌륭한 옵션이 될 것입니다.