MCP는 일상 업무에서 AI를 실제로 유용하게 활용하는 방법이라는 오랜 문제를 해결하기 때문에 빠르게 주목을 받고 있습니다. 이 가이드에서는 MCP가 어떻게 작동하는지, 왜 중요한지, 그리고 이를 사용하여 AI 기반 워크플로를 강화할 수 있는 방법을 살펴봅니다 . 또한 그 한계와 다음과 같은 도구의 활용 방법도 살펴볼 것입니다. tl;dv 와 같은 도구가 그 공백을 메우는 방법도 살펴봅니다.
시작해보자!
AI에서 MCP란 무엇인가요?
MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 아주 간단한 것을 멋지게 포장한 이름으로, AI 모델이 앱 및 도구와 대화하고 상호 작용하는 방식입니다. AI를 위한 범용 어댑터라고 생각하면 됩니다. USB가 하드웨어를 연결하는 표준 방식인 것처럼, MCP는 소프트웨어를 LLM에 연결하는 표준화된 방식으로 빠르게 자리 잡고 있습니다.
AI는 날로 더 똑똑해지고 있지만 여전히 큰 문제가 있습니다. 대부분의 모델이 자신만의 작은 세계에 갇혀 있다는 점입니다. Google 드라이브, 캘린더, Zoom 같은 앱의 실시간 정보와 쉽게 상호 작용할 수 없습니다. 이것이 바로 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 이 필요한 이유입니다. 개발사 Anthropic에서 개발한 MCP는 AI가 외부 도구와 안전하게 연결하여 더욱 유용하고 동적이며 최신 상태로 만드는 새로운 방법입니다.
AI가 새로운 도구에 연결할 때마다 새로운 언어로 작업해야 한다고 상상해 보세요. 따라서 모델 컨텍스트 프로토콜은 다양한 도구를 '번역'하기 위한 새로운 표준이 됩니다. 다시 말해, AI는 더 이상 모든 도구에 대한 맞춤형 통합이 필요하지 않습니다. 필요한 도구에서 필요한 정보에 액세스하기 위한 계층으로 MCP를 사용하기만 하면 됩니다.
그것이 무엇이든 이메일 요약, Google 드라이브에서 관련 문서 가져오기또는 회의 인사이트 자동화MCP를 사용하면 보안이나 개인정보 보호에 영향을 주지 않으면서 기존 워크플로우와 함께 AI가 작동할 수 있습니다.
MCP 이전에는 AI 모델이 학습된 데이터로만 작업할 수 있었기 때문에 Google 드라이브에 무엇이 있는지, Zoom 미팅이 시작되었는지 등 실제 세계에서 어떤 일이 일어나고 있는지 전혀 파악하지 못하는 경우가 많았습니다.
이제 MCP를 통해 AI 모델은 외부 소스의 실시간 정보에 안전하게 액세스할 수 있습니다. 이는 캘린더, 메시징 앱, 클라우드 스토리지 등 사용자가 즐겨 사용하는 도구의 문을 열 수 있는 열쇠를 AI에게 제공하는 것과 같으며, 유출이나 개인정보 보호 문제에 대한 걱정 없이 사용할 수 있습니다.
이는 비즈니스의 판도를 바꾸고 있습니다. 점점 더 많은 엔터프라이즈 AI 솔루션에서 MCP를 채택하고 있는데, 이는 AI를 일상적인 도구와 통합하는 프로세스를 간소화하기 때문입니다. 예를 들어, AI는 CRM 시스템에서 데이터를 가져와서 분석한 다음 해당 데이터를 사용하여 개인화된 추천이나 알림을 보낼 수 있습니다. 마치 모든 사소한 작업에 대해 일일이 교육할 필요가 없는 매우 효율적인 상시 작동 비서가 있는 것과 같습니다. 대신 이미 사용 중인 시스템에 연결하는 방법만 알면 됩니다.
Anthropic 왜 MCP를 만들었나요?
모델 컨텍스트 프로토콜은 오늘날 최고의 AI 모델 중 하나인 클로드의 배후에 있는 AI 연구 회사인 Anthropic 개발했습니다. 목표는 무엇인가요? 실제 데이터로 작업할 때 AI를 더 스마트하고 유용하며 안전하게 만드는 것입니다.
기존 방식은 지저분하고 비효율적이며 때로는 안전하지도 않았습니다. MCP는 AI가 외부 정보에 실시간으로 액세스하고 사용할 수 있는 표준화된 방식을 지원합니다.
MCP가 기업에서 인기를 얻고 있는 이유는 무엇인가요?
상상할 수 있듯이 기업들은 이 기술에 열광하고 있습니다. AI 모델을 실제 애플리케이션에 훨씬 더 실용적으로 활용할 수 있기 때문입니다. 기업은 매번 사용자 지정 통합을 하지 않고도 CRM 시스템, 클라우드 스토리지 또는 캘린더 앱과 같은 기존 도구에 연결할 수 있는 AI를 원합니다. MCP는 안전하고 표준화된 방식으로 이러한 연결이 이루어질 수 있도록 지원합니다.
실제로 많은 기업이 이미 보고서 자동화, 고객 데이터 분석, 팀 워크플로 구성과 같은 업무에 MCP를 도입하고 있습니다. 이제 복잡하고 비용이 많이 드는 통합을 구축하는 대신 MCP를 사용하여 AI를 더 스마트하고 유용하게 만들어 시간과 비용을 모두 절약할 수 있습니다.
안전하고 간소화된 통합
MCP의 진정한 장점은 보안입니다. AI 모델이 민감한 데이터로 작업할 때는 모든 데이터를 보호하는 것이 중요합니다. MCP는 AI 모델이 외부 도구와 안전하게 상호 작용하도록 보장하므로 데이터가 불필요하게 노출되지 않습니다. 암호화 및 기타 안전 조치를 사용하여 AI가 데이터에 액세스하는 동안 작업을 완료하는 데 필요한 정보만 사용하도록 보장합니다. 데이터 유출이나 개인정보 보호 위험 없이 안전한 환경에서 더 스마트한 AI가 작동합니다.
간단히 말해, MCP는 AI가 주변 세계와 쉽게 상호 작용할 수 있도록 하고, 기업이 기존 워크플로에 AI를 통합하도록 지원하며, 모든 것을 안전하게 유지합니다. 각각의 외부 도구를 큰 집의 방이라고 상상해 보세요: MCP는 모든 문을 열 수 있는 마스터 키입니다. 이 기능이 없다면 각 방마다 다른 키를 만들어야 할 것입니다.
전문가로부터 MCP에 대한 설명을 직접 듣고 싶으시다면 지금 바로 신청하세요:
모델 컨텍스트 프로토콜의 주요 구성 요소는 무엇인가요?
이제 MCP가 무엇인지 알았으니, 이를 작동시키는 주요 구성 요소에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이러한 요소들이 함께 작동하여 MCP가 강력하고 안전하며, AI 모델이 실제 세계와 원활하고 효율적인 방식으로 상호 작용할 수 있도록 합니다.
다음은 MCP를 효과적으로 만드는 주요 구성 요소에 대한 분석입니다:
- 표준화된 커뮤니케이션
- 보안 및 인증
- 실시간 처리
- 멀티 플랫폼 호환성
- 사용자 지정 가능
이제 각 구성 요소를 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.
1. 표준화된 커뮤니케이션
MCP의 핵심은 AI 모델이 외부 도구 및 플랫폼과 통신하는 방식을 표준화하는 기능입니다.
- MCP가 없다면 AI 모델은 모든 통합에 대해 사용자 지정 코딩을 해야 합니다.
- MCP를 사용하면 다양한 API, 데이터베이스 및 플랫폼에서 작동하는 범용 언어를 만들 수 있습니다.
즉, AI 모델은 Google 드라이브, Zoom, Salesforce 등 일반적으로 사용하는 모든 도구에 쉽게 연결하고 데이터를 검색할 수 있습니다. 이러한 표준화된 커뮤니케이션을 통해 개발자는 AI가 새로운 앱에서 작동하도록 할 때마다 매번 새로 개발할 필요가 없습니다.
2. 보안 및 인증
모델 컨텍스트 프로토콜은 보안을 염두에 두고 구축되어 AI 모델이 민감한 데이터와 안전하게 상호 작용할 수 있도록 보장합니다. OAuth와 같은 프로토콜을 사용하여 인증된 사용자 또는 애플리케이션만 특정 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.
OAuth는 보안 배지에 해당하는 디지털 뱃지라고 생각하면 됩니다. AI 모델이 데이터를 검색하려면 먼저 데이터를 검색할 수 있음을 증명해야 합니다. 이를 통해 데이터를 안전하게 보호하는 동시에 AI가 외부 도구에서 관련 정보를 가져올 수 있습니다.
3. 실시간 처리
MCP의 가장 큰 장점 중 하나는 실시간 처리를 수행할 수 있다는 점입니다. 즉, 일정 관리 도구(예: Google 캘린더)의 데이터가 필요할 때 AI 모델이 오래된 정보를 기다릴 필요가 없습니다. 대신 MCP를 사용하면 AI가 컨텍스트 데이터를 즉시 검색하고 처리할 수 있으므로 항상 최신의 결과를 얻을 수 있습니다.
Google 문서에서 최신 메모를 가져오든, 가장 최근의 Zoom 미팅을 요약하든, MCP는 AI가 항상 최신 정보를 가지고 작업할 수 있도록 합니다.
4. 멀티 플랫폼 호환성
MCP의 마법은 여러 플랫폼에서 작업할 수 있는 능력에 있습니다. 구글 워크스페이스, 슬랙, Zoom, 심지어 Microsoft Teams 같은 것을 사용하든, 모델 컨텍스트 프로토콜은 AI가 이러한 모든 도구와 원활하게 통합될 수 있도록 보장합니다.
데이터가 어디에 있든 MCP를 사용하면 AI 모델이 데이터를 가져와서 작업할 수 있습니다. 이러한 멀티 플랫폼 호환성은 AI가 번거로움 없이 가장 많이 사용하는 모든 도구와 상호 작용할 수 있음을 의미합니다. 항상 켜져 있는 AI 어시스턴트가 모든 앱을 놓치지 않고 관리할 수 있도록 도와준다고 상상해 보세요.
5. 사용자 지정 가능
마지막으로, MCP는 다양한 사용 사례에 맞게 사용자 정의하고 조정할 수 있도록 제작되었습니다. 마케팅 팀을 위한 자동화 워크플로우를 구축하든 비즈니스를 위한 개인화된 AI 비서를 만들든, MCP는 다양한 AI 기반 자동화 작업에 적용할 수 있을 만큼 유연합니다.
따라서 소규모 애플리케이션은 물론 다양한 시스템에서 복잡한 워크플로를 처리하기 위해 AI가 필요한 대규모 엔터프라이즈급 솔루션에 모두 적합합니다. 간단히 말해, MCP는 AI를 원하는 모든 도구와 실시간으로 안전하게 연결할 수 있도록 지원하는 완전히 사용자 지정 가능한 계층입니다. 이는 에이전트 워크플로우와 관련된 차세대 혁신입니다.
MCP는 어떻게 작동하나요?
자, 이제 MCP가 실제로 어떻게 작동하는지에 대해 자세히 알아보겠습니다. 너무 어렵게 설명하지 않으려고 노력하겠습니다. 요청/응답 흐름부터 시작해서 실제 사례를 통해 더 명확한 그림을 그려보겠습니다.
요청/응답 흐름: 무엇인가요?
요청/응답 흐름은 모델 컨텍스트 프로토콜의 중추입니다. 모든 것을 작동하게 하는 기계의 톱니바퀴와 같은 역할을 합니다. 실제 작동 방식은 다음과 같습니다:
- AI 모델이 요청을 합니다.
- MCP가 요청을 도구로 라우팅합니다.
- 도구가 응답을 보냅니다.
- 데이터를 AI에 전달하는 MCP
좀 더 자세히 살펴보겠습니다.
1. AI 모델이 요청을 합니다.
캘린더에서 작업 중인데 AI가 일정을 확인해야 한다고 상상해 보세요. AI가 "오늘 내 캘린더 일정을 가져올 수 있나요?"라는 작은 메모와 같은 요청을 보냅니다.
바로 이 부분에서 MCP가 등장합니다. 이는 표준화된 프로토콜을 따라 AI가 캘린더 도구가 이해하는 방식으로 대화할 수 있도록 합니다.
2. MCP가 요청을 도구로 라우팅합니다.
MCP는 AI의 요청을 받아 올바른 형식으로 도구에 전달하는 디지털 중개자 역할을 합니다. AI가 올바른 질문을 하고 있는지, 캘린더 도구가 이를 잘 듣고 있는지 확인합니다. 여기서 API 통신이 이루어지며, MCP는 AI 모델이 도구에 올바른 '언어'를 사용하도록 보장하여 모든 것이 동기화되도록 합니다.
3. 도구가 응답을 보냅니다.
캘린더 도구(또는 사용 중인 앱)는 데이터를 확인하고 관련 이벤트(예: 오후 2시에 열리는 회의)를 찾은 다음 해당 정보를 MCP로 다시 전송합니다. 이 단계는 캘린더 도구가 요청된 데이터를 전달하는 응답 단계입니다.
4. 데이터를 AI에 전달하는 MCP
모델 컨텍스트 프로토콜이 응답을 받으면 해당 정보를 AI에 다시 전달합니다. 이 시점에서 AI는 필요한 데이터(사용자의 하루 일정)를 확보하고 프로그래밍된 대로 데이터를 처리할 수 있습니다. 이 경우 AI는 사용자에게 간단한 알림을 제공하거나 오후 2시 미팅을 준비할 것을 제안할 수도 있습니다.
이 모든 과정은 매우 빠르게 진행되며, AI와 외부 도구가 아무런 문제 없이 동일한 언어를 사용할 수 있도록 뒤에서 지원합니다. 즉, MCP는 모든 것이 원활하게 진행되도록 하는 번역가이자 조정자 역할을 하는 것입니다.
실제 사례: 회의 인사이트를 요약하는 AI
실제 사례를 통해 좀 더 이해하기 쉽게 설명해 보겠습니다. 오후 5시, 아이디어와 실행 항목으로 가득 찬 Zoom 미팅을 막 마쳤다고 상상해 보세요. 바쁘고 머릿속은 지쳐서 이제 회의 노트를 샅샅이 뒤져야 합니다. 미팅과 MCP를 위한 AI 에이전트를 입력하세요!
AI, Zoom 미팅 데이터 요청
MCP의 약간의 도움을 받아 AI가 Zoom 미팅 녹화 및 트랜스크립트를 요청합니다. 이때 MCP가 개입하여 요청이 ZoomAPI를 통해 안전하게 전달되도록 합니다.MCP가 데이터를 가져와 AI에 전달
AI가 회의 데이터를 확보하면 분석을 시작할 수 있습니다. 실행 항목 목록, 몇 가지 질문, 팀에서 공유한 인사이트가 있을 수 있습니다. AI는 이 모든 것을 요약하고 핵심 사항을 강조하며 이해하기 쉬운 형식으로 정리합니다.요약과 다음 단계로 응답하는 AI
모델 컨텍스트 프로토콜로 구동되는 AI는 몇 페이지에 달하는 회의 노트를 살펴볼 필요 없이 다음 단계에 대한 프롬프트와 함께 요약된 보고서를 빠르게 제공합니다. 심지어 "이 실행 항목을 기반으로 후속 회의 일정을 잡으시겠습니까?"라는 질문까지 할 수 있으며 ,사용자의 노력 없이도 회의가 실행 가능하고 체계적인 목록으로 바뀌게 됩니다.
이 예에서 MCP는 Zoom 도구와 AI를 연결하는 연결고리 역할을 하여 AI가 미팅 데이터를 검색할 뿐만 아니라 이를 요약하여 사용자에게 도움이 되고 즉시 유용한 방식으로 제시할 수 있도록 했습니다.
MCP는 AI 모델과 외부 툴 간의 안전한 상호 작용을 어떻게 보장하나요?
민감한 정보를 전달하거나 AI에게 외부 도구와 상호 작용하도록 요청할 때는 보안이 핵심입니다. 자신의 데이터가 사이버 공간에 무방비로 떠돌아다니는 것을 원하는 사람은 아무도 없습니다! 다행히도 MCP는 강력한 보안 조치로 모든 것을 안전하게 보호할 수 있습니다.
모델 컨텍스트 프로토콜이 어떻게 AI 상호 작용의 보안을 보장하는 동시에 개인정보와 데이터 무결성을 보호하는지 자세히 알아보세요. 지금부터 살펴보겠습니다:
- 인증 메커니즘
- 데이터 개인 정보 보호
- 보안 표준 준수
- 예: MCP가 Google 드라이브와 같은 엔터프라이즈 도구에 대한 AI 액세스를 보호하는 방법
인증 메커니즘: OAuth, API 토큰 및 역할 기반 액세스
먼저, MCP는 특정 도구에 액세스하려는 것이 정말 사용자(또는 사용자의 AI)인지 어떻게 알 수 있을까요? 바로 여기에 인증이 필요합니다. 전용 구역에 대한 액세스 권한을 부여하는 VIP 패스라고 상상해 보세요.
OAuth: OAuth는 사용자의 자격 증명을 확인하는 디지털 도어맨이라고 생각하면 됩니다. 이 기능을 사용하면 민감한 비밀번호를 저장할 필요 없이 AI가 외부 플랫폼(예: Google 드라이브, Zoom 또는 Slack)에 안전하게 연결할 수 있습니다. OAuth를 사용하면 AI가 특정 데이터에 액세스할 수 있는 권한을 요청할 수 있습니다.
API 토큰: API 토큰은 AI가 특정 앱과 대화할 수 있는 권한을 부여하는 비밀 키와 같습니다. 이러한 토큰은 각 도구에 고유하며 필요한 정보에만 액세스 권한을 부여하여 들어가지 말아야 할 곳에 아무것도 들어가지 않도록 합니다.
역할 기반 액세스: VIP 이벤트에 대한 모든 액세스 권한을 가진 적이 있다면 역할 기반 액세스를 이해하실 것입니다. 모든 사람이 도구나 데이터에 동일한 수준의 액세스를 필요로 하는 것은 아닙니다. MCP는 VIP 배지를 소지한 사람만 백스테이지 구역에 접근할 수 있고 주방에는 접근할 수 없도록 하는 것처럼 AI 모델이 권한이 부여된 데이터에만 상호 작용할 수 있도록 합니다.
데이터 개인정보 보호: MCP가 사용자 데이터에 대한 무단 액세스를 제한하는 방법
사용자 데이터에 있어 개인정보 보호는 최우선 순위입니다. MCP의 아키텍처는 적절한 사람(또는 AI)만이 필요한 데이터에 액세스할 수 있도록 보장하는 동시에 그 외의 모든 데이터는 잠금 상태로 유지합니다. 파티에 갔는데 모든 문에 경비원이 있어 아무도 들어가서는 안 되는 방에 들어가지 못하도록 막는다고 상상해 보세요.
모델 컨텍스트 프로토콜은 특정 유형의 데이터에 액세스할 수 있는 사용자에 대해 엄격한 권한을 적용하는 방식으로 유사하게 작동합니다. 예를 들어, 인공지능이 사용자의 캘린더 이벤트를 가져와야 하는 경우, MCP는 명시적으로 허용되지 않는 한 이메일이나 비공개 노트가 아닌 해당 정보만 가져올 수 있도록 합니다. 이렇게 하면 원치 않는 시선으로부터 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다.
보안 표준 준수: GDPR, SOC2, ISO 인증
MCP는 모범 사례에만 의존하는 것이 아니라 업계 요구사항을 충족하고 합법적이고 규정을 준수하는 방식으로 데이터를 안전하게 유지하기 위해 확립된 보안 표준을 따릅니다. 주요 표준은 다음과 같습니다:
GDPR(일반 데이터 보호 규정): 이는 사용자 개인정보를 보호하기 위한 유럽연합의 엄격한 규칙입니다. MCP는 외부 도구와 공유하는 모든 개인 데이터를 이러한 규칙을 준수하여 신중하게 처리합니다. 따라서 전 세계 어디에 있든 사용자의 개인정보는 보호됩니다.
SOC2: 엔터프라이즈급 도구를 사용하는 경우, 민감한 데이터를 보호하고 고객의 개인 정보를 보호하는 데 중점을 둔 SOC2 표준을 준수하는지 확인해야 합니다. AnthropicMCP는 이러한 가이드라인을 준수하여 AI와 도구 간의 모든 상호 작용을 최대한 안전하게 유지합니다.
ISO 인증: ISO 인증은 높은 보안 및 품질 기준을 충족한 기업에게 수여하는 명예의 훈장이라고 생각하세요. MCP는 연결되는 모든 도구가 이러한 인증을 준수하도록 보장하여 어떤 상황에서도 데이터를 안전하게 보호합니다.
예시: 예: MCP가 Google 드라이브와 같은 엔터프라이즈 도구에 대한 AI 액세스를 보호하는 방법
비즈니스에서 AI 모델이 회의에 필요한 문서를 가져오기 위해 Google 드라이브에 액세스해야 한다고 가정해 보겠습니다. 모델 컨텍스트 프로토콜이 이 프로세스의 보안을 유지하는 방법은 다음과 같습니다:
OAuth를 통한 인증: AI가 Google 드라이브에 액세스하려고 할 때 MCP는 OAuth를 사용하여 AI가 인증되었는지 확인합니다. AI는 Google 드라이브에 권한을 요청하고, Google 계정을 통해 권한이 부여되면 계속 진행할 수 있습니다.
역할 기반 액세스: AI에 액세스가 허용되더라도 MCP는 사용자가 승인한 파일만 볼 수 있도록 합니다. 개인 폴더에 몰래 들어가거나 기밀 재무 보고서를 가져오지 않습니다. 현재 진행 중인 작업에 필요한 파일에만 액세스 권한이 부여됩니다.
데이터 암호화 및 개인정보 보호: AI가 Google 드라이브와 통신할 때 MCP는 전송되는 모든 데이터가 암호화되도록 합니다. 즉, 누군가 데이터를 가로챈다고 해도 암호 해독 키 없이는 데이터를 읽을 수 없습니다.
규정 준수: 마지막으로 모델 컨텍스트 프로토콜은 모든 것이 GDPR을 준수하고 최신 보안 표준을 따르도록 보장하므로 중요한 비즈니스 문서를 안전하게 보호할 수 있습니다.
간단히 말해, MCP의 보안 조치는 데이터가 AI와 외부 도구 사이를 이동할 때 데이터를 보호하는 요새와 같은 역할을 합니다. 승인된 요청만 처리하고, 데이터를 암호화하여 비공개로 유지하며, 모든 상호 작용이 보안 표준을 준수하도록 보장합니다.
MCP의 장점은 무엇인가요?
MCP는 에이전트 RAG와 같은 또 다른 멋진 AI 약어가 아니라 우리가 매일 사용하는 도구와 AI가 상호 작용하는 방식을 획기적으로 바꾸는 기술입니다. 진공 상태에서 작동하거나, 관련성이 있는 것을 추측하거나, 오래된 정보에 의존하는 AI 모델 대신 MCP를 사용하면 실제 세계에 연결하여 더 스마트하게 작업할 수 있습니다. 이것이 왜 중요한지 자세히 알아보세요. 지금부터 살펴보겠습니다:
- 완벽한 AI 통합
- 시간 효율성
- 향상된 AI 상황 인식
- 확장성
자세히 알아봅시다!
완벽한 AI 통합: 모델 컨텍스트 프로토콜은 AI 통합을 어떻게 개선하나요?
여러 앱에서 정보를 복사하여 붙여넣는 대신 인공지능이 알아서 해줬으면 좋겠다고 생각한 적이 있나요? 바로 MCP가 이를 가능하게 합니다. 이를 통해 GPT-4나 Claude와 같은 AI 모델이 Google 캘린더, Slack, Zoom 등과 같은 외부 애플리케이션과 원활하게 상호 작용할 수 있습니다.
예를 들어, 인공지능 비서에게 다음과 같이 질문한다고 상상해 보세요.
"지난 주에 있었던 모든 회의를 요약하고 실행 포인트를 도출해 주세요."
MCP가 없으면 인공지능 비서가 어려움을 겪을 것입니다. 사용자가 제공하는 제한된 컨텍스트에 의존하게 될 것입니다. 하지만 MCP를 사용하면 캘린더에 연결하여 회의 내용을 가져와 자동으로 요약할 수 있습니다. 이는 AI를 수동적인 챗봇에서 완전한 기능을 갖춘 생산성 도구로 바꿔줍니다.
따라서 Anthropic모델 컨텍스트 프로토콜이 어떻게 AI 통합을 개선하는지 궁금하다면 다음과 같이 생각할 수 있습니다: MCP를 사용하면 AI가 마치 사용자처럼 모든 외부 도구에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 그리고 이 모든 작업을 자율적으로 수행합니다.
시간 효율성: 지루한 업무 자동화
이메일, 보고서 또는 일정 충돌에 시달리고 있다면 MCP가 도움이 될 수 있습니다. AI가 앱과 직접 상호 작용하도록 함으로써 가능합니다:
- 이메일을 열기도 전에 요약하세요.
- 실시간 데이터로 보고서를 자동으로 채웁니다.
- 알림을 정렬하여 중요한 알림만 표시하세요.
- 여러 플랫폼에서 일정을 동기화하여 이중 예약을 하지 않도록 하세요.
간단히 말해, MCP는 바쁜 업무를 줄여 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 사용자의 요청을 이해할 뿐만 아니라 이를 실행할 수 있는 도구까지 갖춘 개인 AI 비서라고 생각하면 됩니다.
향상된 AI 상황 인식: 더 이상 추측할 필요 없음
대부분의 AI 모델에는 메모리 문제가 있습니다. 사용자가 말해주지 않으면 세상에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알지 못합니다. 과거의 대화에 의존하기 때문에 끊임없이 무언가를 잊어버리거나 오래된 정보를 사용합니다.
MCP는 데이터에 대한 실시간 액세스를 허용하여 이 문제를 해결합니다. 정적 메모리에 의존하는 대신 AI가 가능합니다:
- 캘린더에서 예정된 이벤트를 확인하세요.
- Google 드라이브에서 최신 보고서를 검색하세요.
- 팀 업데이트를 위해 Slack 메시지를 가져옵니다.
- 회의 내용을 검색하여 즉시 요약을 확인할 수 있습니다.
- 그리고 훨씬 더 많은 것들이 있습니다.
이렇게 하면 AI와의 상호작용이 훨씬 더 유용해집니다. 매번 배경 정보를 제공하는 대신 AI가 필요한 정보를 즉시 가져올 수 있습니다.
확장성: 개인과 기업을 위한 솔루션
모델 컨텍스트 프로토콜은 매우 유연한 프로토콜입니다. 대기업 전용이라고 생각하지 마세요. 개인 프리랜서든 포춘 500대 기업이든 필요에 따라 확장할 수 있습니다.
개인 사용자의 경우 MCP가 가능합니다:
미리 알림, 일정 관리, 개인 작업 목록을 자동화하세요.
다양한 플랫폼에서 개인 노트를 추적하세요.
메시지와 이메일을 요약하여 정리하는 데 시간을 낭비하지 않도록 하세요.
비즈니스의 경우 MCP가 가능합니다:
전체 팀의 워크플로우를 자동화하세요.
AI 기반 챗봇이 실시간 고객 데이터에 액세스할 수 있도록 지원하세요.
별도의 수작업 없이 CRM, 영업 플랫폼, 엔터프라이즈 도구에 AI를 통합하세요.
규모에 상관없이 MCP는 AI의 기능을 강화하여 단순한 텍스트 생성기가 아닌 진정한 비서로 거듭나게 해줍니다.
MCP는 AI 모델의 기능을 어떻게 향상하나요?
MCP는 단순히 AI를 외부 도구에 연결하는 것이 아니라 더 나은 결정을 내리는 데 필요한 정보에 실시간으로 액세스하여 AI의 지능을 강화하는 것입니다. 독립적으로 작동하는 AI 모델 대신 MCP를 사용하면 이메일, 회의, 데이터베이스, 워크플로와 동적으로 상호 작용하여 일상 업무에서 훨씬 더 유용하게 사용할 수 있습니다.
모델 컨텍스트 프로토콜이 어떻게 AI를 스마트 어시스턴트에서 액션을 취하는 강자로 탈바꿈시키는지 자세히 살펴보세요. 살펴보겠습니다:
- 실시간 컨텍스트 추가
- 복잡한 워크플로 자동화
- 개인화된 AI 지원
- 예시: MCP를 통한 AI 강화 영업 후속 조치
실시간 컨텍스트 추가: 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하는 AI
MCP가 없으면 대부분의 AI 모델은 이메일을 읽지 않으면서도 무슨 일이 일어나고 있는지 아는 척하는 동료처럼 느껴집니다. 과거의 대화에 의존하고 도구에서 실시간 데이터를 가져올 수 없기 때문입니다. 더 나쁜 것은 자신이 무슨 일을 하는지 아는 척하는 경우가 많다는 것입니다.
영업팀의 관점에서 생각해보면, MCP를 사용하면 AI가 최신 영업 보고서를 가져오고, CRM 업데이트를 확인하고, 최근 고객과의 상호 작용을 분석하여 최신 상태를 유지합니다. 영업 담당자에게 이는 다음과 같은 의미입니다:
- 대시보드를 뒤지지 않고도 최신 판매 수치를 즉시 확인할 수 있습니다.
- CRM 활동을 기반으로 AI가 생성한 고객 후속 조치 알림.
- 실시간 고객 상호 작용을 기반으로 이메일 초안을 자동으로 작성합니다.
예를 들어 영업 담당자가 고객과 Zoom 통화를 시작하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 수동으로 메모를 수집하는 대신 모델 컨텍스트 프로토콜을 사용하면 AI가 미팅이 시작되기도 전에 최신 이메일 교환, 과거 구매 내역, 고객에 대한 최근 Slack 토론 내용을 모두 가져올 수 있습니다. 결과는? 더 많은 정보를 바탕으로 자신감 있는 영업 대화가 가능해집니다.
MCP는 영업용 AI 에이전트가 나아갈 길입니다.
복잡한 워크플로 자동화: 관리 업무 감소, 거래 성사 증대
영업팀은 통화 기록, CRM 업데이트, 후속 조치 전송, 잠재 고객 목록 정리 등 관리 업무에 최대 72%의 시간을 낭비합니다. MCP는 AI가 API, 데이터베이스 및 사용자 입력과 자동으로 상호 작용할 수 있도록 함으로써 이러한 업무의 대부분을 제거합니다.
실제 모습은 다음과 같습니다:
- AI는 영업 통화 후 자동으로 회의 노트를 CRM (예: HubSpot, Salesforce)에 기록합니다.
- AI가 회의 논의 내용을 바탕으로 개인화된 후속 이메일 초안을 작성 합니다.
- AI가 실시간으로 거래 단계를 업데이트하여 잠재 고객을 파이프라인으로 이동시킵니다.
- AI가 중단된 거래를 감지하고 재참여 전략을 제안합니다.
예를 들어, 거래가 2주 동안 아무런 활동 없이 파이프라인에 있는 경우, MCP는 AI가 해당 거래에 플래그를 지정하고 과거 상호 작용을 요약하여 후속 이메일을 제안할 수 있도록 합니다. 이 모든 과정은 영업 담당자가 손가락 하나 까딱하지 않고도 이루어집니다.
개인화된 AI 지원: 사용자 방식대로 작동하는 AI
어떤 영업사원은 이메일을, 어떤 영업사원은 LinkedIn DM을, 어떤 영업사원은 직접 통화를 선호하는 등 영업사원마다 고유한 스타일이 있습니다. 모델 컨텍스트 프로토콜은 특정 영업 담당자가 가장 많이 사용하는 도구에서 정보를 가져와 AI가 개별 워크플로에 적응할 수 있도록 합니다.
- 담당자가 주로 LinkedIn에서 근무하는 경우 AI가 고객 상호작용을 분석하여 연결 메시지를 제안할 수 있습니다.
- 이메일이 많은 경우 AI가 과거 커뮤니케이션 기록을 기반으로 자동 응답을 생성할 수 있습니다.
- 통화에 의존하는 경우 AI는 나중에 쉽게 참조할 수 있도록 핵심 사항을 필사하고 요약할 수 있습니다.
이러한 개인화된 접근 방식은 AI가 단순히 업무를 자동화하는 것이 아니라 영업사원의 업무 방식을 개선한다는 것을 의미합니다. 더 빠르고, 더 효율적이며, 더 나은 정보를 얻을 수 있습니다.
예시: MCP를 통한 AI 기반 영업 후속 조치 향상
영업 담당자 Sarah가 방금 잠재 고객과 Zoom 통화를 마쳤다고 가정해 봅시다. 수동으로 메모를 작성하고, CRM을 업데이트하고, 후속 조치를 기억하는 대신 MCP는 전체 프로세스를 자동화합니다:
AI가 회의를 녹취하고 핵심 내용을 추출합니다.
최신 대화 세부 정보로 CRM을 업데이트합니다.
논의된 내용을 바탕으로 후속 이메일을 제안합니다.
고객이 제안서를 요청하면 AI가 제안서를 미리 생성하고 리마인더를 예약합니다.
이제 Sarah는 관리 업무를 처리하는 대신 정말 중요한 일, 즉거래를 성사시키는 데 집중할 수 있습니다.
하지만 여기 문제가 있습니다: MCP만으로 모든 것이 해결되지는 않습니다.
바로 이 부분에서 tl;dv 부족한 부분을 채워줍니다.
MCP가 멈추면 tl;dv 이어받습니다.
모델 컨텍스트 프로토콜은 AI가 영업 데이터에 액세스하고 처리하는 데 도움이 되지만 워크플로를 관리하거나 팀 간에 인사이트를 공유하는 방법을 제어하지는 않습니다. 회의에서 대화형 인사이트를 얻고자 하는 팀에게 tl;dv Google 드라이브, Zoom 또는 Teams MCP가 해결하지 못하는 문제를 해결하여 자동화 및 조직의 필수적인 계층을 추가합니다.
- 스마트 공유 자동화: tl;dv 적합한 사람들이 적합한 콘텐츠를 볼 수 있도록 보장합니다. 회의 노트, 녹음 또는 녹취록을 수동으로 분류할 필요가 없습니다. 특정 팀에 후속 조치를 자동으로 전송할 수 있어 귀중한 인사이트가 Slack이나 이메일 스레드에서 손실되지 않도록 보장합니다.
- 자동 녹음 및 사용자 지정 캡처 규칙: AI 기반 영업 후속 조치는 데이터의 품질만큼이나 중요합니다. tl;dv 사용하면 팀이 기록 및 저장되는 내용을 정확히 제어하여 불필요한 혼란을 없애고 관련성이 있는 곳에 강력한 인사이트를 제공할 수 있습니다.
- 일상적인 사용을 위한 프런트엔드: MCP는 AI 모델이 데이터를 가져올 수 있도록 지원하지만, 팀이 이러한 인사이트와 상호 작용할 수 있는 쉽고 사용자 친화적인 방법을 제공하지는 않습니다. tl;dv 영업팀이 고객 통화를 검토하고, 거래 진행 상황을 추적하고, 주요 순간을 즉시 검색할 수 있는 검색 가능하고 구조화된 프런트엔드를 제공합니다. 영업 관리자가 담당자의 대화 대 청취 비율을 모니터링하고 영업 스크립트를 준수하고 있는지 확인할 수 있는 화자 분석 대시보드도 있습니다.
- 원활한 통합 오케스트레이션: AI로 강화된 워크플로에는 여러 도구가 함께 작동해야 하는 경우가 많습니다. MCP는 연결을 처리하지만, tl;dv 모든 것이 차질 없이 흐르도록 합니다. 통합 오케스트레이션을 통해 후속 조치, 메모, 녹취록이 CRM 플랫폼, 이메일, 내부 지식 기반 간에 손쉽게 동기화되도록 보장하는 tl;dv .
MCP의 실제 적용 사례에는 어떤 것이 있나요?
MCP는 단순히 멋진 새 아이디어가 아니라 이미 AI가 현실 세계와 상호작용하는 방식을 바꾸고 있습니다. AI 모델이 실시간 데이터를 가져와 안전하게 처리하고 워크플로를 자동화할 수 있게 함으로써 MCP는 다양한 산업 분야에서 비즈니스의 효율성을 높이고 있습니다. 현재 활용되고 있는 몇 가지 방법을 소개합니다:
- 고객 지원
- AI 기반 프로젝트 관리
- 의료 애플리케이션
- 영업 및 CRM 자동화
이제 각각의 기능을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.
1. 고객 지원: 더 스마트하고 빠른 응답
고객 지원팀에 문의할 때 로봇과 대화하는 듯한 느낌을 받으신 적이 있나요? (스포일러: 아마 그럴 것입니다.) 하지만 MCP 덕분에 인공지능 기반 챗봇은 고객 이력, 과거 불만 사항, 주문 세부 정보를 실시간으로 검색할 수 있습니다. 이를 통해 일률적인 답변 대신 개인화되고 관련성 있는 답변을 제공할 수 있습니다.
예를 들어 고객이 "내 주문이 어디 있나요?"라고 묻는 경우 MCP 기반 AI는 즉시 Shopify에서 배송 세부 정보를 확인하고 Zendesk에서 과거 상호작용을 검색하여 다음과 같은 답변을 생성할 수 있습니다:
"내일 소포가 도착합니다! 배송 주소를 변경해야 하나요? 알려주세요."
결과는? 더 빠른 지원, 고객 불만 감소, 상담원의 업무량 감소.
2. AI 기반 프로젝트 관리: 더 이상 마감일을 놓치지 마세요
이메일, Slack 메시지, Notion 보드는 체크하지 않고 방치하면 완전히 혼란스러워질 수 있습니다. 모델 컨텍스트 프로토콜은 AI가 여러 플랫폼에서 작업, 마감일, 진행 상황 업데이트를 동기화할 수 있도록 하여 이러한 문제를 해결합니다. 이는 프로젝트 관리를 위한 AI 에이전트가 프로젝트 관리 도구와 실제로 상호 작용할 수 있도록 하는 힘입니다.
예를 들어
AI 어시스턴트가 Google 캘린더에서 예정된 미팅을 가져옵니다.
Notion에서 관련 문서 확인
Slack에서 팀원에게 알림
이전 대화를 기반으로 다음 단계를 제안합니다.
이제 팀에서는 모든 것을 수동으로 추적하는 대신 자동 알림, 우선순위가 지정된 작업 목록, 실시간 프로젝트 업데이트를 받을 수 있습니다. 손가락 하나 까딱하지 않고도 이 모든 것을...
3. 의료 애플리케이션: 실제로 의사를 돕는 AI
의료 분야에서 MCP는 의사와 의료진이 더 스마트하게 일할 수 있도록 돕고 있습니다. 환자 진료 예약을 준비하는 의사를 상상해 보세요. 산더미처럼 쌓인 서류를 뒤지는 대신 MCP 기반의 AI 어시스턴트가 도와줄 수 있습니다:
- 전자 의료 시스템에서 환자 기록 검색
- 과거 증상, 처방, 검사 결과 분석하기
- 실시간 의료 데이터베이스를 기반으로 잠재적 진단 제안
이 모든 과정에서 HIPAA, GDPR 및 기타 엄격한 개인정보 보호법을 준수할 수 있습니다.
즉, 의사는 보안을 유지하면서 서류 작업에 소요되는 시간을 줄이고 환자 진료에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
4. 영업 및 CRM 자동화: 번거로움 없는 거래 성사
영업팀은 매주 판매 대신 관리 업무에 시간을 낭비합니다. 실제로 영업 담당자의 시간 중 35.2%만이 실제 판매에 사용됩니다! 하지만 MCP가 이를 바꾸고 있습니다.
MCP를 사용하면 AI가 할 수 있습니다:
- Salesforce 또는 HubSpot에서 리드 데이터 가져오기
- 이전 대화를 기반으로 개인화된 후속 이메일 초안 작성하기
- 몇 초 만에 영업 보고서 생성
예를 들어, 담당자가 CRM 노트를 수동으로 확인하는 대신 AI 어시스턴트가 다음과 같이 말할 수 있습니다:
"지난주에 Acme Corp의 Sarah와 통화하셨죠. 그녀는 저희 프리미엄 플랜에 관심이 있다고 하더군요. 여기 후속 이메일 초안이 있는데 제가 보내드릴까요?"
결과는? 더 많은 거래 성사, 더 적은 관리 업무, 더 행복한 영업팀.
MCP를 회의에 어떻게 적용할 수 있나요?
회의는 필수적이지만 솔직히 말해서 회의를 좋아하는 사람은 아무도 없습니다. 핵심 요점을 놓치고, 실행 항목을 잊어버리고, 누군가는 항상 녹음 내용을 메모하기 위해 회의 내내 앉아 있어야 하는 경우가 너무 많습니다.
최고의 회의 도우미인 MCP 기반 AI를 만나보세요. MCP는 Zoom, Google Meet, Microsoft Teams 같은 플랫폼과 통합되어 AI가 노트 필기를 자동화하고 주요 인사이트를 추출하며 회의 분위기를 분석할 수 있도록 지원합니다.
MCP는 화상 회의를 어떻게 혁신하나요?
모델 컨텍스트 프로토콜은 AI 모델과 미팅 플랫폼 사이의 가교 역할을 하여 AI가 다음을 수행할 수 있도록 합니다:
- 토론 내용을 트랜스크립션하고 요약하여 전체 녹화본을 다시 볼 필요가 없습니다.
- 작업 항목을 추출하고 작업을 자동으로 할당하세요.
- 중요한 결정 사항을 강조 표시하여 중요한 사항을 놓치지 않도록 하세요.
- 어조와 정서를 분석하여 팀 사기와 참여도를 측정하세요.
회의가 끝난 후 더 이상 메모를 찾아 헤맬 필요가 없습니다. AI가 바쁜 작업을 처리하므로 팀은 토론에 집중할 수 있습니다.
하지만 좀 더 세분화해 보겠습니다. MCP의 플랫폼별 사용 사례를 살펴보고 현재 상황을 살펴보겠습니다. 지금부터 살펴보겠습니다:
- Zoom MCP
- Google Meet MCP
- MS 팀용 MCP
Zoom MCP
Zoom MCP를 사용하면 AI가 Zoom 통화를 실시간으로 자동 트랜스크립션하고, 결정 사항과 실행 항목을 깔끔한 글머리 기호로 강조 표시하며, 이러한 다음 단계를 Slack, Notion 또는 작업 관리자에게 자동으로 전송할 수도 있습니다.
간단히 말해, MCP를 사용하면 수동 워크플로우를 자동화하여 가상 회의에서 더 많은 것을 얻을 수 있습니다. 앞서 언급했듯이 MCP는 기술 전문가가 아닌 사람들도 쉽게 사용할 수 있도록 하는 데 어려움을 겪고 있습니다. MCP가 이것도 할 수 있고 저것도 할 수 있다고 말하는 것은 좋지만, 실제로는 업무에 집중하고 자동화에 맡길 수 있는 사용하기 쉬운 인터페이스를 원하게 될 것입니다.
MCP를 단독으로 사용하려면 실제로 설정하는 노하우가 필요합니다. tl;dv 이보다 한 발 앞서서 사용자를 대신해 MCP 고속도로를 주행하는 AI 에이전트를 사용합니다. 차이점은 무엇일까요? 기술 집약적인 MCP로 워크플로우를 자동화하는 방법을 알아내는 대신, 직관적인 프런트엔드가 어려운 부분을 대신 처리해줍니다. 캘린더를 연결하기만 하면 모든 Zoom 통화가 녹음, 녹취, 요약되어 나중에 각 참가자에게 이메일로 전송됩니다. 마법처럼 말이죠.
Google Meet MCP
Zoom 마찬가지로 AI는 대화를 듣고 다음 단계를 자동으로 추출합니다. 미팅 요약은 Google 문서나 Notion에 바로 저장할 수 있으며, 토론 요점을 기반으로 캘린더 후속 일정이 예약됩니다.
또한, 워크플로우를 쉽게 사용자 지정할 수 있는 사용하기 쉬운 MCP용 스킨인 tl;dv 사용하면 더욱 쉽게 작업할 수 있습니다. 반복 보고서를 예약할 수도 있습니다. 예를 들어, 지난 2주간 팀의 모든 통화에서 경쟁사 언급이 포함된 보고서를 받고 싶다고 가정해 보세요. tl;dvAI가 모든 팀의 통화 내용을 분석하여 타임스탬프가 포함된 깔끔한 요약본을 작성하므로 원하는 내용을 쉽게 찾을 수 있습니다.
MS 팀용 MCP
같은 거지, 다른 브랜드. AI는 대화 중 어조와 참여도를 분석하고, 회의가 협력적인지 일방적인지 감지하며, 시간 경과에 따른 팀 정서 동향에 대한 인사이트를 제공합니다.
일련의 리더십 회의가 끝난 후 AI가 참여도 감소를 감지하고 검토를 위해 플래그를 지정하는 것도 한 가지 방법입니다. 이렇게 하면 관리자가 접근 방식을 조정하는 데 도움이 됩니다.
Zoom 및 Google Meet 마찬가지로 tl;dv MS Teams와도 호환되므로 사용자가 미팅을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜을 더욱 쉽게 시작할 수 있습니다. 뿐만 아니라 tl;dv 5,000개 이상의 다른 도구와 통합되므로 워크플로우를 마음껏 자동화할 수 있습니다.
MCP를 Google 드라이브에 연결하는 방법
Google 드라이브는 문서, 보고서, 메모가 가득한 금광이지만 필요할 때 적절한 파일을 찾는 일은 디지털 보물찾기를 하는 것처럼 느껴질 수 있습니다. Google 드라이브를 스마트하고 검색 가능한 자동화된 작업 공간으로 바꿔주는 MCP 기반 AI를 만나보세요.
MCP를 Google 드라이브와 통합하면 AI 모델이 자연어 명령을 통해 검색, 요약, 분류, 파일 권한 관리까지 모두 수행할 수 있습니다. 그렇다면 실제로 MCP를 Google 드라이브와 연결하고 나만의 MCP Google Workspace 서버를 설정하는 방법은 무엇일까요?
단계별: MCP와 Google 드라이브 통합하기
MCP와 Google 드라이브를 통합하는 간단한 4단계가 있습니다. 시간이 오래 걸리지 않으며, 이 단계가 끝나면 Google 드라이브와 관련된 지루한 작업을 완전히 자동화할 수 있습니다.
네 단계는 다음과 같습니다:
- Google 드라이브 API 사용
- MCP와 Google 드라이브가 서로 '대화'하게 하세요.
- AI에게 허용되는 작업 지시
- AI의 마법(자동화!)을 활용하세요!
1단계: Google 드라이브 API 사용
Google 드라이브가 거대한 도서관이고 인공지능이 사용자의 책 정리를 도와준다고 상상해 보세요. 하지만 먼저 도서관 카드가 있어야 들어갈 수 있습니다.
- Google 클라우드 콘솔(Google 서비스 설정 페이지)로 이동합니다.
- Google 드라이브 API를 찾아서 켜기로 전환합니다(이렇게 하면 Google 드라이브가 AI의 도움을 받을 수 있습니다).
- AI가 입력할 수 있는 권한이 있음을 증명하는 특수 키(API 자격 증명)를 받습니다.
2단계: MCP와 Google 드라이브가 서로 '대화'하게 하기
이제 AI가 도서관 카드를 갖게 되었으니 내부에서 무엇을 해야 할지 알아야 합니다.
- 1단계의 비밀 키를 MCP(AI의 메신저)에 제공하여 로그인할 수 있도록 합니다.
- MCP에 어떤 AI 모델 (클로드, GPT-4 등)이 무거운 작업을 수행할지 알려주세요.
사서를 고르는 것과 같다고 생각하세요. 빠른 사서(GPT-4)를 원하시나요, 아니면 매우 세심한 사서(클로드)를 원하시나요?
3단계: AI에 허용되는 작업 알려주기
인공지능이 Google 드라이브의 모든 것을 만지는 것을 원하지 않으시죠? 이는 비즈니스용 계정과 개인용 계정 모두 마찬가지입니다. 따라서 몇 가지 기본 규칙을 설정하세요.
- AI가 파일을 보기만 할 수 있는지(읽기 전용), 편집만 할 수 있는지, 이동만 할 수 있는지(전체 제어)를 결정합니다.
- 비공개 파일이나 민감한 파일을 잠가 AI가 실수로 건드리지 못하도록 하세요.
사서에게 일부 책에 대한 액세스 권한을 부여하고 극비 책은 잠긴 캐비닛에 보관하는 것과 같습니다.
4단계: AI의 마법(자동화!) 활용하기
이제 AI가 자동으로 Google 드라이브를 정리, 요약, 검색할 수 있습니다!
- AI에게 특정 파일을 찾으라고 요청하세요.
- AI가 긴 보고서를 짧은 메모로 요약해 줍니다.
- AI가 문서를 올바른 폴더에 분류하도록 하여 문서를 잃어버리는 일이 없도록 하세요.
지저분한 책상을 정리하고, 필요한 서류를 찾아주고, 긴 문서의 요약까지 대신 작성해주는 똑똑한 비서를 고용한 것과 같습니다. 이제부터는 아무것도 할 필요가 없습니다. MCP는 필요한 것이 있을 때나 다른 작업을 완료하기 위해 필요한 경우 사용자의 Google 드라이브에 액세스하여 귀찮게 하지 않고 작업을 수행합니다. 이것이 바로 나만의 MCP Google Workspace 서버를 설정하는 힘입니다.
AI는 MCP로 Google 드라이브를 어떻게 자동화하나요?
MCP와 AI를 함께 적용하면 Google 드라이브가 매우 효율적인 디지털 비서로 변신합니다. 모델 컨텍스트 프로토콜은 잠자는 동안에도 검색, 정리, 요약, 파일 공유를 모두 처리할 수 있습니다. 워크플로우를 자동화할 수 있는 네 가지 방법을 소개합니다:
- 자연어 문서 검색
- 스마트 파일 분류
- 업로드된 파일에 대한 AI 기반 요약 정보
- AI가 관리하는 파일 공유 및 권한
각각에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
1. 자연어 문서 검색
끝없이 스크롤하거나 이상한 파일 이름을 기억하려고 애쓰지 마세요. MCP를 사용하면 인간 비서에게 물어보듯 Google 드라이브를 검색할 수 있습니다.
다음과 같이 말하면 "지난 분기 판매 보고서 찾아줘."
MCP가 수행합니다:
- Google 드라이브에서 "영업 보고서" + "지난 분기"와 관련된 문서를 즉시 검색합니다.
- 이름이 정확히 일치하지 않더라도 가장 관련성이 높은 파일을 찾습니다.
- 핵심 요점을 몇 초 만에 요약해 주므로 모든 내용을 열어 읽을 필요가 없습니다.
더 나아가, MCP는 문서에 대한 구체적인 질문에 답할 수도 있습니다. "지난 분기에 가장 실적이 좋았던 제품은 무엇인가요?"라고 질문하면 MCP가 보고서에서 답을 추출해 줍니다!
2. 스마트 파일 분류
이제 파일을 폴더에 끌어다 놓거나 어디로 이동했는지 잊어버릴 필요가 없습니다. MCP는 콘텐츠에 따라 문서를 자동으로 정렬하고 태그를 지정합니다.
예를 들어 계약서를 업로드하면 MCP가 이를 읽고 이해한 다음 즉시 '계약서' 폴더로 이동하고 '법률, 공급업체 계약, 2024'와 같은 태그를 추가합니다. 이렇게 하면 나중에 다시 찾을 수 있습니다.
AI는 다른 방법으로도 파일을 정리할 수 있습니다:
프로젝트 또는 부서별로 회의 노트를 그룹화하세요.
이력서에 후보자 이름, 직무, 면접 단계로 태그를 지정하세요.
영수증은 "비용"으로, 청구서는 "결제 기한"으로 자동으로 분류합니다.
나중에 다른 작업을 할 때 MCP는 관련 문서를 제안할 수도 있습니다. 예를 들어 제품 로드맵을 열면 과거 전략 문서나 관련 이메일을 추천할 수 있습니다.
3. 업로드된 파일에 대한 AI 기반 요약 기능
50페이지 분량의 PDF가 있는데 읽을 시간이 없으신가요? MCP는 개인용 TL;DR 기계 역할을 합니다. 콘텐츠를 순식간에 요약하고 가장 중요한 부분을 강조하여 개괄적인 개요를 제공합니다.
MCP는 여러 가지 방법으로 요약할 수 있습니다:
긴 회의록을 실행 가능한 글머리 기호로 바꾸세요.
재무 보고서를 이해하기 쉬운 성과 분석으로 요약하세요.
법적 계약의 주요 내용(주요 조항, 의무, 갱신 날짜)을 추출합니다.
4. AI 관리 파일 공유 및 권한
누가 무엇을 볼 수 있는지 수동으로 관리하는 데 지치셨나요? MCP는 팀 역할과 액세스 규칙에 따라 파일 공유를 자동화합니다.
새로운 제품 로드맵이 업데이트되었다고 가정해 보세요. MCP가 자동으로 액세스 권한을 할당합니다:
- 마케팅 팀: 슬라이드를 편집할 수 있습니다.
- 리더십: 진행 상황을 검토할 수 있는 읽기 전용 액세스 권한.
- 외부 사용자: 명시적으로 승인되지 않은 경우 액세스 불가.
MCP는 민감한 HR 파일이 부서 외부로 공유되지 않도록 하거나 법무팀만 기밀 계약서에 액세스할 수 있도록 하는 등 다른 방식으로도 액세스를 제어할 수 있습니다. 전반적으로 파일과 권한을 체계적으로 관리할 수 있는 좋은 방법입니다.
모델 컨텍스트 프로토콜의 또 다른 장점은 AI가 액세스 로그를 추적하고 감사할 수 있으므로 누가 문서를 보거나 편집했는지 항상 알 수 있다는 점입니다.
MCP를 Google 캘린더에 연결하는 방법
MCP와 AI를 통해 Google 캘린더는 단순히 미팅을 저장하는 공간이 아니라 개인 일정 관리 도우미, 미팅 플래너, 후속 관리자가 모두 하나로 통합되어 있습니다. 개인 약속을 관리하든 기업 차원의 회의를 조율하든, MCP를 사용하면 어떤 일정도 놓치지 않고 관리할 수 있습니다.
Google 캘린더 MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜이 내장된 타사 앱에 연결합니다. 하지만 새로운 프로토콜이기 때문에 대부분의 도구는 아직 이 표준을 채택하지 않았습니다(하지만 채택하는 중일 가능성이 높습니다).
MCP를 Google 캘린더에 연결하면 얻을 수 있는 세 가지 핵심 이점을 살펴본 다음 실제로 연결하는 방법에 대한 단계별 가이드를 살펴보겠습니다:
- AI 스케줄링
- 자동 생성된 회의 준비 요약
- AI가 생성한 후속 알림
- MCP를 Google 캘린더에 연결하는 방법에 대한 단계별 가이드
AI 스케줄링: 번거로움 없는 회의
회의를 조율하는 것은 종종 이빨을 뽑는 것처럼 느껴집니다. 모두에게 적합한 시간을 찾기 위해 수많은 이메일과 메시지를 주고받다 보면 필요 이상으로 많은 시간이 낭비되는 경향이 있습니다. MCP는 AI가 여러 캘린더에서 가용성을 확인하고 최적의 시간에 회의를 자동으로 예약함으로써 이러한 번거로움을 없애줍니다.
예를 들어, 고객이 통화를 요청하는 이메일을 보내면 MCP는 양쪽의 일정을 모두 분석하여 빈 슬롯을 찾아 Zoom 또는 Google Meet 링크가 포함된 초대를 보낼 수 있습니다. 또한 근무 시간 내에만 미팅을 예약하거나, 집중 시간을 예약하거나, 중요도가 높은 고객에게 우선순위를 지정하여 더 빨리 이용할 수 있도록 하는 등의 특정 규칙을 적용할 수도 있습니다.
일정 관리 외에도 MCP는 충돌하는 약속을 재조정하고 회의 시간이 변경되면 참석자에게 자동 알림을 보낼 수도 있습니다.
자동 생성된 회의 준비 요약
최근 설문조사에 따르면 회의의 28%가 회의가 끝난 후 참가자들이 비생산적이라고 느끼는 것으로 나타났는데, 이는 대부분 시간 관리가 제대로 되지 않았거나(53%), 의제가 명확하지 않거나(59%), 실행 가능한 결과가 부족하기 때문(48%)인 것으로 나타났습니다. MCP는 회의 시작 전에 관련 정보를 자동으로 수집하여 회의에 참가할 때 항상 필요한 컨텍스트를 확보할 수 있도록 합니다.
예를 들어, 영업 전화를 하기 전에 MCP는 고객의 과거 이메일, 이전 회의의 메모, 계약서나 제안서 등의 관련 문서가 포함된 요약본을 작성할 수 있습니다. 내부 프로젝트 회의인 경우 MCP는 Notion, Trello 또는 Asana와 같은 프로젝트 관리 도구에서 최근 업데이트를 가져올 수 있습니다.
면접의 경우, MCP는 지원자의 이력서, 과거 면접 노트, 주요 논의 사항이 포함된 브리핑을 생성할 수 있습니다. 이러한 자동화된 준비 과정을 통해 시간을 절약하고 회의의 집중도와 생산성을 높일 수 있습니다.
AI가 생성한 후속 조치 알림
회의 후 가장 큰 어려움 중 하나는 실행 항목과 후속 조치를 추적하는 것입니다. MCP는 토론 내용을 기반으로 자동으로 리마인더를 생성하여 이 문제를 해결합니다.
예를 들어, 팀 회의 후 MCP는 "금요일까지 John에게 업데이트된 제안서 보내기" 또는 "다음 주 전략 프레젠테이션을 위한 슬라이드 준비" 등의 후속 작업을 만들 수 있습니다. 이러한 리마인더는 특정 팀원에게 할당할 수 있으며 Asana 또는 Google 작업과 같은 생산성 도구와 동기화할 수 있습니다.
MCP는 회의의 핵심 사항을 요약하고 다음 단계를 설명하는 후속 이메일을 보낼 수도 있습니다. 세일즈 콜이 잘 진행되었다면 AI는 고객에게 감사를 표하고 다음 조치를 제안하는 후속 이메일 초안을 작성할 수 있습니다.
결국 MCP는 거의 모든 것을 할 수 있습니다. 외부 도구의 데이터를 사용하여 취해야 할 조치가 있는 경우, MCP는 AI가 해당 데이터에 액세스하여 필요한 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 본질적으로 일어나는 일은 모든 수작업이 자동화되어 시간을 잡아먹는 관리 작업 대신 실제 인간의 재능과 기술에 집중할 수 있게 되는 것입니다.
MCP 도구를 Google 캘린더에 연결하는 방법에 대한 단계별 가이드
모델 컨텍스트 프로토콜은 AI 어시스턴트가 Google 캘린더를 읽고, 업데이트하고, 관리할 수 있도록 하여 AI 기반 일정을 쉽게 관리할 수 있도록 해줍니다. 기술 전문가가 아니어도 쉽게 사용할 수 있습니다. 다음은 MCP 도구를 Google 캘린더와 동기화하는 간단한 세 가지 단계입니다:
- Google 캘린더 통합 사용
- AI 기반 일정 및 미리 알림 설정하기
- 필요에 따라 MCP 사용자 지정
1단계: Google 캘린더 통합 사용
MCP 기반 도구가 캘린더에 액세스할 수 있도록 하려면 권한을 부여해야 합니다:
Google 캘린더 설정으로 이동합니다: 브라우저에서 Google 캘린더를 열고 설정(⚙️ 오른쪽 상단의 톱니바퀴 아이콘)을 찾습니다. '부가 기능 받기'를 클릭합니다.
타사 앱 찾기: MCP를 통해 Google 캘린더와 연결하려는 앱을 찾습니다.
MCP 승인: MCP 기반 앱에서 Google 캘린더와 연결하는 옵션을 제공하는 경우 화면의 안내에 따라 액세스를 승인합니다.
MCP가 보고 수행할 수 있는 항목을 선택합니다: Google은 MCP 앱에서 이벤트를 읽고, 새 이벤트를 추가하거나, 변경할 수 있는지 묻습니다. 편한 것을 선택하세요.
2단계: AI 기반 일정 및 미리 알림 설정하기
이제 MCP가 연결되었으니 여러분을 위해 작동하도록 만들어 보겠습니다:
회의 일정 자동화: 이메일을 뒤적이는 대신 인공지능에게 "다음 주에 고객과 통화할 수 있는 시간 찾아줘"라고 요청하세요.
MCP가 가용성을 스캔하여 옵션을 제안합니다.
AI 기반 회의 준비: AI가 회의와 관련된 과거 대화를 요약할 수 있습니다. 고객과 이메일을 주고받은 경우 MCP는 통화 전에 핵심 사항을 수집할 수 있습니다. 이는 고객과 더 깊은 관계를 구축하는 데 유용합니다.
스마트한 후속 조치 만들기: 회의가 끝나면 MCP에서 요약 이메일을 보내거나 작업 항목을 추적하도록 알림을 보낼 수 있습니다.
3단계: 필요에 맞게 MCP 사용자 지정하기
크게 두 가지 방법으로 MCP를 사용할 수 있습니다. 개인용과 비즈니스용.
개인적으로 사용하시나요? MCP로 일정을 정리하고, 다가오는 마감일을 상기시키고, 일일 작업을 요약하세요.
팀 사용? MCP는 여러 사람의 일정을 조정하고, 회의 시간을 자동으로 제안하며, 이중 예약을 방지할 수 있습니다.
MCP 기반 도구를 연결하는 것 외에 Google 캘린더 MCP 서버를 만드는 방법에 대한 자세한 내용을 보려면 아래 동영상에서 단계를 따라하세요:
MCP 구축 방법
나만의 모델 컨텍스트 프로토콜 서버를 구축하는 것이 처음에는 다소 어렵게 느껴질 수 있지만, 걱정하지 마세요. 단계별로 세분화하여 설명해드리겠습니다. 올바른 도구와 약간의 지침만 있으면 AI 애플리케이션에 놀라운 효과를 발휘하는 MCP를 만들 수 있습니다.
다음은 시작하기 위해 필요한 사항에 대한 개요입니다:
나만의 MCP를 구축하는 데 필요한 도구
프로그래밍 지식: AI 도구를 사용할 수도 있지만, 몇 가지 기본적인 프로그래밍 지식이 도움이 될 것입니다. 모델 컨텍스트 프로토콜에는 5가지 프로그래밍 언어로 된 SDK가 있으므로 가장 익숙한 언어를 선택할 수 있습니다:
- 타입스크립트
- Python
- Java
- Kotlin
- C#
- API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스): API는 서로 다른 도구 사이의 다리와 같습니다. AI 모델은 서비스(예: Google 드라이브, Zoom 또는 WhatsApp)와 통신해야 하며, API는 이를 가능하게 해줍니다. MCP의 경우 이러한 API를 통해 AI가 실제 데이터에 액세스하고, 검색하고, 그에 따라 행동할 수 있습니다.
- OAuth: OAuth는 비밀번호와 같은 민감한 정보를 노출하지 않고도 AI가 외부 플랫폼에 액세스할 수 있도록 해주는 안전한 '키'라고 생각하세요. AI가 보안 시스템에 들어가 데이터를 가져오고 저장할 수 있도록 하는 ID 배지와 같습니다.
- 클라우드 호스팅: MCP 서버를 항상 가동하고 실행하려면 클라우드 호스팅이 필요합니다. 모든 MCP 데이터와 AI 모델이 저장될 가상 공간을 빌린다고 생각하면 됩니다.
나만의 MPC 서버를 처음부터 구축하는 방법을 더 잘 이해하려면 AI LABS의 유익한 가이드를 확인하세요:
성장하는 MCP 커뮤니티: 채택, 오픈소스 프로젝트 및 향후 동향
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 주목을 받으면서 이를 중심으로 개발자, 연구자, 기업 커뮤니티가 점점 더 많이 형성되고 있습니다. 오픈 소스 기여부터 실제 구현에 이르기까지 MCP는 AI 기반 자동화의 미래를 만들어가고 있습니다. 이 섹션에서는 기술 커뮤니티에서 MCP가 어떻게 채택되고, 논의되고, 개선되고 있는지 살펴봅니다.
다음 카테고리를 살펴보겠습니다:
- 개발자 채택
- 오픈소스 기여
- 토론 및 포럼
- 실제 구현
- 미래 트렌드
개발자 채택: 엔지니어가 MCP를 실험하고 있나요?
MCP는 아직 비교적 새로운 개념이지만 개발자와 AI 연구자들은 그 잠재력을 적극적으로 탐구하고 있습니다. 엔지니어들은 MCP를 활용하여 외부 도구와 상호 작용하는 맞춤형 통합, 자동화 워크플로, AI 기반 어시스턴트를 실험하고 있습니다.
Anthropic 및 OpenAI와 같은 대형 기술 기업이 이 분야를 선도하고 있지만, 독립 개발자와 스타트업도 MCP를 통해 AI 모델의 상황 인식을 개선할 수 있는 방법을 테스트하고 있습니다. 차이점은 무엇일까요? Anthropic 말 그대로 프로토콜을 만들었기 때문에 다른 업체들보다 한 발 앞서 있습니다.
현재로서는 많은 개발자가 MCP를 실험하고 있지만, 이러한 실험의 광범위한 결과를 보기에는 너무 이르다. 모든 사람들이 MCP가 무엇인지 알게 될 때쯤이면 새로운 강자가 등장할 것입니다.
오픈 소스 기여: 커뮤니티에서 구축한 MCP 통합이 있나요?
GitHub에는 개발자들이 작업하는 MCP 관련 리포지토리가 증가하기 시작했습니다:
MCP 기반 API는 Google 드라이브, Notion, Slack과 같은 도구에 대한 가교 역할을 합니다.
AI 모델이 실제 데이터를 동적으로 쿼리할 수 있는 자동화 스크립트입니다.
안전하고 규정을 준수하는 AI 도구 상호 작용을 보장하는 보안 계층.
MCP가 성숙해짐에 따라 커뮤니티에서 구축한 프레임워크, 라이브러리 및 통합이 더욱 많이 등장할 것으로 예상됩니다. 현재 MCP 서버 리포지토리에는 30,000개 이상의 별과 3,100개의 포크가 있으며, 이는 개발자 간의 활발한 참여, 개발 및 협업을 보여줍니다.
토론 및 포럼: 개발자들은 MCP에 대해 어떻게 말하나요?
MCP가 인터넷에서 화제를 불러일으키고 있습니다. 다양한 온라인 커뮤니티에서 이와 관련된 대화가 쏟아지고 있습니다:
Reddit 및 GitHub 포럼: 개발자들이 MCP를 AI 에이전트와 비교하고 잠재적인 보안 문제에 대해 토론하고 있습니다. GitHub에서 대화에 참여하세요.
스택 오버플로: 엔지니어가 API 연결 및 인증 문제를 해결하고 있습니다.
X 및 LinkedIn: AI 사고의 리더들은 LLM 기반 애플리케이션의 진화에서 MCP의 역할에 대해 추측하고 있습니다.
일반적인 정서는? MCP는 유망한 기술이지만 아직 그 잠재력이 충분히 발휘되지 않은 상태입니다.
실제 구현 사례: 기업에서는 MCP를 어떻게 활용하고 있나요?
Anthropic 같은 유명 기업 외에도 소규모 스타트업과 기업에서 MCP를 워크플로에 통합하기 시작했습니다. 초기 사용 사례는 다음과 같습니다:
영업 및 CRM 자동화: AI 모델이 실시간 고객 데이터를 가져와 개인화된 후속 조치 초안을 작성합니다.
엔터프라이즈 AI 어시스턴트: 기업에서 MCP 기반 AI를 사용하여 회의를 요약하고, 작업을 예약하고, 내부 지식을 검색합니다.
의료 애플리케이션: HIPAA와 같은 규정을 준수하면서 전자 건강 기록(EHR)과 상호 작용하는 AI 모델.
채택이 증가함에 따라 더 많은 산업에서 MCP를 활용하여 AI 기반 생산성과 자동화를 강화할 것입니다.
미래 트렌드: MCP는 어디로 향할까요?
앞으로 MCP는 몇 가지 주요 영역에서 발전할 것으로 예상됩니다:
LLM과의 긴밀한 통합: 미래의 AI 모델은 동적인 실제 컨텍스트에 액세스하기 위해 MCP에 더 많이 의존하게 될 것입니다. 그러지 않을 수 없습니다.
보안 및 규정 준수 개선: 기업이 MCP를 도입함에 따라 더 엄격한 인증 및 데이터 보호 메커니즘이 표준이 될 것입니다.
더 많은 로우코드/노코드 솔루션: 기술 전문가가 아닌 사용자도 곧 컴포넌트를 끌어다 놓는 것만큼 간단하게 MCP 기반 워크플로우를 설정할 수 있는 도구를 사용할 수 있게 될 것입니다. 모든 사람이 워크플로를 자동화할 수 있도록 지원하는 진정한 게임 체인저가 바로 여기에 있습니다.
MCP의 미래
모델 컨텍스트 프로토콜은 이미 큰 반향을 일으키고 있지만, 불과 몇 달 전에 출시되었다는 점을 기억할 필요가 있습니다. 이 기술은 새로운 기술이며 앞으로 더 많은 것들이 등장할 것입니다. 그럼에도 불구하고 MCP는 AI 기반 자동화의 판도를 바꾸고 있습니다. AI 모델이 실제 도구와 원활하게 상호 작용할 수 있도록 함으로써 MCP는 정적인 AI를 역동적이고 유용하며 워크플로우에 깊이 통합된 것으로 변화시킵니다. 회의 일정 예약, 문서 요약, 후속 조치 자동화 등 MCP는 AI가 단순히 멋진 챗봇이 아니라 진정으로 유용한 비서가 될 수 있도록 지원합니다.
앞으로 MCP는 더욱 강력해질 것입니다. LLM과 더욱 긴밀하게 통합되어 AI가 더욱 정교한 방식으로 라이브 데이터를 검색하고 이에 따라 조치를 취할 수 있게 될 것입니다. 기업과 개발자들이 실험을 거듭하면서 더 스마트한 개인 비서, 기업용 AI 기반 자동화, 실시간 의사결정 시스템까지 MCP가 지원되는 것을 보게 될 것입니다. 앞으로 AI는 단순히 질문에 답하는 데 그치지 않고 MCP를 통해 실제 상황에 따라 행동하게 될 것입니다.
MCP의 잠재력에 흥미를 느꼈다면 지금이 바로 시작해야 할 때입니다. MCP 기반 도구를 워크플로우에 통합하든, 자체 도구를 구축하든, 한발 앞서 나간다면 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 표준 MCP 통합이 제공하는 기능을 뛰어넘는 AI 기반 미팅 자동화 도구를 찾고 있다면 tl;dv 확인해 보세요. 어떤 문제에는 단순한 자동화 이상의 인텔리전스가 필요합니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 대한 FAQ
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란 무엇인가요?
MCP는 AI 모델이 Google 캘린더, 드라이브, Slack 등과 같은 외부 도구와 안전하게 상호 작용할 수 있도록 하는 프레임워크입니다. AI가 실시간 데이터를 가져오고, 워크플로우를 자동화하고, 상황에 맞는 응답을 제공할 수 있도록 하는 가교 역할을 합니다.
MCP는 AI 에이전트와 어떻게 다른가요?
AI 에이전트는 자율적으로 작업을 수행하도록 설계된 독립형 시스템입니다. 반면 MCP는 AI 모델이 외부 애플리케이션과 통신하여 실시간 컨텍스트 및 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 프로토콜입니다.
MCP를 사용하려면 개발자여야 하나요?
꼭 그렇지는 않습니다! MCP 서버를 설정하려면 약간의 기술 지식이 필요하지만, 많은 앱과 서비스에서 MCP를 내부적으로 통합하고 있으므로 기술 지식이 없는 사용자도 코딩 없이도 이 기능을 활용할 수 있습니다.
MCP의 실제 적용 사례에는 어떤 것이 있나요?
Google 캘린더를 통한 AI 기반 일정 관리
Google 드라이브의 자동 문서 요약
AI로 강화된 회의 노트 및 후속 조치
영업팀을 위한 CRM 자동화
실시간 데이터 검색을 통한 AI 기반 고객 지원
MCP는 보안 및 개인정보 보호를 어떻게 처리하나요?
MCP는 OAuth 및 API 토큰과 같은 인증 프로토콜을 사용하여 AI 모델이 승인된 데이터에만 액세스할 수 있도록 합니다. 또한 GDPR 및 SOC2와 같은 업계 보안 표준을 준수합니다.
MCP를 WhatsApp, Slack 또는 Zoom 연결할 수 있나요?
예! MCP를 다양한 커뮤니케이션 플랫폼과 통합하여 AI 기반 메시지 요약, 감정 분석 및 워크플로우 자동화를 구현할 수 있습니다.
MCP는 어떻게 AI 성능을 향상하나요?
MCP는 AI 모델에 실시간 정보에 대한 액세스 권한을 부여함으로써 상황에 맞는 정확한 응답을 제공할 수 있는 능력을 향상시킵니다. AI는 오래된 지식에 의존하는 대신 캘린더, 문서, 데이터베이스에서 새로운 데이터를 가져올 수 있습니다.
MCP를 지원하는 툴은 무엇인가요?
MCP는 여전히 주목받고 있지만, 주요 AI 기업과 생산성 플랫폼에서 이를 통합하기 시작했습니다. 일부 기업에서는 구글 워크스페이스, Notion, CRM을 위한 MCP 기반 통합을 개발하고 있습니다.
MCP 서버는 어떻게 설정하나요?
MCP 서버를 설정하려면 다음이 필요합니다:
필요한 API(예: Google 캘린더 API, 드라이브 API)를 사용 설정합니다.
인증(OAuth) 구성하기.
AI 요청 및 응답을 처리하도록 클라우드 서버를 설정합니다.
워크플로 및 권한 정의하기.
자세한 내용은 위 게시물에 있는 자세한 가이드와 전문 지식을 갖춘 분들을 위한 동영상을 참조하세요.
