인공 지능은 전례 없는 속도로 가속화되어 온라인에서 일하고, 만나고, 협업하는 방식을 전면 개편하고 있습니다. 가상 회의의 세계에서 AI 비서는 점점 더 대화 자체보다는 맥락에 의존하게 되고 있습니다. AI 도구가 워크플로우에 더욱 통합됨에 따라 사용자와 업무, 그리고 다음에 해야 할 일을 이해하는 미팅이라는 다음 영역이 분명해졌습니다.

이 분야에서 가장 유망한 개발 중 하나는 문서, 캘린더, CRM과 같은 관련 데이터 소스에 AI 어시스턴트가 실시간으로 액세스할 수 있도록 설계된 프레임워크인 Anthropic MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)입니다. Zoom 아직 MCP를 공개적으로 인정하지 않았지만 더 스마트하고 상황 인식적인 미팅의 잠재력은 부인할 수 없습니다. 이 포스팅에서는 Zoom 미래는 어떤 모습일지, 그리고 이미 모든 주요 미팅 플랫폼에서 이러한 경험을 제공하고 있는 이유를 살펴보겠습니다.

목차

모델 컨텍스트 프로토콜이란 무엇인가요?

기본부터 시작하겠습니다. MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 는 AI 연구 회사에서 만든 새로운 오픈 소스 표준입니다. Anthropic (예, Claude를 개발한 팀)에서 만든 새로운 오픈 소스 표준입니다. MCP는 AI 모델에 실제 문맥이라는 중요한 업그레이드를 제공하기 위해 고안되었습니다. 챗봇에 입력하는 단어뿐만 아니라 문서, 이메일, 캘린더, 내부 도구 등 사용자가 매일 사용하는 실제 정보에 액세스할 수 있습니다.

AI 어시스턴트에게 디지털 업무 공간에 대한 백스테이지 액세스 권한을 부여하는 것과 같다고 생각하세요. 회의 요약을 요청하고 팀이 작업 중인 내용을 기억하기를 바라는 대신 관련 소스에 연결하여(안전하게!) 매번 전체 요약을 할 필요 없이 진행 상황을 파악할 수 있습니다.

궁금하신가요? 더 자세히 알아보세요.

작동 방식 단순한 채팅이 아닌 컨텍스트

MCP의 핵심은 안전한 플러그 앤 플레이 프로토콜로, AI 모델이 승인된 소스에서 필요에 따라 데이터를 가져올 수 있게 해줍니다. 이 프로토콜은 Google 드라이브 전체를 AI 블랙홀로 스트리밍하지 않습니다. 대신 모델이 "최신 매출 예측이 어떻게 되나요?"와 같은 요청을 하면 MCP는 Notion, GitHub 또는 CRM 플랫폼과 같은 연결된 도구에서 관련성 있는 정보만 가져오는 라이브러리처럼 작동합니다.

이를 통해 AI는 기억력 문제가 있는 앵무새가 아니라 지식이 풍부한 팀원처럼 작동할 수 있습니다. 모델이 볼 수 있는 내용을 계속 제어할 수 있으며, 개발자는 유용한 상황 인식 AI를 구축할 때마다 매번 새로운 작업을 할 필요가 없습니다.

누가 이미 사용하고 있나요?

MCP는 아직 출시 초기 단계이지만 일부 스마트한 팀들이 이미 참여하고 있습니다. Block(Square와 Cash App의 핀테크 회사), Replit(개발자 워크스페이스), Apollo(개발자 도구)가 얼리 어답터 중 하나입니다. 이들은 수동 데이터 입력이나 번거로운 API 체조 없이도 코드베이스, 영업 파이프라인 또는 제품 문서를 파악하는 어시스턴트를 구동하기 위해 MCP를 사용하고 있습니다.

또한 Microsoft는 Anthropic 협력하여 모델 컨텍스트 프로토콜용 공식 C# SDK를 만들었습니다. 이것은 단순한 사이드 프로젝트가 아닙니다. MCP는 AI 모델을 거의 모든 것에 연결하는 새로운 표준이 되는 것을 목표로 합니다.

간단히 말해, MCP는 AI 어시스턴트가 나머지 기술 스택과 원래 있던 것처럼 대화할 수 있도록 하는 접착제입니다. Zoom 아직 뛰어들지는 않았지만 이 프로토콜이 미팅을 어떻게 강화할 수 있을지 상상하는 것은 어렵지 않습니다.

Zoom MCP를 인정했나요?

짧은 답변: 아직은 아닙니다.

아직까지 Zoom Anthropic모델 컨텍스트 프로토콜과의 통합에 대한 공개 발표를 하지 않았습니다. 블로그 게시물이나 제품 업데이트, 키노트에서 미묘한 힌트도 없었습니다(저희가 확인했습니다). 그렇다고 해서 MCP를 면밀히 주시하고 있지 않다는 뜻은 아니며, 현재로서는 그 방향으로의 공식적인 움직임이 없다는 뜻입니다.

하지만 현실을 직시하세요: Zoom 커뮤니케이션과 생산성의 교차점에존재합니다. 이미 두 가지 버전의 Zoom AI Companion을 출시했으며, MCP는 이 두 가지 버전에 모두 적응할 수 있을 것입니다.

AI가 팀의 협업 방식을 빠르게 재편하고 있는 지금, MCP는 Zoom플랫폼에 강력한 두뇌 부스트를 제공할 수 있는 인프라입니다. 스마트 미팅의 시대에 경쟁력을 유지하려면 MCP와 같은 프로토콜이 있으면 좋을 뿐만 아니라 필수적일 수도 있습니다.

특히 마이크로소프트가 Anthropic 얼마나 긴밀하게 협력하고 있는지 생각해보면 더욱 그렇습니다. Microsoft는 이미 MCP를 Copilot Studio와 통합했으니 MS Teams도 그리 멀지 않은 시일 내에 통합할 것입니다. 그렇게 되면 Zoom 답을 찾지 못하면 시장 점유율 우위를 순식간에 잃게 될 것입니다. 현재 화상 회의 시장의 55.91%를 점유하고 있는Zoom 32.29%를 점유하고 있는 MS Teams가 2위입니다. Zoom 여기서 공을 떨어뜨리면 이 모든 것이 눈 깜짝할 사이에 바뀔 수 있습니다.

Zoom MCP로 무엇을 할 수 있을까요?

Zoom 통화에 들어갔는데 AI 미팅 어시스턴트가 이미 의제, 지난 영업 통화 메모, 공유 프로젝트 문서의 내용, 심지어 잊고 있던 Jira 티켓의 상태까지 알고 있다고 상상해 보세요. 이것이 바로 실시간으로 새롭게 제공되는 MCP 컨텍스트의 마법입니다.

Zoom MCP를 활용하여 레벨을 대폭 끌어올리는 방법은 다음과 같습니다:

  • 실제로 의미가 있는 즉각적인 회의 요약
  • 문서를 이해하는 회의 도우미
  • 팀 또는 사용자별 맞춤형 AI
  • 다중 회의 메모리
  • 도구와 자동 동기화

실제로 의미가 있는 즉각적인 회의 요약

MCP를 사용하면 캘린더, CRM, 프로젝트 관리 도구에서 요약을 가져와서 실제로 유용한 요약을 생성할 수 있습니다. "4분기 목표에 대해 이야기했습니다"가 아니라 "다음 단계: 금요일까지 Acme Corp에 후속 조치를 취하세요"라고 생각하세요.

문서를 이해하는 회의 도우미

일반적인 요약과 표면적인 인사이트는 잊으세요. MCP를 사용하면 Zoom어시스턴트가 미팅 중에도 문서, 데크, 스프레드시트에 액세스할 수 있습니다. 따라서 누군가 '4분기 예산 모델'이나 '지난주 NPS 결과'를 언급해도 어시스턴트는 눈을 깜빡이지 않습니다. 어시스턴트는 관련 데이터를 찾아서 채팅에 띄웁니다.

팀 또는 사용자별 맞춤형 AI

왜 모든 사람이 똑같은 어시스턴트를 받아야 하나요? MCP를 사용하면 대화 상대나 소속 팀에 따라 어시스턴트가 다르게 작동할 수 있습니다. 영업팀은 파이프라인 업데이트를, 제품 담당자는 GitHub 활동을, CS 팀은 지원 티켓 동향을 모두 같은 미팅에서 확인할 수 있습니다.

멀티 미팅 메모리

현재 AI 요약은 단일 회의 모드에서 멈춰 있는 경우가 많습니다. 지난 주(또는 5분 전)에 무슨 일이 있었는지 잊어버리는 경우가 많지만 MCP는 이를 바꿔줍니다. 과거 회의, 프로젝트 노트, 공유 문서에 액세스하면 어시스턴트가 통화 전반의 맥락을 기억하여 후속 조치를 자연스럽고 연속적으로 수행할 수 있습니다.

도구와 자동 동기화

왜 매 회의마다 수동으로 CRM을 업데이트하거나 작업을 체크오프해야 하나요? 영업 담당자는 영업에 집중할 수 있는 주당 평균 6시간 가량을 회의에 할애합니다. MCP 기반 설정을 사용하면 회의가 끝나자마자 비서가 자동으로 회의 노트를 Salesforce 기록하거나, Asana에서 완료된 항목을 표시하거나, Google 캘린더에서 후속 통화를 예약할 수 있습니다. 마치 오버헤드가 전혀 없는 비서 한 명이 있는 것과 같습니다.

Zoom AI 컴패니언 미팅 요약
Zoom AI Companion의 미팅 요약은 괜찮지만 MCP만큼 지능적이지는 않습니다.

MCP를 구현하기 위해 Zoom 극복해야 할 과제는 무엇인가요?

Zoom MCP는 천생연분처럼 보입니다. 하지만 이를 현실화하려면 Zoom 몇 가지 까다로운(하지만 해결 가능한) 장애물을 헤쳐나가야 합니다:

  • 개인정보 보호 및 권한: AI 어시스턴트에게 민감한 데이터에 대한 액세스 권한을 부여하려면 방탄 보안 프로토콜과 확고한 신뢰가 필요합니다. Zoom 고객 데이터로 AI를 학습시키기로 한 결정을 번복함으로써 올바른 방향으로 한 걸음 나아갔지만 모든 사람이 가장 신뢰할 수 있는 회사가 되기에는 아직 멀었습니다.

  • 아키텍처: Zoom MCP를 통해 외부 도구와 원활하게 연결하기 위해 보다 개방적이고 확장 가능한 아키텍처를 채택해야 합니다.

  • UX 및 제어: 사용자는 어시스턴트가 언제 어떤 데이터에 액세스할 수 있는지 세밀하게 제어할 수 있기를 원할 것입니다. 핵심은 강력하면서도 직관적인 경험을 설계하는 것입니다.

하지만 Zoom MCP를 도입한다면 기다릴 만한 가치가 있을 것입니다. 봇이 아닌 실제 팀원처럼 느껴지는 어시스턴트를 만들 수 있을 것입니다.

사용자가 Zoom 함께 작동하도록 자체 MCP 서버를 설정할 수 있나요?

물론 자신만의 MCP 서버를 만들어 Zoom 계정에 연결하는 것도 가능하지만, 이는 쉬운 일이 아닙니다. MCP를 시작하는 것은 생각만큼 쉽지 않습니다. 프로토콜은 오픈 소스이며 누구나 사용할 수 있지만 자체 서버를 호스팅하고 약간의 코드를 알고 있어야 실행할 수 있습니다. 프로그래머라면 쉽게 시작할 수 있을 것입니다. 기술적인 지식이 없으신가요? 행운을 빕니다.

그렇다고 해서 세상이 끝나는 것은 아닙니다. 해결책이 있습니다...

티엘디브이, 자체 MCP 서버 출시

Google Meet, Zoom, Microsoft Teams 완벽하게 지원하는 최초의 tl;dv용 공식 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버를 출시하게 되어 기쁘게 생각합니다.

LinkedIn의 발표에서 자세한 내용을 읽어보세요.

요약: 지금 바로 MCP를 시작할 수 있는 스마트한 회의 도우미

모델 컨텍스트 프로토콜은 여전히 주목받고 있지만, tl;dv는 이미 그 약속을 이행하고 있습니다. 코딩 방법을 몰라도 되고, Zoom 국한되지 않으며, 선호하는 화상 회의 도구가 MCP를 구현할 때까지 기다릴 필요도 없습니다. 지금 바로 Zoom, MS Teams 또는 Google Meet.

무슨 뜻인지 이해하기 위해 Zoom MCP를 통해 구현할 수 있는 몇 가지 tl;dv 기능을 살펴보겠습니다:

  1. CRM 자동 작성
  2. 멀티 미팅 메모리 및 화자 분석
  3. 실제로 중요한 자동화된 보고

1. CRM 자동 작성(영업 담당자가 직접 작성할 필요 없음)

tl;dv는 Zoom 미팅을 녹화하고 전사할 뿐만 아니라 스마트 요약 및 실행 항목을 HubSpot, Salesforce, Pipedrive 같은 CRM과의 긴밀한 통합을 포함하여 수천 개의 도구와 자동으로 동기화합니다.

담당자가 매번 통화 후 필드를 업데이트하기 위해 분주하게 움직일 필요 없이, tl;dv는 핵심 사항을 캡처하여 실시간으로 CRM으로 전송합니다. 더 깔끔한 데이터, 더 적은 관리 작업, 더 행복한 영업팀을 얻을 수 있습니다. 보너스는요? 통화 유형(영업, 채용, 온보딩)별로 노트 템플릿을 사용자 지정할 수 있으므로 AI가 팀에 필요한 방식으로 회의 노트를 작성할 수 있습니다.

2. 멀티 미팅 메모리 및 발표자 분석

TL;DV의 AI 어시스턴트는 모든 것을 기억합니다. 말 그대로요.

다중 미팅 메모리를 통해 "이번 주 고객 통화에서 어떤 문제점이 가장 많이 제기되었나요?" 또는 "경쟁사 X가 얼마나 자주 언급되었나요?"와 같이 여러 Zoom 통화에서 트렌드를 요약하도록 tl;dv 챗봇에 요청할 수 있습니다.

또한 말하기 대 듣기 비율, 필러 단어, 독백 길이 등 화자 분석도 제공됩니다. 영업 교육, 고객 성공 인사이트 또는 팀의 커뮤니케이션 방식을 이해하는 데 유용한 금광과도 같습니다.

또한 영업 담당자가 스크립트를 얼마나 잘 따르고 있는지 보여줄 수 있으므로 전반적인 영업팀의 성과를 추적하는 데에도 유용합니다. BANT 또는 SPIN과 같은 다양한 영업 playbooks 설정하고 모든 미팅에서 담당자의 성과를 추적할 수도 있습니다. 영업 관리자의 로망입니다.

3. 실제로 중요한 자동화된 보고

고객이 Zoom 통화 중 기능 요청이나 제품 버그를 언급한 모든 순간을 매주 요약하고 싶으신가요? tl;dv의 반복 보고서를 사용하면 몇 초 만에 이를 설정할 수 있습니다.

필터(주제, 팀, 발표자 등)를 정의하기만 하면 tl;dv가 깔끔하게 정리된 통찰력 있는 요약을 받은 편지함으로 바로 전달해 드립니다. 10명의 담당자를 관리하든 100명의 담당자를 관리하든, 모든 통화에 참석할 필요 없이 즉각적인 가시성을 확보할 수 있습니다.

바로 이러한 사용 사례가 Zoom MCP를 통해 구현할 수 있는 사용 사례이며, tl;dv를 사용하면 엔지니어링 오버헤드나 기능 대기자 명단 없이 지금 바로 구현할 수 있습니다.

지속적인 혁신으로 단순한 플레이스홀더 그 이상의 가치를 제공하는 TL;DV

tl;dv는 Zoom 다른 화상 회의 플랫폼이 MCP 통합을 구축하는 동안 훌륭한 임시방편이 될 수 있지만, 일시적인 솔루션 그 이상입니다. tl;dv는 대부분의 사람들이 MCP가 무엇인지 알기도 전에 수년 동안 끊임없이 구축해 왔으며, MCP와 유사한 기술을 구현해 왔습니다. Zoom MCP를 통합하면 이런 노력이 멈출까요? 절대 아니죠.

tl;dv의 기능은 Zoom, Google Meet, Microsoft Teams실전 테스트를 거쳤으며 개발 속도도 늦추지 않고 있습니다. 다중 미팅 대화형 인텔리전스부터 AI 이의 제기 처리 및 반복 보고서에 이르기까지 tl;dv는 끊임없이 반복하고 있습니다.

MCP를 엔진이라고 생각하세요. 언젠가는 이 엔진으로 자동차를 만들 수도 있겠죠. 이미 경주 중입니다.

지금 MCP가 중요한 이유는 무엇인가요?

회의는 사라지지 않을 것이지만 회의 방식은 빠르게 변화하고 있습니다. remote 근무, 비동기 협업, 글로벌 팀의 시대에는 더 이상 회의를 하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 정말 중요한 것은 통화 이후 후속 조치, 의사 결정, 실질적인 진전을 이끌어내는 인사이트입니다. 적절한 컨텍스트가 없으면 AI 도구는 표면적인 부분만 파악할 수 있습니다.

이것이 바로 지금 tl;dv와 같은 도구가 중요한 이유입니다. 회의 데이터를 활용하고 기존 워크플로우(CRM, 캘린더, 문서 등)와 연결함으로써 tl;dv는 단순한 녹음 도구 그 이상의 역할을 합니다. 대화를 행동으로 전환하는 컨텍스트 인식 AI 레이어입니다. 모델 컨텍스트 프로토콜이 곧 출시될 예정인 이 세상에서 tl;dv는 이미 더 스마트하고 연결된 미래로 가는 다리 역할을 하고 있습니다.

더 스마트한 회의의 미래는 이미 시작되었습니다.

Zoom 움직일 때까지 오래 기다릴 필요는 없겠지만, 굳이 기다릴 이유가 있을까요?

업계에서는 MCP와 같은 표준을 통해 실현할 수 있는 비전을 기대하고 있지만, tl;dv는 이미 그 비전을 실현하고 있습니다. 자동 CRM 업데이트부터 멀티미팅 메모리 및 상황별 인텔리전스에 이르기까지 tl;dv는 개발팀 없이도 진정한 스마트 회의 도우미의 기능을 바로 사용할 수 있도록 지원합니다.

회의를 추진력으로 전환할 준비가 되셨다면 tl;dv가 회의 부조종사 역할을 해드립니다. 기다릴 필요 없이 MCP를 경험할 수 있습니다. 게다가 무제한 통화 녹음, 녹취록, 요약 기능을 무료로 이용할 수 있으므로 부담 없이 시작할 수 있습니다. 지금 바로 사용해보시고 Zoom, Google Meet, Microsoft Teams AI 기반 협업의 미래를 경험해 보세요.

Zoom 및 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)에 관한 자주 묻는 질문

MCP는 문서, 이메일, 캘린더, 데이터베이스 등 관련 컨텍스트에 구조화되고 안전한 방식으로 액세스할 수 있는 새로운 오픈 소스 표준으로, Anthropic 도입했습니다. 이를 통해 AI 비서가 수동 프롬프트 없이 필요한 데이터를 '볼' 수 있도록 함으로써 더욱 스마트한 AI 비서를 구현할 수 있습니다.

2025년 4월 현재 Zoom MCP를 채택하거나 통합할 계획을 공개적으로 발표하지 않았습니다. 하지만 생산성 도구에서 AI의 방향성을 고려할 때 Zoom 같은 주요 플랫폼이 MCP를 면밀히 주시하고 있을 가능성이 높습니다.

Zoom MCP를 구현한다면 미팅을 실시간으로 이해하는 더 스마트한 AI 비서가 가능해질 것입니다. 논의 중인 프로젝트 문서를 보여주거나 회사의 워크플로우에 따라 후속 조치를 생성하는 미팅 어시스턴트를 상상해 보세요. Zoom 진정한 생산성 엔진으로 거듭날 것입니다.

예! tl;dv와 같은 도구는 이미 MCP가 약속하는 기능을 수행하고 있습니다. tl;dv는 CRM, 캘린더 및 문서와 통합되는 스마트 미팅 부조종사처럼 작동합니다. 자동 요약, 다중 미팅 인텔리전스, Zoom, Google Meet, Microsoft Teams 전반의 에이전트 워크플로우를 제공합니다.

MCP를 엔진으로, tl;dv를 완전히 조립된 차량으로 생각하면 됩니다. MCP는 기업이 구축할 수 있는 백엔드 프로토콜입니다. tl;dv는 이미 깔끔한 UI와 설정이 필요 없는 기능을 제공하고 있습니다. 스마트 미팅 기능을 지금 바로 사용할 수 있으므로 향후 통합을 기다릴 필요가 없습니다.

MCP는 데이터와 AI 모델 간의 허가된 플러그 앤 플레이 연결을 사용하여 보안을 염두에 두고 설계되었습니다. 하지만 구현은 각 기업의 구축 방식에 따라 달라집니다. 개인정보 보호 및 UX는 다를 수 있습니다.

아마도요. 공식적인 언급은 없지만, 주요 플랫폼이 경쟁력을 유지하기 위해 MCP 또는 이와 유사한 접근 방식을 모색할 가능성이 높습니다. Google은 아직 이 주제에 대해 언급하지 않았지만, Microsoft는 모델 컨텍스트 프로토콜용 C# SDK를 구축하기 위해 Anthropic 적극적으로 협력하고 있습니다. 또한 이미 MCP를 Copilot Studio와 통합했으므로 MS Teams도 그리 멀지 않을 것으로 예상할 수 있습니다.

한편, tl;dv는 Zoom, Google Meet, MS 팀즈를 지원하며 이미 MCP 스타일의 경험을 제공하고 있습니다.