생각하는 AI, 일하는 AI - MCP 100% 활용하기
1. AI가 인간처럼 도구를 선택해서 사용한다?
여러분은 일을 할 때 어떻게 시작하시나요?
‘지금 뭘 해야 하지?’를 먼저 생각하고, 그 다음 어떤 도구를 쓸지 고민합니다.
예를 들어,
메모는 노트를,
계산은 엑셀을,
일정 관리는 캘린더를 선택하죠.
그런데, 최근 AI(특히 LLM, 대형언어모델)도 인간처럼 ‘상황을 판단’해서
필요한 도구를 스스로 골라 쓰는 능력이 점점 중요해지고 있습니다.
여기서 등장하는 게 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다.
2. MCP란? – AI가 도구를 이해하는 안경
등장 배경
예전에는 AI에게 복잡한 일을 시키고 싶어도,
“AI야, 이 메일 내용 요약해서 보고서로 만들어줘.”
“회의록을 캘린더 일정으로 자동 등록해줘.”
처럼 여러 앱/프로그램을 넘나드는 작업은 불가능에 가까웠습니다.
왜일까요?
AI가 ‘생각’(텍스트 생성, 요약, 번역 등)은 잘하지만,
‘행동’(여러 서비스 연동, 파일 보내기, 앱 실행 등)은 스스로 하지 못했기 때문입니다.
MCP의 등장
MCP는 AI가 여러 앱과 프로그램을 직접 사용할 수 있게 도와주는 ‘다리(Bridge)’ 역할을 합니다
비유로 설명해볼게요.
AI = 셰프(요리사),
각종 앱/도구 = 주방에 있는 조리도구
MCP = 셰프가 직접 냉장고, 칼, 프라이팬 등을 ‘알아서’ 집어 요리할 수 있게 해주는 규칙입니다.
즉, “AI야, 레시피만 알려주지 말고, 주방도 네가 자유롭게 써서 요리까지 해줘!”라는 셈이죠.
정리하자면 MCP는,
AI가 무엇을, 언제, 어떤 도구로 해결할지 스스로 판단해서 선택해서 활용할 수 있게 만들어주는 도구
라고 이해할 수 있습니다.
3. 왜 MCP가 필요한 걸까요?
MCP를 사용하지 않고도 ChatGPT에서 Google 앱을 쓸 수 있는데, 왜 MCP가 필요할까요?
최근 ChatGPT와 같은 AI 서비스에서는 플러그인, 웹브라우저, 또는 일부 내장된 ‘연동 기능’(예: Gmail, Google Calendar 등)들이 이미 제공되고 있습니다. ChatGPT의 기본 제공 기능만으로도 “캘린더 일정 추가”, “메일 확인” 같은 작업을 할 수 있게 된 것이죠.
그렇다면, 굳이 MCP까지 써야 하는 이유는 무엇일까요?
ChatGPT 기본 기능과 MCP 활용의 차이점
1. 확장성과 범용성
ChatGPT 내장 기능은 OpenAI가 제공하는 몇몇 서비스에 한정되어 있고,
새로운 서비스 추가가 느리거나 제한적일 수 있습니다.
MCP는 공식 지원 여부와 상관없이
API가 공개된 거의 모든 앱/서비스를 자유롭게 연결해 사용할 수 있습니다.
→ 새로운 SaaS, 사내 시스템, 복수의 서비스를 동시에 연결하는 것도 가능!
2. 커스터마이징/복잡한 워크플로우 자동화
기본 기능은 정해진 명령(일정 추가, 메일 확인 등) 위주로 제한적 자동화만 지원합니다.
MCP를 활용하면,
여러 앱(예: 캘린더+슬랙+노션)을 한 번에 연결해 복잡한 ‘업무 프로세스’를 만들 수 있고
“특정 조건일 때만”, “여러 단계로 이어지는 작업” 등
실무 현장에 맞는 자동화를 자유롭게 설계할 수 있습니다.
3. 업무 시스템 연동/기업 환경 확장
기본 기능은 일반적인 개인 사용자 중심(개인 캘린더, 개인 Gmail 등)
MCP는
조직 내 특화된 시스템(ERP, 그룹웨어, 보안 시스템 등)
사내 API, 독자적 워크플로우 등
맞춤 업무 환경까지 AI가 제어하게 할 수 있습니다.
4. MCP, 어떻게 사용할 수 있을까?
MCP는 이제 막 대중화 단계에 들어선 기술이지만,
우리가 일상적으로 사용하는 ChatGPT, Claude, Cursor 같은 LLM(대형언어모델) 서비스에서도 MCP를 연동해 활용할 수 있습니다.
기존에 자연어로 대화만 하던 AI 서비스를 MCP와 함께 쓰면
AI가 여러 앱과 도구를 직접 연결·실행까지 해주는 경험을 할 수 있습니다.
MCP 종류
먼저 자주 사용하는 MCP를 소개해 드리겠습니다.
TaskManager MCP
프로젝트 회의 내용이나 할 일을 자동으로 정리해, 팀원별로 업무를 배정해줍니다.
Context7 MCP
인터넷에서 최신 개발 정보를 찾아 코드에 바로 반영해주는 자동 코드 업데이트 도구입니다.
Slack MCP
슬랙 메시지 중 중요한 내용만 골라 우선순위에 따라 업무 리스트로 정리해줍니다.
Filesystem MCP
내 컴퓨터나 클라우드의 파일을 자동으로 찾고, 복사하거나 정리할 수 있게 도와줍니다.
Google Calendar MCP
구글 캘린더의 일정을 AI가 직접 추가, 수정, 삭제 등 자동으로 관리해줍니다.
실제 활용 예시 (서비스 관점)
그럼 위에 MCP를 각 생성형 AI 서비스에서 어떤 업무 시나리오에서 사용할 수 있는지 확인해 보겠습니다.
ChatGPT
예: “내 구글 캘린더에 오늘 회의 일정 추가해줘.”
→ ChatGPT에 Google Calendar MCP가 연동되어 있다면,
실제로 구글 캘린더와 연결되어 일정을 자동으로 등록할 수 있습니다.
Claude Desktop
예: “폴더 안 최신 문서만 골라서 요약해줘.”
→ Claude에 Filesystem MCP를 연결하면, AI가 폴더 구조를 직접 탐색하고 필요한 파일만 골라 작업할 수 있습니다.
Cursor(코드 에디터)
예: “이 코드 최신 버전에 맞게 자동으로 수정해줘.”
→ Context7 MCP를 연동해 쓰면, AI가 웹에서 최신 정보(라이브러리, 예제 등)를 찾아 코드까지 자동으로 업데이트할 수 있습니다.
즉, 우리가 자주 사용하는 LLM 서비스에 MCP를 결합하면 AI가 단순히 답만 해주는 것이 아니라 실제 ‘일’을 완수하는 도구로 확장할 수 있습니다.
MCP 도입 기업 사례
최근에는 해외뿐 아니라 국내 주요 기업들도 MCP를 실제로 활용하고 있습니다.
한국투자증권
Input: 사용자가 자연어로 “A 주식이 5% 오르면 10주 매수”와 같은 명령 입력
MCP: 자연어를 해석하여 오픈 API와 연동 → 투자 전략 프로그램 자동 생성
Output: 복잡한 툴 설정 없이 전략이 자동화되어, 누구나 쉽게 투자 시뮬레이션·실행 가능
Figma – Dev Mode MCP Server 베타
Input: 디자이너가 제작한 그래픽, 색상, 구성값 등 원본 디자인 데이터
MCP: Dev Mode MCP Server를 통해 AI 에이전트가 원본 데이터에 직접 접근 → 코드 변환, 파일 추출, 스타일 가이드 자동 생성
Output: 디자이너–개발자 간 협업 속도 향상 및 반복 작업 자동화
Shiprocket (인도 이커머스 플랫폼)
Input: 온라인 주문, 배송 요청, 사용자 알림 등 다양한 e커머스 이벤트
MCP: 주문 도착 시 자동 알림, 재고 부족 시 관리자 안내 등 프로세스를 AI가 직접 처리
Output: 수작업 최소화, 주문–배송–재고 관리가 자동화된 자율 전자상거래 환경 구현
최신 MCP 기술 동향과 고려사항
AI가 이전 대화·작업 맥락(context)을 장기적으로 기억하고 여러 서비스 연동 시 보안/인증/접근통제 등 실무 보안 이슈를 함께 해결하는 쪽으로 발전하고 있습니다.
장기 기억(Long-term memory) 기능 강화
기존의 세션 단위 AI 활용은 단발성 응답에 그쳐, 복잡한 프로젝트 관리나 장기 협업에 한계가 있었습니다.
MCP는 다양한 서비스·데이터 소스와의 연동을 통해 AI가 과거 대화, 파일, 업무 기록을 체계적으로 축적하고 검색할 수 있는 기반을 제공하고 이를 통해 AI는 단순한 “질문-응답” 수준을 넘어, 프로젝트 전개 과정 전체를 기억하며 일관된 맥락 지원을 할 수 있게 되었습니다.
실무 보안 이슈 해결
기업 환경에서 AI를 실제 업무에 적용하려면 단순한 서비스 연결 이상의 신뢰성과 안전성이 필요함.
데이터 접근 권한 관리, 외부 API 연동 시의 인증 절차, 감사 추적(audit trail) 등 실무 수준의 보안·거버넌스 요구가 대두됨.
실제로 MCP 표준은 오픈소스 커뮤니티, 대기업(Anthropic, OpenAI, Microsoft 등), 각종 SaaS 플랫폼에서 빠르게 확산되고 있습니다.
앞으로는 MCP 도입 시 ‘기능만 보는 것’이 아니라 “권한 설정, 인증, 데이터 암호화, 감사 로그 등 보안 프레임워크까지 같이 챙기는 것”이 실무에서는 더욱 중요해질 전망입니다.
6. 앞으로 MCP의 방향성과 주의할 점
ChatGPT, Claude 등 주요 AI 서비스에 본격 탑재
앞으로는 대부분의 AI 서비스가 여러 앱/도구를 연결하기 위해 MCP를사용하게 될 예정입니다.
“명령만 내리면 AI가 직접 여러 앱/도구를 연동해 일까지 ‘완료’하는” 환경이 일상화될 전망입니다.
<aside> 💡
주의해야 할 점 – 보안과 개인정보 보호
MCP는 여러 앱/서비스를 자동 연결하다 보니 중요 정보, 개인정보, 회사 기밀이 외부로 유출될 가능성도 생깁니다.
MCP를 쓸 때는
신뢰할 수 있는 MCP 서비스만 사용 하고
회사/조직의 보안 정책을 반드시 준수해야 합니다.
특히 중요한 계정 연동, 외부 서비스 접근 권한 등은 한 번 더 확인하는 것이 좋습니다.
앞으로 MCP의 보안, 인증, 데이터 암호화, 감사 로그 같은 보안 프레임워크는 점점 더 중요한 실무 과제가 될 것입니다. </aside>
생각하는 AI, 일하는 AI로 바꾸기.
AI가 여러분 대신 생각하고, 필요한 도구를 골라 스스로 ‘실행’하는 시대.
이제, ‘AI 활용’은 복잡한 개발이 아니라 MCP 기반 서비스만 잘 선택하면 누구나 누릴 수 있는 일상이 되고 있습니다.
에이블 캠퍼스는 AI와 MCP의 최신 트렌드를 반영해 기업이 실제로 일 잘하는 AI 자동화 환경을 쉽고 안전하게 도입할 수 있도록 도입부터 기획, 운영, 보안까지 전 과정의 파트너가 되어드립니다.
다음 콘텐츠에서는 MCP 환경 세팅부터 실무에서 MCP를 사용하는 과정을 실습으로 다뤄보겠습니다.