안녕하세요, AX 마케팅 플랫폼 허들러스 101의 김다현입니다.
챗GPT에게 요약을 시키는 걸 넘어서, 이제 AI가 실제로 파일을 열고, 정리하고, 일정까지 조율해주는 시대가 열렸습니다. 그 중심에는 ‘MCP(Model Context Protocol)’라는 새로운 기술이 있습니다. 이번 글에서는 AI가 도구와 연결되어 어떻게 ‘진짜 업무’를 실행하는지, 그리고 이 변화가 여러분의 일에 어떤 영향을 줄 수 있는지를 살펴봅니다.
1. 요즘 AI, 어디까지 해보셨나요?
요즘 AI를 써보셨나요? 챗GPT에게 요약을 시키거나, Claude에게 문서를 읽히는 정도로만 쓰고 계셨다면 곧 놀라게 되실지도 모릅니다. 이제 AI는 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어서, 실제 파일을 열고, 이름을 바꾸고, 폴더를 정리하고 웹사이트를 방문하여 구매하는 일까지 하고 있습니다. 그리고 이 변화의 핵심에는 MCP(Model Context Protocol)이라는 기술이 있습니다. “들어본 적은 없지만, 곧 아주 익숙해질 이름”입니다.
👉 MCP란, Model Context Protocol의 준말로서, LLM이 외부 데이터와 시스템을 더 효과적으로 활용할 수 있도록 설계된 일종의 연결 프로토콜 입니다.
2. AI가 이미지 폴더를 정리해준다고요?
한 유튜브 영상에서는 Claude(클로드)라는 AI에게 “이 이미지들을 실내/실외로 나눠서 분류해줘”라고 요청합니다. 그랬더니 Claude는 사용자의 컴퓨터에 있는 이미지 파일을 직접 열어보고, 실내와 실외를 구분한 뒤, 각 이미지들을 적절한 폴더로 옮기고, 끝났다는 메시지를 보내왔습니다. 예전 같으면 사람이 하나하나 눈으로 보고 정리해야 했던 작업이었죠. 지금은 AI가, 그것도 '지시 한 번'만으로 모두 해줍니다.
3. 이걸 가능하게 만든 게 MCP입니다.
그럼, 도대체 AI가 어떻게 컴퓨터 안의 폴더를 보고, 파일을 만질 수 있었을까요? 그 핵심이 바로 MCP입니다. MCP는 'AI의 USB-C'입니다. USB-C 포트를 꽂기만 하면 어떤 기기든 연결되듯이, MCP는 AI가 어떤 도구와도 연결되도록 만들어주는 기술입니다. AI가 데스크탑에 있는 파일을 열고 이미지를 알아서 분류하고, 날씨 정보를 불러와 사용자에게 안내해주고, 재고 시스템의 데이터를 보고 부족 재고를 알릴 수 있는 이유가 바로 MCP 덕분입니다. MCP는 AI가 도구들과 실제로 대화할 수 있도록 만들어주는 통역사의 역할을 합니다.
📌 구조적으로 MCP는 크게 세 가지로 구성되어 있습니다. 첫째, MCP 서버는 실제 데이터를 제공하거나 도구를 실행하는 역할을 하며, 이미지 분류기, 파일 이름 변경기 등이 여기에 해당합니다. 둘째, MCP 클라이언트는 AI와 MCP 서버를 연결해주는 다리이며, 서버 요청을 AI가 이해할 수 있게 번역합니다. 셋째, MCP 호스트는 Claude, CSOR 같은 실제 사용자와 AI가 만나는 앱을 말합니다. 이 구조 덕분에 AI는 실제로 외부 시스템과 연결되어 파일을 열고, 확인하고, 실행하는 행동까지 가능해진 것입니다.
4. AI가 업무를 ‘대신’하는 시대
지금까지 AI는 대부분 ‘보조자’에 가까웠습니다. 문서를 요약해주거나, 아이디어를 뽑아주거나, 번역을 해주는 역할이었죠. 하지만 이제는 다릅니다. AI는 직접 손을 써서 ‘일’을 하기 시작했습니다. 예를 들어, 고객 피드백 이메일을 읽고 긍정/부정으로 분류하고 요약까지 자동으로 정리하거나, 재고 시스템을 보고 수량이 부족한 상품을 알려주고 발주까지 도와주며, 미팅 녹음을 분석해서 회의 요약을 작성하고 후속 일정까지 잡아줍니다. 이건 단순한 챗봇이 아닙니다. AI 비서도 아니고, 이제는 AI 동료인 것입니다.
그리고 이 모든 ‘실행 가능성’의 기반이 되는 기술이 바로 MCP입니다. 이전에는 AI가 외부 시스템에 접근하려면 전용 API를 개발하거나 복잡한 연동 작업이 필요했지만, MCP는 하나의 표준 언어로 다양한 도구에 접근할 수 있도록 만들어줍니다.
예를 들어, 한 마케팅팀에서는 Claude에게 "이번 주 인스타그램 콘텐츠 중 좋아요 수가 평균 이상인 이미지 파일만 골라서, 브랜드 폴더에 복사해줘"라고 요청합니다. 이때 Claude는 MCP를 통해 ‘좋아요 수 집계기’, ‘이미지 필터기’, ‘폴더 관리기’와 같은 여러 도구들과 연결되어, 마치 사람처럼 실제 폴더를 열고 파일을 확인한 뒤, 조건에 맞는 이미지를 골라 복사합니다.
또 다른 사례로, 고객 CS팀에서는 하루 1,000건 이상 들어오는 리뷰 파일을 자동으로 열어 긍정/부정/중립으로 분류하고, 이슈 리뷰가 있는 경우 슬랙에 자동 알림까지 보냅니다. 이 모든 흐름은 MCP를 통해 가능해진 것입니다.
👉 중요한 건, 이런 시나리오들이 ‘가능하다’는 것이 아니라 ‘이미 일어나고 있다’는 점입니다.
그리고 이 변화는 단순한 자동화가 아니라, 업무 단위로 AI가 '실행을 대행'하는 시대를 여는 것이죠. 즉, "AI야, 이 일 좀 맡아줘"가 되는 세상이며, MCP는 그 명령이 실제 행동으로 이어지게 하는 파이프라인입니다.
5. 개발자가 아니어도 MCP를 이해해야 하는 이유
MCP 같은 기술은 분명 내부적으로는 복잡합니다. 하지만 우리는 꼭 코드를 몰라도 됩니다. 우리가 알아야 할 건 “무엇이 가능해졌는지”입니다. 앞으로 우리가 AI에게 해야 할 일은 단순히 정보를 넣는 것이 아니라, 업무를 어떻게 정의하고 맡길 것인지에 가깝습니다. 예를 들어, ‘AI야, 이 고객 리뷰들 읽고 핵심만 정리해줘’, ‘이번 주 매출 보고서 자동으로 만들어줘’, ‘이 제품 이미지들 중 잘 나온 것만 골라서 올려줘’와 같은 요청은 이제 현실이 되었습니다. 그렇기 때문에, 기획자, 마케터, 운영자, 디자이너 누구든지 이 흐름을 알고 준비해두는 것이 중요합니다.
👉 지금의 MCP는 개발자만을 위한 기술이 아닙니다. 앞으로는 "어떤 일을 정의하고 지시할 수 있느냐"가 더 중요한 시대가 올 것입니다. 업무를 ‘코딩’이 아니라 ‘요청서’처럼 작성하면 되는 거죠.
6. CASE 1: MCP로 일정 관리 자동화 실습
회사에 출���하면 늘 반복되는 일이 있습니다. 팀원이 언제 어떤 미팅이 있는지, 언제 시간이 비어 있을지 구글 캘린더를 하나하나 열어보며 일정을 확인하는 일입니다. 생각보다 번거로운 이 일을 AI가 자동으로 해준다면 어떨까요?
이메일만 입력하면 해당 팀원의 오늘 일정을 불러와 비어있는 시간대를 자동으로 정리해서 보여준 뒤, 회의 초대 메일을 보내고 슬랙으로 알림까지 보내줄 수 있다면 편하겠죠? MCP를 활용하면 30분만에 자동화를 만들 수 있습니다.
우선, MCP 서버를 클로드에 넣기 전에, 슬랙과 구글 캘린더의 권한을 설정해야 합니다.
1. SLACK APP Page에 접속해 Create New App 을 클릭합니다.
2. 앱 이름과 워크스페이스를 선택한 후 앱을 생성합니다.
3. OAuth & Permissions 메뉴에 접속합니다.
4. 하단 Scopes에서 필요한 권한들을 추가해 줍니다.
5. 앱을 슬랙 채널에 설치해 줍니다.
6. Google Cloud Console에 접속하여 새 프로젝트를 생성하거나 기존 프로젝트를 선택합니다.
7. 상단 검색창에 Google Calendar API를 입력해 API를 활성화 합니다.
8. 왼쪽 탭에서 API 및 서비스 > 사용자 인증 정보로 접속합니다.
9. OAuth 2.0 인증 정보를 생성하고 클라이언트 ID와 시크릿을 받습니다.
자, 그럼 환경 설정은 완료되었으니, 이제 클로드에 MCP 서버를 설치해 봅시다.
1. 클로드 데스크탑 앱을 다운로드 받습니다.
*MCP를 설치하고 활용하기 위해서는 클로드 데스크톱 앱을 설치해야 하며, 웹 버전에서는 사용이 불가능합니다.
2. 구글 캘린더와 슬랙 서버를 설치합니다.
*작업 순서를 생각해보면 우선 구글 캘린더의 일정을 가지고 오고 일정을 생성할 수 있는 MCP 서버와 슬랙 메시지를 보낼 수 있는 슬랙 MCP 서버가 필요합니다. MCP 서버는 깃허브에서 찾아보시면 쓰실 수 있습니다.
3. 서버를 찾은 후 cursor라는 Ai 코딩 에디터로 이동합니다.
4. cursor 앱을 다운로드 받고, 실행해 Clone repo를 클릭합니다.
5. 클릭하면 상단에 URL을 입력할 수 있게 되는데요, 깃헙에서 찾은 MCP 서버 설치 URL을 붙여넣어 줍니다.
6. 새로운 폴더를 생성합니다.
7. cursor에 클론한 코드를 실행하고 싶고, 코드 읽고 필요한 부분을 실행해달라고 하면 cursor가 알아서 환경설정을 진행하기 시작합니다.
8. 이제 cursor가 시키는 대로만 하면 됩니다. 이 서버 중 slack 서버 사용하고 싶다고 말하면 cursor가 알아서 필요한 내용들을 정리하여 전달해 줍니다.
9. 진행하다보면 SLACK APP Page에 접속해 사전에 미리 만들어 두었던 앱 Bot User OAuth Token (xoxb-로 시작)가 필요해 지는데요. 해당 Token을 복사합니다.
10. 워크스페이스 ID (T로 시작)를 찾아서 복사해 cursor에게 전달합니다.
*슬랙을 web으로 들어가면 URL에서 찾을 수 있습니다.
11. 복사해둔 GOOGLE_CLIENT_ID와 GOOGLE_CLIENT_SECRET도 cursor에게 전달합니다.
12. 설치가 완료되면 클로드에 접속해 MCP 설치가 잘 되어 있는지 확인합니다.
*아래와 같이 설치된 것을 확인할 수 있습니다.
13. 이제 클로드에 접속해서 빈 시간을 확인하고 초대 메일을 발송할 수 있습니다.
14. 슬랙으로 메시지도 보낼 수 있습니다.
7. AI는 이제 일하는 동료입니다
여러분이 매일 클릭하던 엑셀, CRM, 메신저—이 모든 툴을 직접 쓰지 않고도 AI가 대신 다뤄주는 시대가 오고 있습니다. UI가 사라지고, 우리는 “요청”만 하게 되는 겁니다. 이걸 가능하게 하는 게 MCP입니다. 이 변화를 가장 먼저 체감하게 될 곳이 ‘여러분의 일터’입니다.
우리는 이미 AI가 말을 잘하는 존재가 된 것을 경험했습니다. 그리고 이제는, AI가 ‘일을 잘하는 존재’가 되어가고 있습니다. MCP는 그런 전환의 가장 중요한 기술입니다. 하지만 중요한 건 기술 그 자체보다, 그 기술이 만들어내는 변화의 방향입니다. 앞으로 AI에게 어떤 일을 맡길 수 있을지, AI와 함께 일하려면 어떤 사고방식이 필요한지, 나는 어떤 역할로 그 흐름에 올라탈 수 있을지 고민해야 합니다.
💬 그리고 그 출발점은, 지금 이 글에서 보신 것처럼 "AI가 일할 수 있게 해주는 구조를 이해하는 것", 그 중심에는 바로 MCP가 있습니다.
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