MCP 활용사례1탄. AI 에이전트, MCP로 ‘나만의 스마트 비서’가 되다

안녕하세요! 카카오클라우드입니다. 업무 효율을 높이는 데 관심이 많은 여러분을 위해, 최근 가장 핫한 AI 에이전트 기술인

MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)에 대한 이야기를 하고자 합니다.

많은 분들이 '클로드'나 'ChatGPT' 같은 AI 에이전트와 단순히 대화만 하는 데 그치고 있는데요. MCP를 활용하면 AI 에이전트를

'나만의 스마트 비서'로 만들 수 있습니다.

1. MCP가 뭔가요?

[MCP = Model Context Protocol]

쉽게 말해서, AI 에이전트가 다른 서비스들과 소통할 수 있도록 도와주는 표준화된 소통 방식이에요.

개발자들이 API를 활용해서 여러 서비스를 연결하는 것처럼, MCP는 AI 에이전트가 다양한 서비스를 쉽게 사용할 수 있게 해주는 거죠.

MCP의 구조는 다음과 같습니다.

호스트: Claude, Cursor, Windsurf 같은 AI 에이전트 서비스
클라이언트: 호스트와 서버 간의 소통을 도와주는 역할
서버: 각 서비스(구글 캘린더, 슬랙, 노션 등)와 연결해 주는 핵심 부분

2. MCP, 왜 필요할까요?

기존 AI 에이전트는 하나의 앱 안에서만 움직였습니다. 마치 사무실에 갇혀 있는 직원처럼요. 인터넷 검색을 하거나, 문서를 정리하거나, 팀원에게 메시지를 보내는 일은 할 수 없었습니다. 하지만 MCP는 이 벽을 허물어 줍니다.

MCP는 AI 에이전트와 외부 서비스들을 연결해 주는 '통로' 역할을 합니다. 이 통로를 통해 AI 에이전트는 마치 사람처럼 웹 서핑을 하고,

노션에 문서를 작성하고, 슬랙으로 메시지를 보내는 등 다양한 일을 할 수 있게 됩니다.

이 모든 것이 단 몇 번의 설정만으로 가능합니다. 복잡한 코딩이나 API 설정에 매달릴 필요가 없죠.

3. MCP, 어떻게 사용할까요?

MCP를 직접 활용하려면 다음 단계를 거치면 됩니다.

1) MCP 호환 클라이언트 준비

MCP는 단독으로 쓸 수 없고, 호스트 역할을 하는 AI 에이전트 서비스(Claude, Cursor 등)가 필요합니다.
예를 들어, Claude 데스크톱 앱은 기본적으로 MCP를 지원합니다.

2) MCP 서버 설치

서버는 AI 에이전트가 실제 서비스와 연결할 수 있도록 돕는 모듈입니다.
예: slack-mcp-server, notion-mcp-server, google-calendar-mcp-server
대부분 GitHub에서 공개되어 있으며 설치 방법은 비슷합니다.

3) 인증 정보 연결

각 서버는 연결할 서비스의 API 키 또는 OAuth 인증을 요구합니다.

슬랙 ➡️ API 토큰
노션 ➡️ 통합 키(Integration Key)
구글 캘린더 ➡️ OAuth 인증

4) 클라이언트 설정 파일 수정

설치한 MCP 서버를 클라이언트(예: Claude 앱)에 등록합니다.
예시 (Claude 설정 JSON):

5) AI 에이전트에게 자연어로 요청하기

이제 바로 활용 가능합니다.

“오늘 아침 뉴스 3개 요약해서 슬랙 AI news 채널에 올려줘”
“유튜브 채널 최근 영상 10개 분석해서 노션에 보고서 만들어줘”

AI 에이전트는 MCP 서버를 통해 자동으로 데이터를 수집하고, 분석하고, 결과를 정리합니다.

4. MCP 실제 사례 2가지

이제 실제 사례를 통해 MCP가 얼마나 유용한지 확인하실 수 있습니다.

1) AI 뉴스 브리핑

매일 아침 출근길에 AI 에이전트에게 "오늘 AI 기술 관련 최신 뉴스 3개를 요약해서 슬랙에 있는 <AI 뉴스채널>에 올려줘"라고 명령을 내립니다.

AI 에이전트는 MCP 서버를 통해 스스로 인터넷에 접속합니다. (마치 웹 브라우저에 접속해서 검색하는 것처럼요!)
관련 뉴스를 찾아 내용을 훑어보고 핵심만 요약합니다.
다시 MCP 서버를 통해 슬랙에 접속합니다.
미리 정해둔 채널에 깔끔한 형식으로 요약본을 올립니다.

업무 담당자는 따로 시간을 내서 뉴스를 검색하고, 내용을 정리하고, 팀 채널에 공유할 필요가 없어졌습니다.

단 한 번의 요청만으로 모든 일이 자동으로 처리됩니다. 이 덕분에 아침 시간을 훨씬 효율적으로 활용할 수 있게 됩니다.

2) 유튜브 채널 분석가

유튜브를 운영하는 경우, 트렌드 서칭 및 콘텐츠 기획에 많은 시간을 쓰게 됩니다. 이제는 AI 에이전트에게 "우리 채널의 최근 영상 10개를 분석해서 시청자 반응을 보고서로 만들어 노션에 저장해 줘"라고 부탁합니다.

AI 에이전트는 MCP를 활용해 유튜브 채널에 방문합니다.
최근 영상들의 제목, 조회수, 좋아요, 댓글 수 등 핵심 지표를 파악합니다.
이 데이터를 기반으로 '채널 성과 분석 리포트'를 작성합니다.
마지막으로 MCP를 통해 노션에 접속해 깔끔한 페이지로 리포트를 생성합니다.

예전에는 직접 데이터를 수기로 확인하고, 노션에 정리하는 번거로운 작업을 해야 했습니다. 이제는 AI 에이전트가 알아서 데이터를 모으고, 분석까지 해줍니다. 유튜브 운영자는 AI 에이전트가 만들어준 리포트를 보고 다음 콘텐츠 전략을 구상하는 데 집중하면 됩니다.