문서 요약, 일정 등록, 이메일 전송까지 - AI가 다 해준다는데, 왜 나는 여전히 복사하고 붙여넣기만 반복하고 있을까? 이유는 간단하다. 도구는 많은데, 서로 연결되지 않았기 때문이다. 이제 중요한 건 어떤 AI를 쓰느냐가 아니라, 어떻게 AI들을 유기적으로 연결하느냐다. 그리고 그 연결의 열쇠로 MCP(Model Context Protocol)가 떠오르고 있다.
자동화의 역설: 도구가 늘수록 일이 늘어난다 기업들은 다양한 AI 기반 업무 도구를 도입하고 있다. 텍스트 요약, 데이터 검색, 일정 관리, 이메일 자동 작성 등 분야도 다양하다. 하지만 사용자 입장에서는 여전히 복잡하다. 예를 들어 회의록을 요약한 뒤 요약본을 이메일에 붙여넣고, 관련 내용을 일정 도구에 등록하려면 세 개의 다른 툴을 번갈아 사용해야 한다. 각 도구의 기능은 훌륭하지만, 하나의 흐름으로 이어지지 않는다. 개발자에게도 이 문제는 골칫거리다. 도구마다 API 명세가 다르고, 통합하려면 각기 다른 방식으로 코드를 짜야 한다. 도구가 하나 늘어날 때마다 통합 로직은 복잡해지고, 유지보수 부담은 커진다. AI가 도구를 ‘이해’하고 연결하는 법 MCP는 이러한 문제를 해결하기 위해 제안된 구조화된 프로토콜이다. 간단히 말해, AI가 도구의 기능, 입력값, 출력 형식을 JSON 기반 명세로 받아들인 후, 이를 해석해 적절한 시점에 도구를 호출할 수 있도록 설계된 방식이다. 이러한 구조 덕분에 AI는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 외부 도구들을 능동적으로 조합하고 실행하는 ‘업무 수행자’로 확장될 수 있다. 예를 들어 “계약서를 요약하고 승인 메일을 작성해줘”라는 요청을 받으면, AI는 요약 도구와 이메일 작성 도구를 순차적으로 호출하고 그 결과를 하나로 통합해 제공할 수 있다. LangChain의 Tool, OpenAI의 Function Calling, Claude의 Tool Use도 유사한 목적을 지니지만, MCP는 이들을 아우르며 다양한 도구와 모델을 연결할 수 있는 범용적 표준 구조로 제시된다.
MCP의 설명 (자료 출처: Daily Docs of Science) 이미 바뀌고 있는 현장: Cursor, Claude, Smithery 이러한 구조는 이미 여러 실제 서비스에서 구현되고 있다. 예를 들어, Cursor AI는 GPT 기반 코딩 환경에 외부 도구들을 MCP 형식의 인터페이스로 등록해, 사용자의 자연어 요청에 따라 자동으로 해당 도구를 실행하는 방식으로 작동한다. Claude Desktop 또한 명령어 한 줄만 입력하면, 여러 도구를 조합해 워크플로우를 구성하고 연속적인 작업을 자동으로 처리한다. 또한 Smithery AI는 웹 검색, 이메일 발송, 요약 등 다양한 기능을 MCP 기반으로 연결함으로써, 별도의 복잡한 설정 없이도 유연한 실행 흐름을 제공한다. 이들 사례의 공통점은, AI가 단순히 답변만 제공하는 것이 아니라, 사용자의 의도를 해석해 필요한 도구를 자동으로 호출하고 연결하는 ‘허브’ 역할을 수행한다는 점이다. 사용자는 목적만 제시하면 되고, AI는 그에 필요한 도구를 선택하고 실행하여 결과를 완성해낸다.
 MCP 시스템 아키텍처 (자료 출처: Cloudflare)
생성형 AI 시대의 경쟁력은 더 이상 도구의 숫자에 있지 않다. 도구들이 얼마나 잘 연결되어 흐름을 구성할 수 있느냐에 달려 있다. MCP는 이 흐름을 설계하고 실행하는 데 필요한 가장 현실적인 연결 고리다. AI를 도입했지만 업무가 여전히 파편적이라면, 이제는 MCP 같은 “연결의 기술”에 주목할 때다. | 
문서 요약, 일정 등록, 이메일 전송까지 - AI가 다 해준다는데, 왜 나는 여전히 복사하고 붙여넣기만 반복하고 있을까?
이유는 간단하다. 도구는 많은데, 서로 연결되지 않았기 때문이다.
이제 중요한 건 어떤 AI를 쓰느냐가 아니라, 어떻게 AI들을 유기적으로 연결하느냐다. 그리고 그 연결의 열쇠로 MCP(Model Context Protocol)가 떠오르고 있다.
자동화의 역설: 도구가 늘수록 일이 늘어난다
기업들은 다양한 AI 기반 업무 도구를 도입하고 있다. 텍스트 요약, 데이터 검색, 일정 관리, 이메일 자동 작성 등 분야도 다양하다. 하지만 사용자 입장에서는 여전히 복잡하다.
예를 들어 회의록을 요약한 뒤 요약본을 이메일에 붙여넣고, 관련 내용을 일정 도구에 등록하려면 세 개의 다른 툴을 번갈아 사용해야 한다. 각 도구의 기능은 훌륭하지만, 하나의 흐름으로 이어지지 않는다.
개발자에게도 이 문제는 골칫거리다. 도구마다 API 명세가 다르고, 통합하려면 각기 다른 방식으로 코드를 짜야 한다. 도구가 하나 늘어날 때마다 통합 로직은 복잡해지고, 유지보수 부담은 커진다.
AI가 도구를 ‘이해’하고 연결하는 법
MCP는 이러한 문제를 해결하기 위해 제안된 구조화된 프로토콜이다. 간단히 말해, AI가 도구의 기능, 입력값, 출력 형식을 JSON 기반 명세로 받아들인 후, 이를 해석해 적절한 시점에 도구를 호출할 수 있도록 설계된 방식이다.
이러한 구조 덕분에 AI는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 외부 도구들을 능동적으로 조합하고 실행하는 ‘업무 수행자’로 확장될 수 있다. 예를 들어 “계약서를 요약하고 승인 메일을 작성해줘”라는 요청을 받으면, AI는 요약 도구와 이메일 작성 도구를 순차적으로 호출하고 그 결과를 하나로 통합해 제공할 수 있다.
LangChain의 Tool, OpenAI의 Function Calling, Claude의 Tool Use도 유사한 목적을 지니지만, MCP는 이들을 아우르며 다양한 도구와 모델을 연결할 수 있는 범용적 표준 구조로 제시된다.
MCP의 설명 (자료 출처: Daily Docs of Science)
이미 바뀌고 있는 현장: Cursor, Claude, Smithery
이러한 구조는 이미 여러 실제 서비스에서 구현되고 있다. 예를 들어, Cursor AI는 GPT 기반 코딩 환경에 외부 도구들을 MCP 형식의 인터페이스로 등록해, 사용자의 자연어 요청에 따라 자동으로 해당 도구를 실행하는 방식으로 작동한다. Claude Desktop 또한 명령어 한 줄만 입력하면, 여러 도구를 조합해 워크플로우를 구성하고 연속적인 작업을 자동으로 처리한다. 또한 Smithery AI는 웹 검색, 이메일 발송, 요약 등 다양한 기능을 MCP 기반으로 연결함으로써, 별도의 복잡한 설정 없이도 유연한 실행 흐름을 제공한다.
이들 사례의 공통점은, AI가 단순히 답변만 제공하는 것이 아니라, 사용자의 의도를 해석해 필요한 도구를 자동으로 호출하고 연결하는 ‘허브’ 역할을 수행한다는 점이다. 사용자는 목적만 제시하면 되고, AI는 그에 필요한 도구를 선택하고 실행하여 결과를 완성해낸다.
생성형 AI 시대의 경쟁력은 더 이상 도구의 숫자에 있지 않다. 도구들이 얼마나 잘 연결되어 흐름을 구성할 수 있느냐에 달려 있다.
MCP는 이 흐름을 설계하고 실행하는 데 필요한 가장 현실적인 연결 고리다. AI를 도입했지만 업무가 여전히 파편적이라면, 이제는 MCP 같은 “연결의 기술”에 주목할 때다.