AI 자동화로 연결되는 실감 나는 기업형 MCP 활용

MCP 프로토콜은 LLM 모델이 최신 웹크롤링 정보나, 업무용 소프트웨어, 콘텐츠 저장소와 같은 다양한 외부 데이터 처리를 위한 도구들과 연결할 수 있다. 따라서 유용할 뿐 아니라 다양한 생태계를 조성할 수 있어 급속히 확장되고 있다.

김철환 한양대 공대 ‘4차산업혁명 핵심기술’ 겸임교수

MCP 기술이 앤트로픽을 중심으로 확산되고 있어 클로드와 커서, 피그마 등의 공개 LLM(Public LLM)에서 퍼져 나가고 있다. 하지만 최근에는 보안 목적이 강한 기업 사설 LLM(Private LLM)을 통해서도 열리고 있다는 것을 볼 수 있다. 그래서 기업용 MCP 시장은 퍼블릭 클라우드 AI 에이전트 응용과 온프레미스형 프라이빗 AI 에이전트 응용으로 나눌 수 있다.

이번 글에서는 기업에서의 다양한 데이터의 통합을 이뤄내고 기업 목적으로 사용되는 초기 선두적인 AI 자동화 활용 사례를 살펴본다.

[사례 1] 영업 및 CRM 자동화 사례

한 회사의 영업부서에서 고객과의 외부 미팅에 대한 회의록을 자동으로 CRM에 기록하고 대화 내용에 기반하여 후속 이메일 작성을 위한 목적으로 MCP를 사용하여 AI 에이전트를 구축하였다. 이와 같은 자동화된 프로세스에 의해 영업 업무의 70%를 AI에이전트가 담당하여 처리하다보니, 영업사원들은 실제 고객과의 판매 활동에 집중할 수 있었고, 보고서 작성과 고객별 후속 관리 등은 MCP에 의한 도구들을 통해 쉽게 AI 에이전트가 지원하게 되었다.

[사례 2] 팀 협업 및 일정 관리 사례

많은 회사들이 사용하는 AI 자동화 사례라고 볼 수 있다. 구글 칼렌더와 구글 미트, 슬랙, 구글 문서 등의 도구들을 MCP를 통해 AI에이전트에 연결하여, 자연어 입력을 통해 회의 일정을 생성하고 기록하며, 회의 내용을 요약하여 슬랙을 통해 공유하고 문서화하는 AI자동화에 의해 팀 커뮤니케이션과 협업 효율은 크게 향상되었다.

[사례 3] 제조 및 공공 부문 사례

어떤 제조회사는 MCP를 통해 MES에서 발생하는 생산라인 공정 데이터를 자연어 입력만으로 실시간으로 최적화하고 처리 결과를 알 수 있게 되었다. AI 에이전트 자동화 도입으로 인해 공장의 운영 비용은 20% 감소되었고 생산성은 30% 향상되었다.

또 지방 정부에서 MCP 기반 AI 에이전트 도입으로 인해 교통 관리와 보안 관제를 통합하여 실시간 데이터 분석을 통해 교통 체증과 범죄 예측 등 스마트 시티 구축에 성공한 사례가 있다.

[사례 4] 금융 및 투자 부문 사례

한 투자 회사에서 MCP 기반 AI 에이전트 도입을 통해 금융 시장 데이터 분석과 투자 결정 자동화 시스템을 구축하여 맞춤형 정보 제공과 함께 운영 비용 절감 및 투자 수익률 증가를 달성한 사례가 있다.

기타 다양한 산업 분야에서 다음과 같은 기능을 MCP 기술을 접목한 사례가 많음을 알 수 있다.

- 빈번하게 발생하는 고객 요구사항에 대한 업무 자동화

- 실시간 집계되는 데이터 분석 및 리포팅 자동화

- 외부 API와의 편리한 연계

- 복잡한 워크플로우에 대한 무코드 자동화 프로세스의 도구 사용