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스노우플레이크, '금융 특화 코텍스 AI' 출시…엔터프라이즈 시장 '정조준'

스노우플레이크가 금융 산업에 특화된 인공지능(AI)을 들고 엔터프라이즈 시장 장악에 나선다. 스노우플레이크는 '금융 특화 코텍스 AI'를 출시했다고 14일 밝혔다. 모든 산업군에서 활용할 수 있는 관리형 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버'도 퍼블릭 프리뷰로 함께 공개했다. 이번에 선보인 솔루션은 금융 기관이 엄격한 보안과 컴플라이언스 규제를 준수하며 AI 모델과 애플리케이션을 안전하게 사용하도록 지원한다. 기업은 시장 분석, 이상 거래 탐지, 보험 청구 관리 등 복잡한 금융 업무의 효율을 높여 운영 비용을 절감하고 신속한 인사이트를 얻을 수 있다. 함께 공개된 MCP 서버는 기업의 내부 데이터와 파트너사의 서드파티 데이터를 안전하게 연결하는 교두보 역할을 한다. 앤트로픽, 크루AI 등 외부 에이전트 플랫폼과 연동해 컨텍스트가 풍부한 AI 에이전트와 애플리케이션 구축을 돕는다. 기업들은 스노우플레이크가 구축한 금융 데이터 생태계에서 고품질 데이터를 AI에 즉시 통합할 수 있다. CB 인사이트, MSCI, 나스닥 등 정형 데이터는 물론 팩트세트, 워싱턴포스트 같은 비정형 데이터까지 스노우플레이크 내부 데이터와 결합해 AI의 정확도를 극대화한다. 개발자를 위한 기능도 눈에 띈다. '스노우플레이크 데이터 사이언스 에이전트'는 AI 코딩 에이전트로 리스크 모델링이나 트레이딩 분석에 필요한 데이터 정제 모델 검증 과정을 자동화해 개발 시간을 단축한다. 비정형 데이터 처리 능력도 강화했다. '스노우플레이크 코텍스 AISQL'의 AI 기반 추출 및 전사 기능은 실적 발표 기록이나 거래 내역 같은 문서 오디오 이미지 형태의 데이터를 대규모로 분석해 인사이트를 추출한다. '스노우플레이크 인텔리전스'는 데이터 접근성을 높여 기술 장벽을 허물었다. 현업 사용자가 자연어 기반의 대화형 인터페이스만으로 정형화된 테이블과 비정형 문서 모두에서 실행 가능한 인사이트를 즉시 도출하도록 지원한다. 조나단 펠로시 앤트로픽 금융 서비스 부문 책임자는 "스노우플레이크 MCP 서버를 통해 각 조직의 데이터를 자사 클로드에 직접 연결해 안전하게 데이터를 연결할 수 있다"며 "정형 및 비정형 문서 모두에 클로드의 고급 추론 기능을 사용할 수 있게 됐다"고 말했다.

2025.10.14 17:06조이환

[유미's 픽] "못하는 게 없네"…삼성SDS 출신 송덕삼, 프로 일잘러로 유튜브 스타된 이유

"야, 3팀. 그거 있잖아. 저번에 그거 할 때 내가 얘기했던 거. 이번에 그냥 그때처럼 하면 돼. 새로 할 거 없으니까 그거 알아서 걔네랑 좀 묶어가지고 그때처럼 되게 한 번 해봐. 뭔 말인지 알지?" #. 갑자기 들이닥친 상무가 툭 던진 한 마디에 얼어붙은 직원들 사이로 신입사원 한 명이 눈을 번뜩이며 해석에 나섰다. 그동안 회의에서 상무가 말했던 데이터베이스를 기반으로 '그때'와 '걔네'의 알고리즘 추적을 실시해 '4월 14일 11시 사내 정례 회의' 때 언급된 '사내 체육대회 종목 선정'으로 추정했다. 이 신입사원은 '프로젝트 계약서 검토 요청드립니다'라는 제목으로 상사들에게 보고서를 쓴 것으로도 업무 능력을 인정 받았다. '식사는 잘 하셨나요?'라는 물음 한 마디가 담긴 덕분에 상사들은 이 사원이 보낸 보고서를 읽을 때마다 감동해 눈물도 쏟아냈다. 결국 이 사원은 그간 썼던 보고서를 묶어 쓴 책으로 신춘문예 당선까지 돼 작가로도 이름을 알렸다. 이처럼 성공신화를 쓴 주인공은 바로 삼성SDS 출신 '송덕삼(SDS)'이다. 송덕삼은 삼성SDS가 인공지능(AI) 에이전트를 알리기 위해 광고에 등장시킨 가상 신입사원으로, 최근 유튜브에서 '프로 일잘러'로 많은 관심을 받고 있다. 14일 업계에 따르면 삼성SDS 공식 유튜브 채널에 지난 달 19일 공개한 '미래형 신입사원' 광고는 일류 신입사원 송덕삼의 활약으로 폭발적인 관심을 받고 있다. 기업 광고임에도 불구하고 공개 3주만에 조회수 478만 회를 돌파했다. 이는 기존 광고의 틀을 깬 독창적인 영상으로 광고업계 '블루칩'으로 떠오른 돌고래유괴단에서 제작한 것으로, 고루하게 느껴졌던 대기업 시스템통합(SI) 계열사의 기업 이미지를 젊은 층에게 새롭게 각인시켜줬다는 점에서 큰 반향을 얻고 있다. 또 삼성SDS가 선보이고 있는 생성형 AI 활용 협업 솔루션들의 특징을 직관적으로 잘 표현하고 있다는 점에서 마케팅 성공 사례로도 평가됐다. 실제 광고 속에 등장하는 신입사원 송덕삼은 삼성SDS가 가진 'AI 풀스택' 서비스 전략을 다양한 상황을 통해 재치있게 풀어내고 있다. AI 풀스택이란 AI 기술을 구현하고 운영하기 위해 필요한 인프라·컨설팅·플랫폼·솔루션 등 모든 구성 요소와 서비스를 포괄하는 개념이다. 삼성SDS는 현재 ▲다양한 언어 모델과 기업 시스템을 연결하는 생성형 AI 플랫폼 '패브릭스' ▲협업 솔루션에 생성형 AI를 적용한 '브리티 코파일럿' ▲업무 프로세스 자동화를 돕는 '브리티 오토메이션' 등 기업의 AI 전환(AX)를 위한 AI 풀스택 서비스를 제공 중이다. 이 중 송덕삼이 상무가 한 말을 데이터베이스화 해 알고리즘 추적을 하는 장면은 '브리티 코파일럿'의 특징을 잘 나타낸 대표적 사례다. 또 회의실에서 해외 바이어와의 화상 통화에서 독일어, 중국어, 스와힐리어, 아랍어, 산스크리트어를 동시 통역하는 장면은 '패브릭스'의 기능을 표현한 것으로, 실제 사용자들이 어떻게 활용해야 할 지를 잘 설명해주고 있다는 평가를 받는다. 이 외에도 삼성SDS는 ▲알고보니 내 뇌가 AI라면?? 공각기동대, 매트릭스 영화 속의 AI와 미래사회 ▲AI지만 연애는 하고 싶어. 영화 엑스 마키나, AI를 통해 알아보는 AI와 인간의 공존 등 젊은 층이 궁금해 할 법한 AI 관련 콘텐츠들도 다양하게 선보여 호응을 얻고 있다. 또 오는 16일에는 여행 유튜버 '빠니보틀'을 주인공으로 한 '진격의 빠니'라는 콘텐츠를 통해 직장에서 삼성SDS의 AI 서비스를 통해 어떻게 업무 효율화를 이끌어 내는 지 재치있게 풀어나갈 예정이다. 이 같은 삼성SDS의 시도는 이준희 삼성SDS 대표가 기업 혁신의 새로운 열쇠로 내세운 'AI 에이전트'의 개념을 대중에게 쉽게 전달하고 있다는 측면에서 긍정적으로 평가된다. 이 대표는 단순 기술 도입을 넘어 업무 전반을 실질적으로 혁신할 주력 기술로 AI 에이전트가 자리잡을 것으로 보고 있다. 또 AI 도입 과정에서 불가피하게 마주치는 데이터 복잡성과 보안 문제에 대해 풀스택 방식의 삼성SDS 서비스로 풀어내겠다는 야심도 가지고 있다. 이는 삼성SDS가 국내에서 유일하게 AI 적용과 클라우드 전환에 필요한 모든 서비스를 제공하는 기업이란 점이 한 몫 했다. 이곳은 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 기반으로 한 클라우드 서비스(CSP), 매니지드 클라우드 서비스(MSP), 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 모두 제공할 수 있다. 또 다양한 목적을 가진 기업들에 '하이브리드 클라우드'를 구축할 수 있는 차별화된 역량을 가지고 있다는 평가를 받는다. 삼성SDS는 생성형 AI 서비스를 통해 기업의 업무 생산성도 혁신하고 있다. 특히 기업의 다양한 데이터, 지식 자산 등 사내 업무 시스템과 거대언어모델(LLM)을 안전하게 연결하는 생성형 AI 플랫폼 패브릭스를 'AI 에이전트 플랫폼'으로 진화시켰다. 패브릭스는 모델맥락프로토콜(MCP), 에이전트투에이전트(A2A) 기술을 통해 AI 에이전트의 업무 범위를 확대하고 여러 에이전트가 협력해 최적의 결과를 도출하도록 지원한다. '패브릭스'를 통해 고객사의 오랜 고민인 시스템 현대화도 추진할 수 있다는 점도 강점이다. 삼성SDS에 따르면 '패브릭스'의 코드 전환 에이전트를 적용하면 기존에 만들어져 있는 코드를 새로운 프로그래밍 언어로 자동 전환할 수 있어 시스템 현대화를 쉽게 진행할 수 있다. 실제 삼성SDS가 금융사에 코드 전환 에이전트를 적용한 결과 98.8%의 코드 전환율을 보이는 효과를 거뒀다. 매뉴얼 전환 대비 약 68%의 개발 비용을 절감하는 효과도 나타났다. 삼성SDS는 '브리티 코파일럿'에도 퍼스널 에이전트를 접목했다. 이 서비스는 실시간 업무 데이터 활용, 사용자와의 반복적인 상호 작용을 통해 '나를 가장 잘 아는 AI 업무 비서' 역할을 수행할 수 있다. '브리티 오토메이션'은 사람이 반복적으로 처리하는 단순 업무를 소프트웨어(SW) 로봇으로 자동화한 뒤 생성형 AI를 연계한 서비스다. 현재 국내 시장 점유율 60%를 차지하며 1위 자리를 지키고 있는 상태로, 공공, 금융, 제조, 유통, 바이오 등 310여 개 기업·기관이 사용 중이다. 더불어 삼성SDS는 기존 브리티 오토메이션 봇을 향후 에이전틱 봇으로 발전시킬 계획이다. 에이전틱 봇이 적용되면 자연어 지시만으로도 자동화 설계를 진행하고 실행 과정에서의 변경이나 오류도 스스로 해결할 수 있게 된다. 이 대표는 "우리는 '패브릭스', '브리티 코파일럿', '브리티 오토메이션'을 통해 기업의 AI 전환과 혁신을 전방위적으로 지원한다"며 "풀스택 기술뿐 아니라 오랜 기간 축적한 컨설팅 역량과 시스템 구축 경험까지 더해 우리는 고객의 AI 혁신을 가장 잘 도와드릴 수 있는 파트너"라고 자신감을 드러냈다. 이어 "AI는 더 이상 먼 미래가 아닌, 지금 이 순간 기업이 성과로 연결해야 할 혁신의 도구"라며 "우리는 고객이 AI를 통해 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있도록 모든 역량을 집중하겠다"고 덧붙였다.

2025.10.14 16:11장유미

인디제이, '눈치 RAG 2.0'으로 글로벌 시장 진출…오픈AI·클로드 플랫폼에 동시 합류

인디제이(대표 정우주)는 독자 개발한 '눈치 RAG 2.0' 기술이 오픈AI의 GPT 스토어와 앤트로픽의 클로드 MCP(Model Client Platform)에 합류하며 글로벌 AI 시장에 본격적으로 진출한다고 밝혔다. 인디제이는 그동안 추구해 온 소버린 AI 기술이 세계 최고 수준의 AI 모델과 협업할 수 있는 기술력을 입증한 것으로 자평했다. 인디제이 관계자는 “이번 글로벌 플랫폼 합류는 단순히 기술 제휴를 넘어선 전략적인 의미를 갖는다”며 “눈치 RAG 2.0은 해외 빅테크 기업에 의존하지 않는 한국 고유 기술 주권과 데이터 주권을 확보한다는 철학을 바탕으로 개발해 오픈AI와 같은 거대 언어모델(LLM)이 가진 '환각(Hallucination)' 현상과 정보 신뢰성 문제를 해결하는 데 특화된 솔루션을 제공한다”고 설명했다. 인디제이의 핵심 기술인 '눈치 RAG 2.0'는 인간의 인지기억 과정을 모방한 독자적인 메커니즘을 통해 AI의 한계를 뛰어넘는다. 방대한 데이터베이스를 단순히 검색해 답변하는 것을 넘어, 사용자의 감정과 상황을 실시간으로 분석하고 맥락을 이해하고 기억하며 가장 신뢰할 수 있는 답변을 생성한다. 인디제이가 자체 구축한 31억건 이상의 감성·상황 데이터는 이 기술을 가능하게 한 자산이다. '눈치 RAG 2.0'에 적용한 '적응형 페르소나' 기술도 차별화 요소다. 인디제이 측은 AI가 사용자의 감정 상태에 따라 실시간으로 역할을 전환하며 소통하게 함으로써, AI를 단순한 도구가 아닌 인간의 삶을 풍요롭게 하는 감정적 동반자로 승화한다고 설명했다. 이 기술은 오픈AI와 같은 기존 모델이 해결하지 못한 '인간 중심 AI'의 가능성을 제시하고 있다. 인디제이의 '눈치 RAG'는 다양한 산업 분야에서 실효성을 입증하고 있다. 금융지주사·손해보험사 및 금융산업 빅데이터 플랫폼 기관 등과 협력해 오류 없는 상담 AI를 구축하며, AI의 신뢰성 문제로 도입이 꺼려졌던 산업에 새로운 길을 제시하고 있다는 설명이다. 또 미래모빌리티에서 운전자의 감정과 상황을 인식해 스트레스와 피로를 관리하고 맞춤형 인포테인먼트를 제공하는 차량용 AI 솔루션도 개발 중이다. 정우주 인디제이 대표는 “이번 오픈AI GPT 스토어와 클로드 MCP 합류는 '소버린AI' 기술이 국내를 넘어 글로벌 시장에서도 가능성을 증명한 사례”라며 “앞으로도 오픈AI를 비롯한 글로벌 파트너들과 협력을 확대하며 한국의 AI 기술력이 전 세계 AI 산업의 새로운 표준을 제시하도록 노력할 것”이라고 밝혔다.

2025.10.08 17:01주문정

F5 "API 보안 없이는 '성공적인 AI' 없다"

"API(응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스)는 인공지능(AI) 모델의 대표적인 공격 통로이며, 이를 보호하지 않으면 결국 AI 자체도 안전할 수 없다" 이진원 F5코리아 상무는 29일 개최한 기자간담회에서 이같이 밝혔다. F5는 API 전송 및 보안 관련 글로벌 기업이다. 좌담회는 서울 삼성동에 위치한 F5 코리아오피스에서 '에이전틱 AI 시대의 API 보안'을 주제로 열렸다. 형욱 F5코리아 지사장과 이 상무가 발표를 하는 식으로 진행됐다. 에이전틱 AI는 기존 생성형 AI 등 타 AI 모델과 다르게 사용자의 요청에 직접 '행동'하거나 '판단'하는 등 의사결정을 내리는 AI 모델이다. 예컨대 "내일 오후 2시 일본 출장 관련 항공편 예약해줘"라고 사용자가 요청하면 생성형 AI는 예약에 필요한 항공 정보 조회 플랫폼으로 연결되는 인터넷 주소를 알려주는 식이지만, 에이전틱 AI는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)을 통해 직접 스카이스캐너 등 항공기 예약 플랫폼에 연동돼 직접 예약을 진행하는 식이다. 이에 에이전틱 AI는 다양한 애플리케이션(APP)과 연동되고, 연동 정보를 처리하는 데에는 '통로'는 API가 된다. 따라서 F5는 에이전틱 AI 시대에서 API의 보안이 가장 중요하다고 강조하고 있다. 한때 단순한 데이터 연결 역할에 그쳤던 API는 이제 에이전틱 AI 시스템이 환경을 인식하고 의사결정을 내리며, 빠르고 자율적으로 작업을 수행할 수 있게 하는 핵심 실행 기반이 됐다는 것이다. 이에 강력한 보호 장치가 없다면 잘못된 권한 설정이하 허술한 거버넌스로 인해 대규모의 보안 사고가 발생할 수 있다고 F5는 지적했다. MCP는 AI 모델이 외부 도구, 데이터 및 서비스와 표준화된 방식으로 통신하고 상호 작용할 수 있도록 하는 개방형 프로토콜을 말한다. AI 모델이 필요한 도구나 리소스에 액세스(접근)하고 해당 도구를 사용하는 방법을 이해해 AI가 직접 결과를 처리할 수 있는 구조화된 방법을 제공한다. 이 상무는 한국의 API 보안과 관련해 ▲전략적 자산으로서의 API 보안 ▲중앙집중형 교차 기능 체계 ▲실시간 아키텍처로 전환 ▲에이전트 대응 보안 통제 ▲보안 성숙도를 통한 경쟁 우위 확보 등 5가지 과제를 제시했다. 이 상무는 "2028년이면 전 세계 기업 애플리케이션의 80%가 전부 AI로 서비스될 만큼 AI에 대한 중요성은 향후 더 늘어날 것"이라며 "F5는 에이전틱 AI가 회사의 내부 중요 데이터를 활용하는 데 있어 프론트엔드, 백엔드 모두를 아우르는 통합 보안 솔루션을 제공하고 있다. 뿐만 아니라 API 보안, LLM(거대 언어 모델) 보안, 쉐도우 AI 보안, 에이전틱 AI 보안 등 다양한 AI 모델에 맞춘 통합 보안 플랫폼 'ADSP(응용 프로그램 전달 및 보안 플랫폼)'를 운용 중"이라고 설명했다. 그는 "에이전틱 AI 보안과 관련해서 구체적으로 살펴보면 백엔드에서는 API 가시성 확보, 중요 데이터 접근을 위한 API 접근 제어 등 보안 솔루션을 제공하고 에이전틱 AI와 MCP 서버 간 데이터 송·수신 과정에서 WAF를 통한 악성 트래픽 탐지 및 차단, OAuth 기반 인증 및 권한 부여 등의 서비스를 하고 있다"고 강조했다. 이 지사장도 인사말을 통해 "F5는 칼립소 AI 인수 등을 통해 ADSP 기능 등 더 많은 AI와 관련된 보안 기술을 확보하고 있다"면서 "AI 기술이 확산돼 나감에 있어 지속적으로 보안 문제를 해결할 수 있다"고 밝혔다.

2025.09.29 14:48김기찬

카카오 "PlayMCP로 에이전틱 AI 서비스 생태계 확장 본격화"

카카오가 AI 시대의 새로운 프론트엔드를 제시하기 위한 MCP(Model Context Protocol) 기반 플랫폼 전략을 본격화했다. 24일 경기 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 열린 '이프 카카오(if kakao)25' 둘째 날 첫 키노트에서 유용하 카카오 AI에이전트플랫폼 성과리더는 국내 최초 MCP 기반 개방형 플랫폼인 'PlayMCP'와 이를 중심으로 한 'PlayTools' 생태계에 대해 설명했다. MCP는 AI 모델과 외부 서비스 간 데이터·명령 전달 방식을 표준화한 규약이다. 기존에는 AI가 외부 서비스와 연결되려면 서비스별로 규격에 맞춰 따로 연동해야 했지만 MCP를 사용하면 한 번의 연결로 여러 도구를 불러와 활용할 수 있다. 예컨대 MCP를 통해 카카오톡 일정, 지도, 날씨를 동시에 불러와 최적의 약속 시간과 이동 경로를 자동으로 제안하는 일정 관리 AI 에이전트를 개발할 수 있다. PlayMCP는 지난달 베타로 처음 공개된 플랫폼으로, 카카오 계정만 있으면 누구나 MCP 서버를 등록하고 테스트할 수 있다. 유 리더는 “아직 MCP라는 개념은 일반 대중에게 생소하고, 환경도 미비해 좋은 AI 서비스를 제공하고 싶어도 파트너들이 도입하기 어려운 상황”이라며 “PlayMCP는 이런 장벽을 낮추기 위해 준비된 개방형 공간”이라고 설명했다. 파트너사들이 MCP를 도입할 때 ▲발견의 어려움 ▲설치·적용 부담 ▲인증 절차 ▲품질 관리 문제를 직면하곤 한다. 유 리더는 “PlayMCP는 로컬 MCP에서 리모트 MCP를 쉽게 찾아볼 수 있는 발견의 공간을 제공하고, 설치와 적용 과정을 단순화해 파트너들이 쉽게 참여할 수 있도록 설계됐다”고 강조했다. PlayMCP와 연결되는 핵심 서비스는 'PlayTools'다. 이용자는 PlayTools에 원하는 서비스를 담아두기만 하면 카카오톡 내 ChatGPT나 외부 AI 서비스에서 이를 불러와 실행할 수 있다. 예를 들어 PlayTools에 카카오톡, 멜론, 카카오뱅크를 등록해 두면, “부모님께 메시지 보내줘”라고 입력했을 때 AI가 카카오톡 MCP 툴을 호출해 메시지를 전송한다. “지금 인기 있는 노래 알려줘”라고 하면 멜론 MCP 툴을 실행해 차트 정보를 제공한다. 이 과정에서 별도의 로그인이나 설정은 필요하지 않으며, 자연스러운 대화만으로 다양한 서비스를 안전하게 사용할 수 있다. 유 리더는 “PlayTools는 파트너사들과의 제휴 계약을 기반으로 고품질 MCP 툴을 제공해 이용자들이 안심하고 사용할 수 있도록 할 것”이라며 “Anthropic Claude에 PlayTools를 공식 커넥터로 등록하는 협의도 진행 중”이라고 밝혔다. 카카오는 이번 발표를 통해 내부 서비스뿐 아니라 외부 AI 플랫폼까지 확장하는 청사진을 제시했다. 유 리더는 “카카오는 다양한 MCP 파트너사들과 함께 AI 시대의 새로운 프론트엔드를 제시하고, 파트너와 이용자 모두가 쉽게 AI를 경험할 수 있는 생태계를 만들어갈 것”이라고 말했다.

2025.09.24 11:19안희정

깃허브, 'MCP 레지스트리' 공개…AI 개발 도구 탐색 간소화

깃허브가 개발자의 인공지능(AI) 도구 탐색을 단일화된 환경에서 지원하는 생태계를 구축했다. 깃허브는 피그마와 하시코프, 다이나트레이스 등 주요 파트너사와 손잡고 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 레지스트리'를 출시했다고 17일 밝혔따. 이번 서비스는 VS 코드 원클릭 설치 기능과 깃허브 스타 수 기반 정렬을 제공한다. 깃허브 코파일럿을 포함한 MCP 호환 환경과 연동돼 필요한 도구를 더욱 빠르게 활용할 수 있다. MCP는 인공지능(AI) 에이전트와 도구 간 유연한 연결을 지원하는 개방형 확장 프로토콜이다. 이를 통해 에이전트는 최신 컨텍스트를 불러오고 외부 시스템과 상호작용하며 기존 워크플로에 자연스럽게 통합된다. 레지스트리에는 주요 파트너사의 공식 MCP 서버와 오픈소스 커뮤니티 MCP 서버가 포함됐다. 각 서버는 깃허브 저장소와 직접 연결돼 있어 개발자는 기능과 사용법을 손쉽게 파악하고 맞춤 도구를 빠르게 선택할 수 있다. 깃허브는 최근 원격 깃허브 MCP 서버도 레지스트리에 추가했다. 이를 통해 개발자는 저장소 이슈 풀 리퀘스트 등 컨텍스트와 연결해 심화된 멀티스텝 워크플로우를 구현할 수 있다. 향후 깃허브는 앤트로픽과 MCP 운영 위원회와 협력해 오픈소스 MCP 레지스트리를 확장할 계획이다. 개발자는 오픈소스 커뮤니티 레지스트리에 직접 서버를 게시할 수 있으며 이는 자동으로 깃허브 MCP 레지스트리에 반영된다. 토비 파딜라 깃허브 수석 프로덕트 매니저는 "MCP 서버 제작자들은 여러 곳에 반복적으로 게시해야 하는 부담으로 피로감이 크다"며 "우리 MCP 레지스트리는 이런 문제를 해결하기 위한 첫걸음"이라고 말했다.

2025.09.17 09:41김미정

카카오, 국내 첫 MCP 개방형 플랫폼 '플레이MCP' 출시

카카오는 자사 에이전틱 인공지능(AI) 서비스에 활용될 다양한 모델 콘텍스트 프로토콜(MCP)를 발굴하고, 생태계를 확대하기 위해 'PlayMCP' 플랫폼을 출시했다고 13일 밝혔다. 국내에서 MCP 기반의 개방형 플랫폼을 선보이는 것은 이번이 처음이다. MCP는 인공지능 모델이 외부 데이터나 도구와 소통하는 방식을 표준화한 통신 규약을 뜻한다. AI 모델이 MCP를 통해 외부의 시스템과 손쉽게 데이터를 주고받을 수 있게 한다. 이를 통해 이용자는 여러 서비스를 오가지 않고 하나의 서비스에서 수요와 목적에 맞는 작업을 처리할 수 있다. 이번 플레이MCP 플랫폼 출시는 카카오가 지향하는 에이전틱 AI 생태계 구축의 첫걸음이라고 회사 측은 설명했다. 카카오가 차별화된 강점으로 지향하고 있는 '일상 AI' 서비스 맥락을 고도화해 가고, 외부 개발자와의 협업을 확대해 AI 생태계를 더욱 풍성하게 할 수 있을 것이란 기대다. 플레이MCP는 오픈 플랫폼으로, 개발자라면 카카오계정을 통해 누구나 참여 가능하다. 개발자들은 자신이 만든 MCP 서버를 등록하고 실제 대화에서 어떻게 작동하는지 테스트해볼 수 있다. 다른 개발자의 MCP와 도구도 자유롭게 사용 가능하다. 현재 카카오는 카카오톡 나와의 채팅방, 톡캘린더, 카카오맵, 선물하기, 멜론 등 다양한 MCP 서버와 연결 도구를 테스트용으로 공개해 다양한 실험을 지원하고 있다. 유용하 카카오 AI에이전트플랫폼 성과리더는 “AI가 사용자의 의도를 깊이 이해하고, 필요한 작업을 자율적으로 처리하는 시대가 빠르게 도래하고 있다”며 “PlayMCP는 카카오 안팎의 개발자들이 함께 에이전틱 AI의 기획·실험·실행을 통합적으로 경험할 수 있는 플레이그라운드가 될 것”이라고 말했다.

2025.08.13 09:38김민아

채널톡, '팀 알프'에 MCP 호스트 기능 추가…"노션·리니어 연동”

'채널톡' 운영사 채널코퍼레이션(대표 최시원)이 사내 업무 보조용 AI 툴 '팀 알프'에 업무 자동화 환경 구축을 위한 MCP(Model Context Protocol) 호스트 기능을 추가했다고 9일 밝혔다. 팀 알프의 MCP 호스트 기능은 외부 솔루션 및 데이터 연동을 돕는 허브 역할을 한다. 팀 알프에 노션·리니어 등 MCP를 지원하는 툴과 데이터베이스를 자유롭게 연결함으로써 상담사 업무 효율 극대화는 물론, 비상담 부서에서도 채널톡 활용 범위를 대폭 확장할 수 있도록 고안됐다. 예를 들어 사용자가 팀 알프와의 대화에서 얻은 답변을 기록하기 위해 "노션에 저장해줘"라고 요청하면, 팀 알프가 해당 정보를 사용자의 노션에 정리한다. 또 팀 알프에 연동된 다양한 데이터를 실시간으로 조회할 수 있어, 사용자는 여러 시스템을 오가며 정보를 찾는 번거로움 없이 한 곳에서 업무를 처리할 수 있다. 뿐만 아니라 채널코퍼레이션은 바이브 코딩 환경에서 자연어 명령으로 비개발자도 쉽게 활용할 수 있는 MCP 서버 기능을 제공한다. 기존에는 자체 구축 홈페이지에서 채널톡 설치와 데이터 연동을 개발자가 직접 시스템과 매칭해야 했지만, 이번 업데이트로 비개발자도 "채널톡 설치해줘", "회원정보 연동해줘"와 같은 자연어 명령만으로 간편하게 채널톡을 설치 및 연동을 완료할 수 있다. MCP는 미국의 생성형 AI 스타트업 '앤트로픽'이 지난해 11월 자사 서비스 클로드를 통해 제안한 AI 시스템과 외부 데이터 소스를 연결하는 통합 표준이다. AI가 단순히 주어진 정보로 질문에 답하는 것을 넘어 외부 문서를 불러오거나, 이메일을 발송하는 등 '행동하는 주체'가 되도록 지원한다. 윤태훈 채널코퍼레이션 최고기술책임자는 "현재 글로벌 생성형 AI 에이전트 시장은 하루가 다르게 변화하는 속도전이 치열한 상황"이라며 "고객 업무 효율화를 위한 혁신 기술을 적극적으로 도입하기 위해 앞으로도 빠른 의사결정과 도전적인 스타트업 정신으로 자사 제품 경쟁력을 강화해 나가겠다"고 말했다.

2025.07.09 10:16백봉삼

라인플러스가 말하는 AI 시대 '진짜 분석가의 일'

[도쿄(일본)=안희정 기자] “이 대시보드, 데이터 분석가가 만든 게 아니라 AI가 만들었습니다. 5분도 안 걸렸습니다.” 라인플러스가 자체 개발한 MCP(Model Context Protocol) 기반의 분석 자동화 시스템을 공개했다. 복잡한 데이터 파이프라인을 AI가 이해하고 처리할 수 있도록 시맨틱 레이어를 도입해, 기존 수작업 분석 과정을 자동화하고 정밀도까지 높인 점이 핵심이다. 라인플러스 박민서 데이터 분석가는 30일 일본 도쿄에서 열린 기술 컨퍼런스 '테크버스 2025' 에서 최신애 데이터 분석가와 함께 'AI로 데이터 분석가 일자리 뺏기: 생성형 AI를 이용한 데이터 파이프라인 구축 및 데이터 분석 자동화'라는 발표를 진행했다. 이 자리에서 박 분석가는 "AI는 분석가의 일을 대체하는 것이 아니라, 분석가가 전략에 집중할 수 있게 만든다”고 강조했다. 생성형 AI가 실제로 기업 데이터를 분석하려면 단순한 자연어 처리 능력뿐 아니라, 데이터베이스 접근 권한과 맥락(컨텍스트)을 이해할 수 있는 환경이 필요하다. MCP는 이 과정을 구조화된 워크플로로 설계해, LLM이 실질적인 분석 업무를 수행할 수 있게 해주는 프로토콜이다. 박 분석가는 "AI로 데이터 분석을 하려면 LLM이 데이터베이스에 접근하고, 요청한 작업을 수행할 수 있도록 권한을 줘야 한다. 이를 쉽고 가능하게 해주는 것 중 하나가 MCP서버"라며 "MCP 서버라는 툴 박스를 클라이언트한테 쥐어주면 클라이언트는 이를 이용해서 데이터베이스에 접근하고 또 필요한 작업들을 할 수 있게 된다"고 설명했다. 박 분석가는기존의 분석 프로세스를 “단계마다 담당자도 다르고, 데이터 추출·가공·시각화까지 수작업이 많아 비즈니스 질문의 맥락이 손실되기 쉬웠다”며 "반면 MCP 기반 시스템에서는 LLM이 사용자의 질문을 분석하고, 데이터 추출부터 지표 계산, 시각화, 리포팅까지 자동으로 처리할 수 있다"고 강조했다. 여기에는 시맨틱 레이어링(Semantic Layering) 기술이 작용한다. 이는 비즈니스 용어, 데이터 스키마, 분석 로직 등 다양한 분석 맥락을 AI에게 전달해주는 중간 계층이다. 라인플러스는 이를 클라이언트·서버·데이터베이스(DB) 단에 각각 적용해, 질문의 의도를 정확히 반영하고 분석 성능을 끌어올렸다. 박 분석가는 "예를 들어 '서비스 이탈률이 얼마냐'는 질문에 대해 AI가 단순히 '비활성 사용자'만 계산한다면, 구독 취소 사용자는 누락된다. 우리가 기대하는 분석과 다른 결과가 나오는 것"이라며 "이는 사용자 요청을 AI가 제대로 이해하지 못하고 있기 때문이다. 이를 해결하기 위해 LLM에 컨텍스트를 줘야한다"고 말했다. 최신애 분석가는 실제 분석 사례를 소개하며, 시맨틱 레이어 적용 전·후의 분석 정확도 차이를 설명했다. 최 분석가는 “4월 서비스 이탈률을 계산하는 질문에서, 처음엔 비활성 사용자만 반영해 83%라는 결과를 냈다"며 "그러나 시맨틱 레이어를 통해 구독 취소자까지 포함하자 83.6%, 인덱싱 최적화를 더하니 83.4%로 정정됐다"고 말했다. 이 과정을 통해 라인플러스는 LLM이 실질적인 분석 도구로서 작동하려면 단순한 툴 연결이 아니라, 정확한 맥락 설계(Context Design)가 필요하다는 점을 강조했다. 시맨틱 레이어는 사용자 프롬프트에 포함시킬 수도 있고, 서버 내 설정 파일로 구성하거나, DB 내 메타데이터 및 트리거 구조로 반영할 수 있다. 구현 난이도는 높아지지만 자동화 수준과 분석 정밀도 역시 높아진다. 실제로 라인플러스는 MCP 구조를 활용해 몽고DB, 포스트그레SQL, 태블로, 슬랙 등 다양한 시스템을 연결하고 있으며, 실시간 모니터링, 비즈니스 성과 분석, 업무 자동화 등 다양한 시나리오로 확장 중이다. 최 분석가는 "많은 분석가들이 AI가 이렇게 빠르게 발전하면 내 일자리가 사라지는 건 아닐지 걱정하곤 한다"며 "하지만 이 변화가 일자리 위협이 아니라 사람과 AI가 각자의 강점을 살려서 협업할 수 있는 계기가 될 수 있다고 생각한다"고 말했다. 그러면서 "LLM은 대규모 데이터를 빠르게 처리하고 여러 시스템에 동시에 쿼리를 날리고 반복적인 분석 작업을 자동화하고 실시간으로 모니터링 하는 데 강하다"며 "특히 속도, 반복, 그리고 규모의 영역에서는 AI가 사람보다 큰 강점을 가지고, 사람은 AI가 비즈니스 맥락을 이해할 수 있도록 로직을 설계하고 시맨틱 레이어를 구축하고 AI가 분석한 결과를 검증하는 역할을 한다"고 언급했다. 이어 "결국 LLM은 사람의 분석 역량을 확장시켜주는 강력한 파트너라고 생각한다"며 "이제 분석가는 AI가 비즈니스 맥락을 이해할 수 있도록 구조를 설계하고 전략적인 질문을 던져서 지금보다 더 깊은 인사이트를 이끌어내는 역할을 하게 될 것"이라고 역설했다.

2025.06.30 17:09안희정

"업무와 더 밀접히 연결"…세일즈포스, AI 에이전트 업그레이드

세일즈포스가 조직 내 인공지능(AI) 활용 범위를 넓히기 위해 AI 에이전트를 업그레이드했다. 세일즈포스가 디지털 워크포스 플랫폼 '에이전트포스' 차세대 버전인 '에이전트포스 3'를 내놨다고 26일 밝혔다. 에이전트포스 3 핵심 기능은 '커맨드 센터'다. AI 에이전트 운영 가시성과 제어력 향상을 돕는다. 실시간 모니터링을 기반으로 작동되며 대화 유형과 오류율, 응답속도 등 AI 에이전트 활용 시 주요 지표를 시각화한다. 이를 통해 기업의 AI 활용 현황을 한눈에 보여준다. 이를 통해 조직 내 실시간 AI 에이전트 관리뿐 아니라 잠재적 위험에 선제적으로 대응할 수 있어 AI 에이전트 운영 간 안정성을 높일 수 있다. 에이전트포스 3는 오픈 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반으로 멀티 에이전트·엔터프라이즈 시스템 간 플러그 앤 플레이(Plug-and-Play) 연결을 지원한다. 이를 통해 고객은 복잡한 코딩 작업 없이도 다양한 AI 에이전트를 API와 업무 시스템, 데이터 자산 등과 연결할 수 있다. 상호 작용과 협업이 가능한 에이전트-투-에이전트(A2A) 환경을 구현할 수 있는 셈이다. 현재 MCP 서버는 아마존웹서비스(AWS)와 구글클라우드, IBM, 페이팔, 박스, 스트라이프 등 30개 넘는 파트너가 세일즈포스 공식 AI 에이전트 마켓플레이스인 '에이전트 익스체인지'를 통해 제공되고 있다. 예를 들어 AWS MCP 서버를 활용해 비정형 데이터 분석, 문서 요약, 이미지 인식이 가능하며, 구글 MCP 서버를 통해 지도 기반 서비스·생성형 AI 모델 연동이 가능하다. 세일즈포스는 에이전트포스에 기술 아키텍처까지 고도화했다고 밝혔다. 새롭게 업그레이드된 '아틀라스 아키텍처'는 응답 속도를 기존 대비 50% 이상 개선했으며, 실시간 스트리밍과 웹 검색 기반 데이터 수집·출처 인용 기능을 통해 응답 정확성과 신뢰도를 높였다. 또 다국어 지원 기능으로 프랑스어와 독일어, 스페인어, 일본어, 포르투갈어 등 6개 언어가 새롭게 지원된다. 향후 지원 언어는 30개 이상으로 확대될 예정이다. AI 모델의 성능 저하나 장애 발생 시 자동으로 대체 모델로 전환되는 모델 자동 전환 기능도 새롭게 추가됐다. 에이전트포스 3가 보안·규제가 중요한 산업에서도 유용해질 것이란 평가도 나왔다. 앞서 세일즈포스는 미국 연방 정부의 최고 보안 인증 등급인 'FedRAMP High' 인증을 획득한 바 있다. 이에 공공 부문에서도 안정적으로 AI 서비스를 제공할 수 있게 됐다. 현재 AWS를 기반으로 앤트로픽의 '클로드' 모델을 호스팅하고 있으며, 향후 구글 '제미나이'를 포함한 다양한 모델 지원을 확대할 방침이다. 세일즈포스는 AI 에이전트 도입을 지원하기 위해 '환자 일정 예약' '광고 제안서 생성' '차량 정비' 등 반복적인 업무에 즉시 적용 가능한 200여 개의 '사전 구축형 액션'을 제공한다. 세일즈와 서비스, 인더스트리 클라우드 등 주요 제품군에서는 사용자 기반 요금제를 적용해 상황에 따른 맞춤형 활용이 가능하다. 직원용 AI 에이전트는 무제한 사용이 가능하다. 세일즈포스 애덤 에반스 AI 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 "에이전트포스는 AI 에이전트, 데이터, 애플리케이션, 메타데이터 통합을 기반으로 디지털 워크포스 플랫폼을 개발해 왔다"며 "이미 수천 개 기업이 에이전트포스를 통해 에이전틱 AI의 가치를 실현하고 있다"고 강조했다.

2025.06.26 17:29김미정

"실수 안 하는 AI 에이전트, '자동 추론'서 나온다"

[필라델피아(미국)=김미정 기자] "인공지능(AI)은 결과를 생성하고, 자동 추론(Automated reasoning)은 그 결과를 검증합니다. 이 두 기술이 함께 작동할 때 더욱 강력한 보안과 신뢰도를 갖춘 에이전트를 구축할 수 있습니다." 아마존웹서비스(AWS) 네하 룽타 아이덴티티 부문 응용과학 디렉터는 18일까지(현지시간) 미국 필라델피아에서 열린 연례 보안 컨퍼런스 'AWS 리인포스 2025'에서 AI의 설명 가능성과 보안 강화를 위한 방안으로 AI와 자동 추론 결합을 제시했다. 자동 추론은 실수하지 않는 계산기 같은 도구 역할을 한다. 어떤 시스템이나 규칙이 제대로 작동하는지 논리적으로 따지는 데 활용된다. 최종 결과에 대한 과정을 수학적으로 증명하는 식이다. 룽타 디렉터는 AWS에서 자동 추론 기술 개발을 주도해왔다. 이전에는 미국항공우주국(NASA)과 마이크로소프트 리서치에서 소프트웨어 검증·자동화 도구 관련 연구를 수행한 경력이 있다. 그는 AWS에서 '아마존 베드록' 가드레일에 자동 추론 기술을 업계에서 처음 적용한 인물로 알려졌다. 룽타 디렉터는 "사용자 정보가 외부로 나가지 않도록 하려면 프롬프트 입력과 출력 경로가 항상 안전한지 수학적으로 검증해야 한다"며 "여기서 자동 추론은 단순한 확률 계산이 아니라 '절대 유출되지 않는다'는 것을 논리적으로 증명한다"고 설명했다. 이 외에도 그는 신원 및 접근관리(IAM) 솔루션 'IAM 액세스 애널라이저'에도 자동 추론 기술을 적용했다. 자동 추론은 솔루션 내에서 누가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 왜 접근 가능한지를 명확히 판단하고 통제하는 역할을 한다. 룽타 리렉터는 "현재 IAM은 모든 클라우드 서비스에 사용된다"며 "방대한 접근 요청을 수학적으로 분석하고 검증할 수 있는 건 자동 추론이 답"이라고 강조했다. "AI와 자동 추론 연결 필수…MCP·A2A가 도와" 룽타 디렉터는 AI와 자동 추론 결합이 더 밀접해져야 한다고 주장했다. 그는 "보통 거대언어모델(LLM)은 본질적으로 비결정론적"이라며 "이것이 LLM 강점이지만 대규모 환경에서 제대로 작동하려면 결정론적 도구들과 결합해야 한다"고 밝혔다. 룽타 디렉터는 AI와 자동 추론 결합을 돕는 도구로 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)'을 꼽았다. MCP는 AI가 다른 시스템이나 도구와 자유롭게 정보를 주고받을 수 있게 돕는 인터페이스 기술이다. 기존 API보다 유연하게 동작한다는 평을 받고 있다. 이에 AI와 자동 추론 기술 연결을 원활히 지원할 수 있다. 또 그는 '에이전트 투 에이전트(A2A)'도 신뢰도 높은 AI 자동화를 구현할 수 있다고 강조했다. 룽타 디렉터는 "이는 여러 AI가 각자 맡은 역할을 수행하는 식"이라며 "AI가 서로 작업을 요청하는 식으로 협업한다면 더 신뢰도 높은 자동화와 오케스트레이션을 구현할 수 있을 것"이라고 전망했다. 다만 자동 추론 기술이 지금보다 더 발전해야 한다는 점도 언급됐다. 룽타 디렉터는 "자동 추론은 수학적 표현으로 결과를 증명할 때 우수한 능력을 발휘하지만, 모든 문제를 수학으로 표현할 순 없다"며 "이는 우리가 풀어야 할 결정적 과제"라고 설명했다. 이어 "AI와 추론 자동화 결합은 이제 시작"이라며 "이를 통해 강력한 보안과 신뢰도를 갖춘 AI를 구축할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2025.06.19 17:00김미정

"말 안 듣는 AI 찾는다"…MS, MCP에 강력 보안 구현

"인공지능(AI) 에이전트 간 안전하고 일관된 협업은 필수입니다. 우리는 이를 지원하기 위해 제품 전반에 걸쳐 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 적용했습니다. AI가 사용자 대신 업무를 처리하더라도 통제 가능하고 신뢰할 수 있는 환경을 조성할 것입니다." 마이크로소프트 케빈 스콧 최고기술책임자(CTO)는 한국 시간으로 22일까지 미국 새너자이에서 열린 개발자 행사 '마이크로소프트 빌드 2025'를 통해 MCP 적용 방향과 보안 업데이트 내용을 공개했다. MCP는 에이전트가 파일을 검색하거나 앱을 실행할 때 컴퓨터 내 다양한 프로그램과 정확히 소통할 수 있도록 만든 표준 방식이다. AI가 웹 브라우저부터 메모 앱, 파일 탐색기 등 다양한 환경에서 원활히 작동할 수 있게 돕는다. 이를 통해 특정 앱마다 방식이 달라 생기는 오류 없이 사용자 지시를 일관되게 수행할 수 있다. 현재 마이크로소프트는 깃허브와 MCP 운영 위원회에 합류했다. 윈도11를 비롯한 깃허브, 코파일럿 스튜디오, 다이내믹스 365, 애저, 애저 AI 파운드리, 시맨틱 커널, 파운드리 에이전트 등 에이전트 제품·서비스 전반에 걸쳐 MCP 1차 지원을 시작했다. 몇 달 내 MCP 기능을 포함한 개발자 전용 소프트웨어를 프리뷰로 제공할 예정이다. 윈도11용 MCP 보안 아키텍처 설계 스콧 CTO는 MCP의 보안 위협 가능성을 지적했다. 악성 명령으로 AI가 잘못된 판단을 하거나, 중요한 기능이 외부에 노출될 수 있다는 이유에서다. 또 교차 프롬프트 인젝션이나 도구 오염이 발생하면 시스템 전체가 위험해질 수 있다고 경고했다. 마이크로소프트는 이런 문제를 막기 위해 윈도11용 MCP 보안 아키텍처를 우선 개발했다. 이 아키텍처는 MCP 서버에 필요한 고유한 ID와 코드 서명을 기업이나 개발자에게 제공한다. 현재 어떤 작업을 하는지, 어떤 권한이 필요한지도 실시간 알린다. 중요한 작업은 반드시 기업·개발자 동의를 받으며, 모든 기록은 자동 저장한다. MCP 사용자와 서버는 윈도의 프록시로 통신한다. 이 프록시는 인증과 권한 부여를 중앙에서 관리하고, 이상 행동이 있을 때 이를 감지해 대응할 수 있다. MCP 서버는 윈도에 등록되기 전 몇 가지 보안 조건을 만족해야 한다. 우선 실행 중에 기능이 바뀌면 안 되고, 필요한 권한은 미리 처리돼야 한다. 또 외부에 공개되는 기능은 보안 검사를 받아야 한다. 마이크로소프트는 MCP 서버를 쉽게 찾고 쓸 수 있도록 깃허브와 손잡고 공개 MCP 서버 목록을 만들었다. 누구나 서버를 등록하고 관리할 수 있으며, 서버의 정보와 설정을 한눈에 볼 수 있다. 두 기업은 앤트로픽과 협력해 MCP 인증 방식도 새로 설계했다. 사용자는 마이크로소프트 엔트라 ID나 다른 안전한 로그인 수단을 사용해 AI가 자신의 데이터에 접근하는 것을 직접 허락할 수 있다. 케빈 스콧 마이크로소프트 최고기술책임자(CTO)는 "AI 에이전트가 더 많이 쓰이는 시대에 맞춰, 운영체제 수준에서 보안을 기본으로 설계하는 것이 중요하다"며 "앞으로 사용자 통제를 중심에 두고 MCP 생태계를 넓혀가겠다"고 기조연설에서 강조했다.

2025.05.22 13:41김미정

"클로드로 업무 대체"…클라우드플레어, 기업용 AI 연결 인프라 확대

클라우드플레어가 인공지능(AI) 에이전트 사용 경험을 강화하기 위해 앤트로픽을 비롯한 글로벌 기업과 손잡는다. 클라우드플레어는 아사나와 아틀라시안, 블록, 페이팔, 센트리, 스트라이프 등 글로벌 테크 기업들과 앤트로픽의 AI 어시스턴트 '클로드'를 활용한 서비스 연동 작업을 진행한다고 7일 밝혔다. 이번 협업은 클라우드플레어의 워커스 인프라를 활용해 클로드가 사용자 대신 각 기업의 애플리케이션에 직접 접근할 수 있도록 지원하기 위함이다. 사용자는 탭을 전환하지 않아도 자연어 대화만으로 이메일 전송과 프로젝트 업데이트, 송장 발행 등 다양한 업무를 처리할 수 있다. 중심 기술은 앤트로픽이 주도한 오픈소스 표준 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)'이다. MCP는 AI와 기업의 서비스형 소프트웨어(SaaS) 도구를 안전하게 연결해주는 역할을 한다. 클라우드플레어는 이를 신속하게 구축할 수 있는 유일한 툴킷을 제공하고 있다. 기업들은 클라우드플레어 인프라를 통해 수주가 아닌 수일 내에 글로벌 MCP 서버를 배포할 수 있게 됐다. 복잡한 인증 절차나 권한 관리도 간소화돼 보안성을 확보하면서도 빠른 전개가 가능해졌다. MCP는 기업의 기존 워크플로우에 AI를 직접 통합함으로써 AI의 자율성을 높인다. 예컨대 개발자는 클로드와 대화하며 서버 로그를 분석하거나 디버깅 요청을 처리할 수 있으며, 마케팅 캠페인 질의나 고객 응대도 AI가 직접 수행할 수 있다. 클라우드플레어는 이날부터 자사 MCP 서버를 외부에 공개하고, 클로드 사용자들이 자연어 명령만으로 자사 웹사이트 개발, 애플리케이션 구축, 네트워크 운영까지 할 수 있도록 지원하기 시작했다. 프라샨트 판데이 아사나 최고기술책임자(CTO)는 "회의록으로부터 프로젝트를 자동 생성하거나 업데이트를 받아오는 작업이 가능해졌다"고 밝혔다. 타룬 만다나 아틀라시안 제품 엔지니어링 총괄은 "MCP를 통해 다양한 고객 환경에 맞춘 통합 기능을 빠르게 제공할 수 있게 됐다"고 말했다. 프라카 메흐로트라 페이팔 AI 부문 수석부사장은 "개발자들이 자연어 지시만으로 결제 처리나 환불 자동화가 가능해졌다"고 설명했다.

2025.05.07 14:13김미정

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. 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 이와 같은 MCP 도입에 의한 다양한 AI 에이전트 구축은 점차 산업 분야별로 다양하게 활용되고 있고, 그동안 기업에서 보유하고 있는 극비의 정보를 철저한 보안 시스템으로 유지해야 하는 기업들에게 오픈 소스를 통한 온프레미스형 LLM 구축과 MCP 도구들을 통한 확장성, 그리고 자동화 프레임워크를 사용한 AI에이전트의 성공 사례들을 통해 점점 확장되고 있는 흐름을 타고 있다, 이제 MCP는 단순히 LLM과 데이터를 연결하는 기술을 넘어, 실제 업무 현장에서 AI 자동화를 실현하는 실질적 도구로 자리 잡고 있다. 실시간 데이터 통합, 컨텍스트 최적화, 보안 준수 등 MCP의 혁신적 기능은 기업이 LLM에 기반하여 생성형 AI의 잠재력을 온전히 실현하는 데 필수적인 연결고리임을 다양한 실전 사례가 증명하고 있다. 앞으로는 좀 더 복잡하고 어려운 생산과 업무 처리과정에서 MCP를 통한 AI 자동화 기능이 여러 산업군으로 확장될 것이며, LLM 기반 AI 에이전트 확산은 기업 업무의 효율성과 혁신성을 한층 더 높일 것으로 예측된다.

2025.05.02 10:51김철환

AI 자동화로 연결되는 디지털 혁신의 새로운 브릿지

2025년 글로벌 빅테크 기업들의 화두는 'AI 에이전트'이다. 이미 클라우데라와 샌드버드, 아마존, IBM, 마이크로소프트, 오픈AI 같은 글로벌 공룡회사들은 기업용 AI에이전트 시장에 노크를 하고 있고, AI 자동화 기술은 비약적으로 발전할 준비를 하고 있다. 하지만, 아직 산업 현장에 있는 많은 기업들과 생산 공장들은 여전히 LLM기반 AI의 잠재력을 업무 현장에 충분하게 녹여내지 못한 채 제한적인 범위에서 AI를 접목하고 있는 현실이다. 그 핵심 원인은 대규모 언어 모델(LLM)이 기업의 실제 데이터와 내부 시스템에 효과적으로 연결되지 못하기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위해 MCP(Model Context Protocol) 표준이 LLM과 자동화 워크플로우 기능을 가진 AI에이전트에 효과적으로 연결될 수 있는 길을 열어주고 있다. MCP는 LLM이 사전학습된 일반 지식을 넘어, 인터넷 검색을 통한 최신화 정보에 연결되고 또 개인과 기업 내부에 존재하는 특화된 데이터에 안전하게 접근할 수 있도록 하는 표준화된 통신 프로토콜이다. 이 기술은 AI 자동화를 위한 질적 도약을 가능하게 하는 핵심 연결고리로 부상하고 있으며 엔트로픽의 클로드와 오픈AI가 AI 에이전트 출시를 발표하고 있으며, 글로벌 AI 에이전트회사들이 기업용 AI 에이전트 시장에 진입하고 있다. MCP는 단순한 기술적 솔루션을 넘어서, LLM에 기반한 챗GPT, 클로드, 딥시크 같은 AI 시스템과 노션, 구글 드라이브, 슬랙, 깃허브, 세일즈포스 등 다양한 데이터 소스 간의 지능적인 연결을 가능하게 하는 프로토콜이기 때문에 LLM과 데이터를 잇는 지능형 가교 역할을 할 수 있다. 따라서 이 혁신적인 프로토콜은 그동안 특화된 데이터를 사내에 축적하고 있는 기업들에게 이들 데이터베이스를 서로 연동하여 손 쉬운 자연어 명령어로 기업 업무 프로세스를 자동화할 수 있는 새 지평을 열 수 있게 되었다. AI자동화를 위한 MCP의 기능은 다음과 같다. 첫째 콘텍스트 최적화가 가능하다. MCP는 LLM에 입력되는 컨텍스트(맥락)를 효율적으로 관리할 수 있다. LLM의 토큰 제한 내에서 가장 관련성 높은 정보를 선별하여 제공함으로써, 모델이 더 정확하고 실질적인 응답을 생성할 수 있게 한다. 둘째, 기업의 다양한 목적 시스템에 존재하는 데이터를 실시간으로 통합하고 관리할 수 있다. MCP는 그룹웨어와 ERP, CRM, MES, 지식관리시스템 등 기업 내부 시스템과 외부 데이터 소스(시장 데이터 등)에서 실시간으로 정보를 가져와, LLM의 입력 컨텍스트에 붙여 넣을 수 있도록 한다. 이런 통합 입력 방식의 AI 에이전트는 LLM 모델이 최신화 정보에 기반한 판단을 내릴 수 있도록 함으로써 기업의 생산성과 효율성이 증가되는 역할에 직접 개입할 수 있도록 한다. 셋째, 사용자 개인에 적합하도록 하고 특화 콘텍스트를 통해 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 된다. MCP를 통해 사용자의 과거 상호작용 기록, 선호도, 업무 패턴을 분석하여 개인화된 컨텍스트를 구성할 수 있다. 또한 AI에이전트는 기업 특화 지식, 정책, 전문 용어 등을 이해하고 활용할 수 있도록 지원한다. 넷째, 보안 및 규정 준수을 할 수 있도록 도와줄 수 있다. 특히 민감한 기업 데이터가 LLM에 안전하게 전달될 수 있도록 암호화, 접근 제어, 감사 기능을 내장하고 있으며, 더욱 안전한 데이터의 보장을 위해 LLM은 챗GPT나 클로드와 같은 공개된 클라우드 서비스 대신 프라이빗한 온프레미스 서버에 설치되는 오픈소스형 LLM을 사용하는 경우가 많다. 즉 독립된 로컬 서버에 올라마(Ollama)를 설치하여 운영하는 라마3(Llama3) 모델이 가장 대표적인 LLM일 것이다. 따라서 본격적인 사설 목적의 기업형 AI에이전트가 도래하면서, 보안 목적으로 인해 값비싼 GPU 서버를 사내에 설치하고 사설용 MCP플랫폼과 기업 전용 MCP도구들이 산업별로 생태계를 이루고 수익모델을 통해 협력할 가능성이 있다. 또한 MCP서버도구들은 산업별 규제 요구사항을 준수하며 데이터를 처리하고 AI 에이전트들과 소통하는 새로운 패러다임이 나올 가능성이 높다. (이후 기업형 실감나는 MCP 활용 사례 계속)

2025.04.23 13:16김철환

올거나이즈, MCP 기반 에이전트 '본격화'…보안·자동화 동시에 잡았다

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 인공지능(AI) 기술이 기업용 시장으로 본격 확장되는 가운데 올거나이즈가 이를 실현 가능한 형태로 구현했다. 완성형 에이전트 빌더의 보안 문제를 완화해 자동화 도입을 원하는 기업의 수요를 정조준한 것이다. 올거나이즈는 자사 플랫폼 '알리(Alli)'에 MCP 기반 '에이전트 빌더'를 새롭게 탑재했다고 21일 밝혔다. 이 기능은 온프레미스 환경에서도 사용할 수 있도록 설계돼 외부 네트워크 차단이나 데이터 접근 제한 등 보안 요건이 엄격한 인프라에서도 운영 가능하다. MCP는 대규모 언어모델이 외부 툴, 기능, 데이터를 자유롭게 호출할 수 있게 해주는 최신 기술로, 지난해 11월 앤트로픽이 발표해 화제가 됐다. 다만 이 기술은 강력한 권한을 요구하기 때문에 에이전트가 완전히 분리된 인스턴스에서 실행돼야 한다. 올거나이즈는 이 구조를 통제된 환경 내에서 안전하게 구현하며 기술적 진입장벽을 낮췄다. '에이전트 빌더'는 사내 문서 기반의 검색증강생성(RAG) 기능과 연동된다. 코딩 없이도 구성 가능해 비개발자도 복잡한 업무 자동화를 설계할 수 있으며 문서·DB·서비스형 소프트웨어(SaaS) 통합 기반의 검색, 보고서 자동 생성, 의사결정 보조 등 다양한 비즈니스 시나리오에 적용된다. 특히 온프레미스 환경에서는 올거나이즈가 독자 개발한 거대언어모델(LLM) '알파-V2', '알파-R1'을 활용해 성능을 극대화했다. 이 모델은 외부 응용 프로그램 인터페이스(API) 없이도 에이전트가 고속 추론과 문맥 이해를 수행할 수 있도록 최적화됐다. 올거나이즈는 현재 한국, 미국, 일본에 걸쳐 금융, 공공, 제조 등 300여 개의 엔터프라이즈 고객을 확보하고 있다. '알리' 플랫폼에서는 특화 AI 모델부터 에이전트 마켓까지 생성형 AI 도입에 필요한 전주기 기능을 통합 제공하고 있다. 이창수 올거나이즈 대표는 "최근 MCP가 업계 화두로 떠오르면서 많은 기업이 이 기술을 기반으로 에이전트를 구축하고 있지만 실제 보안 요건을 완벽히 만족시키는 시스템은 찾기 힘들다"며 "기술력을 바탕으로 기업이 원하는 보안 및 운영 요건을 충족시킬 수 있는 완성형 AI 에이전트를 제공할 것"이라고 밝혔다.

2025.04.21 11:02조이환

클라우드플레어, AI 에이전트 개발용 플랫폼 공개

클라우드플레어가 인공지능(AI) 에이전트 개발을 위한 신규 기능을 대거 공개해 개발자 지원에 본격 나섰다. 클라우드플레어는 업계에서 처음으로 원격 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 비롯한 '워크플로우' '듀러블 오브젝트' 무료 플랜을 제공한다고 14일 밝혔다. MCP 서버는 AI 에이전트가 이메일 전송, 회의 예약, 코드 배포 등 복합 작업을 스스로 수행할 수 있게 지원한다. 기존 로컬 기반 MCP 제약을 해소하고 오스제로와 스티치, 워크 운영체제(OS)와의 연동으로 인증·권한 부여도 간소화했다. 듀러블 오브젝트는 컨텍스트 인식이 가능한 지능형 에이전트 구현을 돕는다. 이는 과거 사용자 이력이나 선호도를 기억해 반응하는 상태 기반 애플리케이션 개발에 활용된다. 서버리스 구조에서도 높은 확장성과 지연 최소화를 돕는다. 현재 해당 플랫폼은 무료로 제공된다. 워크플로우는 다단계 작업 흐름을 자동화하고 안정적으로 운영할 수 있는 기능이다. 수일 이상 지속되는 업무도 진행 상황을 기억해 이어서 수행할 수 있다. 복잡한 AI 기반 워크플로우 구현도 가능하다. 클라우드플레어는 사용한 만큼만 비용을 지불하는 구조를 통해 AI 추론에 소요되는 과도한 클라우드 비용 문제도 해소했다고 밝혔다. 서버리스 기반으로 유휴 시 리소스를 0으로 줄이고 필요 시 즉시 확장할 수 있다. 이를 통해 전통적인 클라우드 대비 운영 비용을 크게 낮출 수 있다. 전 세계 190여 개 도시에 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 배치한 클라우드플레어는 사용자와 가까운 위치에서 AI를 실행할 수 있도록 지원해 지연을 줄이고 AI 접근성을 높이고 있다. 매튜 프린스 클라우드플레어 최고경영자(CEO)는 "AI 에이전트는 AI 기술 다음 단계"라며 "개발자들이 에이전트 기반 AI의 미래를 만들어갈 수 있도록 최고의 툴을 제공할 것"이라고 밝혔다.

2025.04.14 10:52김미정

오픈AI 이어 구글도 앤트로픽 기술 'MCP' 채택…AI 에이전트 강화 행보

구글이 인공지능(AI) 에이전트 강화를 위해 앤트로픽이 개발한 오픈소스 AI 에이전트 기술인 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)'을 채택했다. 10일 테크크런치에 따르면 데미스 하사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)는 X(옛 트위터)를 통해 구글이 AI 모델 제미나이와 소프트웨어 개발 킷(SDK)에 MCP 지원을 추가한다고 발표했다. 앤트로픽이 개발·표준화한 MCP는 AI 모델이 비즈니스 툴과 SW뿐만 아니라 콘텐츠 저장소 및 앱 개발 환경 전반에서도 데이터 추출·연결할 수 있는 기술이다. 이를 통해 AI 모델이 더욱 정확하고 풍부한 답변을 제공하며 AI 애플리케이션 간의 양방향 연결을 구축할 수 있다. 이같은 MCP는 고도화된 AI 에이전트를 구현하기 위한 핵심 기술로 주목을 받으며 많은 AI 기업들의 관심을 받는 상황이다. 특히 앤트로픽의 경쟁사인 오픈AI도 챗GPT 서비스 강화를 위해 MCP 기술을 수용한다고 발표한 바 있다. 샘 알트먼 오픈AI CEO는 AI 서비스 전반에 걸쳐 MCP 지원을 추가한다고 밝혔다. 구글은 MCP 기술을 토대로 제미나이 모델의 에이전트 기능을 향상시키는 동시에 MCP 생태계 확장에도 동참한다는 방침이다. 데미스 하사비스 CEO는 "MCP는 우수한 프로토콜이며 AI 에이전트 시대의 개방형 표준으로 빠르게 자리 잡고 있다"며 "MCP 팀, 업계의 파트너들과 함께 MCP를 더욱 발전시켜 나갈 것"이라고 강조했다.

2025.04.10 14:42한정호

[AI는 지금] "AI의 미터법 될까"…앤트로픽 MCP, 생태계 '공용어' 부상

"이제는 지식 탐색과 코드 자동화가 현실화될 정도로 인공지능(AI) 모델이 발전했습니다. 단순히 답을 잘하는 AI가 아니라 현실 데이터를 탐색하고 툴을 활용해 실제 작업을 수행하는 AI가 가능한 시점에 도달한 겁니다." 마이크 크리거 앤트로픽 최고제품책임자(CPO)는 최근 서울 잠실 시그니엘에서 열린 '코리아 빌더서밋'에서 공동 주최사 콕스웨이브 이엽 이사와 대담을 통해 이같이 말했다. 그는 AI의 진화가 단순 생성 능력에 머물지 않고 업무 자동화와 문제 해결로 확장되는 임계점을 넘고 있다고 진단했다. 3일 업계에 따르면 이런 발언은 단순한 기능 향상 이상의 흐름 전환으로 해석된다. AI가 '혼잣말 잘하는 모델'을 넘어 일을 '수행'하는 AI, 즉 에이전트형 구조로 진화하려면 수많은 도구, 시스템, 데이터와 유연하게 연결해주는 기술 인프라가 꼭 필요하기 때문이다. "연결이 해답"…MCP, 단절된 AI 생태계 하나로 묶는다 이같은 문제의식에 대한 해답으로 앤트로픽은 지난해 11월 AI 시스템과 외부 데이터 소스를 연결하는 통합 표준 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)'을 오픈소스로 내놨다. MCP는 '클로드'와 같은 생성형 AI가 파일, 채팅툴, 데이터베이스 등 다양한 시스템과 실시간으로 연동돼 더 정확하고 실질적인 응답을 생성할 수 있도록 설계된 연결 표준 규격이다. 모델 성능만으로는 해결할 수 없는 연결성의 한계를 구조적으로 보완하려는 시도다. 이 프로토콜은 AI 모델과 콘텐츠 저장소, 협업 툴, 개발 환경 등 실제 사용되는 시스템 간의 연결 장벽을 허무는 데 초점을 맞춘다. 기존에는 각 시스템마다 별도의 커넥터를 따로 개발해야 했지만 MCP를 활용하면 하나의 표준 방식으로 다양한 시스템을 동시에 연동할 수 있다. 앤트로픽은 MCP를 "AI와 데이터 간 단절을 해소하는 개방형 표준"이라고 설명한다. 프로토콜 구조도 단순하지만 강력하다. AI 모델이 일방적으로 데이터를 요청하는 데 그치지 않는다. 데이터 소스와 실시간으로 정보를 주고받는 '양방향' 통신이 가능하다는 의미다. 데이터와 기능을 제공하는 MCP 서버와, AI 모델이 설치된 클라이언트 간에 사전에 정해진 통신 규칙을 기반으로 상호 작용이 이뤄진다. 개발자는 MCP 사양과 소프트웨어개발키트(SDK)를 활용해 서버를 구축하거나 해당 규격을 지원하는 클라이언트를 제작해 생태계에 참여할 수 있다. MCP가 등장한 배경에는 기존 연동 방식의 비효율성이 자리하고 있다. 과거에는 서비스마다 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API) 구조가 달라 AI를 적용하려면 시스템마다 일일이 별도 커넥터를 개발해야 했다. 이로 인해 연동은 복잡하고 유지보수는 반복적으로 요구됐으며 확장성도 떨어졌다. MCP는 이런 구조적 한계를 극복하기 위한 시도다. 이질적인 시스템과도 하나의 통일된 방식으로 연결할 수 있어 레거시 시스템이 다수인 기업 환경에서 도입 시 데이터 접근성과 AI 자동화 범위를 대폭 확장할 수 있다. 이에 더해 프로토콜의 핵심은 단순한 커넥터 수의 확장에 있지 않다. 툴과 데이터세트를 오가며도 문맥을 유지할 수 있는 AI 시스템 구조를 만들어낸다는 데 의미가 있다. "툴을 넘나드는 AI"…실행력 갖춘 연결형 생태계, 오픈AI까지 합류했다 이러한 연결형 구조는 사용자 경험 전반에 실질적인 변화를 가져오고 있다. 일례로 사용자가 "이번 주 회의 자료 요약해줘"라고 입력하면 AI는 구글 드라이브에서 관련 문서를 불러오고 슬랙 메시지를 분석해 회의 맥락을 파악한 뒤 요약본을 자동으로 생성한다. 복수의 툴을 전환하며 수작업으로 정보를 옮기던 기존 방식과는 전혀 다른 접근이다. "내 다운로드 폴더에서 이미지만 추려서 압축해줘" 같은 요청도 가능하다. AI가 로컬 파일 시스템에 직접 접근해 이미지 파일을 분류하고 정리한 뒤 자동으로 압축까지 수행한다. 복잡한 명령어나 API 호출 없이 프롬프트 한 줄이면 된다. 이미 MCP는 일반 사용자와 개발자 모두 접근이 쉬워졌다. 구글 드라이브, 슬랙, 깃허브 등 주요 툴은 이미 연결된 상태로 즉시 사용할 수 있으며 개발자들은 오픈소스 기반 도구나 커서(Cursor), 스미스리 등에서 손쉽게 커넥터를 구성할 수 있다. 이같은 사용자 경험 변화는 실제로 기업들의 빠른 도입으로 이어지고 있다. 결제·핀테크 기업 블록과 API 플랫폼을 제공사인 아폴로는 자사 시스템 전반에 연결형 AI 구조를 반영하고 있다. 클라우드 개발 환경을 제공하는 레플릿, 코드 자동화 도구를 개발하는 코드리움, 소프트웨어 코드 검색 엔진을 운영하는 소스그래프 등도 AI를 통해 코드 작성과 분석 효율을 높이고 있다. 이러한 흐름 속에서 AI가 실무에 파고드는 속도는 그 어느 때보다 가파르다. 파일을 검색하고 문서를 요약하는 데 걸리는 시간은 몇 분에서 몇 초로 줄고 복잡한 연동 없이 한 줄 명령어만으로 개발 환경에 AI를 붙일 수 있게 된다. 여기에 오픈AI까지 가세하면서 업계 반응은 더욱 달아올랐다. 샘 알트먼 최고경영자(CEO)는 최근 X(구 트위터)를 통해 '챗GPT' 데스크톱 앱과 API 전반에 연결 프로토콜을 도입하겠다고 밝혔고 이는 경쟁 기술 구조를 수용한 이례적 결정으로 받아들여지고 있다. 업계에서는 이를 두고 "사실상의 'MCP' 표준화를 선언한 것"이라는 평가도 나온다. 생성형 AI의 '작업 수행 능력'을 현실화하려는 흐름 속에서 오픈AI까지 뛰어든 만큼, 플랫폼 간 호환성은 물론 향후 생태계 확장의 속도도 급격히 가속화될 가능성이 크다는 분석이다. 이엽 콕스웨이브 이사는 "AI가 주체적으로 문제를 풀 수 있으려면 결국 다양한 환경과 실시간으로 연결돼 있어야 한다"며 "지금은 모델을 설계하는 시대를 넘어 모델이 '제대로 일할 수 있는 환경'을 만드는 시대에 가까워지고 있다"고 말했다.

2025.04.04 08:55조이환

오픈AI, 경쟁사 앤트로픽 기술 수용…오픈소스 프로토콜 'MCP' 채택

오픈AI(OpenAI)가 AI 어시스턴트 기능 강화를 위해 경쟁사 앤트로픽(Anthropic)에서 개발한 기술을 탑재한다. 27일 테크크런치에 따르면 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 X(옛 트위터) 게시물을 통해 오픈AI가 챗GPT용 데스크톱 앱을 포함한 제품 전반에 앤트로픽의 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)' 지원을 추가한다고 밝혔다. MCP는 지난해 11월 앤트로픽이 오픈소스로 공개한 프로토콜로 AI 모델이 다양한 데이터 소스와 연결돼 실시간으로 정보를 주고받을 수 있도록 돕는다. MCP가 도입된 AI 모델은 파일 시스템, 데이터베이스(DB), 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 등의 비즈니스 앱과 소프트웨어(SW) 전반에서 데이터를 추출·연결해 사용자 요청에 더욱 정확하고 풍부한 답변을 제공한다. 최근 주목받는 AI 어시스턴트와 AI 에이전트를 구현하기 위해서는 실시간 정보 활용과 동적 컨텍스트 유지가 필수적이기에 올해 초부터 MCP에 대한 기업들의 관심이 높아지고 있다. 오픈AI 역시 챗GPT 고도화와 고객 니즈 반영을 위해 경쟁사에서 개발한 프로토콜임에도 불구하고 MCP를 도입한다는 방침이다. 오픈AI는 MCP 지원을 앞으로도 지속 확대할 계획이다. 샘 알트먼 CEO는 "자사 제품 전반에 걸쳐 MCP 지원을 추가하게 돼 기쁘다"며 "에이전트 소프트웨어 개발 키트(SDK)에서 MCP를 이용할 수 있으며 챗GPT 데스크톱 앱과 API로도 곧 출시될 예정이다"라고 밝혔다. 이에 대해 앤트로픽 최고제품책임자 마이크 크리거는 "MCP는 AI 모델이 이미 보유하고 있는 데이터와 사용 중인 SW를 연결할 때 가장 유용하다"라며 "MCP는 수천 개의 통합과 성장을 통해 개방형 표준이 됐다. 오픈AI의 MCP 도입을 환영한다"고 말했다.

2025.03.27 10:48한정호

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