당신은 API를 임시방편으로 연결하고, Slack 봇을 억지로 작동시키며, ChatGPT가 팀원처럼 행동해 달라고 애원해 왔습니다.
하지만 실제 컨텍스트가 없다면 AI는 그저 추측에 불과합니다. tools가 변경되면 작동이 중단되고, 데이터가 명확하게 지도되거나 접근 가능하지 않으면 허황된 예측을 합니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 이를 바꿉니다. MCP는 모델과 스택 간에 구조화되고 맥락적이며 확장성을 갖춘 공유 언어를 생성합니다. MCP를 통해 똑똑하게 행동하는 AI를 배포하는 것을 멈추고 진정으로 똑똑한 AI를 구축할 수 있습니다.
이 블로그 글에서는 MCP를 상세히 이해하고 구현 방법을 알아봅니다. 또한 ClickUp이 MCP 프로토콜의 대안으로 어떻게 활용되는지 살펴보겠습니다. 시작해 보죠! 🤖
모델 컨텍스트 프로토콜이란 무엇인가요?
모델 컨텍스트 프로토콜은 대규모 언어 모델(LLM)에 키 요소/컨텍스트(프롬프트, 대화 기록, tool 상태, 사용자 메타데이터 등)를 정의하고 구조화하며 전달하기 위한 프레임워크 또는 가이드라인입니다.
모델에 영향을 미치는 외부 요인들을 다음과 같이 설명합니다:
- 모델을 사용할 대상(관계자)
- 모델 생성 목적(오브젝트)
- 어디에 그리고 어떻게 적용될지 (사용 사례, 환경)
- 어떤 제약 조건이 존재하는가 (기술적, 윤리적, 시간 기반 등)
- 실제 세계 컨텍스트에 대해 어떤 가정이 이루어지고 있는가
간단히 말해, 이는 모델이 효과적으로 작동할 수 있는 단계를 마련하고, 해당 모델이 구축된 시나리오에서 기술적으로 건전하며 관련성이 있고 사용 가능하도록 보장합니다.
MCP의 키 구성 요소:
- 검증 기준: 모델의 정확성과 유용성을 테스트하거나 평가하는 방법을 설명합니다
- 목적: 모델이 무엇을 표현하거나 해결하기 위한 것인지 명확히 명시합니다
- 범위: 모델의 경계를 정의합니다. 포함되는 요소와 제외되는 요소를 명시합니다
- 키 개념 및 변수: 모델이 다루는 주요 구성 요소, 엔티티 또는 변수를 식별합니다
- 관계와 가정: 개념 간 상호작용 방식과 모델의 기반이 되는 가정을 설명합니다
- 구조: 모델의 형식(예: 다이어그램, 수학 방정식, 시뮬레이션)을 설명합니다
MCP vs. LangChain
LangChain은 LLM 에이전트를 활용하는 애플리케이션 구축을 위한 개발자 친화적 프레임워크입니다. 반면 MCP는 시스템 간 모델에 컨텍스트를 전달하는 방식을 표준화하는 프로토콜입니다.
LangChain은 구축을 돕고, MCP는 시스템 간 통신을 지원합니다. 두 기술의 차이점을 더 잘 이해해 보세요.
| 기능 | LangChain | MCP 모델 |
| 포커스 | LLM을 활용한 애플리케이션 개발 | LLM 컨텍스트 및 tool 상호작용 표준화 |
| Tools | 체인, 에이전트, 메모리, 리트리버 | LLM이 tools, 데이터 및 컨텍스트에 접근하기 위한 프로토콜 |
| 확장성 | 모듈식, 컴포넌트를 통한 확장성 | 대규모, 크로스 에이전트 배포를 위해 구축됨 |
| 사용 사례 | 챗봇, 검색 강화 생성(RAG) 시스템, 작업 자동화 | 기업 AI 오케스트레이션, 다중 모델 시스템 |
| 상호운용성 | 생태계 tools의 한도 | 고급 기능으로 모델 및 tools 전환 가능 |
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MCP 대 RAG
RAG와 MCP는 모두 외부 지식으로 LLM을 강화하지만, 시점과 상호작용 방식에서 차이가 있습니다.
RAG는 모델이 응답을 생성하기 전에 정보를 검색하는 반면, MCP는 표준화된 인터페이스를 통해 모델이 생성 과정에서 데이터를 요청하거나 tools를 트리거할 수 있도록 합니다. 두 방식을 비교해 보겠습니다.
| 기능 | RAG | MCP |
| 포커스 | 응답 생성을 위한 관련 정보 사전 가져오기 | 실시간, 진행 중 tool/데이터 상호작용 |
| 메커니즘 | 먼저 외부 데이터를 가져온 후 생성합니다 | 생성 시 컨텍스트 요청 |
| 최적 대상 | 정적 또는 반구조화된 지식 기반, QA 시스템 | 실시간 tools, API, tool 통합 데이터베이스 |
| 한도 사항 | 검색 타이밍과 컨텍스트 윈도우에 의해 한도에 묶임 | 프로토콜 홉으로 인한 지연 |
| 통합 | 예, RAG 결과를 MCP 컨텍스트 레이어에 임베드할 수 있습니다 | 예, 더 풍부한 흐름을 위해 RAG를 MCP로 통합할 수 있습니다 |
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MCP 대 /AI 에이전트
MCP가 인터페이스 역할을 하는 반면, 다양한 유형의 AI 에이전트가 실행 주체로 활동합니다.
MCP 모델은 에이전트가 tools, 데이터 및 컨텍스트에 접근하는 방식을 표준화하여 범용 커넥터 역할을 수행합니다. AI 에이전트는 이러한 접근 권한을 활용하여 의사결정을 내리고, 작업을 수행하며, 자율적으로 행동합니다.
| 기능 | MCP | /AI 에이전트* |
| 역할 | Tool/데이터 접근을 위한 표준 인터페이스 | 작업을 수행하는 자율 시스템 |
| 기능 | 모델과 외부 시스템 간의 가교 역할을 수행합니다 | MCP 서버를 활용하여 컨텍스트와 tools에 접근하고 의사결정을 수행합니다 |
| 사용 사례 | AI 시스템, 데이터베이스, API, 계산기 연결 | 코드 작성, 데이터를 요약하다, 워크플로우 관리 |
| 의존성 | 독립적인 프로토콜 계층 | 동적 tool 접근을 위해 종종 MCP에 의존합니다 |
| 관계 | 컨텍스트 기반 기능 활성화 | MCP가 제공하는 컨텍스트와 기능을 활용하여 작업을 실행합니다 |
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⚙️ 보너스: RAG, MCP 또는 둘의 혼합을 언제 사용해야 할지 고민되시나요? RAG vs. MCP vs. AI 에이전트에 대한 이 심층 비교는 다이어그램과 예시로 모든 것을 명확히 설명합니다.
/AI 모델에서 컨텍스트가 중요한 이유
현대 AI 시스템에서 컨텍스트는 핵심 요소입니다. 컨텍스트는 생성형 AI 모델이 사용자 의도를 해석하고, 입력을 명확히하며, 정확하고, 관련성 있으며, 실행 가능한 결과를 제공할 수 있게 합니다. 컨텍스트가 없으면 모델은 환각을 일으키고 프롬프트를 오해하며 신뢰할 수 없는 출력을 생성합니다.
현실 세계에서 컨텍스트는 CRM 기록, Git 히스토리, 채팅 로그, API 출력 등 다양한 출처에서 비롯됩니다.
MCP 도입 전에는 이 데이터를 AI 워크플로우에 통합하려면 각 시스템마다 맞춤형 커넥터를 작성해야 했습니다[분산되고 오류 발생 가능성이 높으며 확장성이 없는 방식].
MCP는 구조화된 기계 판독 가능 방식을 통해 AI 모델이 사용자 입력 기록, 코드 스니펫, 비즈니스 데이터, tool 기능 등 컨텍스트 정보에 접근할 수 있도록 하여 이 문제를 해결합니다.
이 표준화된 접근 방식은 에이전트 추론에 필수적이며, AI 에이전트가 실시간 관련 데이터를 활용해 지능적으로 플랜하고 행동할 수 있게 합니다.
또한 컨텍스트가 효과적으로 공유되면 AI 성능이 전반적으로 향상됩니다:
- 언어, 코드 및 다중 모달 작업에서 더 관련성 높은 응답
- 실시간 데이터 기반 처리로 환각 및 오류 감소
- 긴 대화나 복잡한 작업에서 더 나은 기억력과 흐름
- 간소화된 tools와의 통합*, 에이전트가 표준 인터페이스를 통해 데이터와 작업을 재사용할 수 있음
ClickUp AI가 광범위한 MCP 워크플로우나 코드에 의존하지 않고도 이러한 컨텍스트 격차를 해결하는 예시를 보여드립니다. 저희가 처리해 드립니다!
💡 프로 팁: 더 깊이 알아보려면 /AI에서 지식 기반 에이전트를 활용하여 동적 데이터를 검색하고 사용하는 방법을 학습하세요.
모델 컨텍스트 프로토콜은 어떻게 일하나요?
MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 따르며, AI 애플리케이션(클라이언트)이 외부 시스템(서버)에 tools, 데이터 또는 작업을 요청합니다. 실제 MCP 작동 방식에 대한 상세한 설명은 다음과 같습니다. ⚒️
🧩 연결 설정
AI 애플리케이션(클로드 또는 커서 등)이 시작되면 하나 이상의 MCP 서버에 연결하는 MCP 클라이언트를 초기화합니다. 이러한 서버 전송 이벤트는 날씨 API부터 CRM 시스템 같은 내부 tools에 이르기까지 모든 것을 나타낼 수 있습니다.
🧠 재미있는 사실: 일부 MCP 서버는 에이전트가 30개 이상의 블록체인 네트워크에서 토큰 잔액을 확인하거나, NFT를 조회하거나, 심지어 스마트 계약을 트리거할 수 있도록 지원합니다.
👀 tools와 기능 발견하기
연결 후 클라이언트는 기능 탐색을 수행하며 각 서버에 다음과 같이 질문합니다: 어떤 tools, 리소스 또는 프롬프트를 제공자가 제공합니까?
서버는 자신의 기능 목록으로 응답하며, 이는 등록되어 AI 모델이 필요할 때 사용할 수 있도록 제공됩니다.
📮 ClickUp 인사이트: 설문조사 응답자의 13%가 어려운 결정과 복잡한 문제 해결을 위해 AI를 활용하고 싶어 합니다. 그러나 일에서 정기적으로 AI를 사용한다고 답한 비율은 28%에 불과합니다.
가능한 이유: 보안 문제! 사용자는 민감한 의사결정 데이터를 외부 AI와 공유하기를 꺼릴 수 있습니다. ClickUp은 AI 기반 문제 해결 기능을 안전한 작업 공간에 직접 제공함으로써 이 문제를 해결합니다. SOC 2부터 ISO 표준까지, ClickUp은 최고 수준의 데이터 보안 기준을 준수하며 작업 공간 전반에서 생성형 AI 기술을 안전하게 활용할 수 있도록 지원합니다.
🧠 외부 컨텍스트 필요성 파악
사용자가 입력(예: 시카고 날씨는 어때요?)을 제공하면 AI 모델은 요청을 분석하여 훈련 세트에 없는 외부 실시간 데이터가 필요함을 인식합니다.
모델은 기상 서비스와 같은 사용 가능한 MCP 기능 중에서 적합한 tool을 선택하고, 클라이언트는 해당 서버에 대한 요청을 준비합니다.
🔍 알고 계셨나요? MCP는 언어 서버 프로토콜(LSP)에서 영감을 얻어 개념을 자율적 AI 워크플로로 확장합니다. 이 접근 방식은 AI 에이전트가 tools를 동적으로 발견하고 연결할 수 있게 하여 AI 시스템 개발 환경의 유연성과 확장성을 촉진합니다.
✅ 응답 실행 및 처리
클라이언트는 MCP 서버에 요청을 전송하며 다음을 명시합니다:
- 호출할 tool
- 매개변수(예: 위치, 날짜)
MCP 서버는 요청을 처리하고, 필요한 작업(예: 날씨 가져오기)을 수행한 후 결과를 기계가 읽을 수 있는 형식으로 반환합니다. AI 클라이언트는 이 반환된 정보를 통합합니다.
모델은 이후 새로운 데이터와 원래 프롬프트를 모두 기반으로 응답을 생성합니다.
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AI 컨텍스트 관리의 일반적인 과제
/AI 시스템에서 컨텍스트 관리는 매우 중요하지만 결코 간단하지 않습니다.
대부분의 AI 모델은 아키텍처나 tool에 관계없이 정확하고 일관된 추론 능력을 한도로 제한하는 공통적인 장애물에 직면합니다. 이러한 장애물에는 다음이 포함됩니다:
- 토큰 한도와 짧은 컨텍스트 창은 AI가 한 번에 고려할 수 있는 관련 정보의 양을 제한하여 종종 불완전하거나 피상적인 응답을 초래합니다
- 분산된 데이터 소스는 특히 정보가 데이터베이스, 앱, 형식 간에 흩어져 있을 때 적절한 컨텍스트를 수집하기 어렵게 만듭니다
- 세션 간 장기 기억 부족으로 인해 사용자는 정보를 반복해야 하며, 이는 다단계 작업의 연속성을 방해합니다
- 사용자 입력의 모호성, 특히 다중 대화 시 명확한 역사적 맥락이 없으면 AI를 혼란스럽게 할 수 있습니다
- 지연 시간과 비용*은 외부 시스템에서 실시간 훈련 데이터나 컨텍스트를 가져오기 시작할 때 문제가 됩니다
- tools와 팀 간에 컨텍스트를 공유하거나 유지하는 표준화된 방법이 없어서 중복, 불일치, 제한된 협업이 발생하는 경우가 많습니다
이러한 문제들은 표준화되고 효율적인 컨텍스트 관리의 필요성을 드러내며, MCP 프로토콜이 해결하고자 하는 부분입니다.
🔍 알고 계셨나요? 모듈은 명령어를 직접 전송하는 대신 관련 데이터 스트림을 구독합니다. 즉, 로봇 다리는 단순히 균형 업데이트를 수동적으로 감지하다가 필요할 때만 즉시 작동할 수 있습니다.
모델 컨텍스트 프로토콜의 실제 적용 사례
MCP는 다양한 정보 소스를 손쉽게 통합하여 /AI가 정확하고 상황에 맞는 응답을 제공하도록 보장합니다.
아래는 다양한 시나리오에서 MCP를 적용할 수 있는 방법을 보여주는 몇 가지 실용적인 예시입니다. 👇
1. /AI 기반 코파일럿
AI 코파일럿의 가장 널리 사용되는 애플리케이션 중 하나는 개발자가 코드를 작성하고 디버깅하는 데 도움을 주는 AI 어시스턴트인 GitHub Copilot입니다.
개발자가 기능을 작성할 때 Copilot은 다음에 접근할 수 있어야 합니다:
- *코드 히스토리: /AI는 현재 코드의 컨텍스트를 검색하여 관련 코드 완료 기능을 제안합니다
- 외부 라이브러리: Copilot은 라이브러리나 프레임워크의 최신 버전을 쿼리하여 코드가 최신 버전과 호환되도록 보장합니다
- 실시간 데이터: 개발자가 코드 규칙이나 오류 처리 방법에 대한 최신 정보를 요청하면 Copilot이 최신 문서를 가져옵니다
🧠 재미있는 사실: MCP Guardian은 AI 도구 사용의 문지기 역할을 합니다. 신원을 확인하고, 의심스러운 요청을 블록하며, 모든 것을 기록합니다. 왜냐하면 무분별한 tool 접근 = 보안 혼란이기 때문입니다.
2. 가상 비서
Google Assistant나 Amazon Alexa 같은 가상 비서는 의미 있는 응답을 제공하기 위해 컨텍스트에 의존합니다. 예시:
- 이전 대화 기록: Google Assistant는 여행 선호도와 같은 이전 쿼리를 기억하며, 항공편 옵션이나 호텔 예약에 대해 문의할 때 이에 맞춰 응답을 조정합니다
- 외부 tools: 사용 가능한 항공편에 대한 실시간 정보를 얻기 위해 제3자 API(예: Skyscanner와 같은 항공권 비교 사이트)를 쿼리합니다
📖 추천 읽기: 사고의 사슬 프롬프트 활용법 (예시 포함)
3. 지식 관리 시스템
IBM Watson과 같은 AI 기반 데이터 관리 tools은 조직이 방대한 데이터베이스나 문서 저장소에서 핵심 정보를 검색하는 데 도움을 줍니다:
- 검색 컨텍스트: IBM Watson은 MCP 모델을 활용하여 이전 검색 쿼리를 분석하고 사용자 선호도 및 과거 검색 기록을 기반으로 결과를 조정합니다
- 외부 리포지토리: 왓슨은 외부 리포지토리(예: 지식베이스, 연구 논문 또는 회사 문서)를 쿼리하여 가장 정확하고 관련성 높은 정보를 검색할 수 있습니다
- 맞춤형 추천: 사용자 상호작용을 기반으로, Watson은 사용자의 역할이나 진행 중인 프로젝트에 맞춰 관련 문서, FAQ 또는 교육 자료를 제안할 수 있습니다
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🪄 ClickUp의 장점: ClickUp 문서에서 검증된 구조화된 지식 기반을 구축하고, ClickUp 지식 관리 기능을 통해 MCP 게이트웨이의 컨텍스트 소스로 활용하세요. 풍부한 콘텐츠와 미디어로 문서를 강화하여 중앙 집중화된 소스에서 정확하고 개인화된 AI 추천을 받으세요.
4. 의료
의료 스페이스에서는 바빌론 헬스(Babylon Health)와 같은 플랫폼이 환자와의 가상 상담을 제공합니다. 이러한 AI 시스템은 컨텍스트에 크게 의존합니다:
- *환자 이력: /AI는 정보에 기반한 의사 결정을 내리기 위해 환자 기록, 증상 및 이전 진료 내역에 접근해야 합니다
- 외부 의료 데이터: 실시간 의료 데이터를 가져와서 (예: 증상 또는 치료법에 관한 최신 연구) 보다 정확한 건강 조언을 제공합니다
- 동적 대응: 환자의 증상이 변화할 경우, /AI는 MCP를 활용해 지식 기반을 업데이트하고 치료 권장 사항을 적절히 조정합니다
🔍 알고 계셨나요? 대부분의 MCP는 보안 고려 없이 설계되어 시뮬레이션이나 로봇 시스템이 네트워크로 연결된 환경에서 취약점이 발생합니다.
모델 컨텍스트 프로토콜 구현 방법
모델 컨텍스트 프로토콜을 구현하면 AI 애플리케이션이 외부 tools, 서비스 및 데이터 소스와 모듈화되고 표준화된 방식으로 상호작용할 수 있습니다.
설정 방법에 대한 단계별 가이드입니다. 📋
단계 #1: tools, 리소스 및 핸들러 정의
먼저 MCP 서버가 제공할 tools와 리소스를 결정하세요:
- 입력 스키마 (예: 도시, 쿼리 등 필수 필드)
- 출력 형식 (예: 구조화된 JSON-RPC)
- 입력값 수집을 위한 적절한 데이터 수집 방법
그런 다음 핸들러를 구현하세요. 이는 클라이언트로부터 들어오는 tool 요청을 처리하는 기능입니다:
- 입력값이 예상된 형식을 따르는지 검증하십시오
- 핵심 로직 실행 (예: API에서 데이터 가져오기, 데이터 처리)
- 클라이언트가 사용할 수 있도록 출력을 형식화하고 반환합니다
📌 예시: 문서 요약 tool은 입력 파일 형식(예: PDF 또는 DOCX)을 검증하고, 파일 파서를 사용하여 텍스트를 추출한 후, 요약 모델 또는 서비스를 통해 콘텐츠를 처리하여 키 주제와 함께 간결한 요약을 반환할 수 있습니다.
💡 전문가 팁: 사용자 입력 제출이나 데이터베이스 업데이트와 같은 특정 작업 발생 시 특정 tools을 트리거하는 이벤트 리스너를 설정하세요. 아무 작업이 없을 때 tools을 백그라운드에서 계속 실행할 필요가 없습니다.
단계 #2: MCP 서버 구축 또는 구성
FastAPI, Flask, 또는 Express와 같은 프레임워크를 사용하여 tools와 리소스를 HTTP 엔드포인트 또는 WebSocket 서비스로 노출하세요.
다음 사항이 중요합니다:
- 모든 tools에 대해 일관된 엔드포인트 구조를 따르세요(예: /invoke/요약하다-문서)
- 클라이언트가 쉽게 활용할 수 있도록 예측 가능한 구조의 JSON 응답을 반환합니다
- /capabilities 엔드포인트 아래에 그룹 기능을 그룹화하여 클라이언트가 사용 가능한 tools를 탐색할 수 있도록 합니다
💡 전문가 팁: 컨텍스트를 코드처럼 다루세요. 구조를 변경할 때마다 버전 관리를 적용하세요. 타임스탬프나 커밋 해시를 사용하면 혼란 없이 롤백할 수 있습니다.
단계 #3: MCP 클라이언트 설정
MCP 클라이언트는 서버와 통신하는 AI 시스템(예: Claude, Cursor 또는 맞춤형 에이전트)의 일부입니다.
클라이언트는 시작 시 MCP 서버에 연결하여 /capabilities 엔드포인트를 통해 사용 가능한 기능(tools/리소스)을 가져옵니다. 이후 내부 사용을 위해 해당 tools들을 등록하여 모델이 세션 중 호출할 도구를 결정할 수 있도록 합니다.
💡 전문가 팁: tool 신뢰도 점수나 타임스탬프 같은 보이지 않는 메타데이터를 컨텍스트에 주입하세요. 이를 통해 tools는 더 스마트한 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 오래된 데이터를 건너뛰거나 신뢰도가 높은 출처에서 나온 결과를 우선적으로 활용하는 식입니다.
단계 #4: MCP 호환 클라이언트로 테스트하기
실제 /AI 클라이언트로 원격 MCP 서버를 테스트한 후 운영 환경에 적용하십시오:
- Claude 데스크탑과 같은 tool을 사용하세요. 기본적으로 MCP를 지원합니다
- 일반적인 사용 사례(예: Claude에게 오늘 날씨를 묻기)를 시도하여 다음 사항을 확인하세요: 입력값이 올바르게 검증되는지 적절한 tool이 호출되는지 응답이 올바른 형식으로 반환되는지
- 입력값이 올바르게 검증됩니다
- 올바른 tool이 호출됩니다
- 응답은 올바른 형식으로 반환됩니다
- 입력값이 올바르게 검증됩니다
- 올바른 tool이 호출됩니다
- 응답은 올바른 형식으로 반환됩니다
이를 통해 비즈니스 tools와의 원활한 통합을 보장하고 운영 환경에서 런타임 오류를 방지할 수 있습니다.
단계 #5: 안전성, 권한 및 가시성 추가
민감한 tools이나 데이터를 보호하기 위해:
- 중요한 tool이나 개인 자원에 접근하기 전에 권한 프롬프트를 적용하세요
- 사용량 추적 및 이상 징후 감지를 위한 로깅, 모니터링, 속도 제한 기능 추가
- 스코프 또는 사용자 역할을 사용하여 tools 사용 권한의 한도를 정하세요
- 이전 결과를 저장하고 연속성을 유지하기 위한 메모리 또는 상태 계층 구축
- 부하 테스트를 수행하고 성능 메트릭(지연 시간, 성공률 등)을 모니터링합니다
이를 통해 모든 tool이나 사용 사례마다 맞춤형 통합을 작성하는 부담 없이 컨텍스트 접근을 깔끔하게 확장하는 강력하고 유연한 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
MCP 모델의 한도
모델 컨텍스트 프로토콜은 키 컨텍스트 공유 문제를 해결하지만, 다음과 같은 장단점이 있습니다:
- tool 의존성: MCP는 호환 가능한 서버 및 tools가 필요합니다. 레거시 시스템과 비표준 API는 통합이 어렵습니다
- 설정 복잡도: 초기 설정, tools 정의 및 핸들러 작성에는 기술적 노력이 필요하며, 신규 팀에게는 학습 곡선이 존재합니다
- 지연 오버헤드: 각 외부 호출은 응답 지연을 유발하며, 특히 여러 tools를 연쇄적으로 연결할 때 더욱 두드러집니다
- *보안 문제: tools 및 데이터 소스를 노출하면 공격 표면이 증가합니다. 세분화된 접근 제어와 감사 로깅은 아직 성숙하지 않습니다
- 한도 다중 서버 협업: *서버 간 컨텍스트 연결이 원활하지 않아 단편화되거나 일관성 없는 결과 발생
모델 컨텍스트 프로토콜의 대안으로서 ClickUp AI의 활용 방안
모델 컨텍스트 프로토콜은 표준화된 호출을 통해 AI 시스템이 외부 컨텍스트를 검색할 수 있는 구조화된 방식을 제공합니다. 그러나 이러한 시스템을 구축하고 유지하는 것은 특히 협업 팀 환경에서 복잡할 수 있습니다.
ClickUp은 다른 접근 방식을 취합니다. 작업이 실제로 이루어지는 작업 공간에 컨텍스트를 직접 내장합니다. 이로 인해 ClickUp은 팀을 위해 최적화된 심층 통합 에이전시 시스템이자 향상 레이어가 됩니다.
더 자세히 알아봅시다. 📝
작업 공간에 메모리 구축하기
ClickUp AI 기능의 핵심은 내장형 메모리 시스템 역할을 하는 컨텍스트 인식 엔진인 'ClickUp Brain'입니다.
기존 MCP가 얕은 프롬프트 기록이나 외부 데이터베이스에 의존하는 것과 달리, Brain은 작업 공간 구조를 이해하고 작업, 댓글, 타임라인, 문서 전반에 걸친 핵심 정보를 기억합니다. Brain은 다음과 같은 기능을 수행할 수 있습니다:
- 과거 지연 및 장애 요인을 기반으로 병목 현상을 파악하십시오
- '이 작업의 담당자는 누구인가요?' 또는 'QA 검토가 완료되었나요?'와 같은 역할별 쿼리에 답변하세요
- 회의 노트를 할당과 마감일이 포함된 구조화된 작업으로 전환하세요
📌 예시: Brain에게 '2분기 마케팅 캠페인 진행 상황 요약하다'를 요청하면, 여러 프로젝트에 걸쳐 관련 작업, 상태, 댓글을 참조합니다.
자동화된 답변, 작업 할당 및 실행
MCP 구현에는 지속적인 모델 튜닝이 필요하지만, 작업 자동화 소프트웨어인 ClickUp은 의사 결정과 실행을 동일한 시스템 내에서 수행할 수 있게 합니다.
ClickUp 자동화 기능을 사용하면 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고 이벤트, 조건, 논리에 기반한 작업을 트리거할 수 있습니다. 또한 ClickUp Brain을 활용해 자연어로 맞춤형 데이터 입력 자동화를 구축하여 개인화된 워크플로우를 더 쉽게 생성할 수 있습니다.
ClickUp Brain을 활용하여 ClickUp 자동화로 맞춤형 트리거 생성하기
📌 예시: 상태가 변경되면 작업을 진행 중으로 이동시키고, 고우선순위로 표시되면 팀 리더를 배정하며, 마감일을 놓치면 프로젝트 소유자에게 알림을 보냅니다.
📖 추천 자료: ClickUp 자동화 가이드 (사용 사례 예시 포함)
이러한 기반 위에 구축된 ClickUp 자동화 에이전트는 새로운 차원의 지능형 자율성을 제공합니다. 이 AI 기반 에이전트는 다음과 같이 작동합니다:
- 트리거 (예: 작업 업데이트, 채팅 멘션)
- 조건 (예: 메시지에 긴급 포함)
- 작업 (예: 스레드 요약하다, 작업 할당, 알림 전송)
- *tools (예: 채널에 게시, 필드 업데이트)
- 지식 (예: 내부 문서, 작업, 양식, 채팅 기록)
정보를 실행 가능한 컨텍스트로 전환하기
ClickUp은 AI 에이전트로, 별도의 설정 없이 기존 작업 공간 데이터를 활용해 더 스마트하게 작동합니다. 작업 공간의 모든 정보를 실행 가능한 컨텍스트로 전환하는 방법은 다음과 같습니다:
- 작업 및 하위 작업: ClickUp 작업 내에서 후속 조치 할당, 요약 생성 또는 우선순위 조정이 가능합니다. AI는 담당자, 마감일 및 댓글을 직접 참조합니다
- *문서 및 wiki: /AI에게 팀 지식을 참조하거나, 문서를 요약하거나, 플랜 수립 시 키 내용을 추출하도록 요청하세요
- AI 사용자 정의 필드: 자체 태그, 카테고리 또는 점수를 활용하여 응답을 맞춤화하세요. AI가 메타데이터를 해석하여 팀의 언어에 맞게 출력을 조정합니다
- 댓글 및 채팅: 스레드 간 대화를 이어가거나 논의 내용을 바탕으로 작업을 생성하세요
AI 기반 사용자 정의 필드 작동 방식을 여기서 확인하세요. 👇🏼
모델 컨텍스트 프로토콜의 미래
AI가 정적 챗봇에서 다중 에이전트 시스템으로 진화함에 따라 MCP의 역할은 더욱 핵심적으로 부상할 것입니다. OpenAI, Anthropic 등 주요 기업들의 지원을 받는 MCP는 복잡한 시스템 간 상호운용성을 보장합니다.
하지만 그 약속에는 큰 의문이 따릅니다. 🙋
우선, 현재 대부분의 MCP 구현은 데모 수준이며, 기본적인 스튜디오 전송을 사용하고, HTTP 지원을 부족하며, 내장된 인증 또는 권한 부여 기능을 제공하지 않습니다. 이는 기업 도입에 있어 시작조차 할 수 없는 수준입니다. 실제 사용 사례는 보안, 가시성, 신뢰성 및 유연한 확장을 요구합니다.
이러한 격차를 해소하기 위해 MCP 메쉬 개념이 등장했습니다. 이는 검증된 서비스 메쉬 패턴(마이크로서비스에서 사용되는 것과 유사)을 MCP 인프라에 적용합니다. MCP 메쉬는 또한 여러 분산 서버 간 안전한 접근, 통신, 트래픽 관리, 복원력 및 디스커버리를 지원합니다.
동시에 ClickUp과 같은 AI 기반 플랫폼은 팀 중심 환경에서 깊이 내장된 인앱 컨텍스트 모델이 보다 실용적인 대안을 제공할 수 있음을 보여줍니다.
앞으로 하이브리드 아키텍처가 등장하여 인지 능력과 실행 능력을 모두 갖춘 AI 에이전트의 길을 열 수 있을 것입니다.
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모델 컨텍스트 프로토콜은 AI가 외부 시스템에 접근하는 방식을 표준화하지만, 복잡한 기술적 설정을 요구합니다.
MCP는 강력하지만 기술적 설정이 필요하여 개발 시간과 비용이 증가하고 지속적인 유지 관리 문제가 발생합니다.
ClickUp은 작업 공간에 바로 통합된 ClickUp Brain 및 자동화 기능을 통해 실용적인 대안을 제공합니다.
작업 컨텍스트, 프로젝트 데이터, 사용자 의도를 자동으로 이해합니다. 이로 인해 ClickUp은 엔지니어링 부담 없이 확장 가능하고 컨텍스트 인식 AI를 원하는 팀에게 이상적인 로우코드 솔루션입니다.
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