Claude, ChatGPT, Gemini, LlaMA와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 할 수 있는 일은 이미 보셨을 것입니다. 인상적인 문장을 작성하고, 복잡한 문제를 해결하고, 전문가처럼 데이터를 분석합니다. 하지만 새로운 것이 사라지면 진짜 질문이 생깁니다. AI가 팀이 매일 사용하는 특정 도구로 일을 할 수 없는 이유는 무엇일까요?
MCP(Model Context Protocol) 도구는 바로 이러한 기능을 제공합니다. Anthropic이 오픈 소스 프로토콜로 개발한 MCP는 맞춤형 브리지를 구축할 필요 없이 AI 모델을 외부 도구 및 시스템에 직접 연결합니다. MCP 도구를 사용하면 수동 비즈니스 프로세스를 자동화하고 라이브 앱 데이터와 함께 LLM 에이전트를 사용하여 운영, 영업 팀 및 전략을 개선할 수 있습니다.
이 기사에서는 MCP의 작동 방식, 중요성, AI를 진정으로 유용하게 만드는 데 활용하는 방법을 설명합니다.
👀 알고 계십니까? GenAI를 사용하는 조직의 25%는 이미 에이전트 기반의 파일럿 또는 개념 증명을 탐색하고 있으며, 팀이 보다 지능적이고 종단간 자동화를 추구함에 따라 채택이 두 배로 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 변화는 수동적인 AI 어시스턴트에서 ClickUp과 같은 도구와 통합하고, 워크플로우를 조정하며, 실제 비즈니스 성과를 이끌어내는 능동적인 에이전트로의 광범위한 전환을 반영합니다.
MCP Tools란 무엇입니까?
MCP 도구는 더욱 연결되고 모듈화되며 확장 가능한 AI 에코시스템의 빌딩 블록입니다.
간단히 말해서, MCP 서버는 AI 에이전트가 실제 세계와 상호 작용하는 데 사용할 수 있는 호출 가능한 기능으로 도구를 노출합니다. 이러한 도구를 사용하면 글루 코드, 수동 통합 또는 플랫폼 전환 없이 데이터베이스 쿼리, API 호출, 파일 쓰기 또는 내부 워크플로우 트리거와 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
이들을 API 엔드포인트로 생각하면 됩니다만, AI 에이전트용입니다. 도구가 MCP 서버에 등록되면(이름, 입력/출력 스키마 및 설명과 함께), LLM과 같은 MCP 호환 클라이언트는 프로토콜의 표준 메서드를 사용하여 해당 도구를 검색하고 호출할 수 있습니다.
- 사용 가능한 도구를 찾으려면 tools/list를 사용하세요
- Tools/call을 사용하여 구조화된 아규먼트로 도구를 호출합니다
- 서버는 도구를 실행하고 깔끔하고 구조화된 응답을 반환합니다
일관성 있고 예측 가능하며 확장하기 쉬운 이 도구는 동적 환경과 상호작용해야 하는 에이전트 시스템을 개발하는 개발자에게 완벽한 솔루션입니다.
📮 ClickUp Insight: 21%의 사람들은 근무 시간의 80% 이상을 반복적인 작업에 소비한다고 응답했습니다. 또 다른 20%는 반복적인 작업이 근무 시간의 40% 이상을 차지한다고 응답했습니다.
이는 주당 근무 시간의 거의 절반(41%)이 전략적 사고나 창의력이 많이 필요하지 않은 작업(예: 후속 이메일 👀)에 할애되고 있는 것입니다.
ClickUp AI 에이전트는 이러한 지루한 작업을 없애줍니다. 작업 생성, 알림, 업데이트, 회의 노트, 이메일 초안 작성, 심지어 엔드 투 엔드 워크플로우 생성까지 생각해보세요! 이 모든 것(그리고 그 이상)은 업무용 앱인 ClickUp을 사용하면 순식간에 자동화할 수 있습니다.
💫 실제 결과: Lulu Press는 ClickUp 자동화를 사용하여 직원 1인당 하루 1시간의 시간을 절약하여 업무 효율을 12% 향상시켰습니다.
에이전트 툴링에 프로토콜 기반 접근 방식이 중요한 이유
현재 LLM을 CRM이나 티켓팅 플랫폼과 같은 내부 시스템에 연결하려면 일회성 래퍼를 작성하고, 불안정한 통합을 수행하고, 도구의 동작에 대한 불명확한 문제를 디버깅해야 합니다.
에이전트가 AI를 사용하여 작업을 자동화하고 Salesforce에서 사용자 데이터를 가져와 지원 응답을 생성하도록 하려면 어떻게 해야 합니까? 두 가지 맞춤형 도구가 필요합니다. HubSpot으로 전환하고 싶으신가요? 재작성 시간이 필요합니다.
이것이 바로 Model Context Protocol이 판도를 바꾸는 부분입니다. MCP는 다양한 AI 에이전트와 도구가 동일한 언어를 사용할 수 있는 공유 표준을 제공합니다. 도구를 한 번 정의하면 MCP와 호환되는 모든 모델(Claude, GPT-4, 오픈 소스 에이전트 등)에서 사용할 수 있습니다. 재작업이나 추가적인 로직 매핑이 필요하지 않습니다.
MCP 호환 도구를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다
MCP 호환 도구를 사용하면 세 가지 큰 이점이 있습니다. 이 이점을 자세히 살펴보겠습니다.
호환성
대부분의 조직은 팀과 워크플로우를 통해 도구를 관리합니다. 이로 인해 도구를 통합하는 작업이 일회성 작업이 되어 범용 AI 에이전트를 구축하기가 어렵습니다.
MCP는 범용 인터페이스를 통해 이 문제를 해결합니다. HubSpot에서 사용자 활동을 가져오는 도구가 있다면, 어떤 도구를 연결하든 모든 MCP 지원 LLM에서 동일하게 작동합니다.
이를 통해 시스템, 팀 및 툴셋 전반에서 에이전트의 상호 운용성이 잠금 해제됩니다. 더 이상 바퀴를 재발명할 필요가 없으며 AI는 진정한 크로스 플랫폼이 됩니다.
모듈성
기존의 통합은 취약합니다. 이메일 플랫폼과 같은 한 가지 요소를 변경하면 모든 것을 다시 업데이트해야 하는 번거로운 작업이 반복됩니다.
MCP를 사용하면 도구는 정의된 입력/출력 스키마와 함께 독립적으로 등록됩니다. 즉, 에이전트는 이러한 도구를 하드 코딩된 로직이 아닌 플러그인으로 취급할 수 있습니다.
하나의 API를 전환하거나 webhook을 교체하는 것은 새로운 도구를 등록하는 것만큼 간단합니다. 핵심 로직은 그대로 유지됩니다. 이러한 모듈식 접근 방식 덕분에 자동화 스택을 쉽게 관리하고 시간이 지남에 따라 발전시킬 수 있습니다.
재사용성
대부분의 설정에서, 한 프로젝트용으로 구축된 도구는 그 프로젝트에서만 사용되고 사라지기 때문에 엔지니어링 노력이 낭비됩니다.
MCP를 사용하면 도구는 재사용 가능한 구성 요소입니다. 인보이스 생성 도구를 구축하셨습니까? 이제 논리를 복제하거나 페이로드를 재작성할 필요 없이 청구 에이전트, 재무 보조 직원 및 CRM 봇에서 이 도구를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 AI 에이전트의 생산성이 향상됩니다.
또한 코드 기반을 확대하지 않고도 기술 부채를 대폭 줄이고 새로운 에이전트 워크플로우의 개발을 가속화할 수 있습니다.
📮 ClickUp Insight: 직원의 32%는 자동화로 한 번에 몇 분 정도만 시간을 절약할 수 있다고 생각하지만, 19%는 일주일에 3~5시간의 잠금 해제 시간을 확보할 수 있다고 응답했습니다. 사실은 아무리 작은 시간 절약도 장기적으로는 큰 차이가 됩니다.
예를 들어, 반복적인 작업에서 하루에 5분만 절약해도 분기마다 20시간 이상의 시간을 절약할 수 있으며, 이 시간을 더 가치 있고 전략적인 업무에 할애할 수 있습니다.
ClickUp을 사용하면 마감일 지정이나 팀원 태그 지정과 같은 작은 작업을 1분도 채 걸리지 않아 자동화할 수 있습니다. 자동 요약 및 보고를 위한 AI 에이전트가 내장되어 있으며, 맞춤형 에이전트가 특정 워크플로우를 처리합니다. 시간을 되찾으세요!
💫 실제 결과: STANLEY Security는 ClickUp의 맞춤형 보고 도구를 사용하여 보고서 작성에 소요되는 시간을 50% 이상 단축하여 팀이 형식 지정에 드는 시간을 줄이고 예측에 더 집중할 수 있게 되었습니다.
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MCP Tools의 핵심 카테고리
Model Context Protocol의 주요 강점은 도구를 기능별로 구성하는 방식입니다. 이를 통해 견고한 모듈형 AI 시스템을 보다 쉽게 구축할 수 있습니다. 각 카테고리는 스택 전체에서 원활하게 작동하는 지능형 컨텍스트 인식 에이전트를 만드는 데 중요한 역할을 합니다. 각 카테고리를 자세히 살펴보겠습니다.
클라이언트
클라이언트는 AI 어시스턴트와 AI 어시스턴트가 사용해야 하는 도구 사이의 다리 역할을 합니다.
모델이 Figma에서 다이어그램을 생성하거나 Zapier에서 워크플로우를 트리거하는 등의 기능에 액세스하려고 할 때, 해당 모델은 해당 도구와 직접 통신하지 않습니다. 대신, 해당 모델은 적절한 MCP 서버에 연결된 MCP 클라이언트에 요청을 보냅니다.
클라이언트는 번역기와 디스패처가 하나로 통합된 것으로 생각할 수 있습니다. 클라이언트는 소켓을 열고, 구조화된 메시지를 전송하고, 응답을 수신한 다음, 모든 것을 모델이 이해할 수 있는 형식으로 모델로 다시 라우팅합니다.
Cursor와 같은 일부 플랫폼은 MCP 클라이언트 관리자 역할도 수행하여, 필요에 따라 새로운 클라이언트를 실행하여 Ableton, VS Code 또는 맞춤형 MCP 호환 백엔드와 같은 도구와 통신합니다.
🔑 주요 정보: 클라이언트와 서버가 모두 동일한 프로토콜을 사용하기 때문에 모든 상용구를 생략할 수 있습니다. 맞춤형 래퍼나 API 조정이 필요하지 않으며, AI와 필요한 도구 간에 깨끗하고 실시간으로 통신이 이루어집니다.
메모리 시스템
메모리 시스템은 AI가 정보를 기억하는 방법입니다. 이 도구를 사용하면 에이전트가 시간의 경과에 따라 컨텍스트 정보를 저장, 검색 및 사용할 수 있으므로 새로운 질문을 할 때마다 대화가 재설정되지 않습니다.
잘 통합된 메모리 시스템은 사용자의 이름을 기억하고, 과거의 작업을 참조하거나, 세션 전반에 걸쳐 작업 진행 상황을 추적하여 연속성과 개인화를 강화합니다.
MCP 세계에서 메모리 도구는 다른 호출 가능한 도구와 마찬가지로, 오픈 소스 메모리 백엔드를 연결하거나 직접 구축할 수 있으며, 나머지는 프로토콜이 처리합니다.
모델 제공자
이 카테고리는 운영의 핵심인 모델 자체에 초점을 맞춥니다.
모델 제공자는 입력에 따라 출력을 생성하는 엔진입니다. 규칙 기반 모델, 작업별 분류기, GPT-4, Claude, Mixtral과 같은 본격적인 LLM 등이 될 수 있습니다.
MCP의 강력한 점은 모델을 혼합하고 매칭할 수 있다는 것입니다. 쓰기 작업에는 GPT-4를, 요약 작업에는 Claude를 사용하고 싶으신가요? 문제 없습니다. 프로토콜이 복잡성을 추상화하므로 컨트롤러는 적절한 모델을 선택하고 그에 따라 데이터를 라우팅하기만 하면 됩니다.
이 스택은 유연하고 적응력이 뛰어나며 미래에도 사용이 가능합니다.
💡 프로 팁: ClickUp을 사용하면 쓰기, 요약, 코딩 등 다양한 사용 사례에 맞게 OpenAI, Claude, Gemini의 최신 LLM을 비롯한 여러 LLM 중에서 선택할 수 있습니다.
그러나 ClickUp Brain은 컨텍스트 인식 인사이트를 위해 ClickUp 작업 공간 데이터에 액세스할 수 있는 유일한 도구입니다. 고급 자동화를 위해 외부 LLM(Zapier 또는 MCP 서버를 통한 Claude 또는 GPT 등)을 연결하여 작업에 자동 태그를 지정하거나, 콘텐츠를 생성하거나, 지원을 분류할 수 있습니다. 각 모델은 속도, 컨텍스트 및 창의성 면에서 장단점이 있으므로 필요에 따라 전환할 수 있습니다.
컨트롤러 및 코디네이터
이들은 MCP 스택의 오케스트레이터입니다. 컨트롤러와 코디네이터는 도구, 모델 및 클라이언트를 하나의 작동하는 시스템으로 연결하는 로직을 관리합니다.
AI 어시스턴트가 "보고서를 요약하고, 이메일로 보내고, 결과를 기록하라"는 작업을 받았다고 가정해 보겠습니다. 컨트롤러는 요약본을 생성할 모델, 사용할 이메일 도구, 작업의 순서를 결정합니다.
오케스트라의 지휘자가 각 악기(tool)가 적시에 연주하도록 지휘하는 것과 같습니다.
이 조정 계층은 에이전트 아키텍처 전반에 걸쳐 다단계 워크플로우와 복잡한 동작을 구축하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
레지스트리와 에이전트 저장소
모든 것을 검색 가능하고 체계적으로 유지하기 위해 MCP는 레지스트리 및 에이전트 스토어를 사용합니다.
레지스트리에는 사용 가능한 도구에 대한 메타데이터(도구의 기능, 입력 사항, 호스팅 위치 등)가 저장됩니다. 이를 통해 클라이언트는 도구를 쉽게 검색하고 동적으로 상호 작용할 수 있습니다.
에이전트 스토어는 배포, 재사용 또는 공유할 수 있는 AI 에이전트 컬렉션을 관리합니다. 에이전트 행동에 대한 패키지 관리자로 생각하면 됩니다.
많은 오픈 소스 MCP 서버는 공개 레지스트리도 공개하여, 사용자가 사전 구축된 커넥터, 공유 워크플로우, 커뮤니티에서 관리하는 점점 늘어나는 도구 카탈로그에 액세스할 수 있도록 합니다.
🧠 재미있는 사실: MCP 프로토콜은 좌절에서 탄생했습니다. 2024년 7월, Anthropic의 엔지니어인 David Soria Parra는 Claude 데스크탑과 IDE를 오가며 작업하는 데 지쳐있었습니다. Language Server Protocol (LSP)에서 영감을 받은 그는 Justin Spahr-Summers와 함께 MCP를 공동 개발하여 IDE와 같은 모든 애플리케이션이 AI 도구와 쉽게 통합될 수 있도록 했습니다.
사용 사례에 적합한 MCP 도구 선택
AI 모델이 도메인 전문가처럼 작동하도록 하려면 올바른 MCP 도구를 선택해야 합니다. 요구 사항, 데이터 및 팀 설정에 따라 올바른 도구를 선택하는 방법을 살펴보겠습니다.
사용 사례를 정의하세요
도구를 자세히 살펴보기 전에, 구축할 대상에 대해 구체적으로 파악하세요.
- 내부 지식 기반에서 정보를 가져오는 고객 지원 어시스턴트
- 법률 문서 요약기 또는
- 전자 상거래 스토어의 제품 이미지에 태그를 지정하는 모델이 필요하십니까?
각 사용 사례에는 서로 다른 기능 세트가 필요합니다. 일반적으로 다음과 같이 분류할 수 있습니다.
| 사용 사례 | 이상적인 MCP 기능 |
| 고객 지원 챗봇 | 명령어 미세 조정, 검색 강화 생성(RAG) |
| 법률 문서 요약기 | 도메인 특정 미세 조정, 긴 컨텍스트 처리 |
| 전자 상거래 이미지 태그 지정 | 비전 언어 모델, 저지연 배포 |
명확한 목표를 통해 스택에 포함된 각 도구가 실제로 수행해야 할 작업을 파악하고 과잉 엔지니어링을 방지할 수 있습니다.
데이터를 평가하세요
사용 사례를 명확히 정의한 후, 데이터를 평가하세요:
- 구조화되지 않거나 개인 정보인가요? → 프롬프트 엔지니어링, RAG 또는 컨텍스트 학습이 더 안전한 선택입니다
- 구조화 및 라벨링이 완료되었습니까? → 감독된 미세 조정을 진행하세요
또한 데이터가 저장될 위치를 고려하십시오. 규정 준수를 위해 데이터를 로컬에 보관해야 하는 경우, 오픈 소스 도구 및 자체 호스팅 설정을 우선적으로 고려하십시오. 클라우드를 고려하고 있다면 관리형 서비스를 통해 속도를 높일 수 있습니다.
여기에서 보안이 보장되고 협업이 가능한 워크플로우를 계획하면, 특히 AI를 더 광범위한 팀 운영에 통합할 때 더 원활한 구현을 위한 단계가 마련됩니다.
기술 리소스를 확인하세요
데이터만큼이나 팀의 전문 지식도 중요합니다.
- 팀이 소규모이거나 ML 파이프라인이 없습니까? → OpenAI의 미세 조정 API 또는 GPT와 같은 관리형 옵션을 사용하세요
- 인프라를 갖춘 강력한 개발 팀이 있으신가요? → 제어 및 효율성을 위해 Hugging Face, Colossal-AI 또는 Axolotl을 사용해 보세요
모든 것을 처음부터 구축할 필요는 없지만, 특히 여러 팀이 나중에 도구 개발 또는 사용에 참여할 경우 적절한 수준의 제어, 가시성 및 유연성이 필요합니다.
MCP 툴링 환경 이해하기
모든 경우에 적합한 단일 스택은 없지만, 현재 사용 가능한 스택을 간략하게 소개해드리겠습니다.
- 미세 조정 → OpenAI 미세 조정, PEFT, LoRA, QLoRA
- RAG + 프롬프트 워크플로우 → LangChain, LlamaIndex
- 도구 오케스트레이션 → CLI 기반 MCP 클라이언트, 도구 라이프사이클 관리를 위한 중앙 집중식 대시보드
개발 및 배포 환경 전반에 걸쳐 가시성을 제공하고 프롬프트 디자인, 테스트 및 피드백 간의 긴밀한 반복 루프를 가능하게 하는 도구를 선택하세요.
개발 스택에 적합한 도구 선택
좋은 툴은 기능뿐만 아니라 적합성도 중요합니다.
- Python/Jupyter를 사용 중이신가요? → Hugging Face, LangChain, ChromaDB가 바로 통합됩니다
- 엔터프라이즈 클라우드 스택? → AWS Bedrock, Azure OpenAI 및 Vertex AI는 확장성, 보안 및 규정 준수를 제공합니다
- 빠른 반복이나 개발 오버헤드 감소를 원하십니까? → OpenAI GPTs 또는 Zapier AI와 같은 코드 없는 플랫폼 또는 로우 코드 플랫폼을 살펴보세요
최고의 도구는 LLM과 통합될 뿐만 아니라 팀의 플랜, 구축 및 협업 방식과도 잘 어울립니다. 이는 여러 기능에 걸쳐 워크플로우를 확장할 때 점점 더 중요해질 것입니다.
배포 및 추론 플랜
마지막 단계: 개발 환경을 넘어 생각하기.
- 엣지 추론이 필요하신가요? → 양자화 모델(예: llama.cpp를 통해)을 사용하여 빠르고 로컬 성능을 구현하세요
- 클라우드 기반 제공? → OpenAI, Anthropic 또는 Cohere의 API를 통해 빠르게 시작할 수 있습니다
- 하이브리드 설정? → 모델을 개인적으로 미세 조정하고 관리형 API를 통해 제공하세요
또한, 특히 AI가 제품 관리나 고객 지원과 같은 광범위한 운영에 연결되어 있는 경우, 배포 워크플로우를 관리하고, 도구 사용을 모니터링하며, 피드백 루프를 지원하는 데 도움이 되는 도구를 고려해보세요.
MCP 스택을 사용 사례, 데이터 및 팀 워크플로우에 맞추면 지속적인 유지 관리가 필요 없는 확장 가능한 교차 기능 자동화의 잠금을 해제할 수 있습니다.
이러한 도구를 일상적인 프로젝트에 더 효율적으로 연결하고 싶다면, 이를 더 쉽게 할 수 있는 방법도 있습니다.
👀 알고 계십니까? 반복적인 작업을 자율적으로 처리하고, 도구를 조정하고, 컨텍스트를 인식한 의사 결정을 내리는 에이전트 AI는 응답 시간을 최대 50%까지 단축할 수 있습니다. 대규모 조직의 경우, 이는 매월 최대 15,000시간의 업무 시간을 절약하는 것과 같은 상당한 비용 절감으로 이어집니다.
이러한 시간 절약은 AI 에이전트가 ClickUp, Slack, GitHub 등 여러 시스템에서 작동하는 복잡한 환경에서 특히 유용하며, 팀은 일상적인 작업 대신 전략에 집중할 수 있습니다.
MCP Tools의 사용 예시
이제 MCP 호환 솔루션이 워크플로우를 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보겠습니다.
ClickUp
일하는 모든 것을 위한 앱인 ClickUp은 이제 MCP(Model Context Protocol) 에코시스템에 직접 연결할 수 있는 생산성 플랫폼입니다.
ClickUp MCP 서버
ClickUp은 기본적으로 MCP 서버를 호스팅하지 않지만, 사용자가 직접 서버를 추가하여 MCP 표준을 통해 작업 공간 데이터를 외부 LLM 에이전트에 노출할 수 있습니다.
ClickUp의 커뮤니티는 Claude 또는 ChatGPT와 같은 에이전트 LLM과 ClickUp API 사이의 다리 역할을 하는 풍부한 오픈 소스 MCP 서버를 유지 관리합니다. 이를 통해 작업 공간을 AI 네이티브 및 MCP 호환으로 바로 사용할 수 있습니다.
다음은 커뮤니티 MCP 서버에서 지원하는 기능 중 일부입니다.
- 작업 생성, 업데이트 및 구성
- 작업 공간, 스페이스, 폴더 및 목록을 탐색하세요
- 문서 액세스 및 검색
- 댓글, 체크리스트 및 첨부 파일 추가
- 컨텍스트 정보를 요약, 분류 및 실행
MCP와 호환되는 ClickUp 통합을 사용하면 기술 스택 전반에 걸쳐 도구에 연결하고 여러 플랫폼에 걸쳐 워크플로우를 실행할 수 있습니다.
이러한 수준의 오케스트레이션은 컨텍스트에서 액션에 이르는 엔드 투 엔드 자동화를 가능하게 합니다.
📌 예시:
- MCP 통합 에이전트는 MeetGeek에서 프로젝트 회의를 요약합니다
- ClickUp에서 작업을 자동으로 생성하고, 소유자를 할당하고, 마감일을 설정합니다
- 동시에 Salesforce를 업데이트하고 Slack을 통해 팀에 알리고 Drive에서 관련 문서를 동기화합니다
그러나 ClickUp에는 플랫폼 내에서 작동하는 Autopilot Agents 또는 내장 AI 에이전트가 있으므로 MCP 또는 추가 설정이 필요하지 않습니다.
ClickUp Autopilot 에이전트
ClickUp의 Autopilot Agents는 수동 입력이나 플랫폼 전환 없이 작업 공간과 상호 작용하고, 작업을 관리하고, 문서를 검색하고, 워크플로우를 조정합니다.
이러한 에이전트는 작업 생성 및 구성부터 문서 업데이트 및 프로젝트 타임라인 관리에 이르기까지 복잡한 워크플로우를 글루 코드나 맞춤형 통합 없이 수행할 수 있습니다.
ClickUp 채팅에서 일일/주간 작업 보고서, 스탠드업 및 자동 응답 질문을 공유하기 위해 미리 구축된 오토파일럿 에이전트를 선택할 수 있습니다. 최소한의 설정만 하면 됩니다. 도구, 트리거 및 기간을 맞춤 설정하기만 하면 바로 작동하기 시작합니다!
또한 ClickUp의 코드 없는 빌더를 사용하여 맞춤형 오토파일럿 에이전트를 구축할 수도 있습니다. 트리거, 조건, 지침, 지식 소스 및 도구를 정의하여 특수한 워크플로우에 맞게 에이전트를 맞춤 설정할 수 있습니다.
에이전트는 다음과 같이 작동합니다.
- 트리거: 에이전트는 이벤트(작업 상태 변경, 댓글, 예약된 시간, 새로운 작업/문서 또는 채팅 메시지)에 반응하여 "깨어납니다"
- 조건: 옵션 기준은 작업이 발생할 때 구체화됩니다(예: 채팅 메시지에 HR에 대한 질문이 포함된 경우에만 응답)
- 지침: 에이전트에게 무엇을 어떻게 해야 할지 알려주는 프롬프트와 같은 가이드입니다. 톤, 형식, 참조 템플릿 또는 인라인 편집을 지정할 수 있습니다
- 지식 및 액세스: 에이전트가 읽을 수 있는 데이터를 정의하세요: 공개/개인 작업, 문서, 채팅, 도움말 문서 또는 연결된 앱. 이를 통해 스마트하고 컨텍스트가 풍부한 응답을 보장할 수 있습니다
- 도구 및 작업: 에이전트에는 "스레드에 답장", "작업 댓글 게시", "작업 생성", "StandUp/프로젝트 업데이트/요약 작성" 및 "이미지 생성"과 같은 도구가 장착되어 있습니다
📌 다음은 ClickUp 채팅 채널에서 맞춤형 콘텐츠 검토 에이전트를 구축하는 예시입니다.
- 트리거: 게시된 메시지
- 조건: 항상 응답
- 지침: "스타일 가이드에 따라 콘텐츠를 검토하고, 취소선/markdown으로 인라인 편집을 하고, 1~10점의 점수를 매기고, 정렬을 조정하세요..."
- 지식: 작업 공간 문서, 채팅에 액세스
- Tool: 스레드에 답장하기
👉🏼 결과: 채널의 모든 메시지가 어조, 명확성, 스타일 면에서 지능적으로 검토됩니다
결론은? ClickUp의 Autopilot Agents는 이벤트 기반 로직과 AI 기반 추론을 결합하여 코드 없이도 작업 공간 전체에서 콘텐츠를 사전에 요약, 분류, 응답 또는 생성할 수 있는 스마트한 컨텍스트 인식 자동화를 구축할 수 있습니다.
ClickUp Brain
이 AI 에이전트의 원동력이 무엇인지 궁금하신가요?
ClickUp Brain은 ClickUp AI 에이전트의 지능 계층입니다. 이 계층은 작업 공간을 에이전트를 위한 메모리가 풍부하고 컨텍스트를 인식하는 환경으로 바꿉니다. 이를 통해 AI 에이전트는 정확하게 추론, 플랜, 행동할 수 있습니다.
ClickUp Brain이 설계상 에이전트에 적합한 이유는 다음과 같습니다.
| Aspect | ClickUp Brain의 제공 방식 |
| 메모리 | ClickUp Brain은 ClickUp 작업, 문서, 댓글 및 워크플로우의 데이터를 컨텍스트와 함께 기억합니다 |
| 추론 | AI는 의도를 해석하고, 역사적 데이터를 사용하며, 다음 단계를 추천합니다 |
| 플랜 | 에이전트는 자연어에서 작업, 목표 및 일정을 생성합니다 |
| 실행 | 자동화를 통해 AI가 상태를 업데이트하고, 소유자를 할당하고, 여러 도구에서 작동할 수 있습니다 |
| 통합 | Slack, GitHub, GCal 등과의 기본 통합을 통해 크로스 플랫폼 액션 지원 |
ClickUp Brain을 사용하면 AI 에이전트는 단순히 응답만 하는 것이 아니라 이해하고 주도권을 행사합니다. 예를 들어, 에이전트는 회의를 요약하고, 소유자와 마감일이 포함된 구조화된 작업을 생성하고, 사전 지식을 바탕으로 후속 조치를 트리거할 수 있습니다.
또한 ClickUp 작업 공간에 통합한 타사 애플리케이션에서 정보를 가져올 수도 있습니다.
레딧 사용자 thevamp-queen은 다음과 같이 말합니다:
ClickUp Brain은 솔직히 말해서 많은 시간을 절약해줍니다. 꽤 효율적인 무료 AI 도구가 있다는 것은 알고 있지만, 탭을 계속 전환해야 하는 것이 부담스럽습니다. 솔직히 말해서, 집중해서 일하고 있을 때 이런 일은 정말 하고 싶지 않습니다. 저는 콘텐츠 업계에 종사하고 있기 때문에 주로 글쓰기에 AI를 사용합니다. AI는 제가 쓴 글을 편집도 해줍니다(정말 대단합니다!). 또 다른 정말 유용한 기능은 문서입니다. 형식 옵션, 특히 배너가 정말 마음에 듭니다. 너무 귀여워요!
ClickUp Brain은 솔직히 말해서 많은 시간을 절약해줍니다. 꽤 효율적인 무료 AI 도구가 있다는 것은 알고 있지만, 탭을 계속 전환해야 하는 것이 부담스럽습니다. 솔직히 말해서, 집중해서 일하고 있을 때 이런 일은 정말 하고 싶지 않습니다. 저는 콘텐츠 업계에 종사하고 있기 때문에 주로 글쓰기에 AI를 사용합니다. AI는 제가 쓴 글을 편집도 해줍니다(정말 대단합니다!). 또 다른 정말 유용한 기능은 문서입니다. 형식 옵션, 특히 배너가 정말 마음에 듭니다. 너무 귀여워요!
ClickUp 자동화
다음으로 자동화에 대해 이야기해 보겠습니다.
ClickUp의 기본 자동화 기능은 코드를 한 줄도 작성하지 않고도 작업 할당, 상태 업데이트, Slack 메시지 전송 등 수천 개의 논리 기반 워크플로우를 이미 처리하고 있습니다.
그러나 AI 기능 및 MCP에 연결된 LLM 도구와 결합되면 이러한 자동화는 사후 대응적인 워크플로우에서 지능적인 의사 결정 시스템으로 변모합니다.
ClickUp Brain을 사용하면 수십 개의 트리거, 조건 및 작업을 클릭하고 선택하지 않고도 자연어로 자동화를 구축할 수 있습니다. 🦄
AI를 통해 자동화는 정적인 트리거 실행을 넘어 컨텍스트 인텔리전스를 구현하는 단계로 발전합니다.
📌 예시:
🦾 기본 자동화: "작업 상태가 '검토 중'으로 변경되면 관리자에게 할당하세요."
🤖 AI + 자동화: MCP 서버는 ClickUp과 Claude 또는 GPT와 같은 외부 LLM 간의 오픈 소스 브리지 역할을 합니다. 자동화와 함께 사용하면 다음과 같은 워크플로우를 만들 수 있습니다. "댓글에 '불명확함' 또는 '불완전함'과 같은 피드백이 포함된 경우, 주요 문제를 요약하고 제안 사항과 함께 작업을 재할당합니다."
- 트리거: 고객 문제와 함께 생성된 작업
- 자동화: 작업 데이터를 MCP에 연결된 LLM으로 전송(webhook을 통해)
- MCP 에이전트: 작업 텍스트를 분석하고, 긴급성을 판단하고, 우선순위 태그를 반환합니다
- 자동화: 반환된 우선순위를 적용하고 적절한 지원 에이전트에 할당합니다
이를 통해 ClickUp이 논리를 실행하고, LLM이 컨텍스트를 해석하고, 자동화가 조치를 취하는 폐쇄형 워크플로우가 수동 개입 없이 가능합니다.
이 조합이 효과적인 이유:
| 기능 | 기존 자동화 | AI 및 MCP 사용 시 |
| 반응형 논리 | ✅ | ✅ |
| 자연어 이해 | ❌ | ✅ |
| 외부 API 결정 | 🔧 (webhook을 통해) | ✅ |
| 작업 공간 컨텍스트 | ❌ | ✅ (AI + 권한을 통해) |
| 스마트 요약, 어조 확인 등 | ❌ | ✅ |
영감을 주는 AI + 자동화의 다른 예시:
- "검토 필요"로 표시된 ClickUp 작업은 자동으로 재할당되고, 체크리스트가 추가되고, 마감일이 설정되며, Slack 알림이 전송됩니다
- ClickUp 양식 제출은 AI에 의해 즉시 구문 분석되어 구조화된 작업으로 변환되고, 할당 및 예약됩니다. 개발 작업이 전혀 필요하지 않습니다
- "사이트가 다운되었습니다"와 같은 메시지는 심각도 분류, 긴급 작업 생성, 전체 수정-테스트-배포 체크리스트를 트리거합니다
워크플로우 실행에 AI 로직을 내장한 ClickUp 자동화는 팀의 작업을 지능적이고 확장 가능한 시스템으로 바꿉니다.
요약 테이블: MCP 스택의 ClickUp
| Aspect | 설명 |
| 통합 유형 | MCP 서버(오픈 소스, 배포 가능) |
| AI 에이전트 호환성 | Claude, ChatGPT 및 기타 에이전트형 대규모 언어 모델(LLMs) |
| 지원되는 작업 | 작업 관리, 업데이트, 문서 검색, 체크리스트, 탐색 |
| 사용 사례 | 프로젝트 자동화, 협업 AI, 지식 검색 |
| 개발자 혜택 | 호환성, 모듈형 설계, 빠른 프로토타이핑 |
기타 MCP 도구
📌 음악 분야에서 눈에 띄는 MCP 데모는 Siddharth Ahuja의 AbletonMCP 서버입니다.
AbletonMCP는 Python 원격 스크립트를 통해 AI 에이전트(예: Claude)를 Ableton Live에 직접 연결합니다. 이 MCP 서버를 통해 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 트랙 및 MIDI 클립 만들기
- 악기 및 오디오 효과를 적용하세요
- 재생 제어 및 배열 편집
- 현재 세션 상태 쿼리
이를 통해 음악 프로듀서는 "리버브가 강한 드럼이 포함된 80년대 신스웨이브 트랙을 만들어 주세요"라고 말하기만 하면 Ableton Live가 프로그래밍 방식으로 장면을 구축하는 것을 볼 수 있습니다.
자연어가 음악 제작의 UI가 되어, 신속한 프로토타이핑, 라이브 실험 및 접근성에 이상적입니다.
📌 또 다른 예시로는 Blender MCP가 있습니다. 이 도구는 AI 에이전트를 Blender의 Python API와 통합하여 3D 장면 생성을 대화형 경험으로 바꿉니다.
에이전트는 다음과 같은 기능을 수행할 수 있습니다:
- 3D 오브젝트 추가 및 조작
- 조명 및 카메라 위치 지정
- 재료와 텍스처를 적용하세요
- 장면 쿼리(예: "가시적인 오브젝트는 몇 개입니까?")에 응답합니다
MCP 서버는 Blender 내에서 소켓 리스너로 로컬에서 실행되어 클라우드 의존성 없이 안전하고 지연 시간이 짧은 양방향 제어를 가능하게 합니다. 이 설정은 3D 워크플로우에서 반복적인 장면 구축 및 실시간 피드백에 이상적입니다.
📖 또한 읽기: 최고의 ClickUp 통합
과제 및 최고의 실행 방식
MCP tools는 액세스하는 데이터와 실행하는 작업을 통해 가치를 제공합니다. 그러나 이러한 강력한 기능은 동시에 여러 가지 과제도 수반합니다.
⚠️ 키 문제는 시스템 전반에 걸쳐 정확하고 고품질의 데이터 통합을 보장하는 것입니다. 그렇지 않으면 AI 에이전트가 불완전하거나 오래된 정보를 기반으로 의사 결정을 내릴 위험이 있습니다.
🤝 또한, 다양한 도구와 팀에 걸쳐 복잡한 워크플로우를 조정하고 자동화하는 것은 어려운 일입니다. 자동화 규칙이 제대로 조정되지 않거나 타이밍에 문제가 있으면 오류가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 코드가 QA를 통과하기 전에 배포 트리거가 실행되어 릴리스가 중단될 수 있습니다.
🕵️♀️ 상호 연결된 시스템에서 보안과 프라이버시를 유지하려면 엄격한 제어와 지속적인 감독이 필요합니다.
🛜 안정적인 배포는 각 도구의 요구 사항에 맞게 액세스 제어, 속도 제한 및 환경 변수를 정의하는 잘 문서화된 서버 구성에 달려 있습니다.
이러한 과제를 해결하고 안정적인 성능을 보장하려면 명확성, 정확성 및 복원력을 우선으로 하는 최고의 실행 방식을 따르십시오.
- 명확하고 설명적인 이름과 매우 구체적인 도구 설명을 사용하세요
- 정확한 입력 처리를 위해 상세한 JSON 스키마를 사용하여 매개변수를 정의하세요
- 올바른 사용을 안내하기 위한 실용적인 예시를 추가하세요
- 강력한 오류 처리 및 유효성 검사 구현
- 장시간 실행되는 작업에 대한 진행 보고 지원
- 도구를 원자적이고 집중적으로 유지하여 복잡성을 줄이세요
- 일관된 출력을 위해 반환 값 구조를 문서화하세요
- 리소스 집약적인 작업에 속도 제한 적용
- 디버깅 및 모니터링을 위해 도구 활동을 기록하세요
ClickUp과 같은 MCP 호환 도구를 사용하여 더 스마트한 시스템을 구축하세요
MCP 도구는 이미 AI 에이전트의 판도를 바꾸고 있지만, 컨텍스트, 제어 및 조정과 관련된 핵심 과제를 해결해야 진정한 혁신이 이루어질 것입니다.
이들을 제대로 활용하면 MCP는 AI와 도구의 상호 작용을 위한 필수 인터페이스가 되어 모든 산업에 지능적이고 통합된 자율 시스템의 새로운 시대를 열 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
ClickUp은 가능성을 보여줍니다. MCP와 단순히 통합된 것이 아니라, MCP에서 성공할 수 있도록 설계되었습니다. ClickUp AI 에이전트, Brain, 자동화, 통합과 같은 모듈식 상호 운용 가능한 도구를 사용하면 더 스마트하고 빠르며 유지 관리가 쉬운 자율적인 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
직접 사용해 보세요! ClickUp에 가입하고 원활하고 지능적인 워크플로우를 무료로 구축하세요.