복잡한 작업을 AI가 대체하고, 다양한 클라우드와 연결되는 목적형 자동화가 빠르게 확산되고 있습니다. 단순 반복 작업을 넘어, 이제 AI는 답변하고, 분석하고, 의사결정에 개입하며 우리의 업무 방식을 새롭게 정의하고 있습니다. 이번 뉴스레터에서는 새로운 AI 통합 프로토콜인 MCP가 기존 API 방식과 어떻게 다르고, 왜 자동화를 더 강력하게 만드는지를 살펴보겠습니다. 또한, Make, Zapier, n8n 같은 주요 자동화 도구를 비교하고, 어떤 기준으로 선택하면 좋을지도 함께 알아보겠습니다.

AI 시스템을 구축할 때, 기존에는 Google Calendar, Notion, Slack 등의 API를 각각 연결해 사용했습니다. 하지만 API마다 인증 방식, 데이터 포맷, 오류 처리 방식이 달라 개발과 유지보수가 복잡했죠. MCP는 이러한 문제를 해결하는AI 모델 중심의 통합 프로토콜입니다. 쉽게 말해, AI가 외부 도구들과 실시간으로 소통하고, 필요한 데이터를 동적으로 검색·처리할 수 있도록 해주는 표준입니다.

MCP는 AI가 다양한 시스템과 실시간으로 연결되어 데이터를 탐색하고, 그 상황에 맞춰 판단과 실행까지
이어지게 해주는 기반 기술입니다. 덕분에 자동화가 더 이상 고정된 규칙이 아닌, 맥락에 맞춰 유연하게 반응하는 흐름으로 진화할 수 있게 됩니다. 이처럼 자동화는 설정 기반을 넘어, 자연스럽고 유연한 대화 흐름으로 확장되고 있습니다.

MCP가 자동화의 기반을 만들어준다면, 그 위에 어떤 도구를 사용할지는 우리의 목적과 환경에 따라 달라집니다. 자동화를 시작할 때 가장 중요한 것은 조직의 목적과 수준에 맞는 도구를 선택하는 것입니다. Make, Zapier, n8n은 각각 강점이 다른 도구이며, AI 통합 방식 역시 다양합니다.

MCP는 기존 API의 한계를 넘어, AI가 실시간으로 데이터를 처리하고 판단하는 시대를 가능케 합니다. 이와 함께 Make, Zapier, n8n 같은 도구는 자동화를 더 접근 가능하게 만들며, 다양한 현장에 적용되고 있습니다.

다음 뉴스레터에서는 실제 기업이 자동화를 통해 어떤 성과를 냈는지 소개해드릴 예정입니다. 지금 우리 조직은 어떤 자동화 전략을 준비하고 있나요?

그럼 저희는 더 흥미로운 주제로 20호에서 찾아뵙겠습니다.