MCP 서버를 도입했더니, LLM 운영 방식이 완전히 달라졌습니다.

전략 테크

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AI 기술은 이제 단순한 실험 단계를 넘어, 실제 업무에 활용할 수 있는 수준까지 빠르게 발전하고 있습니다. 문서를 요약하고 질문에 답하는 것을 넘어, 코드와 데이터, 업무 기록을 이해하고 맥락에 맞는 결과를 만들어내는 AI가 현실이 되고 있습니다.

이러한 변화 속에서 기업들은 AI를 어떻게 더 깊이, 더 실질적으로 업무에 활용할 수 있을지에 관심을 갖기 시작했고, AI를 조직의 업무 흐름 안으로 자연스럽게 끌어들이는 방식에 주목하고 있습니다. 이 흐름의 중심에 있는 기술이 바로 MCP 서버(Model Context Protocol Server)입니다.

MCP 서버란?

MCP 서버는 AI 모델이 기업 내부 시스템과 안전하게 연결되어 실제 업무 데이터를 활용할 수 있도록 돕는 표준 프로토콜입니다. 기존의 AI가 질문에 답하거나 텍스트를 생성하는 데 그쳤다면, MCP 서버는 한 단계 더 나아가 AI가 회사 내부 시스템을 이해하고 활용할 수 있도록 만듭니다.

MCP 서버, API 연동이나 플러그인 무엇이 다를까?

MCP 서버를 기존의 API 연동이나 플러그인 방식과 혼동하시는 경우도 많습니다. 하지만 이 둘은 접근 방식부터 다릅니다. API 연동은 특정 기능이나 데이터를 호출하는 개별 연결에 가깝고, 플러그인은 기존 도구에 기능을 덧붙이는 보조 수단입니다.

반면 MCP 서버는 AI가 여러 기업 시스템과 표준화된 방식으로 연동되도록 만드는 공통 프로토콜입니다. 시스템마다 다른 연동 방식을 개별적으로 개발할 필요 없이, MCP라는 하나의 표준을 따르면 AI가 다양한 시스템과 자동으로 소통할 수 있게 됩니다.

AI가 기업 업무에서 제대로 활용되지 못하는 가장 큰 이유는 데이터의 양이나 모델의 성능이 아니라 맥락의 부재입니다.

예를 들어 개발자가 "이 버그는 언제 수정되나요?"라고 물었을 때, AI는 어떤 프로젝트의 어떤 이슈인지, 현재 담당자가 누구인지, 우선순위가 어떻게 되는지를 알지 못합니다. 기획자가 "이번 분기 목표 진행률을 알려줘"라고 해도, 어떤 팀의 어떤 프로젝트 보드를 봐야 하는지 판단할 수 없습니다.

MCP 서버는 이러한 맥락 정보를 구조적으로 전달함으로써, AI가 단순한 문장 생성기가 아니라 '업무 상황을 이해하는 도구'로 작동하도록 돕습니다. 이 지점에서 MCP 서버는 단순한 기술 요소가 아니라, AI 활용 수준을 한 단계 끌어올리는 전환점이 됩니다.

MCP 서버 도입으로 달라진 업무 방식

AI를 일하는 주체’로 만들기 위해, 우아한형제들을 비롯해 토스페이먼츠, LINE 등의 대표 IT 기업들은 MCP 서버를 자체적으로 구축하며 AI를 업무 흐름 안으로 끌어들이고 있습니다. MCP 서버를 도입하면 무엇이 달라지기에, 기업들은 직접 구축하며 활용하는 걸까요?

수작업 데이터 입력을 AI 자동 조회로 전환

기존의 업무 환경에서는 필요한 정보를 사람이 직접 찾아야 했습니다. 문서를 열어보고, 데이터베이스에 접속하고, 필요한 내용을 복사해 다시 정리하는 과정이 반복되어 시간이 꽤 소요됐죠.

MCP 서버를 도입하면 이런 흐름이 완전히 바뀝니다. AI가 사내 시스템에 직접 접근해 필요한 데이터를 조회하고, 원하는 결과를 제공해줍니다. 덕분에. 직원들은 AI가 가져온 정보를 기준으로 판단과 결정을 내리는 일에 더욱 집중하게 되어 업무 퍼포먼스가 향상됩니다.

부서 간 정보 공유를 실시간 협업 구조로 전환

기업 내 정보는 부서별로 흩어져 관리됩니다. 기획 문서는 협업 툴에, 운영 데이터는 데이터베이스에, 개발 이슈는 코드 저장소에 각각 존재하죠.

MCP 서버는 이러한 시스템들을 AI의 관점에서 하나의 맥락으로 묶어 줍니다. AI를 통해 부서 간 정보가 실시간으로 연결되는 구조가 만들어, 조직 내 커뮤니케이션에 소요되는 시간이 눈에 띄게 낮아집니다.

단순 업무는 AI에 맡기고, 중요한 업무에 집중

MCP 서버를 도입한 기업들이 공통적으로 언급하는 변화는 ‘업무 속도’입니다. 문서 검색에 소요되던 시간이 눈에 띄게 줄어들고, 반복적인 보고서 작성이나 데이터 정리 작업이 자동화되면서 직원 한 명이 담당할 수 있는 업무 범위 또한 자연스럽게 확대됩니다. 단순하고 반복적인 업무는 AI가 처리하게 되면서, 직원들은 판단과 기획, 설계처럼 보다 중요한 업무에 집중할 수 있게 되고 그 결과 전반적인 업무 퍼포먼스 역시 함께 향상됩니다.

AI 에이전트 시대의 기반이 되는 MCP 서버

AI 에이전트가 작동하려면 시스템 접근이 필수인 구조

스스로 상황을 판단하고 업무를 처리하는 AI 에이전트가 실제 업무에서 의미 있는 역할을 하려면, 기업 내부 시스템에 접근할 수 있는 구조가 반드시 필요합니다.

일정 관리 도구, 문서 저장소, 데이터베이스, 개발 환경 등 업무가 이루어지는 시스템과 분리된 상태에서는 AI가 아무리 고도화되어 있어도 행동으로 이어질 수 없습니다.

MCP 서버는 AI가 접근 가능한 시스템과 범위를 명확히 정의하고, 그 과정에서 필요한 맥락 정보를 함께 전달함으로써 AI 에이전트가 실제 업무 환경 안에서 작동할 수 있도록 만듭니다.

AI 에이전트는 텍스트 생성이 아니라 업무 수행을 전제로 함
업무 수행을 위해서는 내부 시스템 접근이 구조적으로 보장되어야 함
MCP 서버는 접근 대상과 권한, 맥락을 함께 관리하는 역할을 수행함

단순 조회를 넘어 자동 실행까지 가능하게 만드는 원리

MCP 서버를 통해 AI는 단순히 정보를 조회하는 수준을 넘어서게 됩니다. 어떤 시스템에 어떤 권한으로 접근할 수 있는지가 구조적으로 정의되면, AI는 조회 결과를 바탕으로 다음 행동을 판단할 수 있습니다.

사람의 개입이 필요한 영역과 자동으로 처리해도 되는 영역을 구분해 설계할 수 있기 때문에, AI는 통제된 범위 안에서 움직이는 업무 주체로 작동합니다.

조회 → 판단 → 실행으로 이어지는 구조 설계가 가능
조건 충족 시 알림, 문서 수정, 요청 생성 등 자동 실행 가능
권한과 범위를 제한해 안정적인 자동화 환경을 구성할 수 있음

질의 응답에서 데이터 조회, 그리고 업무 자동화로 이어지는 변화

MCP 서버는 AI가 질문에 답하거나 데이터를 조회하는 데서 멈추지 않고, 그 결과를 업무 프로세스에 반영하며 반복 작업을 자동화하는 역할을 수행합니다. 이 과정에서 AI는 보조 도구의 위치를 벗어나, 업무 흐름 안에 자연스럽게 포함된 에이전트로 자리 잡게 됩니다.

1단계: 질의응답 중심의 AI 활용
2단계: 내부 데이터 조회 기반 응답
3단계: 조회 결과를 활용한 업무 자동화

MCP 서버는 이 단계를 가능하게 만드는 기술적 기반으로 작동해 AI 에이전트가 실제로 일을 할 수 있게 만듭니다.

MCP 서버 활용 vs 구축,

어떻게 선택해야 할까?

공개된 MCP 서버를 빠르게 연동하는 방식

MCP 서버를 처음 검토하는 조직이라면, 공개된 MCP 서버를 활용해 빠르게 연동하는 방식이 현실적인 출발점이 될 수 있습니다.

이미 기본적인 연동 구조와 표준 인터페이스가 갖춰져 있어, 내부 시스템 일부를 연결해보며 AI 활용 가능성을 검증하기에 적합합니다.

특히 PoC 단계나 특정 팀 단위에서 실험적으로 도입할 경우, 구축 비용과 시간을 최소화하면서도 MCP 서버의 효과를 체감할 수 있다는 장점이 있습니다.

빠른 도입이 가능해 초기 검증에 적합
개발 리소스 부담이 상대적으로 적음
표준화된 기능 범위 안에서 활용이 제한됨

다만 공개된 MCP 서버는 범용성을 전제로 설계되어 있기 때문에, 조직 고유의 업무 흐름이나 복잡한 내부 시스템 구조까지 모두 반영하기에는 한계가 존재합니다.

조직 고유 시스템에 맞춘 맞춤 구축이 필요한 경우

업무 시스템이 복잡하거나, 여러 내부 도구와 데이터가 긴밀하게 얽혀 있는 조직이라면 맞춤형 MCP 서버 구축이 적합합니다.

내부 데이터 구조, 권한 체계, 업무 프로세스를 모두 고려해 설계할 수 있기 때문에 AI를 실제 업무 흐름에 깊이 통합할 수 있습니다.

사내 시스템 구조에 맞춘 정교한 연동 가능
업무 흐름에 맞춘 AI 자동화 설계 가능
초기 설계와 구축에 전문 인력이 필요

맞춤 구축 방식은 단기적인 비용이나 리소스 부담은 존재하지만, 장기적으로는 AI 활용 범위를 넓히고 운영 효율을 높이는 방향으로 이어지는 경우가 많습니다.

MCP 활용 vs 구축, 이렇게 판단하세요

공개된 MCP 서버 활용이 적합한 경우

AI가 접근하는 데이터가 내부 문서, 일반 업무 자료 등 민감도가 낮은 영역이다
외부 시스템과의 연동에 대해 보안 제약이 크지 않다
PoC 또는 파일럿 형태로 빠르게 효과를 검증하고 싶다
특정 팀이나 제한된 업무 범위에서만 AI를 활용할 계획이다
접근 권한, 인증, 로그 관리가 기본 수준이면 충분하다
개발 리소스를 최소화해 빠른 도입을 우선하고 싶다

MCP 서버 맞춤 구축이 필요한 경우

고객 정보, 결제 정보, 내부 전략 자료 등 민감도가 높은 데이터를 다룬다
금융 · 제조 · 공공·엔터프라이즈 환경처럼 보안 요구 수준이 높다
AI가 접근할 수 있는 데이터와 기능의 범위를 세밀하게 통제해야 한다
접근 권한, 인증 방식, 로그 기록을 조직 정책에 맞게 설계해야 한다
여러 내부 시스템을 하나의 맥락으로 연결해 AI 에이전트를 운영하려 한다

위의 체크리스트에서 활용 항목에 더 많이 해당한다면 공개 MCP 서버를 활용하는 방식이 더 적합합니다. 반대로 구축 항목에 해당하는 경우가 더 많다면, 맞춤형 MCP 서버를 구축하는 것이 조직에 더 도움이 될 수 있습니다.

개발자가 알아두면 유용한 MCP 서버 3가지

국내외 기업과 개발자들은 MCP 서버를 통해 AI가 코드 저장소와 데이터베이스, 협업 문서에 직접 접근하도록 만들며, 반복 작업을 줄이고 개발 프로세스 전반을 자동화하고 있는데요. 개발자가 실무에 바로 적용해볼 수 있는 MCP 서버 3가지를 소개해 드립니다.

GitHub MCP: 코드 관리와 협업 자동화

GitHub MCP 서버는 AI가 저장소 전반에 직접 접근해, 코드 관리와 협업 과정에서 발생하는 반복 작업을 자동화합니다. 아래 기능들을 활용하면 이슈 정리, 코드 리뷰, 릴리즈 정리에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

GitHub MCP 서버를 통해 활용할 수 있는 기능

이슈 목록 조회 및 중복 이슈 정리, 우선순위 분류
특정 PR의 변경 내역 분석 및 잠재적 문제 지점 도출
코드 리뷰 코멘트 초안 자동 생성
릴리즈 이후 병합된 PR·커밋 기반 릴리즈 노트 초안 생성

MongoDB MCP: 데이터베이스 관리 효율화

MongoDB MCP 서버는 데이터베이스 조회와 분석 작업을 자연어 기반으로 처리할 수 있게 해주어 쿼리 작성과 성능 분석에 드는 개발·분석 비용을 줄이는 데 효과적입니다.

MongoDB MCP 서버를 통해 활용할 수 있는 기능

자연어 요청을 기반으로 쿼리 자동 생성 및 실행
복잡한 aggregation 파이프라인 구성 및 결과 정리
조건 기반 데이터 분석(기간·지역·순위 등) 자동화
느린 쿼리 분석 및 실행 계획 검토
인덱스 개선 방향 등 성능 최적화 제안

Notion MCP: 프로젝트 문서 관리 자동화

Notion MCP 서버는 워크스페이스 내 문서와 데이터베이스를 AI가 직접 탐색하고 관리할 수 있도록 지원해 문서 탐색과 정리에 쓰이던 시간을 기획과 의사결정에 집중할 수 있게 만듭니다.

Notion MCP 서버를 통해 활용할 수 있는 기능

회의록 · 기획 문서 검색 및 액션 아이템 자동 정리
담당자 · 마감일 기준으로 업무 정보 구조화
프로젝트 데이터베이스 및 속성 자동 생성
Slack · Notion 등 여러 협업 도구를 함께 검색해 내용 종합 요약

MCP 서버 구축을 위해 필요한 IT 전문가

백엔드 개발자

백엔드 개발자는 AI와 내부 시스템 사이에서 어떤 API가 필요하고, 데이터가 어떤 흐름으로 오가야 하는지를 정의하며 MCP 서버의 중심 구조를 설계합니다. 단순한 기능 구현을 넘어, 여러 시스템이 AI와 안정적으로 연결될 수 있도록 전체 흐름을 설계하는 역할을 담당합니다.

내부 시스템(ERP, DB, 협업툴 등)과 AI를 연결하는 API 설계
데이터 포맷, 호출 방식, 예외 처리 기준 정의
여러 시스템을 하나의 업무 흐름으로 통합 설계

DevOps 엔지니어

DevOps 엔지니어는 MCP 서버가 안전하고 안정적으로 운영될 수 있는 환경을 책임지는 역할입니다. AI가 기업 시스템에 직접 접근하는 구조인 만큼, 인증·권한·접근 통제는 운영 관점에서 함께 설계되어야 합니다.

인증 방식(OAuth, JWT, API Key 등) 적용 및 운영
API 접근 제어, 네트워크 보안 설정
접근 로그 · 감사 로그 · 모니터링 체계 구축
MCP 서버 배포, 운영, 장애 대응 환경 구성

시스템 엔지니어

시스템 엔지니어는 MCP 서버가 동작하는 기본 인프라 환경을 구성하고 유지합니다. 특히 온프레미스나 내부망 중심 환경에서는 반드시 필요한 역할입니다.

서버, 네트워크, OS 환경 구성
내부 시스템과 MCP 서버 간 네트워크 연동
계정 · 권한 관리 정책 적용
인프라 안정성과 가용성 유지

IT 기획자 / PM

IT 기획자(PM)는 MCP 서버의 시스템과 업무 흐름을 설계합니다. AI가 어떤 업무에 개입할지, 어디까지 자동화할지를 정의해 기술과 실제 업무 사이를 연결합니다.

AI가 수행할 업무 범위와 활용 시나리오 정의
자동화 대상과 사람 판단 영역 구분
부서별 요구사항 정리 및 우선순위 결정
보안 · 권한 기준에 대한 업무 관점 정의
MCP 서버 도입 목적과 단계별 적용 범위 관리

MCP 서버는 AI를 실무 환경에 맞게

일하게 만드는 인프라입니다

MCP 서버를 도입하면 AI가 실제 업무 흐름에 맞춰 작동할 수 있는 구조를 갖추게 됩니다. AI 기술과 적용 환경이 함께 발전하면서, 앞으로 단순하고 반복적인 업무는 AI가 자동으로 처리하는 AI 에이전트의 시대가 본격화될 것으로 예고되고 있습니다. 이에 대비해 우리 조직의 업무 방식에 맞는 MCP 서버를 설계하고, 실제 업무에 AI를 투입해 보시기 바랍니다. 지금까지와는 차원이 다른 업무 퍼포먼스를 경험하게 될 것입니다.

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MCP 서버 구축 · 연동 · 운영에 필요한

IT 전문가를 매칭합니다.

이랜서는 우리나라 최대 IT 프리랜서 매칭 플랫폼입니다. 26년간 8만 건 이상의 IT 프로젝트를 통해, 기업의 시스템 환경과 보안 요구 수준에 맞는 IT 프리랜서를 검증해 매칭해 왔습니다.

MCP 서버처럼 AI가 기업의 내부 시스템과 직접 연결되는 영역에서는, 단순한 개발 인력이 아니라 구조 설계 · 시스템 연동 · 운영까지 경험한 전문가의 판단이 무엇보다 중요합니다.

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MCP 서버는 한 번 구축하고 끝나는 시스템이 아닙니다. AI가 어떤 시스템에 접근할지, 어디까지 자동화할지, 어떻게 통제할지를 함께 설계해야 하는 조직의 AI 인프라입니다. 그만큼 초기부터 MCP 서버 구축 경험 있는 전문가와 함께하는 것이 리스크를 줄이는 가장 현실적인 선택이 됩니다.