구성 요소
클라이언트는 AI 애플리케이션 안에 있고, 서버는 도구(예: 주문 조회와 같은 작업), 데이터 리소스, 프롬프트 템플릿을 제공합니다. 로컬 또는 원격으로 HTTP를 통해 실행되며, 원격 서버의 경우 명세에서 OAuth 기반 인가를 정의합니다.
Nexura Digital 서비스
AI 어시스턴트를 귀사 시스템에 연결하는 맞춤형 MCP 서버 개발
팀이 이미 AI 어시스턴트를 쓰고 있지만 여전히 데이터를 손으로 옮기고 있습니다. MCP 서버를 두면 어시스턴트가 귀사가 정한 권한 안에서 시스템을 조회하거나 작업을 수행합니다.
MCP 서버는 CRM이나 ERP 같은 시스템의 도구와 데이터를 Claude나 ChatGPT처럼 Model Context Protocol을 지원하는 어시스턴트가 사용할 수 있도록 해 주는 커넥터입니다. 자사 데이터로 AI를 활용하려는 기업을 위해, 최소 권한 접근과 모든 작업의 로그를 갖춰 구축합니다. 7일 체험에서는 시스템 하나에 대한 읽기 전용 서버를 먼저 만들어 봅니다.
MCP란 무엇이며 저희가 구축하는 것
Model Context Protocol은 AI 어시스턴트가 외부 도구와 데이터 소스에 연결되는 방식을 표준화한 개방형 프로토콜입니다. 하나의 서버가 호환되는 여러 클라이언트와 함께 작동합니다.
저희가 개발하는 것
- 공식 TypeScript 또는 Python SDK로 만든 맞춤형 서버
- CRM, ERP, 데이터베이스 또는 헬프데스크 위에 구축한 도구
- MCP 도구로 게시되는 n8n 워크플로우
권한과 보안
최소 권한
각 도구는 한 가지 일만 합니다. 읽기 전용으로 시작하며, 권한이 제한된 데이터베이스 사용자나 API 키를 사용합니다. 가능한 경우 각 사용자가 자신의 계정으로 로그인하므로, 어시스턴트는 관리자의 권한이 아닌 해당 사용자의 권한으로 작동합니다.
확인 및 로깅
호환되는 클라이언트는 보통 도구를 실행하기 전에 권한을 요청합니다. 여기에 더해 부작용이 있는 작업은 초안으로 만들거나 명시적인 확인 뒤에 실행되도록 설계합니다. 모든 호출은 누가, 어떤 도구를, 어떤 입력으로, 어떤 결과를 얻었는지 기록됩니다.
정면으로 다루는 위험
- 이메일이나 문서를 통한 프롬프트 인젝션: 완벽한 방어는 없으므로 각 도구가 할 수 있는 일을 제한합니다
- 모델이 접근하지 못하도록 격리된 비밀 정보
- 설치 전 제3자 MCP 서버 검토
구축 방법
사용 사례에서 배포까지
- 사용 사례와 권한 매트릭스 작성: 도구, 데이터, 접근 권한, 확인 절차
- 테스트 환경에서 MCP Inspector를 사용한 개발 및 테스트
- 프롬프트 인젝션을 포함한 보안 테스트
- 배포 및 초기 사용 기간 동안의 로그 검토
MCP 서버가 의미 있는 경우
적합한 경우
팀이 매일 Claude, ChatGPT 또는 다른 호환 어시스턴트를 사용하고, 시스템에 API나 접근 가능한 데이터베이스가 있으며, 도구마다 임시방편을 만드는 대신 재사용 가능한 커넥터 하나를 원하는 경우입니다.
적합하지 않은 경우
- 업무 프로세스가 바뀌지 않는다면 n8n 워크플로우나 API 연동이 더 간단합니다
- 공급업체가 필요한 기능을 모두 다루는 공식 커넥터를 이미 제공합니다
- 어시스턴트나 요금제가 이를 지원하지 않습니다. 저희는 이것을 먼저 확인합니다
산출물
최종 결과물
- 귀사가 소유한 저장소에 있는 서버 코드
- 설명과 입력 스키마가 포함된 도구 목록
- 권한 매트릭스와 보안 문서
- 호출 로깅이 포함된 HTTPS 배포
- 팀 클라이언트를 위한 연결 안내서
7일 체험: 읽기 전용 서버
읽기 권한부터
현실적인 첫 단계로, 시스템 하나에 대해 고객 찾기나 주문 상태 확인과 같은 조회 도구 두세 개를 만들고, 팀의 어시스턴트에 연결하여 모든 호출을 기록합니다. 쓰기 작업을 논의하기 전에 실제 질문으로 검증합니다. 범위, 일정, 조건은 사전에 서면으로 합의합니다.
FAQ
자주 묻는 질문
ChatGPT와 Claude에서 똑같이 작동하나요?
프로토콜은 같지만 각 어시스턴트가 이를 자기 방식으로 통합하며, 사용 가능 여부는 앱, 버전, 요금제에 따라 다릅니다. 어떤 것은 로컬 서버를 지원하고 어떤 것은 원격 서버만 지원합니다. 구축 전에 팀의 환경이 무엇을 허용하는지 확인하므로, 연결할 수 없는 것을 만들게 되지는 않습니다.
AI가 실수로 데이터를 삭제하거나 변경할 수 있나요?
서버가 그런 작업을 허용하는 도구를 노출한 경우에만 가능합니다. 그래서 읽기 전용으로 시작하고, 이후의 작업도 범위를 좁게 유지합니다. 예를 들어 메시지를 바로 보내지 않고 초안을 만들거나, 테이블 전체가 아닌 특정 필드 하나만 업데이트합니다. 민감한 작업에는 명시적인 확인을 요구하며, 모든 내용을 기록해 감사하거나 되돌릴 수 있게 합니다.
MCP 서버는 API 연동과 어떻게 다른가요?
API 연동은 시스템 사이에서 데이터를 매번 같은 방식으로 자동 이동시킵니다. MCP 서버는 AI 어시스턴트에게 도구를 제공하며, 어시스턴트가 대화 맥락에 따라 언제 도구를 쓸지 결정합니다. 두 가지를 함께 쓰는 경우가 많습니다. 연동이 데이터를 최신 상태로 유지하고, MCP 서버가 사람들이 자연어로 이를 조회하고 활용할 수 있게 합니다.
서버는 어디에서 실행되나요?
로컬 서버는 각 사용자의 컴퓨터에서 실행되며 테스트나 개인 사용에 적합합니다. 팀이라면 보통 귀사 인프라 또는 귀사 명의로 된 환경에서 HTTPS로 제공되는 원격 서버를 선택하며, 이 비용은 귀사가 직접 지불합니다. 코드, 자격 증명, 로그는 귀사의 통제 아래에 있습니다.
문의하기
오늘날 AI 어시스턴트에 손으로 붙여넣는 데이터는 무엇인가요?
팀이 사용하는 어시스턴트와 연결하고 싶은 시스템을 알려 주세요. 읽기 전용으로 시작하는 제안서를 서면으로 회신해 드리겠습니다.