1. 왜 만들었을까?

안녕하세요, 긱다이브 경영지원팀 제리(Jerry)입니다.

저희 팀은 프로젝트가 끝나거나 주간 업무를 마무리할 때마다 짧게 회고를 하는데요, 막상 준비하다 보면 늘 비슷한 이야기를 반복하거나 중요한 포인트를 놓치는 경우가 많았습니다.

그때 문득, “이거 AI가 도와주면 더 풍부하고 체계적으로 정리되지 않을까?” 하는 생각이 들었죠.

그래서 나름대로 챗GPT나 클로드 AI를 활용해 봤습니다.

하지만 결과는 기대만큼 만족스럽지 않았습니다. 긴 대화를 이어가다 보면 맥락이 끊기거나, 중요한 포인트를 제대로 잡지 못하는 경우가 많았거든요.

그러다 개발팀장 데릭(Derek)에게 조언을 구했더니, 바로 MCP(Model Context Protocol)와 클로드 데스크톱(Claude Desktop) 조합을 추천해 줬습니다.

“이 둘을 잘 엮으면 회고록 정리는 물론, 팀 온보딩과 인사이트 분석까지 도와주는 AI 비서를 만들 수 있을 것”이라는 설명이었죠.

그 말에 확신이 생겨, 저도 데릭의 도움을 받아 본격적으로 경영지원팀의 AI 비서를 만들어 보기로 했습니다!

👉 그런데 여기서 잠깐, 아마 많은 분들이 “MCP가 뭐지?” 하고 궁금하실 거예요.

저희도 처음엔 생소했는데, 사실 이번 프로젝트의 핵심이 바로 이 MCP였습니다.

그래서 본격적으로 구축 과정을 설명하기 전에, 먼저 MCP가 무엇인지부터 짚고 넘어가 보겠습니다.

2. MCP(Model Context Protocol)란?

MCP는 이름만 들으면 조금 어렵게 느껴지실 수 있는데요, 간단히 말하면 AI와 외부 도구를 연결해 주는 표준 프로토콜입니다.

덕분에 클로드 같은 AI가 단순히 대화만 하는 게 아니라, 실제로 파일을 읽고 쓰거나, 구글 드라이브·슬랙·노션 같은 툴을 직접 다루는 일까지 가능해집니다.

왜 MCP가 필요할까?

1) 문맥 이해력이 확 달라집니다

저희 경영지원팀은 다루는 자료와 서류가 정말 많습니다.

회의록, 결재 문서, 보고 자료까지 하루에도 수십 개가 쌓이는데, 기존 AI 모델의 컨텍스트 윈도우만으로는 이런 방대한 내용을 제대로 다루기 어려웠습니다.

긴 프롬프트를 한 번에 던지면 중요한 부분이 묻혀 버리거나, 대화가 길어질수록 AI가 초점을 잃어버리는 경우가 많았죠.

MCP는 이런 문제를 해결해 줍니다.

정보를 JSON 같은 구조화된 형식으로 주고받기 때문에, AI가 “어떤 데이터가 어떤 역할을 하는지”를 더 명확하게 이해할 수 있습니다.

덕분에 AI가 단순히 텍스트를 읽는 수준을 넘어서, 사용자의 의도와 대화 흐름 전체를 정확히 파악할 수 있게 됩니다.

2) 외부 도구 연동이 간단해집니다

경영지원팀은 문서만 많은 게 아니라, G Suite, Slack, Notion 같은 툴도 매일 씁니다.

예전에는 이런 자료들을 AI랑 연결하려면 LangChain 같은 프레임워크를 붙이고 복잡하게 설정해야 했습니다.

솔직히 저희처럼 비개발 직군이 직접 다루기엔 진입 장벽이 너무 높았죠.

그런데 MCP는 이 과정을 정말 단순화해 줍니다.

설정 파일에 서버만 연결해 두면 Claude가 알아서 필요한 기능을 불러 씁니다.

예를 들어,

• “지난주 구성원별 지출 내역 정리해 줘”
• “슬랙 팀 채널에 오늘 주요 구매 공지 올려 줘”

이런 요청이 이제는 단순 대화가 아니라, 실제 실행 가능한 작업으로 바뀝니다.

👉 MCP가 뭔지, 왜 필요한지는 이제 감이 오실 겁니다.

그럼 실제로 우리 팀에서 AI 비서를 만들려면 뭘 준비해야 할까요?

사실 복잡한 건 없고, 기본적으로 클로드 데스크톱 앱과 Node.js 환경만 갖추면 됩니다.

이제 차근차근 설치부터 시작해 보겠습니다.

1) 클로드 데스크톱(Claude Desktop) 설치

AI 비서를 만들려면 먼저 클로드 데스크톱 앱이 필요합니다.

클로드 데스크톱은 Anthropic에서 만든 공식 PC용 앱으로,

• 브라우저 버전()보다 안정적이고
• 파일 업로드, MCP 서버 연결 같은 고급 기능을 지원합니다.

쉽게 말해, 브라우저에서 쓸 수 있는 Claude의 확장판이자 전문 개발/업무용 환경이라고 보시면 됩니다.

웹 버전 claude.ai에서는 MCP 서버가 지원되지 않기 때문에, 반드시 데스크톱 버전을 설치해야 해요.

설치 방법은 간단합니다:

1. 에서 운영체제(Windows / macOS)에 맞는 설치 파일을 내려받아 실행합니다.

2. 설치가 끝나면 앱 상단 메뉴에서 Help → Check for Updates를 눌러 최신 버전인지 확인하세요.

   (버전이 맞지 않으면 MCP가 정상적으로 작동하지 않을 수 있습니다.)

    

2) Node.js 설치

다음 준비물은 Node.js입니다. MCP 서버를 실행하려면 꼭 필요한 도구예요.

Node.js는 크롬 V8 엔진 위에서 동작하는 자바스크립트 실행 환경입니다.

원래 자바스크립트는 브라우저 안에서만 실행됐지만, Node.js 덕분에 서버나 터미널에서도 자바스크립트를 실행할 수 있게 되었죠.

MCP 서버들도 대부분 Node.js 기반으로 작성돼 있기 때문에, Claude가 MCP 기능을 쓰려면 반드시 Node.js가 설치되어 있어야 합니다.

설치 확인 방법:

1. 먼저 내 컴퓨터에 Node.js가 설치되어 있는지 확인해 봅시다.
   • MacOS: 터미널 열고 → node --version
   • Windows: Win + R → cmd 입력 후 실행창에서 node --version
2. 버전 번호가 정상적으로 출력되면 이미 설치가 잘 되어 있는 겁니다 ✅
3. 만약 command not found 또는 'node' is not recognized 같은 메시지가 뜬다면, Node.js를 새로 설치해야 합니다.

👉 에서 운영체제에 맞는 설치 파일을 받으세요.

• 추천 버전: 최신 LTS(Long-Term Support) 버전 (안정성과 호환성이 가장 좋습니다)

👉 이렇게 두 가지만 준비하면 기본 환경 세팅은 끝입니다.

이제 Claude가 단순한 대화형 AI를 넘어 “AI 비서”로 진화할 준비가 된 거죠.

다음 단계에서는, 실제로 어떤 MCP 서버를 연결하면 유용할지 살펴보겠습니다.

4. 어떤 MCP 서버가 좋을까?

MCP 서버는 쉽게 말해 AI에게 새로운 능력을 붙여주는 플러그인 같은 역할을 합니다.

종류도 다양하지만, 처음 시작할 땐 아래 네 가지가 가장 많이 쓰입니다.

• Filesystem MCP → 로컬 폴더 파일 읽기·쓰기
• Google Drive MCP → 클라우드 문서 접근
• Slack MCP → 팀 대화 자동화
• Notion MCP → 프로젝트·업무 관리

왜 Filesystem과 Google Drive부터 골랐을까?

경영지원팀은 특성상 문서·보고서·회의록을 가장 많이 다룹니다.

문서가 워낙 많다 보니, 매번 폴더를 뒤지거나 드라이브에서 검색하는 데만도 시간이 꽤 걸렸습니다.

그래서 우선 문서 접근성을 확 올려줄 Filesystem과 Google Drive를 먼저 붙였습니다.

• Filesystem MCP

  회고 준비를 할 때 보통은 지난 문서를 일일이 찾아야 했습니다.

  하지만 Filesystem MCP를 붙여 두니,

  “지난달 회의록을 모아서 요약해 줘”

  라고 시키기만 하면 Claude가 알아서 관련 파일을 불러와 정리해 줍니다.

  덕분에 “자료 찾기”라는 잡일에서 완전히 해방됐습니다.

• Google Drive MCP

  보고서나 회의록이 드라이브에 쌓여 있는데, 예전엔 다운로드 → 편집 과정을 거쳐야 했습니다.

  이제는 Claude에게

  “이번 프로젝트 성과를 팀별로 정리해서 표로 만들어 줘”

  라고 하면 드라이브 문서를 직접 읽고 바로 결과를 줍니다.

  경영지원팀 입장에서 특히 재무 지출 내역 정리나 구매 내역 분석 같은 반복 작업에서 큰 도움이 됐습니다.

👉 이 두 가지만 붙였는데도 체감 효과가 엄청났습니다.

Slack과 Notion MCP까지 확장하면, 커뮤니케이션과 프로젝트 관리까지 자동화할 수 있어 진짜 “풀옵션 AI 비서”가 되겠다는 확신이 들었습니다.

5. 클로드에 MCP 서버 연결하기

연결 방식은 생각보다 단순합니다.

정말로 USB 꽂듯이 설정 파일에 서버 정보를 추가해 주기만 하면 Claude가 바로 인식합니다.

• Windows: %APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json
• MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

👉 빠른 접근: File → Settings → Developer → Edit Config

예시 (Filesystem MCP 연결)

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "C:\\\\Users\\\\username\\\\Documents",
        "C:\\\\Users\\\\username\\\\Downloads"
      ]
    }
  }
}

위 코드에서 경로 부분만 내가 열어주고 싶은 폴더로 수정하면 됩니다.

특히 Windows는 경로 구분자를 꼭 \\\\ 두 개로 써야 한다는 점을 기억하세요.

실제 사례

저는 우선 Documents 폴더를 연결해 두고

“최근 작성한 보고서를 모아서 요약해 줘”

라고 시켜 봤습니다. Claude가 폴더 안 파일들을 훑어보고, 보고서별 요약을 정리해 주는데 “이거 진짜 비서 맞네” 싶더군요.

또 Downloads 폴더를 연결하니, 다운받아 둔 PDF 매뉴얼에서

“이 문서에서 설치 방법만 뽑아줘”

라고 했더니 필요한 부분만 정확히 뽑아줬습니다.

예전엔 일일이 열어서 Ctrl+F로 찾던 버릇이 있었는데, 이제 그럴 일이 완전히 사라졌습니다.

👉 여기서 한 단계 더 나아가면, 팀 공용 폴더(예: 회의록 보관함, 비용 정산 폴더)를 MCP로 연결해 “이번 분기 회의록 요약”, “지난달 지출내역 분석” 같은 걸 자동화할 수도 있습니다.

6. 실제로 써보니

📝 회의록 분석

회의록 폴더를 Filesystem/Google Drive MCP로 연결해 두고,

“최근 회의록을 확인해서 미결 업무와 신규 업무를 정리해 줘. 담당자/마감일/우선순위/다음 액션 포함해서 표로.”

라고 요청했습니다.

그러면 Claude가 회의록을 훑어서 아래처럼 깔끔한 테이블을 뽑아줍니다.

성과

• 회의 후 흩어진 메모를 다시 모을 필요가 없어 정리 시간이 크게 단축됩니다.
• 놓치고 지나가던 미결 업무가 표로 드러나 누락률이 눈에 띄게 줄었습니다.

📅 일정 관리

테이블이 나오면 곧바로:

“표에 있는 항목을 팀 캘린더에 일정으로 추가해 줘. 마감 하루 전 알림도 설정.”

이라고 요청합니다.

손으로 옮겨 적는 수고가 사라져 회의 준비/정리 시간이 확 줄었습니다.

여기에 Notion MCP를 붙이면 프로젝트 보드까지 자동 업데이트되어 “지금 어디까지 왔지?”가 자연스럽게 해소됩니다.

💬 팀 커뮤니케이션

Slack MCP로 매일 아침 Claude가 자동으로

“오늘 마감 업무 요약”

을 팀 채널에 올립니다.

회의록에서 정리된 테스크가 캘린더와 연동되고, 그 중 금일 마감 업무만 뽑아 공지하니 흐름이 아주 매끈해졌습니다.

결과 요약

1. 누락되는 업무가 줄고,
2. 팀 생산성이 확실히 올라갔습니다.

단순히 시간이 절약되는 수준을 넘어, 회의록 → 테스크 정리 → 캘린더 저장 → Slack 자동 공지로 이어지는 워크플로우가 자리 잡으면서 업무 흐름 자체가 달라졌어요.

7. 마무리

클로드 데스크톱 + MCP 서버 조합은 정말 강력합니다.

이제 Claude는 단순히 대화만 주고받는 AI가 아니라,

팀의 회고 정리, 데이터 분석, 일정 관리, 커뮤니케이션 자동화까지 맡아주는 든든한 AI 비서로 변했습니다!

저도 직접 써보면서 “이게 단순한 편의 기능이 아니라, 업무 방식을 완전히 바꾸는 도구구나”라는 걸 뼈저리게 느꼈습니다.

처음부터 모든 걸 다 붙이려고 하면 오히려 복잡합니다.

저처럼 Filesystem + Google Drive MCP부터 가볍게 시작해 보세요.

이 두 개만 연결해도 효과가 확실히 체감됩니다.

익숙해지면 Slack, Notion 같은 협업 도구까지 확장하면서 점점 더 완성도 높은 AI 비서를 만들어 갈 수 있습니다.