AI 기술의 발전은 단순한 질의응답을 넘어 실제 업무를 자동으로 처리하는 에이전트의 시대를 열었습니다. 그 중심에 있는 것이 MCP(Model Context Protocol)입니다. MCP는 다양한 도구와 애플리케이션을 AI와 연결하는 표준 프로토콜로, 클로드와 같은 AI가 엑셀, 노션, 피그마, 크롤링, 보고서 작성까지 사용자의 명령에 따라 자동으로 수행할 수 있게 합니다. 이는 단순한 자동화가 아닌, AI를 진정한 업무 동료로 만드는 패러다임의 전환을 의미합니다. 본 글에서는 MCP 자동화의 개념과 핵심 원리를 살펴보고, 게임 기획자(PM)를 비롯한 실무자들이 어떻게 이를 활용하여 생산성을 극대화할 수 있는지 구체적인 방안을 제시합니다.
목차
MCP 자동화 핵심 개념과 구성 요소
MCP 자동화를 이해하기 위해서는 그를 구성하는 세 가지 핵심 요소를 명확히 구분할 필요가 있습니다. 이는 AI 에이전트, 프로토콜, 그리고 서버와 도구입니다. 각 요소가 상호작용하며 복잡한 업무 흐름을 자동으로 실행하는 생태계를 구축합니다.
| 구성 요소 | 역할과 기능 | 주요 예시 |
|---|---|---|
| AI 에이전트 | 사용자의 자연어 명령을 해석하고, MCP를 통해 연결된 도구에 작업을 지시하며, 결과를 종합하여 보고하는 두뇌 역할 | 클로드(Claude), ChatGPT |
| MCP (프로토콜) | AI 에이전트와 외부 도구 간의 안전하고 표준화된 통신 규약. 도구의 기능을 AI가 이해할 수 있는 형태로 제공 | Model Context Protocol |
| 서버 및 도구 | 실제 작업이 수행되는 구체적인 애플리케이션 또는 서비스. MCP 서버를 통해 AI 에이전트와 연결됨 | Google Sheets, Notion, Figma, 웹 크롤러, 이메일 클라이언트 |
이 구조 하에서 사용자는 “최근 일주일 간의 게임 이용자 데이터를 엑셀에서 추출해 요약하고, 주요 인사이트를 포함한 주간 보고서 초안을 노션에 작성해줘”라는 복합적인 명령을 한 문장으로 내릴 수 있습니다. AI 에이전트는 이 명령을 분석해, MCP를 통해 엑셀 서버에 데이터 추출을, 분석 로직에 요약을, 그리고 노션 서버에 보고서 작성을 순차적으로 지시하게 됩니다. 이 과정에서 사용자는 각 도구를 직접 열고 조작할 필요가 없어지며, 반복적이고 정형화된 업무에서 해방될 수 있습니다.
게임 PM의 업무에 적용하는 MCP 자동화 시나리오
게임 프로젝트 매니저(PM)는 개발, 마케팅, 운영, 비즈니스 등 다양한 부서를 연결하며 방대한 정보를 처리하고 의사결정을 내려야 합니다. 피터 드러커가 『매니지먼트』에서 정의한 대로 매니저의 핵심은 ‘명령하는 권한’이 아닌 ‘공헌하는 책임’에 있습니다. MCP 자동화는 이러한 공헌의 질과 속도를 높이는 강력한 도구가 될 수 있습니다. 『게임사업 PM 실전 노트』에서 강조하는 것처럼, PM은 결과로부터 거꾸로 일하고 불확실한 상황에서 방향을 제시해야 하는데, MCP는 이 과정에 필요한 데이터 수집과 정리 작업을 가속화합니다.
데이터 기반 의사결정 지원
라이브 서비스 중인 게임의 건강 상태를 파악하려면 매일 다양한 지표를 확인해야 합니다. MCP 자동화를 활용하면, 아침마다 AI 에이전트에게 “어제의 게임 주요 지표(DAU, 매출, 이탈률, 신규 유저)를 데이터베이스와 애널리틱스 도구에서 추출해 요약하고, 전일 대비 변동 폭이 큰 항목을 강조해서 이메일로 보내줘”라고 지시할 수 있습니다. AI는 MCP를 통해 관련 데이터 소스에 접근해 숫자를 수집하고, 분석해 핵심 인사이트를 추출하며, 정해진 형식의 보고서를 작성해 담당자에게 전송합니다. 이를 통해 PM은 반복적인 데이터 취합 작업이 아닌, 그 데이터가 시사하는 바와 대응 전략을 고민하는 데 집중할 시간을 확보할 수 있습니다.
크로스펑셔널 커뮤니케이션 효율화
개발팀의 진행 현황, 마케팅팀의 출시 준비 사항, 운영팀의 고객 문의 동향은 각기 다른 플랫폼(지라, 노션, 고객센터 툴)에 산재해 있는 경우가 많습니다. 정기 회의 전, PM은 AI 에이전트에게 “각 팀의 최근 업데이트 사항과 현재 이슈를 관련 도구에서 수집해 종합 문서로 만들어줘”라고 요청할 수 있습니다. MCP는 각 도구의 API나 인터페이스에 연결되어 정보를 취합하고, AI가 이를 일관된 형식의 미팅 아젠다 문서로 재구성합니다. 『이게 되네? 클로드 MCP 미친 활용법 27제』에서 소개하는 것처럼, 노션과 지메일, 구글 드라이브를 결합한 보고 자료 생성은 이에 해당하는 좋은 예시입니다.
MCP 자동화 도입을 위한 실용적 접근법
MCP 자동화의 가능성은 무궁무진하지만, 처음 시작하는 데 진입 장벽이 느껴질 수 있습니다. 가장 효과적인 방법은 작은 성공에서 시작해 점진적으로 범위를 확장하는 것입니다. 목표는 하루 아침에 완전한 자동화를 구축하는 것이 아니라, 자신의 업무 흐름에서 가장 시간이 많이 소요되거나 지루한 단일 작업을 먼저 해결하는 것입니다.
- 단일 업무 자동화부터 시작하라 가장 먼저 자동화할 후보는 규칙적이고 반복적이며, 여러 도구를 오가야 하는 업무입니다. 예를 들어, 웹사이트나 커뮤니티에서 특정 키워드 관련 유저 반응을 수집해 정리하는 작업, 정기적으로 동일한 형식으로 데이터를 이메일로 발송하는 작업 등이 좋은 시작점이 될 수 있습니다.
- 기존에 사용하는 도구의 MCP 지원 여부를 확인하라 노션, 구글 워크스페이스(시트, docs), 피그마, GitHub 등 많은 인기 도구들이 이미 공식 또는 커뮤니티 제작 MCP 서버를 보유하고 있습니다. 자신의 업무 스택에서 가장 중심이 되는 도구부터 연결을 시도하는 것이 현실적입니다.
- 점진적 복잡성 증가를 목표로 하라 단순한 정보 조회에서 시작해, 데이터 정리, 보고서 생성, 조건부 알림 발송 등 점점 더 복잡한 워크플로우로 발전시킵니다. 『이게 되네? 클로드 MCP 미친 활용법 27제』는 이러한 단계별 학습을 체계적으로 안내합니다.
이 과정에서 중요한 것은 기술적 완벽함이 아니라 실용성입니다. 자동화 스크립트가 100%의 상황을 처리하지 못하더라도, 기존 수동 작업의 80%를 대체해준다면 그것은 이미 큰 성과입니다. 남은 20%는 예외 케이스로서 사용자가 직접 처리하거나, 점차 로직을 보완해 나가면 됩니다.
자동화 시대의 게임 PM 역량 재정의
MCP와 같은 AI 자동화 기술이 보편화되면, 게임 PM에게 요구되는 역량의 초점도 변화할 것입니다. 단순한 정보 전달자나 업무 조정자의 역할은 AI에 의해 상당 부분 대체될 수 있습니다. 그 자리를 메울 새로운 핵심 역량은 전략적 사고, 복합적 문제 해결, 그리고 인간 고유의 공감과 설득 능력입니다.
첫째, AI가 제공한 데이터와 인사이트를 바탕으로 미래를 예측하고 장기적인 비즈니스 전략을 수립하는 능력이 더욱 중요해집니다. 둘째, 개발, 아트, 마케팅 등 다양한 영역의 지식을 연결하여 창의적인 솔루션을 도출하는 복합적 문제 해결 능력은 기계가 쉽게 모방하기 어려운 영역입니다. 셋째, 『게임사업 PM 실전 노트』가 지적하듯, 팀원과 이해관계자를 설득하고 동기를 부여하는 리더십과 공감 능력은 여전히 인간의 고유 영역입니다. MCP 자동화는 이러한 고부가가치 활동에 집중할 수 있는 시간과 공간을 PM에게 선물하는 도구입니다.
생산성 혁신의 시작
MCP 자동화는 더 이상 미래의 기술이 아닙니다. 클로드와 같은 AI와 다양한 도구를 연결하는 표준 프로토콜로서, 현재 진행형의 생산성 혁명을 실현하고 있습니다. 이는 게임 PM이 직면한 방대한 정보와 복잡한 조정 업무를 해결하는 데 특히 유용한 프레임워크입니다. 핵심은 기술 자체를 숙달하는 것보다, 자신의 업무 흐름을 분석해 어디에 자동화를 적용할지 전략적으로 사고하는 데 있습니다. 작은 단위의 성공적인 자동화 경험은 업무 방식에 대한 근본적인 재설계를 가능하게 하며, 궁극적으로는 데이터에 기반한 빠른 의사결정과 창의적 문제 해결이라는 PM의 본질적 임무에 더욱 충실할 수 있도록 이끌어 줄 것입니다. 변화의 속도가 가속화되는 환경에서, MCP 자동화를 이해하고 활용하는 것은 단순한 효율 향상을 넘어, 미래 지향적인 프로페셔널로서의 경쟁력을 확보하는 지름길이 될 것입니다.