My AI Smarteasy 사용자 정의 AI 에이전트 – 일타 강사 저스틴 – AI 시대의 필수템, MCP 완전 정복!
AI 시대의 필수 지식 MCP 이 영상 하나로 끝내세요! – YouTube
여러분, 안녕하세요! 대한민국 최고의 일타 강사, 저스틴입니다. 오늘 여러분과 함께 파헤쳐볼 주제는 바로 조코딩님의 유튜브 스크립트를 기반으로 한 ‘MCP(Model Context Protocol)’ 입니다. AI 시대에 꼭 알아야 할 핵심 개념이니, 정신 바짝 차리고 따라오세요! 어떤 어려운 내용이든 제가 여러분 머리에 쏙쏙 박히도록 명쾌하게 설명해 드리겠습니다. 자, 그럼 출발!
1. 🤯 도대체 MCP가 뭔데?? (AI 모델의 한계를 넘어서는 마법)
여러분, 혹시 ChatGPT 같은 AI 모델과 대화하다가 “오늘 날씨 알려줘!”라고 물어봤는데, 엉뚱한 대답을 들어본 적 있으신가요? “12도 맑음” 같은 그럴싸한 거짓말, 이른바 ‘환각(Hallucination)’ 말입니다. 왜 그럴까요?
조코딩님은 이렇게 설명합니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 단순히 다음 단어를 예측해서 그럴싸한 문장을 만들어내는 ‘언어 모델’일 뿐이기 때문이죠. 즉, 실제 세상의 정보를 직접 보고 판단할 능력이 없다는 겁니다. 마치 책만 잔뜩 읽은 사람이 현실 세계에 대한 감각은 없는 것과 비슷해요.
그럼 AI가 실제로 오늘 날씨 같은 외부 정보를 정확하게 알아오려면 어떻게 해야 할까요? 바로 ‘외부 도구’와 연결되어야 합니다. 기상청 데이터를 가져오는 툴(Tool)과 연결되어야 진짜 날씨를 알려줄 수 있는 거죠. 물론 요즘 AI들은 인터넷 연동이 다 되어있지만, 그 근간에는 이런 ‘도구 연결’의 개념이 숨어있다는 겁니다.
자, 여기서 별표 세 개! ⭐⭐⭐ 이런 AI 모델과 외부 도구를 연결하는 데 ‘표준’이 필요하다는 겁니다. 연결 방식이 제각각이면 너무 복잡하겠죠? 그래서 2024년 11월, 클로드를 만든 앤트로픽이라는 회사에서 ‘모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)’이라는 표준 프로토콜을 만들었고, 이게 점점 대중화되면서 사실상의 업계 표준이 된 겁니다.
MCP가 등장하기 전에는 개발자들이 각 API(응용 프로그래밍 인터페이스)마다 AI가 쉽게 사용할 수 있도록 직접 다 개발하고 연동해야 하는 번거로움이 있었어요. 이메일, 캘린더, 슬랙 같은 다양한 서비스의 API를 AI와 연결하려면 엄청난 노력이 필요했죠. 하지만 MCP라는 표준이 생기면서 상황이 달라졌습니다.
조코딩님의 명쾌한 비유를 들어볼까요? MCP는 마치 ‘USB-C’와 같습니다. USB-C 표준에 맞춰서 다양한 기기(슬랙, 캘린더 등)를 만들면, 어떤 기기든 USB-C 포트에 꽂기만 하면 바로 연결해서 쓸 수 있게 되는 거죠! AI 모델도 마찬가지입니다. 어떤 기업이든, 어떤 도구든 MCP 형식에 맞춰 프로토콜만 맞추면 AI와 쉽게 소통할 수 있게 되는 겁니다.
‘프로토콜’이라는 용어가 어렵게 느껴질 수도 있는데, 사실 별거 아닙니다. 조코딩님은 우편 발송 방식을 예로 들어요. 보내는 사람 주소는 왼쪽 상단, 받는 사람 주소는 오른쪽 하단, 우표는 여기에 붙인다… 이런 ‘정해진 형식이나 규칙’이 바로 프로토콜입니다. AI와 도구가 어떤 방식으로 통신할지, 어떤 정보가 오고 갈지 정해놓은 약속이라고 생각하시면 이해하기 쉽습니다.
2. 🚀 실제 MCP 활용 사례 (AI, 이제 블렌더도 다룬다고?)
그럼 이 MCP가 실제로 어떻게 활용되는지 재미있는 사례를 통해 살펴봅시다. 조코딩님은 ‘블렌더(Blender)’라는 3D 제작 도구를 예로 들었어요. 포토샵처럼 3D 애니메이션이나 게임 등을 만들 때 쓰는 도구인데, 사실 배우기가 쉽지 않죠. 저스틴도 블렌더는 좀 어렵더라고요.
하지만 여기에 MCP가 있다면 어떨까요? 마치 USB-C처럼 블렌더 MCP를 AI에 ‘꽂아’ 놓으면, AI가 블렌더 사용법을 스스로 이해하고 직접 블렌더를 조작할 수 있게 됩니다! 조코딩님이 보여준 데모에서는 클로드 데스크톱 버전과 블렌더 MCP를 연결해서, AI에게 이미지를 첨부하고 3D 작업을 시키자 AI가 블렌더 프로그램을 직접 조작해서 3D 오브젝트를 만들어내는 모습을 볼 수 있었습니다.
핵심 포인트! ✨ 내가 특정 도구의 사용 방법을 몰라도, MCP라는 표준 연결만 해두면 AI가 알아서 그 도구를 사용하는 방법을 이해하고 직접 기능을 수행할 수 있다는 겁니다. 블렌더뿐만 아니라 피그마 같은 디자인 도구, 노션 같은 노트 앱, 캘린더 같은 일정 관리 앱까지 AI가 직접 연결해서 기능을 수행할 수 있게 됩니다. 정말 놀랍지 않나요?
3. 🛠️ Claude를 통해 MCP 사용해보기 (내 컴퓨터 속 AI 비서 만들기)
이제 실제로 MCP를 AI 모델에 연결해서 사용하는 방법을 알아보겠습니다. MCP를 연결할 수 있는 AI 모델을 우리는 ‘MCP 클라이언트’라고 부릅니다. 조코딩님은 주로 사용하는 클라이언트로 클로드 데스크톱 버전, 그리고 개발자들이 많이 쓰는 커서(Cursor)나 비주얼 스튜디오 코드(VS Code) 같은 코드 에디터를 언급했습니다.
가장 쉽게 따라 해볼 수 있는 클로드 데스크톱 버전으로 연결하는 방법을 살펴볼게요.
- 클로드 데스크톱 버전 설치: 먼저 클로드 AI 홈페이지에서 윈도우나 macOS용 데스크톱 앱을 다운로드하고 설치합니다. 웹에서 쓰는 클로드 말고, 내 컴퓨터에 직접 설치하는 버전이라는 걸 기억하세요!
- MCP 서버 연결 설정: 설치된 클로드를 실행한 후, 왼쪽 하단 메뉴에서 설정 -> 개발자 탭으로 이동합니다. 여기에 ‘로컬 MCP 서버’를 연결할 수 있는 창이 나타납니다.
- 기존 MCP 가져오기: 연결할 MCP가 필요하겠죠? 세상에는 이미 수많은 MCP들이 존재합니다. 조코딩님은 ‘스미서리(Smitheries)’라는 서비스를 소개했어요. 이곳에만 무려 6,341개가 넘는 ‘스킬’ 형태의 MCP들이 모여 있다고 합니다.
- Contextualize MCP 연결: 개발자분들이 많이 사용하는 ‘Contextualize’라는 MCP를 예시로 들어 설명했습니다. 이 MCP는 개발 문서를 가져와서 AI가 쉽게 참고할 수 있게 도와주는 도구입니다.
- Contextualize 홈페이지에서 Next.js 같은 개발 문서와 연결되어 AI가 최신 문서를 참고하여 코딩을 도와줄 수 있다고 합니다.
- 해당 MCP의 JSON 명령어를 복사합니다.
- 클로드 데스크톱의 ‘구성 편집’을 눌러
claudedesktopconfig.json
파일을 열고, 복사한 JSON 명령어를 MCP 서버 부분에 붙여넣습니다. 이 명령어에는 MCP 서버 정보와 실행 명령어가 포함됩니다. - 클로드를 완전히 종료했다가 다시 실행하면, Contextualize MCP가 잘 돌아가고 있는 것을 확인할 수 있습니다.
- MCP 활용 데모: 이제 클로드에서 새로운 웹사이트를 만들고 싶을 때, “Next.js 프레임워크로 새로운 웹사이트를 만들고 싶은데, Contextualize MCP를 이용해서 새로운 앱 만드는 명령어를 찾아와줘”라고 질문하면, 클로드가 Contextualize MCP를 통해 Next.js 공식 문서를 찾아와서 앱 시작 방법을 알려주는 것을 볼 수 있습니다.
이처럼 AI와 MCP를 연결하면, AI의 지식 범위를 무한히 확장할 수 있습니다. 정말 유용하죠?
4. 🧑💻 직접 MCP 만들어서 사용해보기 (나만의 AI 도구 만들기)
자, 이제 MCP의 진정한 힘을 맛볼 시간입니다. 나만의 MCP를 직접 만들어보는 건 어떨까요? 조코딩님은 파이썬의 ‘Fast MCP’ 라이브러리를 이용하면 아주 간단하게 MCP를 만들 수 있다고 설명합니다.
기본 템플릿에 @mcp.tool
이라는 어노테이션(주석)만 추가하고 원하는 기능을 함수로 구현하면, 그 함수가 MCP 표준에 맞게 ‘툴’로 변신하게 됩니다. 조코딩님은 가장 간단한 **’두 숫자를 더하는 함수(add_two_numbers)’**를 예시로 들었습니다. 여기에 회사 내부 데이터를 연결하면 회사 전용 데이터 조회 MCP가 되고, 외부 날씨 데이터를 연결하면 날씨 예보 MCP가 되는 거죠. 여러분이 원하는 어떤 기능이든 함수로 만들어서 MCP로 탈바꿈시킬 수 있다는 뜻입니다!
만든 MCP 서버를 비주얼 스튜디오 코드와 연결하는 방법도 소개되었습니다.
- 두 가지 연결 방식: MCP 연결 방식은 크게 두 가지가 있습니다.
- STDIO (표준 입출력): 내 컴퓨터에서 프로그램을 직접 실행하고, 그 프로그램과 AI가 명령어를 통해 소통하는 방식입니다. 로컬 환경에서 많이 사용됩니다.
- Streamable HTTP: 웹 서비스처럼 HTTP 프로토콜을 이용해 연결하는 방식입니다. AI와 도구가 웹을 통해 실시간으로 소통하는 방식이라고 생각하면 됩니다.
- VS Code 연결 데모: 조코딩님은 HTTP 방식으로 만든 덧셈 MCP 서버를 VS Code에 연결하는 과정을 보여주었습니다.
- VS Code에서
Ctrl+Shift+P
를 눌러 MCP 연결 메뉴를 엽니다. - ‘Add Server’를 선택하고, 연결 방식을 HTTP로 고른 후, 로컬 서버 주소(예:
localhost:8000/mcp
)와 서버 이름을 입력하면 연결이 완료됩니다. - 연결 후, VS Code에서 “1 + 5를 add_mcp_http MCP를 연결해서 계산해줘”라고 명령하면, AI가 우리가 만든 덧셈 MCP를 호출하여 정확하게 6이라는 결과를 알려주는 것을 확인할 수 있습니다.
- VS Code에서
그런데 이렇게 만든 MCP 서버가 내 컴퓨터에만 있다면 저스틴만 쓸 수 있겠죠? 이걸 웹으로 공유하고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 간단합니다! 파이썬 파일을 웹 서버에 올려서 실행하고, 그 서버 주소로 연결하면 됩니다. 조코딩님은 GitHub에 코드를 올려 클라우드 서비스에 배포한 후, 클로드 데스크톱에서 로컬 주소 대신 외부 서버 주소로 변경하여 원격으로 MCP를 사용하는 모습을 보여주었습니다. 이제 내 컴퓨터가 꺼져 있어도, 다른 컴퓨터에서도 이 주소만 알면 내가 만든 MCP를 어디서든 사용할 수 있게 되는 겁니다. 정말 대단하죠?
5. 🤝 MCP를 좀 더 쉽고 빠르게 사용하는 방법 (기업용 AI 비서, Porter AI)
이렇게 강력한 MCP지만, 한 가지 문제가 있습니다. 회사 내부에서 우리 회사 전용 MCP 서버를 만들고, 우리 회사 데이터베이스를 읽어서 업무를 처리하는 MCP를 만들었다고 가정해 봅시다. 이걸 개발이나 AI에 관심 없는 팀원들과 공유하기가 여간 어려운 일이 아닙니다. VS Code나 Cursor 같은 도구를 설치하고 설정하는 과정 자체가 일반인에게는 큰 장벽이 될 수 있거든요. 아무리 좋은 MCP를 만들어도, 실제 사용자들이 접근하기 어렵다면 무용지물이 될 수 있다는 뜻이죠.
이런 고민을 해결해 줄 플랫폼이 바로 오늘의 광고주, ‘Porter AI’입니다.
Porter AI는 마치 ChatGPT를 사용하듯이 누구나 쉽게 웹사이트에 접속해서 다양한 AI 모델을 활용할 수 있는 플랫폼입니다. 특히, MCP 연결 기능이 매우 강력합니다. MCP가 연결된 환경을 미리 세팅해놓고, 이를 팀원들과 아주 쉽게 공유해서 사용할 수 있도록 만들어져 있습니다.
Porter AI의 주요 강점:
- 다양한 AI 모델 지원: GPT-5는 물론, 오픈 라우터(Open Router)를 통해 다양한 회사의 최신 AI 모델을 추가하고 선택해서 사용할 수 있습니다.
- 쉬운 MCP 연동: 설정에서 MCP 서버를 누르면 유저 데이터베이스, 노션 등 다양한 MCP를 쉽게 연결할 수 있습니다.
- 실제 활용 사례 (데모):
- 노션 MCP 연결: 회사 규정이 담긴 노션 페이지를 MCP와 연결한 후, “외근할 때 식비는 얼마까지 쓸 수 있어? 노션 도구를 활용해서 답변해 줘”라고 질문하면, Porter AI가 노션 MCP를 통해 실제 회사 규정 정보를 찾아 정확하게 답변해 줍니다. 일반적인 AI는 알 수 없는 내부 규정을 정확히 알려주는 것이 핵심입니다.
- 유저 DB MCP 연결: 회사 유저 데이터베이스를 MCP와 연결한 후, “지난 일주일간 가입자 수를 알려줘”라고 질문하면, Porter AI가 유저 DB 도구를 호출해서 실제 가입자 지표를 조회하고 알려줍니다.
- 팀 협업 기능:
- 팀원 초대 버튼으로 복잡한 MCP 설정 없이도 팀원들이 바로 AI를 이용할 수 있습니다.
- 사용량 통계를 시각적으로 제공하여 팀원들이 AI를 얼마나 잘 활용하는지 모니터링할 수 있습니다.
- 팀원별 권한 분리를 통해 보안 설정도 가능합니다.
- Slack 연동: Porter AI를 회사 Slack 채널에 연동하면, Slack 안에서 “@Porter AI 지난 한 달간 신규 가입자 수 알려줘”와 같이 질문하여 MCP 연결이 필요한 복잡한 업무 질문도 쉽게 처리할 수 있습니다. AI나 MCP를 모르는 사람도 슬랙에서 간편하게 회사 내부 정보를 활용할 수 있게 되는 거죠!
결론적으로, Porter AI는 MCP를 통해 우리 회사만의 똑똑한 AI 비서를 만들고, 이를 팀 전체가 효율적으로 사용할 수 있도록 돕는 강력한 도구라고 할 수 있습니다.
6. 🏁 강의 마무리 (AI 시대, MCP로 날개를 달다!)
여러분, 오늘 조코딩님의 유튜브 스크립트를 통해 MCP의 세계를 아주 깊이 있게 탐구해 봤습니다.
우리는 먼저, 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 이해하고, 이 한계를 극복하기 위해 외부 도구와의 연결이 필수적이라는 것을 배웠습니다. 그리고 이 연결을 위한 ‘표준 프로토콜’이 바로 MCP(Model Context Protocol)이라는 것을 명확히 알게 되었죠. 마치 AI가 다양한 외부 장치를 연결하는 USB-C 포트와 같다고 생각하면 이해가 빠르실 겁니다.
블렌더 같은 3D 도구를 AI가 직접 조작하는 실제 활용 사례를 통해 MCP의 엄청난 잠재력을 엿보았고, 클로드 데스크톱에서 Contextualize MCP를 연결하여 개발 문서를 활용하는 방법까지 직접 확인했습니다.
더 나아가, Fast MCP 라이브러리를 이용해 나만의 덧셈 MCP를 만들고, 이를 로컬 및 원격 서버에 배포하여 VS Code에서 활용하는 방법까지 실습 과정처럼 상세히 살펴보았죠.
마지막으로, 이렇게 강력한 MCP를 일반 팀원들도 쉽게 사용할 수 있도록 돕는 플랫폼, Porter AI를 통해 기업 환경에서 AI와 MCP를 손쉽게 연동하고 협업하는 방법을 알아보았습니다. Porter AI는 다양한 AI 모델을 지원하고, 회사 내부 DB나 노션 같은 정보를 MCP로 연결하여, 슬랙과 같은 협업 툴에서까지 쉽게 활용할 수 있게 해주는 혁신적인 솔루션이라는 것을 강조하면서 조코딩님은 강의를 마무리했습니다.
AI 시대, MCP는 AI의 능력을 무한히 확장시켜주는 강력한 날개와 같습니다. 여러분도 오늘 배운 MCP 개념을 잘 활용해서, 여러분의 업무와 삶에 AI를 더 깊숙이 통합하고 혁신을 이뤄내시길 바랍니다!
조코딩님도 강조하셨듯이, Porter AI에 대한 더 자세한 정보는 공식 홈페이지나 문서를 참고하시면 됩니다. 오늘 강의가 유익했다면, 조코딩 채널에 구독, 좋아요, 알림 설정 잊지 마시고요! 저스틴은 다음 시간에도 여러분의 지적 갈증을 시원하게 해소해 줄 특급 강의로 찾아오겠습니다! 감사합니다!
자, 여러분! 일타 강사 저스틴입니다. 제 강의를 듣고 MCP의 개념과 활용법을 완벽하게 이해하신 여러분들을 위해, 조코딩님께서 준비해주신 추가적인 심화 학습 및 참고 자료들을 제가 한눈에 보기 쉽게 정리해 드리겠습니다. 이론을 배웠으니, 이제 직접 몸으로 부딪혀 볼 시간이죠!
📚 더 깊이 파고들고 싶다면! (심화 학습 및 참고 자료)
오늘 강의에서 다룬 MCP 개념들을 실제로 구현해보고, 더 나아가 여러분의 팀 환경에서 적용해보고 싶은 학생들을 위해 조코딩님이 직접 제공해주신 귀한 자료들입니다. 이 자료들을 활용해서 여러분의 AI 지식을 한 단계 더 업그레이드해보세요!
💻 MCP 서버 예제 코드 GitHub 저장소 (직접 만들어보는 MCP!)
강의에서 파이썬의 Fast MCP 라이브러리를 사용해서 MCP를 만드는 방법을 배웠죠? 이 GitHub 저장소들은 실제로 MCP 서버를 구현한 예제 코드를 담고 있습니다. 직접 코드를 살펴보면서 여러분만의 MCP를 만들어보고 배포해보세요.
- Node.js 예제 코드: https://github.com/cloudtype-examples…
- Python 예제 코드: https://github.com/cloudtype-examples…
🖥️ 유튜브 가이드 (실전 활용 꿀팁!)
이 유튜브 가이드들은 MCP 서버를 배포하고 Slack과 같은 협업 도구에서 활용하는 구체적인 방법을 담고 있습니다. 강의에서 Porter AI를 통해 Slack과 연동하는 사례를 봤었죠? 직접 해보실 수 있는 상세한 가이드입니다.
- MCP 서버 배포 및 Slack 활용하기:
- Notion MCP + Slack 연결로 사내 Q&A 업무 자동화:
📘 공식 문서 (가장 정확하고 상세한 정보!)
Porter AI와 MCP의 연동 및 Slack 연결에 대한 가장 정확하고 상세한 정보는 공식 문서를 통해 얻을 수 있습니다. 궁금한 점이 있다면 언제든지 이 문서를 찾아보세요.
- MCP 서버 연결 문서: https://docs.getporter.ai/ko/mcp
- Slack 연결 문서: https://docs.getporter.ai/ko/slack
이 주소로 접속하시면, 제가 설명드렸던 것처럼 AI 모델, 특히 클로드(Claude)와 같은 모델에 연결할 수 있는 다양한 MCP, 즉 ‘스킬’들이 모여 있는 거대한 보물창고를 직접 확인하실 수 있을 겁니다.
이곳에서 여러분이 필요한 기능을 검색하고, 원하는 MCP를 찾아서 여러분의 AI에 새로운 능력을 부여해 보세요. 실제 MCP들을 눈으로 보고 탐색하는 것만큼 좋은 학습은 없을 겁니다!
Context7을 검색하고, 클로드 데스크탑에 연결합니다. (영상 10분 부터)
다양한 최신 AI 모델을 한 곳에서 더 편리하게! https://getporter.ai/ko/home (영상 19분 부터)
여러분, 안녕하세요! 대한민국 최고의 일타 강사, 저스틴입니다. 오늘 여러분과 함께 파헤쳐볼 주제는 바로 “Porter AI” 채널의 “다양한 AI모델을 사용하는 가장 쉬운 방법 | Porter AI” 유튜브 스크립트를 기반으로 한 ‘다양한 AI 모델을 효율적으로 관리하고 사용하는 방법’입니다. 특히, OpenRouter와 Porter AI가 어떻게 시너지를 내는지 제가 여러분 머리에 쏙쏙 박히도록 명쾌하게 설명해 드리겠습니다. 자, 그럼 출발!
1. 🤯 AI 모델, 이젠 갈아타면서 쓴다고? (OpenRouter + 채팅 플랫폼의 등장)
여러분, 혹시 한 가지 AI 모델만 사용하시나요? 이제 그런 시대는 끝났습니다! 마치 스마트폰 앱을 하나만 쓰는 게 아니라 여러 가지를 바꿔가며 쓰는 것처럼, AI 모델도 용도에 따라 다양하게 활용하는 것이 대세입니다.
유튜버는 바로 여기서 OpenRouter와 통합된 채팅 플랫폼의 장점을 강조합니다. 이러한 플랫폼을 이용하면, 단순히 AI 모델 이름을 입력하는 것만으로 원하는 AI 모델을 손쉽게 바꿔가며 사용할 수 있게 됩니다.
자, 이 부분은 별표 세 개! ⭐⭐⭐ 특히 팀원들과 함께 AI를 사용할 때 그 진가가 발휘됩니다. 팀원 모드를 활용하면, AI를 사용한 만큼만 비용을 지불할 수 있어, 다양한 모델을 유연하게 사용하면서도 불필요한 비용을 크게 아낄 수 있다는 점이 핵심이죠. 마치 AI 모델 ‘뷔페’에 가서 원하는 음식을 마음껏 골라 먹되, 먹은 만큼만 정확히 계산하는 시스템이라고 생각하시면 됩니다!
2. 🗺️ OpenRouter, AI 모델 API의 허브 (흩어진 API를 한곳에!)
그럼 AI 모델 ‘뷔페’에서 다양한 음식을 한 번에 주문할 수 있도록 도와주는 주방장, 바로 ‘OpenRouter’에 대해 알아볼까요?
유튜버는 OpenRouter를 OpenAI, Claude 같은 주요 모델은 물론 Mistral, Llama 같은 최신 모델까지, 다양한 AI 모델의 API를 한곳에서 통합 관리할 수 있는 API 플랫폼 서비스라고 설명합니다.
자, 이 부분은 다시 별표 세 개! ⭐⭐⭐ OpenRouter의 가장 큰 강점은 바로 ‘통합 관리의 편의성’입니다. 여러분, 혹시 서비스별로 카드 여러 개 등록하고, 일일이 비용을 관리하느라 머리 아팠던 경험 없으신가요? OpenRouter는 이런 불편함을 한 방에 해결해줍니다. 모든 AI 모델 API를 한곳에서 관리할 수 있으니, 마치 복잡한 해외여행에서 여러 나라 화폐 대신, 환전 가능한 하나의 신용카드만 들고 다니는 것처럼 편리하게 비용을 관리할 수 있게 되는 거죠!
3. 🚧 OpenRouter, 개발 지식 없이는 조금 불편해요! (API 서비스의 한계)
하지만 모든 좋은 것에는 양면이 있는 법! 유튜버는 OpenRouter가 기본적으로 API 서비스라는 점을 지적합니다. 이 말인즉슨, API를 다룰 수 있을 정도의 ‘개발 지식’이 어느 정도 필요하다는 뜻이죠.
물론, 개발 지식이 전혀 없어도 크레딧을 충전하면 OpenRouter가 자체적으로 제공하는 채팅 인터페이스에서 다양한 AI 모델을 사용해 볼 수는 있습니다. 하지만 이 자체 채팅 인터페이스는 이미지 생성, 웹 검색, 파일 기반 질문 같은 고급 기능은 사용할 수 없고, 주로 AI 모델의 응답을 확인하는 ‘테스트 용도’에 적합합니다. 개발자가 Open API나 UI 등으로 직접 채팅 인터페이스를 만들 때 OpenRouter를 활용할 수 있지만, 유튜버는 그 과정이 그렇게 간단하지만은 않다고 강조합니다.
4. 🌉 OpenRouter의 가치를 모두가 누리려면? (채팅 플랫폼의 필요성!)
여기서 우리가 주목해야 할 지점이 생깁니다. OpenRouter가 제공하는 AI 모델 통합 관리의 엄청난 가치를, 개발자가 아닌 일반 사용자 누구라도 간편하게 누릴 수 있게 하는 서비스가 필요하다는 겁니다.
유튜버는 이 지점을 아주 명확하게 정리해줍니다.
- OpenRouter: AI 모델의 API를 한곳으로 ‘통합’하는 서비스.
- 채팅 플랫폼: 그 통합된 API를 활용하여, 사용자가 쉽고 편리하게 쓸 수 있는 ‘채팅 인터페이스’를 제공하는 서비스.
이해하기 쉽게 비유를 들어볼까요? OpenRouter가 다양한 최고급 식자재(AI 모델 API)를 모아놓은 거대한 ‘식자재 마트’라면, 채팅 플랫폼은 그 식자재들을 가지고 일반 손님도 근사한 요리(AI 활용)를 맛볼 수 있도록 해주는 ‘레스토랑’과 같은 역할을 하는 겁니다.
5. ✨ Porter AI, OpenRouter의 베프! (쉬운 연동과 강력한 기능)
바로 이 ‘레스토랑’ 역할을 완벽하게 수행하는 서비스 중 하나가 바로 ‘Porter AI’입니다. 유튜버는 Porter AI가 OpenRouter와 통합된 채팅 플랫폼 서비스이기 때문에, OpenRouter가 제공하는 AI 모델들을 간편한 설정만으로 쉽게 사용할 수 있다고 설명합니다.
사용 방법도 아주 간단합니다. OpenRouter에서 사용하고 싶은 모델의 ID를 복사해서 Porter AI에 등록하기만 하면, 그 모델을 바로 사용할 수 있게 되는 거죠.
자, 이 부분은 다시 별표 세 개! ⭐⭐⭐ Porter AI는 이렇게 추가한 모델을 채팅창에서 사용하도록 설정하면, Porter AI가 지원하는 다양한 기능을 활용해서 쓸 수 있습니다. 특히, 지난 강의에서 제가 침이 마르도록 강조했던 ‘MCP 서버 연동’까지 가능하다고 유튜버는 언급합니다. 이 말은 즉, OpenRouter의 다양한 AI 모델에 Porter AI를 통해 우리가 만든 MCP까지 연결해서 더욱 강력한 AI를 만들 수 있다는 뜻이죠!
6. 💰 팀 비용 절약과 효율적인 AI 관리 (Porter AI + OpenRouter의 시너지)
마지막으로 유튜버는 팀 단위에서 OpenRouter와 Porter AI를 함께 사용할 때 얻을 수 있는 ‘비용 절감 효과’와 ‘효율적인 관리’에 대해 강조합니다.
Porter AI는 팀원을 초대하여 함께 AI를 사용할 경우, 누가 언제 얼마나 AI를 사용했는지 정확하게 확인할 수 있는 기능을 제공합니다. 물론 OpenRouter의 API를 기반으로 이러한 사용량 추적 기능을 직접 구현할 수도 있겠지만, 유튜버는 사용량을 기반으로 과금하는 Porter AI와 같은 플랫폼을 활용하는 것이 훨씬 편리하고 효율적인 방법이라고 제안합니다.
핵심 메시지! ✨ 특히 팀원들 각자가 AI를 별도로 사용하거나 여러 팀 플랜을 구독하고 있다면, OpenRouter로 다양한 모델을 통합 관리하고 Porter AI로 ‘사용한 만큼만 지불’하는 방식을 활용하여 팀의 AI 관련 비용을 크게 절약할 수 있다는 것이 유튜버의 최종 조언입니다. 이는 마치 팀 프로젝트 예산을 아끼기 위해 각자 따로 결제하는 대신, 공용 결제 시스템으로 사용량만큼만 정확히 정산하는 것과 같죠!
🏁 강의 마무리 (AI 모델 사용의 새로운 표준!)
여러분, 오늘 “Porter AI” 채널의 유튜브 스크립트를 통해 AI 모델 사용의 새로운 표준을 제시하는 OpenRouter와 Porter AI의 관계를 명쾌하게 이해하셨으리라 믿습니다.
우리는 먼저, 다양한 AI 모델을 갈아타며 쓰는 시대가 도래했고, 이를 비용 효율적으로 활용하기 위한 OpenRouter와 통합된 채팅 플랫폼의 필요성을 배웠습니다. 이어서 OpenRouter가 OpenAI, Claude 등 수많은 AI 모델 API를 한곳에서 통합 관리하여 비용 관리의 편의성을 극대화한다는 점을 강조했죠.
또한, OpenRouter가 개발 지식이 필요한 API 서비스라는 한계를 파악하고, 그 가치를 일반 사용자에게 전달하기 위한 다리 역할을 하는 것이 바로 Porter AI와 같은 채팅 플랫폼임을 확인했습니다. Porter AI는 OpenRouter의 모델을 쉽게 연동하고, 심지어 MCP 서버까지 연결하여 AI의 능력을 확장시켜주며, 팀 단위에서 AI 사용량 추적 및 비용 절감을 가능하게 하는 강력한 솔루션이라는 것을 명확히 이해하셨을 겁니다.
유튜버도 강조했듯이, Porter AI 가입 시 제공되는 무료 크레딧을 활용하여 OpenRouter의 다양한 AI 모델을 직접 테스트해보는 것을 강력히 추천합니다. 🔗 Porter AI, 🔗 OpenRouter 모델 이 두 링크를 통해 지금 바로 새로운 AI 경험을 시작해보세요!
✨ 일타 강사 저스틴의 특급 강의: 노션(Notion) 데이터를 품은 슬랙(Slack) AI 챗봇으로 사내 Q&A 자동화 완전 정복!
여러분, 안녕하세요! 대한민국 최고의 일타 강사, 저스틴입니다. 오늘 여러분과 함께 파헤쳐볼 주제는 바로 “Porter AI” 채널의 유튜브 스크립트를 기반으로 한 **’노션 데이터를 활용하여 슬랙 AI 챗봇으로 사내 Q&A 업무를 자동화하는 방법’**입니다. 회사 내부 규정이나 데이터를 일일이 찾아 헤매던 시절은 이제 끝! AI가 여러분의 업무를 혁신할 마법 같은 방법을 제가 여러분 머리에 쏙쏙 박히도록 명쾌하게 설명해 드리겠습니다. 자, 그럼 출발!
1. 🤯 노션 데이터를 AI 챗봇이 읽어준다고? (꿈같은 현실!)
여러분, 혹시 팀 내 규정이나 자주 묻는 질문(FAQ) 같은 중요한 정보들이 노션(Notion)에 잠자고 있는데, 정작 필요할 때마다 찾기 어렵거나, 신입 팀원이 계속 똑같은 질문을 반복해서 비효율적이라고 느낀 적 없으신가요? 유튜버는 바로 이 문제를 해결할 특급 솔루션을 제시합니다!
노션 MCP 서버를 활용하면, 노션에 있는 우리 팀의 규정이나 데이터를 AI가 직접 검색하고, 이를 종합해서 질문에 대한 명확한 답변을 얻을 수 있습니다. 마치 노션 안에 숨어있는 똑똑한 비서가 AI를 통해 슬랙으로 직접 대답해주는 것과 같죠.
더 나아가, 이 MCP 연결 기능을 제공하는 Porter AI에서 슬랙(Slack) 연동 기능을 활용하면, 팀원들이 슬랙 안에서 노션의 데이터를 기반으로 AI를 활용할 수 있게 됩니다. 이 모든 것이 아주 간단한 설정만으로 가능하다고 하니, 정말 기대되지 않나요?
2. 🚀 노션 데이터 활용 AI 챗봇, 어떻게 작동할까? (핵심 연결 고리!)
그럼 노션에 있는 데이터를 학습한 AI가 슬랙에서 답변하게 하려면 어떤 마법이 필요할까요? 유튜버는 중간에 이 둘을 든든하게 연결시켜 주는 두 가지 핵심 서비스가 필요하다고 강조합니다.
첫 번째는 노션과 통신하는 ‘MCP 서버’입니다. 노션이라는 거대한 지식 창고와 AI 모델이 소통할 수 있도록 중개 역할을 해주는 통역사 같은 존재죠. 두 번째는 이 MCP를 지원하는 ‘AI 서비스’입니다. ChatGPT나 Claude 같은 유명 AI 모델들도 MCP를 지원하지만, 유튜버는 이 과정에서 Porter AI를 사용할 것을 강력히 추천합니다. 왜냐고요? 바로 Porter AI가 간편한 슬랙 연동을 지원하기 때문입니다.
전체 과정은 생각보다 간단해서 약 5분 정도면 끝난다고 하니, 저스틴과 함께 차근차근 따라가 볼까요?
- 1단계: 노션에서 API 키 발급
- 2단계: 스미서리(Smithery)에서 API 키로 MCP 접속 주소 생성
- 3단계: Porter AI에서 MCP 연결
- 4단계: Porter AI에서 슬랙 연결
3. 📝 노션(Notion) 설정: AI가 잘 읽도록 세팅하는 법!
노션 데이터를 AI가 잘 활용하게 하려면 몇 가지 중요한 설정이 필요합니다.
자, 이 부분은 별표 세 개! ⭐⭐⭐ 유튜버는 단순한 문서 페이지 형식보다는 데이터베이스 형식으로 산내 규정이나 데이터를 작성해야 MCP가 원활하게 작동한다고 강조합니다. 마치 AI가 정보를 체계적으로 정리된 서랍장에서 찾듯이, 데이터베이스 형식은 AI가 정보를 효율적으로 파악하는 데 필수적입니다.
이제 노션 API 키를 생성해 볼까요?
- API 통합 생성: 노션의
설정
페이지로 이동하여 상단의연결
을 클릭합니다. 이어서API 연결 개발 및 관리
를 클릭하고, 자동으로 이동한 브라우저에서새 API 통합
을 클릭합니다. 이름을 자유롭게 정하고 관련 워크스페이스를 선택한 후 저장하면 API 키가 생성됩니다. - 권한 설정: 읽기 권한만! (중요!)
- API 키는 노션에 접속하기 위한 ‘열쇠’라고 생각하시면 됩니다. 이 열쇠의 기능과 사용 권한을 설정하는 것이 정말 중요합니다.
- 특히,
콘텐츠 업데이트
와입력
기능은 반드시 비활성화해야 합니다. 이 기능을 켜두면 MCP가 노션에 불필요한 글을 쓰거나 데이터를 수정할 수도 있기 때문입니다. 우리는 AI가 노션의 내용을 ‘읽고’ 답변하는 것을 원하지, 노션을 ‘조작’하는 것을 원치 않으니까요. 읽기 권한만 부여하는 것, 절대 잊지 마세요! 사용 권한
탭에서는 노션의 어떤 페이지를 데이터로 활용할지 정할 수 있습니다. 예를 들어, 산내 규정이 담겨 있는 특정 페이지만 선택하는 것이 효율적입니다.
이렇게 기능과 접근 권한이 설정된 API 키값을 복사하고, 이제 다음 단계로 넘어가겠습니다.
4. 🛠️ 스미서리(Smithery) 설정: MCP 접속 주소 만들기!
복사한 노션 API 키를 가지고 이제 스미서리(Smithery)에서 MCP 접속 주소를 만들 시간입니다. 제가 앞선 강의에서 스미서리가 MCP들의 거대한 ‘앱스토어’라고 말씀드렸죠?
- 스미서리 가입 및 로그인: 스미서리 서비스(https://smithery.ai/)에 간편하게 가입하고 로그인합니다.
- 노션 MCP 검색 및 선택: 로그인하면 사용할 수 있는 다양한 MCP들을 확인할 수 있습니다. 여기서
노션
으로 검색하여, 스미서리에서 공식적으로 제작한 노션 관련 MCP를 선택합니다. - URL 생성: 노션 MCP 페이지에서
URL 생성하기
를 클릭하고, 미리 복사해 둔 노션 API 키를 입력하면 MCP 서버에 접속할 수 있는 고유한 주소가 조회됩니다. 이 주소가 바로 AI 서비스가 MCP와 통신하여 노션을 컨트롤할 수 있게 해주는 마법의 통로입니다.
이제 이 MCP 접속 주소를 복사해서 다음 단계인 Porter AI로 넘어가겠습니다.
5. 🔗 Porter AI 설정: MCP와 슬랙을 연결하다!
이제 모든 준비가 끝났습니다! Porter AI에서 MCP와 슬랙을 연결하여 팀의 Q&A 챗봇을 완성해봅시다.
A. Porter AI에 MCP 연결하기:
- Porter AI 접속: Porter AI는 OAuth 방식으로 간편하게 가입해서 사용할 수 있습니다. ChatGPT나 Claude 같은 다양한 AI 모델을 사용할 수 있는 AI 서비스라는 것을 기억하세요.
- MCP 서버 추가: Porter AI의
설정
화면으로 이동한 후,MCP 서버
페이지에 들어갑니다.추가하기
버튼을 클릭하고 스미서리에서 복사한 MCP 접속 주소를 입력합니다. - 인증 방식 설정: 지금 연결한 MCP는 이미 노션 API 키로 인증이 완료된 방식이므로,
인증 없음
으로 두고다음
을 클릭합니다. - 확인 및 도구 관리: 연결이 성공하면 MCP 이름과 사용할 수 있는 도구들이 자동으로 표시됩니다. 필요하지 않은 도구는 비활성화하여 깔끔하게 관리할 수 있습니다. 이렇게 하면 MCP 설정은 끝납니다.
B. 맞춤 지시 사항 (Custom Instructions) 설정: AI의 대답 스타일을 바꾸다! MCP 설정이 끝났으니, 슬랙 연결 전에 먼저 테스트를 해보는 것이 좋습니다.
- MCP 활성화: Porter AI 채팅창에서 추가한 MCP를 활성화하고, 이 MCP를 활용할 AI 모델도 설정합니다.
- 문제 상황: 여기서 중요한 포인트가 있습니다. 유튜버가 일부러 “주커비 지원 제도”처럼 맥락 없는 질문을 했을 때, AI는 일반적인 대답을 하려 할 뿐 노션 MCP 도구를 활용하지 않습니다. 슬랙에서도 팀원들이 맥락 없거나 구체적이지 않은 질문을 할 가능성이 높겠죠?
- 해결책: 맞춤 지시 사항! ⭐⭐⭐ 이럴 때 필요한 것이 바로 ‘시스템 프롬프트’로 작동하는 ‘맞춤 지시 사항’ 기능입니다. Porter AI는 채팅창별로 맞춤 지시 사항을 지정할 수 있습니다. 슬랙의 MCP를 연결할 때도 이 지시 사항을 꼭 적용해야 합니다.
- 예를 들어, “항상 도구를 활용하여 답변해라”와 같은 내용을 맞춤 지시 사항으로 정해두면, 이 지시 사항이 질문마다 반영되어 AI가 모든 질문에 도구를 호출하여 답변하게 됩니다. 같은 질문이라도 맞춤 지시 사항이 반영되면 노션 도구를 활용해서 우리 회사의 지원 제도를 설명하는 것을 확인할 수 있습니다.
C. 슬랙(Slack) 연동하기:
- 슬랙 연결: Porter AI의
설정
메뉴로 돌아가연동
페이지에서슬랙 연결하기
를 클릭합니다. 웹 브라우저에서 슬랙에 로그인되어 있지 않다면 로그인 후 연결할 워크스페이스를 선택하고허용
을 클릭합니다. 이렇게 하면 Porter AI와 슬랙이 연결됩니다. - 채널 설정 (비공개 채널 주의!): 이제 어떤 채널에서 어떤 AI의 답변을 받을지 설정합니다.
- 비공개 채널 연결: 연결하려는 채널이 비공개 채널인 경우, 처음에는 목록에 표시되지 않습니다. 이럴 때는 해당 비공개 채널의
설정 편집
메뉴를 열고통합
탭에서앱 추가
버튼을 클릭하여Porter AI 앱
을 채널에 추가해야 합니다. 이렇게 하면 Porter AI가 비공개 채널을 인식하고프라이빗
이라는 라벨로 표시됩니다. - AI 모델 및 맞춤 지시 사항 설정: 슬랙에서 사용할 AI 모델을 자유롭게 선택하고, MCP를 활용할 경우 맞춤 지시 사항을 꼭 설정해야 합니다. 테스트에서처럼 “도구를 활용하라”는 내용을 적어주세요. 사용하려는 MCP를 활성화하고, 만약 문서 파일을 지식 베이스로 저장해 둔 경우 해당 지식 베이스도 활성화하면 AI가 문서 기반으로 답변하게 됩니다.
- 비공개 채널 연결: 연결하려는 채널이 비공개 채널인 경우, 처음에는 목록에 표시되지 않습니다. 이럴 때는 해당 비공개 채널의
- DM (다이렉트 메시지) 연동: 슬랙 채널뿐만 아니라 DM으로도 AI의 답변을 얻을 수 있습니다. 연결할 채널로
다이렉트 메시지
를 선택하고, 사용할 AI 모델(예: Claude)을 지정하면 됩니다. 모델에 따라 성능과 크레딧 소모량이 다르니, 다양한 모델로 테스트한 후 가장 적합한 모델을 선택하는 것이 좋습니다.
6. 📊 슬랙에서 실제 활용 및 사용량 확인 (효율적인 팀 관리!)
모든 설정이 끝났으니, 이제 슬랙에서 실제로 AI 챗봇을 사용하고 그 사용량을 확인해 볼 시간입니다!
A. 슬랙에서 AI 챗봇 사용하기:
- 채널에서 사용: 연결된 채널에서
@Porter AI
앱을 호출하고 질문하면 됩니다. 채널에 앱이 추가되지 않은 상태라면, 질문 후 뜨는추가
버튼을 눌러 앱을 추가해주세요. 그러면 AI가 노션에 있는 데이터를 기반으로 아주 명확하게 답변해 주는 것을 확인할 수 있습니다. - DM에서 사용: DM 목록에 Porter AI 봇이 추가되지 않은 상태라면, 화면처럼
앱 추가
를 클릭하고 이어지는 화면에서 앱을 열면 DM 방식으로 질문할 수 있습니다. 채널 연결 방식과 달리@Porter AI
로 앱을 호출할 필요 없이 직접 질문하면 됩니다. 설정한 모델(예: Claude)에 따라 같은 질문에도 답변 스타일이 바뀌는 것을 확인할 수 있습니다.
B. 사용량 확인 (팀 예산 관리의 핵심!): 마지막으로, Porter AI의 사용량 조회
페이지에서 사용한 토큰과 크레딧을 확인할 수 있습니다. 같은 질문이라도 클로드와 ChatGPT 같은 모델마다 사용한 토큰과 크레딧이 다르다는 것을 알 수 있죠.
자, 이 부분은 다시 별표 두 개! ⭐⭐ 사용 내역 통계
탭에서는 사용자별 사용량도 확인할 수 있습니다. 슬랙에서 들어온 질문의 경우 슬랙 ID 값으로 슬랙 사용자를 파악할 수 있으니, 팀 전체의 AI 활용 현황을 투명하게 모니터링하고 효율적으로 예산을 관리할 수 있게 됩니다.
🏁 강의 마무리 (노션과 슬랙, AI로 하나 되다!)
여러분, 오늘 “Porter AI” 채널의 유튜브 스크립트를 통해 노션 데이터를 기반으로 하는 슬랙 AI 챗봇을 구축하여 사내 Q&A 업무를 자동화하는 방법을 완전 정복했습니다!
우리는 먼저, AI가 노션 데이터를 읽고 답변하게 하려면 노션 데이터베이스 형식과 읽기 권한만 부여된 API 키가 필수적이라는 것을 배웠습니다. 이어서 스미서리(Smithery)를 통해 노션 MCP 접속 주소를 생성하고, Porter AI에 이 MCP를 연결하는 과정을 상세히 알아보았죠.
특히, AI가 도구를 적극적으로 활용하도록 유도하는 ‘맞춤 지시 사항’의 중요성을 깨달았고, Porter AI를 통해 슬랙 채널과 DM에 AI 챗봇을 연동하고, 심지어 사용자별 사용량까지 추적하여 효율적인 팀 관리를 할 수 있다는 것을 확인했습니다.
유튜버도 강조했듯이, 이번 영상에서 배운 내용들이 여러분의 업무에 큰 도움이 되었기를 바랍니다. 노션과 슬랙, 그리고 AI를 Porter AI로 연결하여 여러분의 팀 업무 효율성을 극대화하세요! 저는 다음 시간에도 여러분의 지적 갈증을 시원하게 해소해 줄 특급 강의로 찾아오겠습니다! 감사합니다!