요즘 AI는 도구도 씁니다. 저보다 생산성 높아요^^ (feat. LLM, MCP,MAKE)

안녕하세요, 찐용님 입니다.

요 며칠 GPT 유료버전을 활용하면서 느끼는 건, 이제 AI는 단순히 텍스트를 다루는 수준을 넘어서
실제로 ‘일’을 하는 수준까지 진화했다는 점이에요.

이 변화의 핵심에는 바로 LLM, MCP, 그리고 Make 같은 자동화 플랫폼이 있습니다.
오늘은 이 세 가지 개념을 중심으로, 현재 AI가 어떤 흐름으로 발전하고 있는지 정리해볼게요.

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GPT가 그려준 LLM 과 MCP 입니다 ㅋㅋㅋ

 

1. LLM, 말 잘하는 똑똑한 AI (천재 뇌)

먼저 LLM(Large Language Model)은 대규모 언어 데이터를 학습해서 문장을 이해하고 생성하는 AI 모델입니다.대표적인 예로는 GPT-3.5, Claude, Bard 등이 있죠. 이 모델들은 텍스트 기반의 작업에 매우 뛰어납니다.
예를 들어, 기사 요약, 이메일 작성, 보고서 문장 다듬기 등 ‘언어적 사고’가 필요한 영역에서 강력한 퍼포먼스를 보여줍니다.

 

하지만 LLM의 한계는 분명합니다. 이미지 인식, 파일 분석, 음성 처리, 외부 도구 사용과 같은

비언어적 작업에는 대응할 수 없습니다. 말은 잘하지만, 행동은 하지 못하는 AI였던 셈이죠.

 

2. MCP, 일까지 하는 진화형 AI (천재 뇌 + 도구이용)

이런 한계를 넘어서 등장한 개념이 MCP(Multi-modal Capability Provider)입니다.

직역하면 '다양한 입력을 처리할 수 있는 능력을 가진 제공자'로
MCP는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 코드, 영상 등 다양한 입력 형태를 이해하고 출력까지 생성할 수 있는 AI입니다.

즉, LLM이 ‘말만 하는 AI’였다면, MCP는 ‘말도 하고, 일도 하는 AI’라고 볼 수 있어요 (박수)

대표적인 예는 GPT-4o, Gemini 1.5, Claude 3 Opus 등이 있습니다.

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3. MCP는 어떻게 도구를 쓸 수 있는걸까?

MCP가 "도구를 쓸 수 있다"는 말은, 단순히 기능이 많다는 걸 넘어서
AI가 도구들과 자연스럽게 ‘대화’할 수 있는 환경이 갖춰졌다는 뜻 입니다.

여기서 핵심은 바로 ‘표준화된 프로토콜’, 즉 모든 도구들과 통신할 수 있게 만들어주는 통일된 언어와 방식이에요.

 

요즘 AI업계에서 MCP를 이야기할 때 자주 등장하는 비유로는 'C타입 충전단자'가 있습니다 ㅋㅋㅋ

충전기 요거 옛날에는 갤럭시랑 아이폰이랑 노트북이랑 충전단자가 모두 달라서 호환이 어려운 시절이 있었죠?

C타입 단자는 국제규격으로, 이 단자를 채택한 기기는 핸드폰, 노트북, 이어폰, 카메라 등등 모두 연결할 수 있게 되었습니다.

 

MCP는 AI의 C타입 단자입니다. '표준화된 프로토콜'을 기반으로 도구와 소통하며 생태계를 확장시켜주는 AI연결의 표준포맷인거죠. 비유가 찰떡같아요.

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4. 도구를 연결한다는 건 무슨 뜻일까?

MCP는 "도구까지 쓴다"고 표현되는데, 여기서 말하는 도구란 엑셀, 이메일, 캘린더, 블로그, 슬랙, 노션 등
우리가 일상에서 실제로 사용하는 앱/서비스를 의미합니다.

 

예를 들어서,

• 일정 등록
• 이메일 자동 작성 및 전송
• 보고서 자동 생성
• 파일 요약 및 분석

이런 작업을 MCP AI가 수행하려면 해당 도구들과 연결된 상태여야 합니다.

하지만 문제는, 이러한 연결은 보통 API, 인증, 보안 처리 등 개발 지식이 필요한 작업이라는 점입니다.
일반 사용자가 직접 하기엔 꽤 높은 진입장벽이 있는 거죠.

GPT에 기본 탑재된 도구

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5. MAKE 연결고리가 되어줘.

이때 등장하는 게 바로 Make 같은 노코드 자동화 플랫폼입니다.

Make는 다양한 서비스와 도구들을 마치 레고 블록처럼 연결할 수 있도록 도와줍니다.
프로그래밍 없이도 GPT와 외부 시스템을 이어 완전한 자동화 흐름을 구성할 수 있죠.

MAKE 페이지

 

 

예를 들어서, 고객 미팅 후 회의 내용을 텍스트로 정리한 파일을 업로드하면,

1. GPT가 요약 정리를 해주고,
2. 그 내용을 슬랙이나 이메일로 팀원들에게 자동 전송,
3. 동시에 노션 회의록 페이지에도 자동으로 저장!

이 모든 과정이 자동으로 이루어질 수 있어요. 정말 마법같군요 이런시대에 살고있다니..ㅋㅋ

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오늘은 LLM과 MCP의 차이, 그리고 AI가 도구를 직접 쓸 수 있는 시대가 어떻게 가능해졌는지,
그리고 그걸 현실에서 연결해주는 Make 같은 자동화 플랫폼까지 함께 살펴봤습니다.

앞으로 이 블로그에서는 제가 직접 해보고, 시행착오를 겪고, 그러면서 배운 걸 정리해서 여러분께 공유드릴 예정이에요.

저도 배우는 입장이니(ㅋㅋㅋ) 어려운 내용은 쉽게, 복잡한 흐름은 차근차근 풀어서 알려드릴테니
함께 성장하는 시간이 되면 좋겠습니다.  굿밤 :)