안녕하세요,아이온커뮤니케이션즈 입니다.

기업에서 챗봇 형태의 AI도입을 많이 고려하고 계신데요, 최근에는 단순한 챗봇을 넘어서 AI 에이전트라는 개념까지 언급되고 있습니다. 여기에 빠지지 않고 등장하는 키워드가 MCP 입니다.

오늘은 AI 에이전트와 MCP는 왜 함께 이야기 되는지, 그리고 기존 챗봇과는 무엇이 다른지 이야기하고자 합니다.

기존 챗봇은 질문이 들어오면 그 시점의 입력값을 기준으로 답을 생성하여 정해진 시나리오나 학습된 문맥 안에서는 충분히 자연스러운 응답을 보여줍니다. 하지만 대화가 길어지거나, 여러 업무 맥락이 섞이는 순간 한계가 드러납니다.

AI 에이전트는 기존 챗봇과 접근 방식이 다른데요. 단순히 질문에 답하는 역할이 아니라, 여러 단계의 업무를 이해하고 순차적으로 처리하는 구조를 전제로 설계됩니다. 이전 대화, 현재 상황, 필요한 정보 출처를 함께 고려하며 행동합니다. 실제로 글로벌 컨설팅 기업 가트너는 2026년까지 기업 업무의 30% 이상이 AI 에이전트 기반 자동화로 전환될 것이라고 전망한 바 있습니다. 더이상 AI가 ‘응답 도구’에 머무르지 않는다는 의미로 해석할 수 있습니다.

물론 AI 에이전트를 도입했다고 해서 모든 문제가 자동으로 해결되지는 않습니다. AI 에이전트를 이용하더라도 "같은 질문인데 답변 결과가 매번 다르다", "사내 시스템 정보와 연결이 제대로 되지 않는다", "업무 맥락을 이해하지 못한 채 엉뚱한 판단을 한다" 등의 다양한 불만이 나오곤 하는데요.

문제의 핵심은 AI의 성능이 아니라 참고하는 맥락과 정보 관리 구조에 있습니다. AI 에이전트가 어떤 데이터를 참고해야 하는지, 어디까지 접근이 가능한지, 어떤 기준으로 판단해야 하는지가 정리되어야 합니다.

MCP는 AI 에이전트가 일할 때 참고해야 할 맥락, 데이터, 도구, 권한 구조를 정리해주는 역할을 합니다. AI가 무작위로 정보를 호출하는 것이 아니라, 정해진 규칙과 연결 구조 안에서 판단하도록 돕는 장치라고 볼 수 있습니다. 업무의 정리가 되어 있지 않으면 AI 에이전트의 판단과 결과는 상황에 따라 흔들릴 수밖에 없습니다. MCP는 이런 불확실성을 줄이고, AI 에이전트가 항상 일정한 기준으로 응답하고 업무를 수행하도록 받쳐주는 기본 환경에 해당합니다.

이처럼 AI 에이전트 + MCP 구조는 AI를 실제 업무에 투입하기 위한 현실적인 조건에 가깝습니다. 그래서 최근 기업용 AI 논의에서는 두 키워드가 함께 언급되는 경우가 많아지고 있습니다.

아이온커뮤니케이션즈의 RAToRu는 AI 에이전트가 다양한 사내 데이터와 시스템을 활용할 수 있도록 기반을 정리해주는 기업용 AI 활용 시스템입니다. 여러 지식 영역을 연결해주는 RAG 서버와, 기존 시스템의 API를 AI와 연동하는 구조, 그리고 여러 AI 모델을 상황에 맞게 활용할 수 있는 인터페이스를 하나의 흐름으로 묶어 제공합니다. 이를 통해 AI 에이전트가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 기업 내부 맥락을 이해하고 일관된 기준으로 업무를 수행할 수 있도록 돕는 것이 RAToRu의 핵심 방향입니다.

AI는 이제 ‘답변을 잘하는 도구’를 넘어 ‘업무를 함께 처리하는 파트너’로 진화하고 있습니다. AI 에이전트와 MCP를 함께 이해하는 것이 기업용 AI 활용의 다음 단계가 될 수 있습니다. AI 에이전트 도입을 고민하고 있다면, 아이온커뮤니케이션즈의 RAToRu로 보다 안정적인 AI 에이전트 활용을 시작해보시기 바랍니다.