우리 회사 ERP·CRM AI 연동, 기존 API를 AI 도구로 만드는 4단계
- 등록일 2026년09월15일
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우리 회사 ERP·CRM AI 연동, 기존 API를 AI 도구로 만드는 4단계
ERP AI 연동을 검토할 때 기존 시스템을 처음부터 바꿀 필요는 없습니다. 조회, 등록, 수정, 발송처럼 업무에 필요한 기능이 REST API로 제공된다면, 해당 API를 AI가 이해할 수 있는 도구로 정의해 별도의 연동 프로그램 개발 범위를 줄일 수 있습니다.
ERP AI 연동은 왜 API만으로 완성되지 않을까요?
REST API가 존재한다는 사실만으로 LLM이 그 기능을 바로 사용할 수 있는 것은 아닙니다. AI가 도구의 용도를 판단하려면 이름과 설명이 필요하고, 실행하려면 필수 입력값, API Endpoint, 인증 방식과 파라미터를 알아야 합니다. API가 반환한 결과도 AI가 이해하기 쉬운 형태로 가공해야 합니다.
즉, 레거시 시스템 AI 연동의 핵심은 시스템을 새로 만드는 것이 아니라 기존 API의 기능과 사용 방법을 AI가 이해할 수 있는 도구로 정의하는 것입니다.
완전한 노코드 AI 구축과는 무엇이 다를까요?
기존 ERP·CRM을 다시 개발하거나 별도의 연동 프로그램을 새로 만드는 대신, 보유한 REST API를 MCP Tool로 등록하는 방식입니다. 다만 API 정보, 인증, 입력값과 전처리·후처리 스크립트 설정이 필요하므로, 아무런 기술 설정이 없는 방식보다는 기존 API를 재사용해 연동 개발 범위를 줄이는 방식에 가깝습니다.
기존 API는 어떻게 AI 도구가 될까요?
MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 데이터와 기능에 연결되어 상호작용할 수 있도록 하는 표준 프로토콜입니다. ERP·CMS·CRM의 REST API를 MCP Tool로 등록하면, LLM은 사용자의 질문과 맞는 도구를 선택하는 Tool Calling을 수행할 수 있습니다.
1. 도구의 이름과 설명 정의
AI가 도구의 역할을 인식할 수 있도록 이름(Name)과 설명(Description)을 정합니다. 이 정보는 LLM이 사용자 질문에 맞는 도구를 선택하는 기준이 됩니다.
2. Arguments와 전처리 구성
도구 실행에 필요한 필수 입력값을 설정하고, 필요한 경우 Graal Script 기반 전처리 스크립트를 구성합니다.
3. API Endpoint 설정
연결할 API의 Endpoint와 인증 정보, 파라미터 등 핵심 정보를 설정합니다.
4. 응답 데이터 후처리
API가 반환한 데이터를 AI가 이해하고 답변에 활용하기 쉬운 형태로 가공합니다.
어떤 기존 업무를 AI 도구로 연결할 수 있을까요?
Tool의 활용 범위에는 ERP·CMS 연동, 시스템 조회·등록, 이메일·메시지 발송, ARS 전화 연결이 포함됩니다. 도구 Import·Export와 그룹 설정, Action Script를 이용한 스케줄링과 데이터베이스 액세스 제어, OAuth 2.0 기반 외부 SaaS 연결도 지원합니다.
| 연결 범위 | 지원 기능 |
|---|---|
| 사내 시스템 | ERP·CMS 연동, 시스템 조회·등록 |
| 커뮤니케이션 | 이메일·메시지 발송, ARS 전화 연결 |
| 반복 실행 | Action Script 생성·관리, 스케줄링, 데이터베이스 액세스 제어 |
| 외부 SaaS | OAuth 2.0 기반 Google·Microsoft·Salesforce 서비스 연결과 인증 정보 관리 |
마케팅·고객 서비스·시스템 운영에서는 이렇게 활용할 수 있습니다
연결된 데이터와 도구를 바탕으로 다음과 같은 업무 흐름을 구성할 수 있습니다.
- 마케팅: 제품 매뉴얼과 고객 후기 데이터를 분석해 핵심 강점을 정리하거나, 웹사이트와 시장 조사 보고서를 바탕으로 웹로그 분석 리포트를 작성하는 예
- 고객 서비스: 웹사이트 상담을 AI가 담당하고 고객 리드를 확보·관리하거나, 웹 검색 결과와 기존 서비스 데이터를 바탕으로 답변을 제공하는 예
- 시스템 운영: 서버 에러 로그와 매뉴얼을 분석해 장애 대응 절차를 수립하거나, 애널리틱스 데이터를 분석해 개선 방향을 보고서로 작성하는 예
이 연결 방식을 제품으로 구현한 RAToRu
RAToRu는 기업의 지식과 시스템을 AI와 연결하는 MCP 기반 통합 AI 플랫폼입니다. RAToRu는 RAGo, ToolHub, Rubix로 구성됩니다.
- RAGo: 기업 문서를 벡터 DB화하고 AI 문서 검색·활용과 도메인별 독립 환경을 제공합니다.
- ToolHub: 기존 API를 AI 도구로 등록하고 시스템 조회·등록·수정과 별도 개발 없는 연결을 지원합니다.
- Rubix: 사용자 인터페이스, MCP 기반 서버 연결, Multi-Agent 전략 수행 기능을 제공합니다.
기존 시스템의 API를 AI 도구로 전환하는 기능은 RAToRu의 ToolHub가 담당합니다. RAGo는 기업 문서와 지식의 검색·활용을, Rubix는 MCP 서버 연결과 사용자 인터페이스, Multi-Agent 기능을 담당합니다.
기존 ERP·CRM API를 AI 도구로 연결하는 RAToRu의 상세 구성을 공식 페이지에서 확인할 수 있습니다.
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