기술이 신속히 발전하는 시대에, 서로 다른 시스템 간 교차점을 이해하는 것이 중요해지는데, 특히 운영을 간소화하고자 하는 비즈니스에게. 이러한 개발 중에서도 Model Context Protocol (MCP)은 인공 지능 (AI)이 기존 비즈니스 도구와 상호 작용하는 방식을 재정의하는 잠재력으로 인해 주목을 받고 있습니다. 전부인 HR 소프트웨어 솔루션인 Factorial은 이 혁신의 교차로에 서있습니다. 많은 조직들이 자문할 수 있게 될 것입니다: "MCP가 Factorial에 어떻게 적용될 수 있을까요?" 이 블로그 글은 이 질문을 탐구하고, 현재 Factorial과의 MCP 통합의 존재를 확정하지 않는다는 것을 강조하며 명료하게 하는 것을 목표로 합니다. 대신, MCP의 가능한 결과에 대해 탐구하고, 워크플로 개선, 직원 경험 향상, 시스템 통합에 대해 탐구할 것입니다 - 모두 중소기업에게 중요한 사항입니다. MCP를 이해함으로써, AI 주도 워크플로의 미래가 모양잡히는 방법과 Factorial이 이 변화하는 환경에서 어떤 역할을 할 수 있는지 알 수 있습니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란 무엇인가요?

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 Anthropic에 의해 개발된 오픈 스탠다드로, AI 시스템이 기업이 이미 사용 중인 도구와 데이터에 안전하게 연결할 수 있게 합니다. "AI에 대한 범용 어댑터"와 같이 기능하며, 비용이 많이 드는 일회성 통합 없이 서로 다른 시스템이 함께 작동할 수 있게 합니다. 이 표준은 점점 증가하는 협업 기술 솔루션 트렌드를 반영하고 있습니다.

MCP에는 세 가지 핵심 구성 요소가 포함되어 있습니다:

• 호스트: 외부 데이터 원본과 상호작용하려는 AI 응용 프로그램 또는 어시스턴트입니다. 이것은 사용자 쿼리를 이해하고 관련 응답을 제공하려는 챗봇 또는 정교한 가상 어시스턴트일 수 있습니다.
• 클라이언트: 호스트에 내장된 컴포넌트로, AI와 외부 시스템 간의 연결과 번역을 관리하는 MCP 언어를 "말하는" 컴포넌트입니다. 언어 간을 이어주는 통역사처럼 신속한 상호작용을 가능케 합니다.
• 서버: 안전하게 특정 기능 또는 데이터를 노출하는 MCP-ready로 만들어진 액세스 시스템입니다 - CRM, 데이터베이스 또는 캘린더와 같은 것이 될 수 있습니다. 이 서버는 정보에 접근 가능하게 하고 실행 가능하게 만드는 중요한 역할을 합니다.

대화처럼 생각해보세요: AI(호스트)가 질문을 제기하고, 클라이언트가 이 문의를 번역하며, 서버가 답변에 필요한 정보를 제공합니다. 이 설정은 AI 어시스턴트와 비즈니스 도구 간 더 유용하고 안전하며 확장 가능한 상호작용을 강화함으로써, 다양한 산업에서 생산성과 의사결정을 크게 향상시킬 수 있습니다.

계승 목적을 한 MCP가 계승에 어떻게 적용될 수 있는지

요인과 계승을 어떻게 MCP가 적용될 수 있는지에 대한 추측은 스펙 드래피고, 환상적인 가능성의 풍경이 열립니다. 모델 컨텍스트 프로토콜의 개념들이 요인과 통합되면, 혁신적인 시나리오 범위를 상상할 수 있으며 이로써 인적자원 처리과정을 향상시키고 사용자 경험을 고도화할 수 있을 것입니다:

• 통합된 온보딩: 필요한 문서와 정보를 요인에서 수집하는 AI 어시스턴트를 통해 신규 직원을 온보딩하는 상황을 상상해보세요. MCP는 이 어시스턴트가 서로 다른 플랫폼과 상호 작용하여 문서를 자동으로 가져올 수 있도록 가능하게 하여 보다 원할한 온보딩 경험을 제공할 수 있습니다.
• 통합된 직원 피드백 루프: 각종 의사 소통과 피드백 도구를 통합하여, AI가 요인 내 직원 피드백을 수집하고 분석할 수 있습니다. MCP가 구축되면, 이러한 통찰력들이 자동적으로 실행 가능한 항목들로 번역되어 지속적인 향상 문화를 촉진할 수 있습니다.
• 맞춤화된 워크플로우: HR 매니저가 AI를 사용하여 평가 리뷰 초안을 작성하는 맞춤화 워크플로우 시나리오를 상상해보세요. MCP를 통해 AI는 요인 내의 특정 성과 측정 항목들을 이해하고 맞춤 리뷰를 작성하여 수동적인 작업 부하를 줄이고 효율성을 증대시킬 수 있습니다.
• 향상된 보고 능력: 이상적인 미래에서, AI가 요인 및 다른 통합 시스템으로부터 데이터를 가져와 자동으로 보고서를 생성할 수 있습니다. 이로써 HR 전문가들이 매주 수십 시간을 절약하여, 전략적인 구상 대신 단조로운 문서 작성에 더 집중할 수 있습니다.
• 선행형 규정 관리: MCP에 따라, 어시스턴트가 요인 내 준수 검사기로 사용되는 가능성도 있습니다. MCP에 따라 이 어시스턴트는 꾸준한 고용법의 변화를 지속적으로 모니터링하고, 시스템에서 필요한 업데이트 및 변경 사항에 대해 HR 매니저들에게 경고할 수 있습니다.

이러한 시나리오들이 가상적이긴 하지만, MCP 원칙들이 요인과 어떻게 조화될 수 있는지 보여주며, 효율성을 향상시키고 기관 능력을 강화하는 것을 나타냅니다.

요인을 사용하는 팀들이 MCP에 주의를 기울어야 하는 이유

기술이 계속해서 발전함에 따라, AI 통합이 비즈니스 프로세스에 이제 먼 미래의 가능성이 아니라 신흥적인 필요성임을 알 수 있습니다. 요인을 사용하는 팀들이 요인과 모델 컨텍스트 프로토콜에 주의를 기울이면 더 나은 워크플로, 지능적 자동화, 및 잘 들어맞는 시스템으로 이어져 최종적으로 기관의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 다음은 MCP가 중요한 이유입니다:

• 향상된 워크플로우 효율성: MCP 원칙들을 활용하여, 기업들은 행정 작업의 중요한 감소를 볼 수 있을 것입니다. 시간이 오래 걸리는 프로세스들이 더 빠른 실행을 위해 간략화되어, 전략적인 계획과 실행을 위한 시간을 확보할 수 있습니다.
• 스마트 AI 어시스턴스: AI로, 팀들이 루틴 명령과 HR 운영을 자동화하여, 직원들의 문제에 대한 응답 시간을 개선할 수 있습니다. 통합된 AI 시스템은 현재 직원의 업무를 기반으로 가치 있는 통찰력을 제공하여, 상황에 부합하는 지원을 제공할 수 있을 것입니다.
• 통합된 도구 경험: 툴들 간의 상호 운용성을 촉진하는 MCP는 여러 소프트웨어 솔루션을 사용하는 사용자에게 필수적입니다. 독립된 애플리케이션 간의 원활한 전환을 의미하며, 마치 요인과 같은 다른 앱들 간의 간편하고 통일된 작업 경험을 가져다 줄 것입니다.
• 데이터 기반의 결정 제공: AI 시스템이 MCP를 활용하여 플랫폼 간 실시간 데이터에 접근하게 되면, 팀들은 더 나은 결정을 내릴 수 있을 것입니다. 이를 통해 더 나은 관리 전략, 직원 유지 노력, 그리고 더 많이 관여된 인력을 이끌 수 있을 것입니다.
• 작업未来영속화: 오늘처럼 MCP와 같은 기술을 받아들이면 내일에는 매우 중요합니다. 비즈니스가 규모를 확장함에 따라 적응 가능한 도구와 통합된 시스템을 갖는 것은 미래 직장의 복잡성에 대비하는 것입니다.

기술적으로 향수하지 않은 조직이라도 MCP와 같은 프로토콜을 통해 AI 지원을 통합하는 개념은 혁신과 참여를 촉진할 수 있습니다.

보다 넓은 AI 시스템에 팩토리얼과 같은 연결 도구 사용

기술이 계속 발전함에 따라 많은 팀이 여러 도구 사이에서 검색, 문서화 또는 워크플로 경험을 확장하려고 합니다. 예를 들어, Guru와 같은 플랫폼은 지식 통합, 사용자 정의 AI 에이전트, 맥락적 전달과 같은 것을 제공하여 MCP가 육성하고자 하는 능력 유형을 보여줍니다. 조직이 현재 이러한 고급 통합을 필요로 하지 않을지라도 미래가 가지고 있는 야심찬 풍경을 확인할 수 있습니다.

비즈니스가 AI 통합을 탐구함에 따라 내부 효율성을 개선하고 직원들이 원하는 간결한 도구를 제공할 수 있는 가능성이 점점 더 매력적으로 여겨질 것입니다. 상호 연결된 시스템의 비전은 더 원활하고 생산적인 직원으로 이어질 수 있도록 하여 조직의 자원을 효과적으로 활용할 수 있는 상태를 만들어 냅니다. MCP와 같은 기술이 이러한 비전 속에서 어디에 필요한지 이해하면 팀은 미래 혁신에 대비할 수 있습니다.