조직이 인공지능(AI)을 워크플로에 통합하려는 경우 사용자들은 다양한 프로토콜이 시스템을 개선할 수 있는 방법에 대해 궁금해합니다. 관심이 점점 증가하고 있는 한 가지 영역은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 마이크로소프트 액티브 디렉터리 연합 서비스(ADFS) 간의 관계입니다. Anthropic이 개발한 MCP는 AI 시스템이 기존 비즈니스 도구 및 데이터 소스에 안전하고 효과적으로 연결할 수 있게 합니다. 이는 마이크로소프트 ADFS를 활용하는 환경에서의 잠재적 응용 가능성에 대해 중요한 질문을 던지게 됩니다. 이 블로그 글은 MCP의 마이크로소프트 ADFS 컨텍스트에서의 가능한 영향을 탐구하며, AI의 발전이 워크플로와 데이터 상호 작용을 혁신화할 수 있는 방법에 대해 독자들이 고민하게 합니다. 우리는 마이크로소프트 ADFS에서 MCP의 잠재적 미래에 대해 논의할 것이며, 기존의 통합 여부는 확약하거나 부정하지는 않겠습니다. 대신, MCP가 무엇인지, 어떻게 마이크로소프트 ADFS에 적용될 수 있는지, 그리고 미래를 이해하는 데 왜 그 관련성이 중요한지 살펴보겠습니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 무엇인가요?

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)는 AI 응용 프로그램과 기존 비즈니스 시스템 간의 상호 운용을 촉진하기 위해 설계된 오픈 표준입니다. AI에 대한 "만능 어댑터"로 묘사되는 MCP는 다른 시스템이 비용을 지불하지 않고 통신할 수 있게 합니다. 비즈니스가 AI를 채택하면서 기존 인프라를 활용하는 동안 이 기능은 특히 중요합니다.

AHT는 세 가지 핵심 구성 요소를 포함합니다:

• 호스트: 이것은 외부 데이터 소스와 상호 작용하고자 하는 AI 애플리케이션 또는 어시스턴트입니다. 다른 시스템과 통합하여 능력을 향상 시키려고 합니다.
• 클라이언트: 호스트에 내장된 중요한 요소로, 클라이언트는 MCP 언어를 구사하여 연결을 관리하고 AI 및 외부 시스템 간의 통신을 번역합니다.
• 서버: 이는 접근되는 시스템 또는 애플리케이션을 가리키며, CRM 도구, 데이터베이스 또는 캘린더와 같이 특정 기능 또는 데이터를 안전하게 노출하도록 준비된 것입니다.

이 삼부 구조를 통해 AI 애플리케이션은 서로 연결된 환경에서 더 효과적으로 작동할 수 있습니다. AI 애플리케이션(호스트)이 쿼리를 할 때 클라이언트가 이해를 돕고, 서버가 필요한 정보를 제공합니다. 이 설정의 장점은 AI 어시스턴트가 다양한 비즈니스 도구를 횡단하며 작동할 수 있는 안전하고 확장 가능한 생태계를 만들 수 있는 가능성에 있습니다.

Microsoft ADFS에 MCP를 적용하는 방법

Model Context Protocol의 혁신적인 개념이 Microsoft ADFS에 적용된 미래를 상상해보세요. 현재 그러한 통합이 존재하는지 확인할 수는 없지만, MCP가 ADFS의 능력을 어떻게 향상시킬 지 가정적인 시나리오를 탐구하는 것은 흥미로운 부분입니다.

• 스트림라인 인증: MCP가 Microsoft ADFS에 적용되면 여러 플랫폼 간의 보다 원활한 인증 프로세스로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, AI 어시스턴트가 ADFS와 상호 작용하여 사용자 자격 증명을 빠르게 확인할 수 있으므로 플랫폼 간 액세스에서 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
• 개선된 사용자 경험: MCP가 Microsoft ADFS를 지원함으로써 AI 응용 프로그램은 액세스할 수 있는 데이터의 컨텍스트를 이해하여 사용자 경험을 맞춤화할 수 있습니다. 예를 들어, AI 어시스턴트가 ADFS의 실시간 사용자 역할 및 권한을 기반으로 개인화된 콘텐츠를 제공하여 보다 직관적인 상호 작용을 가능하게 할 수 있습니다.
• 통합 데이터 액세스: MCP가 Microsoft ADFS와 통합된 환경에서 AI 시스템은 여러 조직 소스로부터 더 빠르고 신뢰할 수 있는 데이터 액세스를 제공할 수 있습니다. 어시스턴트는 ADFS 뒤에 보안된 여러 데이터베이스에 쉽게 쿼리를 실행하여 여러 인터페이스를 탐색하지 않고 사용자에게 통합된 통찰을 제공할 수 있습니다.
• 맥락 기반 AI 통찰력: Microsoft ADFS에서 MCP를 활용함으로써 AI 시스템은 특정 사용자 역할에 맞게 맞춤형 맥락이 풍부한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 영업 대행사가 ADFS를 통해 접근한 실시간 데이터를 기반으로 리드에 대한 알림을 받아 적극적인 약속을 만들 수 있습니다.
• 향상된 보안 조치: ADFS 환경에서 MCP를 구현함으로써 인증 프로세스를 더 견고하게 만들 수 있습니다. AI 어시스턴트가 이상한 액세스 패턴을 인식하고 신원을 확인하는 데 도움을 줌으로써 조직의 전반적인 보안 체계를 강화할 수 있습니다.

이 같은 가정적인 응용 프로그램은 MCP를 Microsoft ADFS와 통합함으로써 혁변적인 잠재력을 강조하고 있습니다. 기업이 생산성을 향상시키고 프로세스를 자동화하려고 노력하는 가운데, 이러한 통합은 상호 운용성의 새 시대를 개방할 수 있으며 하이브리드 환경 내에서 AI 도구가 조화롭게 작동할 수 있도록 돕을 수 있습니다.

Microsoft ADFS를 사용하는 팀들이 MCP를 주의 깊게 살펴봐야 하는 이유

Microsoft ADFS를 활용하는 조직은 AI 상호 운용성과 Model Context Protocol에 대한 커지는 논의로부터 상당한 이득을 얻을 수 있습니다. MCP가 그들의 시스템을 어떻게 향상시킬 수 있는지 이해하면 팀은 워크플로우에서 가능한 범위를 넓힐 수 있어 효율성과 생산성을 높일 수 있는 새로운 길을 열 수 있습니다.

• 개선된 워크플로우: MCP 개념이 Microsoft ADFS에 통합되면 AI 양식이 직원들이 작업을 보다 효율적으로 관리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, AI가 ADFS 데이터를 활용하여 새 직원들을 중요 단계를 안내하도록 도우는 온보딩 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
• 더 스마트한 AI 어시스턴트: 팀은 AI 어시스턴트가 더 맥락적이고 지적인 솔루션으로 진화할 것을 기대할 수 있습니다. ADFS 데이터에서 얻은 통찰력으로 이러한 어시스턴트가 사용자 요구에 맞는 관련 제안을 제공할 수 있으며 결과적으로 조직 전반에서 더 나은 의사 결정을 촉진할 수 있습니다.
• 통합된 통신 도구: MCP 원칙은 ADFS 프레임워크 내에서 제공되는 통신 도구를 통합하는 데 도움을 줄 수 있으며 단일 AI 인터페이스를 통해 다중 채널 상호 작용을 가능하게 합니다. 이를 통해 팀은 이메일부터 프로젝트 관리 도구까지 모든 것을 통합적인 방식으로 관리할 수 있습니다.
• 비용 관리: MCP와 같이 하나의 표준화된 프로토콜 대신 여러 통합이 필요한 요소를 최소화함으로써 Microsoft ADFS를 사용하는 조직은 소프트웨어 구매와 개발에 관련된 비용을 크게 절약할 수 있습니다. 이를 통해 결국 더 건전한 이익률과 더 나은 자원 할당로 이어질 수 있습니다.
• 변화하는 환경에 대한 적응성: 산업이 계속 발전함에 따라 MCP가 가져다주는 적응성은 Microsoft ADFS를 사용하는 비즈니스가 신속하게 전환할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 다양한 AI 도구에 액세스하면 혁신적인 솔루션을 구현하고 조직이 경쟁 우위를 유지할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.

디지털 풍경이 급속히 변화하는 가운데, MCP의 전략적 가치 및 Microsoft ADFS와의 잠재적 관계를 이해하는 것은 팀의 민첩성을 향상시키고 혁신을 추진할 것입니다.

Microsoft ADFS와 같은 도구를 보다 넓은 AI 시스템과 연결하기

기관들이 점점 더 기술 능력을 확대하려고 한다면, AI 시스템과 도구의 통합은 우선 순위가 됩니다. 지식 관리, 문서화 프로세스 또는 워크플로 경험을 통합하려는 팀은 Guru와 같은 플랫폼에서 가치를 찾을 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 MCP 사용자 시나리오가 예상하는 맥락적 제공과 지식 통합 유형을 지원합니다.

Microsoft ADFS와 함께 AI 기능을 제공하는 솔루션을 활용함으로써, 비즈니스는 워크플로, 문서화 및 의사 결정 프로세스가 지능적 에코시스템에서 만나는 보다 일관된 경험을 창출할 수 있습니다. 이 보완적 접근 방식은 MCP의 이상과 일치하며, 조직이 기존 설정의 장점을 유지하면서 AI의 힘을 이용할 수 있게 해줍니다.