인공지능이 급변하는 환경에서, 많은 기업들은 영업을 향상시키기 위해 이러한 기술을 효과적으로 통합하는 방법에 대해 씁쓸해하고 있습니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 도입은 흥미로운 질문을 던지며 Salesforce 서비스 클라우드와 같은 강력한 플랫폼과 어떻게 조화를 이룰 수 있는지에 대해 특히 주목을 끌고 있습니다. 기업이 AI 기능을 활용하기 위해 모델 컨텍스트 프로토콜을 이해하는 것은 기술적 명세뿐만 아니라 상호 작용, 업무 흐름 및 데이터 접근성을 향상시킬 잠재적인 프레임워크로 이해할 필요성이 더욱 중요해지고 있습니다. 이 기사에서는 MCP가 무엇인지, Salesforce 서비스 클라우드와 어떻게 관련이 있는지를 탐구하며, 특히 AI 통합과 업무 최적화 측면에서 기업에게 창출될 수 있는 미래 가능성에 초점을 맞출 것입니다. 통합을 탐색하는 기술 리더나 방대한 영향을 이해하려는 의사 결정자라면, 이 단계적인 탐구에 의하면 이 주제가 주목과 고려를 받게 되는 이유가 밝혀질 것입니다. 이것은 이 흥미로운 최전선을 탐험하고 여러분이 이것을 탐색할 지식을 갖추게 할 것입니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란 무엇인가요?

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 시스템이 기존 도구와 데이터에 안전하게 연결할 수 있도록 하기 위해 Anthropic에서 개발한 오픈 표준입니다. MCP의 목적은 AI 애플리케이션을 위한 "범용 어댑터"로 작용하여 고가의 맞춤형 통합 없이도 분리된 시스템 간에 원활한 통신을 원활하게 유도하는 것입니다. 이 특성은 MCP를 다양한 산업 분야에 걸쳐 AI 채택을 촉진하는 유망한 솔루션으로 위치시키며 통합을 어렵게 만드는 것이 아닌 기회로 만드는 것으로 주목받고 있습니다.

MCP는 3가지 핵심 구성 요소로 구성됩니다:

• 호스트: 이것은 외부 데이터 소스와 상호 작용하길 원하는 AI 애플리케이션 또는 보조입니다. 예를 들어, Salesforce Service Cloud로부터 고객 데이터에 접근하길 원하는 AI 기반 고객 서비스 봇은 이 시나리오에서 호스트 역할을 합니다.
• 클라이언트: 호스트 내부에서, 클라이언트는 'MCP 언어를 구사하는 책임이 있습니다. 이는 서버와의 연결을 관리하고 요청을 안전하고 효율적인 방식으로 번역하는 것을 다루며, AI 호스트와 데이터 소스 사이의 중계 역할을 효과적으로 합니다.
• 서버: 이는 CRM, 데이터베이스 및 캘린더를 포함한 시스템을 참조합니다. 서버는 클라이언트와 호스트와의 효과적인 상호 작용을 위해 'MCP-ready'로 만들어진 특정 기능 또는 데이터를 안전하게 노출할 준비가 되어 있어야 합니다.

대화로 상상해보겠어요: AI(호스트로서 행동 중)가 질문을 제기하고 클라이언트가 이 조회를 번역하며 서버가 대답을 제공합니다. 이 단순화된 아키텍처는 AI 보조 프로그램의 유틸리티를 증대시키는데 그치지 않고 다양한 비즈니스 응용 프로그램 전반에 대한 보안성과 확장성을 향상시켜 새로운 패러다임을 제공하여 기관들이 AI 솔루션을 배포하는 방식에서 혁신을 선사합니다.

MCP가 Salesforce 서비스 클라우드에 어떻게 적용될 수 있는지

AI 기술에 대한 기대감이 높아짐에 따라, Model Context Protocol(MCP)이 Salesforce 서비스 클라우드와 통합하여 작업을 변혁할 수 있는 가능성에 관해 상상해볼만 합니다. 현재의 통합 사례를 확인할 수는 없지만 가능성을 고려함으로써 고객 서비스 능력을 향상시키기 위해 조직이 다가오는 중요한 발전 가능성을 발견할 수 있습니다.

• 효율적인 고객 상호작용: Salesforce 서비스 클라우드가 MCP를 활성화한 AI를 통해 다양한 고객 데이터 저장소와 원활하게 상호작용하는 미래를 상상해보세요. 이로써 고객 지원 담당자는 요청 시 사용자 데이터에 접근할 수 있어 응답 시간을 단축하고 서비스 제공의 개인화를 향상시킬 수 있습니다.
• 적극적인 문제 해결: MCP를 활용하면 Salesforce 서비스 클라우드에 통합된 AI 시스템이 다양한 데이터 소스를 효율적으로 분석하여 고객 쿼리에서의 트렌드와 패턴을 분석할 수 있습니다. 이는 일반적인 문제를 전이되기 전에 식별해 비즈니스가 좀 더 적극적인 서비스 전략과 개선을 할 수 있도록 합니다.
• 향상된 보고 및 분석: MCP는 Salesforce 서비스 클라우드가 다양한 소스에서 신속하게 관련 데이터를 추출하여 실시간 데이터 분석을 용이하게 합니다. 이를 통해 비즈니스는 수동 데이터 통합에 소요되는 시간이 없이 포괄적인 보고서를 생성할 수 있어 결정을 빠르게 내릴 수 있습니다.
• 개선된 워크플로 효율성: MCP가 적용된다면 팀은 Salesforce 서비스 클라우드를 다른 생산성 및 커뮤니케이션 도구와 연결하는 간소화된 워크플로를 생성할 수 있습니다. 이는 고객 서비스 담당자가 관련 데이터와 프로젝트 상태에 한 번에 접근하여 작업 전환 비용을 낮출 수 있고 효율성을 높일 수 있게 합니다.
• 맞춤형 AI 솔루션: 기업은 Salesforce 서비스 클라우드 데이터를 활용하는 보다 맞춤형 AI 응용 프로그램을 구축하기 위해 MCP의 능력을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 고유한 세부 사항, 정책 및 절차를 이해할 수 있는 특수한 고객 서비스 봇을 만들어 다양한 고객 만족을 극대화할 수 있습니다.

Salesforce 서비스 클라우드를 사용하는 팀이 MCP에 주목해야 하는 이유

기관이 고객 서비스 요구를 위해 Salesforce 서비스 클라우드에 점점 의존함에 따라 MCP와 같은 모델을 통한 AI 상호 운용성의 영향을 이해하는 것이 중요해집니다. 이 프로토콜이 운영을 향상시킬 수 있는 방법을 인식함으로써 팀은 개선된 성과와 혁신을 위한 전략적 위치를 취할 수 있습니다.

• 통합된 고객 데이터: MCP는 다중 플랫폼에서 고객 상호작용을 전체적으로 살펴볼 수 있도록 해주어 Salesforce 서비스 클라우드의 지원 팀이 필요한 모든 정보를 즉시 활용할 수 있게 합니다. 이 360도 뷰는 서비스 품질과 고객 경험을 혁명적으로 개선할 수 있습니다.
• 간소화된 프로세스: Salesforce 서비스 클라우드를 다양한 도구와 연결할 수 있는 능력이 부서 간 프로세스를 단순화해 내부 협업을 더 원활하게 만들어 고객 서비스 워크플로에서 더 빠른 응답 시간을 이끌어냅니다. 효율성 향상은 운영 비용을 줄이고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
• 스마터 AI 어시스턴트: 다양한 데이터 소스와의 통합을 용이하게 하는 MCP는 AI 기반 에이전트의 능력을 향상시켜 고객과 서비스 담당자 모두에게 원활한 지원을 제공할 수 있습니다. 이는 향상된 서비스와 운영 효율성으로 이어집니다.
• 지속적인 개선: Salesforce 서비스 클라우드를 활용하는 기업은 새로운 데이터 입력에서 학습하는 적응형 AI 시스템으로부터 지속적으로 서비스 제공을 개선하게 될 수 있습니다. 이는 팀이 고객의 요구를 대응하는 것 뿐만 아니라 예견하는 것을 의미합니다.
• 장기적인 비용 효율성: AI 상호 운용을 용이하게 하는 솔루션을 구축하면 방대한 통합 필요성을 줄여 기술 투자 수익을 극대화하여 장기적인 비용 절감을 이끌 수 있습니다.

보다 넓은 AI 시스템과 함께 Salesforce Service Cloud와 같은 연결 도구

기관이 AI 기능을 활용하기 위해 위치를 정할 때, Salesforce Service Cloud를 넘어 문서, 검색 및 워크플로우 경험을 확장해야 할 필요성을 느낄 수 있습니다. 이런 맥락에서 Guru와 같은 플랫폼은 MCP가 촉진하는 향상된 상호 운용성을 위한 비전과 일치하도록, 지식 통합, 사용자 정의 AI 에이전트 및 맥락적 전달을 지원하는 솔루션을 제공합니다. 이 도구들을 사용하면 비즈니스가 원만한 경험을 만들어내어 지식이 쉽게 접근 가능하고 다양한 플랫폼 전반에 걸쳐 워크플로우가 향상될 수 있도록 보장하여 최종적으로 서비스 결과를 향상시킬 수 있습니다.