많은 영업팀들은 현재 인공 지능이 전통적인 비즈니스 도구와 접목되면서 진화하는 풍부한 환경에서 자신을 탐색하고 있습니다. MCP와 Seismic과 같은 플랫폼이 어떻게 상호작용하는지 탐색하는 사람들에게는 이해하기 어려운 견해를 느낄 수 있습니다. 이 기사는 MCP가 무엇이며 그것이 Seismic 사용자들에게 미치는 잠재적인 영향에 대해 밝히려고 합니다. 우리는 MCP의 개념적 프레임워크, 혁신적인 메커니즘, 그리고 이것이 Seismic과 다양한 AI 시스템 간 향상된 상호 운용성을 촉진할 수 있는 방법들을 안내하고자 합니다. 이것이 당신의 작업 흐름에 대해 어떤 의미를 지니는지 궁금하십니까? 당신의 팀이 협업하는 방식 및 방대한 데이터를 활용하는 방식을 어떻게 변화시킬 수 있을까요? 우리는 매일 의지하는 도구들이 AI가 원활하게 통합되는 미래의 통찰력을 제공함으로써 인사이트에 대한 통찰을 제공할 것입니다.

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)이란 무엇인가요?

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 AI 시스템이 기업이 이미 사용하는 도구와 데이터에 안전하게 연결할 수 있도록 Anthropic이 개발한 오픈 표준입니다. 이는 비싼 일회성 통합 없이 다양한 시스템이 함께 작동할 수 있도록 AI를 위한 "유니버설 어댑터"처럼 작동합니다. 이 유연한 구조는 특히 AI의 파워와 기존 소프트웨어 솔루션의 이점을 모두 활용하는 조직에서 다양한 기술들이 협력하는 방식을 크게 단순화할 수 있습니다.

MCP에는 세 개의 핵심 구성 요소가 포함되어 있습니다:

• 호스트: 외부 데이터 소스에 상호 작용을 원하는 AI 애플리케이션 또는 어시스턴트입니다. 이것은 CRM 내에 포함된 AI 도구이거나 다양한 데이터베이스로부터 인사이트를 제공하는 가상 어시스턴트일 수 있습니다.
• 클라이언트: 호스트에 내장된 MCP 언어를 "말"하기 위한 구성 요소로서 연결 및 번역을 처리합니다. 이것은 AI가 올바른 정보를 효과적으로 요청할 수 있도록 보장하여 상호 작용을 원활하게 만듭니다.
• 서버: MCP-ready로 준비된 CRM, 데이터베이스 또는 캘린더와 같은 시스템으로서 특정 기능 또는 데이터를 안전하게 노출할 수 있도록 만듭니다. 이 컴포넌트는 조직이 보안을 저해하지 않고 중요한 데이터와 프로세스를 공유할 수 있도록 합니다.

대화처럼 생각해 보세요: AI(호스트)가 질문을 하면 클라이언트가 번역하고 서버가 대답을 제공합니다. 상이한 도구들 간의 상호 작용을 간소화함으로써, 이 설정은 AI 어시스턴트를 비즈니스 응용 프로그램 전반에 걸쳐 보다 유용하고 안전하며 확장 가능하게 만듭니다. 본업 프로세스의 복잡성이 증가하는 가운데, MCP를 이해하면 팀이 AI를 보다 효과적으로 활용하는 방법을 상상할 수 있습니다.

MCP가 지진에 적용될 수 있는 방법

우리는 MCP와 지진 사이에 직접적인 통합의 존재를 확정하지 않지만, 이러한 프레임워크가 어떻게 합쳐질 수 있는지 고려하는 데 도움이 됩니다. MCP가 지진 컨텍스트에 적용된다면, 몇 가지 혁신적인 시나리오가 발생할 수 있습니다:

• 개선된 데이터 검색: 영업 대표가 AI 어시스턴트를 통해 MCP를 사용하여 Seismic의 콘텐츠 저장소를 쿼리할 수 있는 시나리오를 상상해 보십시오. 호스트인 AI가 사용자의 수동 입력 없이도 CRM 시스템, 데이터베이스 또는 내부 지식 베이스 등 다양한 플랫폼에서 정보를 수집할 수 있습니다. 이를 통해 빠른 의사결정과 높아진 효율성이 가능해집니다.
• 개선된 워크플로 통합: MCP를 적용하면, 영업 조직 내에서 분석 플랫폼이나 프로젝트 관리 소프트웨어 등과 같은 구별된 도구들이 Seismic과 보다 원활하게 통신할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 서로 다른 데이터 집합을 분석하고 Seismic 내에서 맞춤형 콘텐츠 전략을 제안할 수 있게 되어 콘텐츠 개인화 노력을 높일 수 있습니다.
• 지능적인 콘텐츠 추천: MCP에 의해 구동되는 AI가 여러 도구 간의 사용자 행동과 상호 작용을 스캔할 수 있게 되면. 이 경우 특정 사용자나 상황에 맞는 Seismic 자원을 추천할 수 있습니다. 지능적으로 콘텐츠를 선별함으로써, AI는 참여를 촉진하고 판매 성과를 향상시킬 수 있습니다.
• 데이터 보안 표준과의 유연성: 데이터 준수와 보안이 중요한 환경에서는 MCP의 아키텍처가 민감한 정보를 전달하기 위한 안전한 채널을 용이하게 할 수 있습니다. 예를 들어, 귀하의 조직이 기밀 영업 데이터를 보유하고 있다면, MCP를 활성화시킨 AI가 이 데이터에 접근하고 분석할 수 있도록 보안 규정을 준수하여 신뢰와 준수를 유도할 수 있습니다.
• 확장 가능한 AI 어시스턴트: MCP의 범용적인 성격은 귀하의 팀 요구 사항이 발전함에 따라 Seismic 내에서 새로운 AI 도구나 기능을 통합하는 것이 더 간단할 수 있음을 의미합니다. 이 유연성은 판매 팀에게 기술 업그레이드에 대한 미래지향적인 접근법을 제공하여, 원활한 전환을 가능하게 할 수 있습니다.

MCP에 주목해야 하는 Seismic 사용 팀의 이유

Seismic을 사용하는 기관들은 AI의 상호 운용성의 전략적 중요성을 소홀히해서는 안됩니다. 적절한 AI 프레임워크가 마련되어 있다면, 팀은 다음과 같은 방법으로 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다:

• 간소화된 워크플로: AI가 Seismic 및 기타 데이터 소스와 같은 도구를 횡단하여 작동하도록 함으로써, 팀은 시스템 간 전환에 소요되는 시간을 단축할 수 있습니다. 콘텐츠 업데이트와 통찰력 자동화로 인해 더 통일된 전략과 향상된 생산성을 이끌어 낼 수 있습니다.
• 더 스마트한 의사결정: AI가 일상적인 영업 활동에 더 많이 통합되면, 팀은 Seismic과 같은 AI 구동 도구가 생성하는 데이터 통찰력을 더 도움이 되게 느낄 수 있을 것입니다. 이러한 통찰력은 전략적 의사결정을 지원함으로써 더 나은 결과를 이끌어 낼 수 있습니다.
• 통합된 도구 생태계: MCP를 수용함으로써 Seismic과 관련 플랫폼 간 보다 상호 협력적인 관계를 육성할 수 있습니다. 도구들이 더 효율적으로 대화함에 따라, 영업 팀은 다양한 시스템에서 통찰력을 얻게 되어 전반적인 운영이 더 원활하고 일관될 수 있습니다.
• 직원 참여 증진: AI 지원 콘텐츠 선별 및 강화된 지식 공유는 보다 개입된 직원 협력을 이끌어 낼 수 있습니다. 영업 대리 매장이 필요에 맞게 조정된 자료 및 통찰력에 쉽게 액세스할 수있을 때, 그들은 더욱 강력하고 동기가 있을 가능성이 높습니다.
• 미래 지향적 기술: 비즈니스가 지속적으로 디지털 변환에 적응할 때, MCP와 같은 상호 운용성 프레임워크에 주의를 기울이는 것은 향후 발전에 대비하여 팀을 준비하는 데 도움이 됩니다. 신속하게 새로운 기술을 통합할 수있는 능력은 조직을 기민하고 경쟁력을 유지합니다.

시승을 Seismic과 같은 보다 광범위한 AI 시스템과 연결하기

비즈니스가 점차 자신들의 검색, 문서 작성 또는 워크플로 체험을 통합하려고 할 때, 한 세트의 도구를 넘어 기능을 확장하는 것이 필요해질 수 있습니다. 플랫폼 Guru와 같은 것이 있어서, 지식 통합과 모든 중요한 정보를 문맥 속에서 제공하는 사용자 정의 AI 에이전트의 개발을 촉진합니다. 이러한 도구를 통합하는 것은 MCP 원칙과 잘 일치하며 AI가 Seismic과 같은 시스템과 의미 있게 상호 작용 할 수 있도록합니다.

도구를 통합함으로써 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있으며 교육 자료, 영업 지원 자료 또는 시장 통찰력을 통해 정보를 문맥적으로 제공 할 수 있습니다. 서로 다른 시스템이 원활하게 소통 할 수 있도록 허용함으로써 귀하의 팀은 더 넓은 생태계를 활용 할 수 있으며 이는 궁극적으로 좋은 판매 실적과 정보화된 노동력으로 이어질 수 있습니다. MCP 개념의 탐색적 채택은 플랫폼 간 협업 강화로 기업을 안내하는 컴퍼스 역할을합니다.