많은 조직들에게 인공지능 표준의 변화하는 지형을 탐험하는 것은 어려운 과제일 수 있습니다. 복잡한 프레임워크인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)와 같은 것들이 주목을 받으면, 이러한 혁신들이 ServiceNow와 같은 기존 플랫폼들에 어떤 영향을 줄지 이해하는 것이 중요합니다. MCP는 AI 애플리케이션과 기업이 일상적으로 사용하는 기존 도구들 간의 다리 역할을 합니다. 더 나은 통합과 개선된 워크플로우 수요가 커짐에 따라, 많은 사람들은 MCP가 ServiceNow가 더 큰 AI 생태계 내에서 상호 작용하는 방식을 변화시킬 수 있는지 궁금해합니다. 이 기사는 기존 통합을 미리 가정하지 않고, ServiceNow를 위한 MCP의 잠재적 영향을 탐색하고자 합니다. 토론 과정을 통해 MCP의 핵심 개념과 ServiceNow와의 잠재적 관계가 더 유연한 워크플로우와 더 스마트한 AI 기능에 대한 문을 열 수 있는 방법에 대한 통찰력을 얻게 될 것입니다. 특히 디지털 비즈니스 변환으로 주도되는 환경에서 AI 상호 운용성을 고려하는 전략적 중요성에 대해 논의할 예정입니다.

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)이란 무엇인가요?

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 AI 시스템이 이미 사용하는 도구 및 데이터에 안전하게 연결할 수 있도록 도와주는 Anthropic에서 원래 개발된 오픈 표준입니다. 이것은 여러 시스템이 복잡한 통합 없이 원할하게 상호 작용할 수 있도록 하는 AI에 대한 '유니버설 어댑터' 역할을 합니다. 이 오픈 표준은 서로 다른 플랫폼 간의 소통을 간소화하는 것을 목표로 하고 있으며, 기업들이 효율성 및 생산성 기준을 찾는 디지털화된 세계에서 점점 중요해지고 있습니다.

MCP에는 세 가지 핵심 구성 요소가 포함되어 있습니다:

• 호스트: 외부 데이터 소스와 상호 작용하려고 하는 AI 응용 프로그램 또는 어시스턴트입니다. 많은 비즈니스 환경에서 이는 챗봇, 가상 에이전트 또는 사용자를 지원하기 위해 설계된 AI 솔루션이 될 수 있습니다.
• 클라이언트: 호스트 내에 포함된 MCP 언어를 '구사'하는 구성 요소로, 연결 및 쿼리 번역을 관리합니다. 이는 통신이 효율적이고 안전하게 유지되도록 하여 AI와 외부 시스템 사이에 다리를 만들어 줍니다.
• 서버: AI가 실시간으로 관련 정보를 얻을 수 있도록 MCP 준비가 완료된 CRM, 데이터베이스 또는 캘린더와 같은 시스템입니다. 이는 AI가 실제 시간에 관련 정보를 추출할 수 있도록 합니다.

MCP의 작동을 대화와 같이 생각해보세요: AI(호스트)가 쿼리를 제시하면 클라이언트는 해당 요청을 이해할 수 있는 형식으로 번역하고 서버는 필요한 정보 또는 조치를 제공합니다. 이러한 배치를 통해 AI 어시스턴트가 더 다재다능하고 안전하며 확장 가능하도록 하는 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

MCP를 ServiceNow에 적용하는 방법

서비스나우에 모델 컨텍스트 프로토콜 개념을 적용해보면 가능성이 무궁무진해집니다. 기존 통합에 대해 확인하고 있지는 않지만 이러한 혁신이 어떻게 나타날 수 있는지 가정하는 것은 미래 워크플로에 대한 유용한 통찰을 제공할 수 있습니다. 잠재적 시나리오를 탐색함으로써 MCP가 서비스나우 환경에 미칠 혁신적 영향을 이해할 수 있습니다.

• 무중단 데이터 통합: ServiceNow가 MCP를 통합한다면 다양한 플랫폼 간에 서로 데이터를 공유할 수 있게 될 것입니다. 예를 들어, 서비스 데스크는 HR 데이터베이스에서 정보를 쉽게 가져와 티켓 처리 문제를 해결할 수 있으며, 더 신속한 해결 시간과 더 많은 정보를 제공하여 고객 서비스를 개선할 수 있습니다.
• 향상된 AI 주도 자동화: AI와 호환되는 MCP는 ServiceNow 내에서 고급 자동화를 용이하게 할 수 있습니다. 실시간으로 작동하는 챗봇이 여러 소스에서 데이터를 수집하여 인간의 개입 없이 직원 쿼리에 답변하는 상황을 상상해보면 조직 내에서 생산성이 높아질 것입니다.
• 통합 사용자 경험: ServiceNow 내에서 MCP를 구현하면 도구와 플랫폼 간에 보다 일관된 사용자 경험을 만들어낼 수 있을 것입니다. 직원들은 자신의 도구에 더 통합되게 접근할 수 있어 응용 프로그램 간의 전환이 수동 데이터 입력이 필요 없이 원활하게 진행될 수 있습니다.
• 향상된 보고 및 통찰력: MCP 통합은 ServiceNow의 분석 능력을 향상시킬 수 있습니다. 상호 연결된 시스템으로부터의 실시간 데이터 분석은 보다 정확한 통찰력을 제공하여 팀이 신속히 정보에 바탕하여 전략적 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
• 협력 생태계: 마지막으로, ServiceNow가 MCP에서 혜택을 얻는다면 응용 프로그램이 원활하게 통신하는 협력적 생태계를 육성할 수 있습니다. 부서 간 개선된 프로젝트 관리는 민첩하고 적응 가능한 조직을 만들어냅니다.

팀들은 MCP에 주의를 기울여야 하는 이유

AI 상호 운용성의 중요성은 특히 서비스나우를 활용하는 팀들에게 큰 의미가 있습니다. MCP와 같은 새로운 표준이 워크플로 및 도구 통합을 향상시킬 수 있는 방법을 이해하는 것은 오늘날 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 경쟁 우위를 유지하는 데 중요합니다. 이러한 혁신의 잠재적 가치를 인식함으로써 기술 전문가가 아니더라도 기업이 선도를 유지할 수 있습니다.

• 적시에 관련 정보 제공: 통합 MCP 시나리오를 통해 AI가 적시에 관련 정보를 제공할 수 있다면 직원 및 고객 만족도가 크게 향상될 수 있습니다. 도구 간에 원활한 상호 작용을 촉진함으로써 팀은 전략적인 이니셔티브에 집중하여 관리적 업무에 시달리지 않을 수 있게 되었습니다.
• 고객 만족도 향상: AI가 통합된 MCP 시나리오를 통해 시기 적절하고 관련성 있는 정보를 제공하면 직원 및 고객 만족도가 급격히 증가할 수 있습니다. 이를 통해 더 효율적인 서비스 제공과 높은 브랜드 충성도가 이루어질 수 있습니다.
• 자원 최적화: 중복을 최소화하고 프로세스를 간소화함으로써 조직은 자원을 효과적으로 최적화할 수 있습니다. 팀은 구식 시스템이나 프로세스를 유지하는 대신 혁신에 노력을 기울일 수 있습니다.
• 미래지향적 기술 투자: MCP와 같은 프레임워크를 채택함으로써 팀은 미래 기술 발전을 수용할 준비를 할 수 있습니다. 이러한 혁신을 따라가면 조직이 디지털 변환 여정에서 뒤처지지 않도록 보장할 수 있습니다.
• 경쟁 환경에서 우위 유지: 최종적으로 상호 운용성과 통합에 집중함으로써 ServiceNow를 사용하는 팀에 핵심 이점이 제공될 수 있습니다. 기술 환경의 변화에 빠르게 적응할 수 있는 능력은 산업에서 경쟁력을 제공할 것이다.

서비스나우를 넓은 AI 시스템과 연결하는 도구들

다양한 도구들 사이의 기능을 확장하는 관심은 운용 효율성을 극대화하기 위해 노력하는 팀들 사이에서 흔하다. 많은 조직들이 Guru와 같은 플랫폼에 지식 관리 및 AI 강화된 맥락적 전달에 투자하는 동안, 그 비전은 MCP가 촉진할 수 있는 것과 밀접하게 일치합니다. 기관들이 시스템 전반에 걸쳐 지식 통합을 육성함으로써 고유한 업무 프로세스에 맞는 사용자 정의 AI 에이전트를 구축할 수 있다.

이 접근 방식은 맥락적 전달을 강조하며, 직원들이 정보나 문서를 검색할 때 결과가 단순히 관련성이 있는 것뿐만 아니라 그들의 특정 상황에 부합하는 방식으로 제시된다는 것을 의미한다. 이러한 도구들의 통합은 서비스나우와 유사한 플랫폼의 이점을 증폭시킬 것이다. AI 시스템에서의 상호 연결의 가능성은 광범위하며, 기관들이 운영 방식에서 앞지르지 못한 발전을 이끌 수 있다.