MCP, 상주형 에이전트가 바꾸는 마케터의 업무방식

26 Oct 2026 · @Hifen

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요즘 AI, 업무에 어떻게 쓰고 계신가요?

경쟁사 PPL을 정리해달라고 하거나 크리에이터 섭외 메일 초안을 부탁하는 분들이 많으실 텐데요. 막상 해보면 AI에게 넘길 자료를 찾고, 캡처하고, 붙여넣는 일은 여전히 마케터 몫입니다. AI는 조언을 하고, 데이터를 옮기는 건 사람이 하는 구조였던 셈이죠.

이 구조가 최근 조금씩 바뀌고 있습니다. AI가 광고·분석 툴에 직접 연결되기 시작했고, 앱을 닫아도 혼자 일을 이어가는 에이전트도 하나둘 나오고 있거든요.

그래서 이번 아티클에서는 AI에게 '묻던' 단계에서 '연결하고 맡기는' 단계로 넘어가면 마케터의 일이 어떻게 달라지는지 정리해봤습니다!

AI가 가장 많이 활용되는 업무는? - 개발 업무 💻

먼저 AI를 가장 깊게 쓰고 있는 직군부터 볼까요?

Claude를 만드는 Anthropic은 실제 사용 데이터를 분석한 Economic Index 리포트를 꾸준히 내고 있는데요. 그 리포트에 따르면 Claude.ai 대화의 36%가 코딩 같은 컴퓨터·수학 업무였습니다. 기업이 API로 Claude를 쓴 경우에는 이 비중이 44%였죠.

차이는 '얼마나 많이'보다 '어떻게' 쓰느냐에서도 크게 났습니다. 코딩 대화 50만 건을 분석해보니, 코드와 터미널에 직접 접근하는 코딩 에이전트 Claude Code에서는 대화의 79%가 AI가 작업을 직접 수행하는 '자동화'* 유형이었는데요. 같은 코딩 대화라도 일반 채팅인 Claude.ai에서는 49%였습니다.

AI 활용이 먼저 깊어진 곳은, AI가 작업장에 직접 연결할 수 있었던 곳이었습니다.

Anthropic은 9월 리포트에서 '맥락'을 꼽습니다. 코드는 저장소 한곳에 모여 있어 AI가 직접 읽고 고칠 수 있지만, 영업 전략처럼 CRM과 담당자 머릿속에 흩어진 정보가 필요한 일은 AI에게 맥락을 넘기는 것부터 어렵다는 거죠. 개발자는 복잡한 승인 없이 새 도구를 바로 들일 수 있다는 점도 함께 짚었습니다.

마케터의 일은 후자에 가깝습니다. 광고 성과는 광고 관리자에, 트래픽은 GA에, 크리에이터 정보는 또 다른 툴에 흩어져 있죠. 그래서 AI는 조언까지 하고, 숫자를 찾아 옮기는 건 사람이 해왔던 셈입니다.

서비스마다 다른 MCP 활용 범위 🔌

MCP라는 말이 낯설게 들리지만, 쓰는 방법은 이미 익숙한 그대로인데요.

지금까지 ChatGPT나 Claude에게 "지난주 광고 성과 정리해줘"라고 하려면, 광고 관리자에서 숫자를 복사해 채팅창에 붙여넣어야 했죠. AI는 똑똑하지만 우리 회사 툴 안은 들여다볼 수 없었으니까요.

MCP는 AI와 툴 사이에 연결 통로를 놓아주는 방식입니다. 스마트폰에 앱을 깔듯, ChatGPT나 Claude 설정의 연결 메뉴에서 쓰는 툴을 찾아 '연결'을 누르고 그 툴 계정으로 로그인하면 됩니다. 그다음부터는 평소처럼 채팅창에 물어보면, AI가 연결된 툴에서 직접 숫자를 가져와 답하죠. (툴마다 연결 방법이나 필요한 요금제는 조금씩 달라요.)

MCP는 이 연결 통로의 공통 규격 이름입니다. 충전기 단자가 USB-C 하나로 통일되듯 규격이 같아서, 툴 회사가 한 번 만들어두면 ChatGPT에서도 Claude에서도 연결해 쓸 수 있어요.

그런데 연결됐다고 AI가 뭐든 할 수 있는 건 아니었습니다. 공식 문서를 확인해보니, 툴마다 AI에 열어준 권한이 달랐어요.

가장 대비되는 건 Google과 Meta입니다. Google Ads MCP는 현재 릴리스가 '읽기 전용'이라 성과는 물을 수 있어도 광고 입찰은 못 바꿉니다. 반면 Meta는 캠페인 생성·삭제까지 열되, 계정마다 에이전트 권한을 규칙으로 정하게 했죠.

찾아가는 AI에서 상주하는 AI로 - Muse·Dots 🤖

이번 가을에는 AI가 한단계 더 업그레이드 되었습니다. 9월 8일 Meta가 공개한 Muse는 이메일·여행 예약·구매를 대신하고, 앱을 닫아도 일하다 결제처럼 승인이 필요할 때 돌아옵니다. 9월 29일 OpenAI가 발표한 Dots는 4,000개 넘는 앱과 연결되고 Slack·Teams에서도 대화하죠. 초기 테스터 사례에선 발송을 잊은 인보이스를 먼저 찾아 작성하고, 승인을 받은 뒤 보냈습니다. 5월 Google의 Gemini Spark까지, 빅테크 3사가 모두 상주형 에이전트를 갖췄습니다.

마케팅에서는 세 가지가 달라질 것 같습니다. 첫째, 질문에서 위임으로. 가장 먼저 넘어갈 일은 모니터링입니다. 둘째, 대시보드에서 메신저로. 에이전트가 툴을 돌며 결과를 가져오니, 데이터 툴은 에이전트가 불러 쓰는 도구로서의 가치가 중요해집니다. 셋째, 소비자도 에이전트를 씁니다. Muse는 구매까지 대신하고, TikTok도 대화형 쇼핑 어시스턴트를 공개했어요.

다만 둘 다 출시 한 달 남짓이고, Muse는 미국에서 먼저, Dots는 상위 요금제에서만 쓸 수 있습니다(Pro는 유럽경제지역·스위스·영국 제외). 이미 이렇게 일한다기보다, 이 방향으로 가는 중이라고 보는 게 맞습니다.

AI를 찾아가 묻던 방식에서, 상주하는 AI에게 맡겨두는 방식으로 옮겨가는 중입니다.

조회·정리·감시부터 넘어간다 - 인플루언서 마케팅 📋

해외 인플루언서 데이터 업체들은 이미 MCP를 내놓았습니다. Kolsquare·Upfluence가 7월 베타를 열었고, IQFluence는 크리에이터 검색부터 가짜 팔로워 체크, 오디언스 중복 분석, 미디어 플랜까지 지원하죠. 업무별로 정리하면 이렇습니다.

AI에게 넘어가는 건 조회·정리·감시, 남는 건 판단·관계·승인입니다. Kolsquare MCP가 읽기 전용으로 나온 것도 같은 맥락이죠. 그리고 결과의 품질은 데이터가 가릅니다. 어떤 크리에이터가 어느 브랜드와 협업했는지 모르면, AI도 그럴듯한 추측밖에 못 하니까요.

자동화는 조회·정리·감시부터 시작되고, 판단·관계·승인은 사람에게 남습니다. 결과의 품질은 에이전트가 닿는 데이터가 가릅니다.

정리하면, Google은 조회까지, Semrush는 대량 추출까지, TikTok은 실행까지 열었고 Meta는 실행에 권한 규칙을 더했습니다. 그 위에 Muse·Dots·Gemini Spark 같은 상주형 에이전트가 올라서고 있죠. 공통점은 연결된 데이터와 열린 권한만큼만 맡길 수 있다는 것입니다. 다만 상당수가 베타이거나 출시 몇 달 안 된 해외 사례라, 효과를 단정하기는 이릅니다.

그래서 지금 해볼 일은, 우리 팀 업무 중 '찾고 옮기는 일'이 어디에 몰려 있는지 적어보는 것입니다. 그 일에 필요한 데이터가 연결되는 순간, 가장 먼저 AI에게 맡길 수 있는 일이 될 테니까요.

Semrush가 검색 데이터를 AI에 공급하듯, 인플루언서 마케팅에도 그런 연결고리가 필요한데요.

유광기도 한국 시장의 콘텐츠·크리에이터·PPL 데이터를 AI와 연결하는 MCP를 준비하고 있습니다. 크리에이터 리포트 등 필요한 데이터를 AI 대화에서 조회하고, 이를 바탕으로 협찬 이력을 정리하거나 캠페인 검토와 브리프 초안 작성에 활용하는 흐름을 목표로 합니다. 자료를 찾고 옮기는 시간을 줄여, 마케터가 브랜드에 맞는 판단과 기획에 더 집중할 수 있도록 돕고자 합니다.

여러분은 유광기 데이터를 AI에 연결한다면 어떤 일을 가장 먼저 맡기고 싶으신가요? MCP로 해결하고 싶은 반복 업무나 기대하는 기능, 도입할 때 걱정되는 점을 피드백으로 hello@hifen.io에 보내주세요!

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