AI(artificial intelligence)를 한 줄로 정의하면 ‘인간의 지능적 사고와 학습 능력을 모방하여 구현한 컴퓨터 시스템’이다. AI와 전통적인 컴퓨터 시스템 사이의 가장 큰 차이는 학습 능력이다. 전통적인 시스템은 프로그래머가 명시적으로 작성한 규칙에 따라 작동하지만, AI는 데이터로부터 스스로 규칙을 발견하고 적용한다.
--- p.3

에이전트는 ‘내가 직접 하기 번거로운 일을 대신 처리해주는 도우미’라고 생각하면 된다. 우리가 비서에게 ‘오늘 오후 2시에 회의실을 예약해줘’라고 요청하면, 비서는 자율적으로 회의실을 찾고, 예약 시스템에 접속하여 예약을 완료한 후 결과를 알려준다. 이처럼 에이전트는 우리의 지시를 받아 독립적으로 작업을 수행한다.
--- p.9

AI 기술은 에이전트의 가능성을 크게 확장시켰다. AI 에이전트는 복잡하고 불확실한 환경에서도 스스로 판단하고 행동할 수 있다. 예를 들어 강화 학습을 통해 단기적인 보상뿐만 아니라 장기적인 목표를 고려한 의사결정이 가능하며, 이는 복잡한 계획을 수립하고, 여러 단계에 걸친 행동을 조율할 수 있도록 한다. 이런 의사결정을 통해 AI 에이전트는 변화하는 환경에 유연하게 적응할 수 있다.
--- p.13

MCP가 AI 산업에서 중요한 이유는 ‘확장성’이다. 확장성이란 시스템이나 제품에 새로운 기능이나 부품을 쉽게 추가할 수 있는 능력을 의미하므로, MCP를 통해 AI에 새로운 기능을 ‘쉽게’ 추가할 수 있다. 기존에는 AI에 새 기능을 추가하려면 개별 시스템에 맞춰 업데이트를 해야 했지만, MCP가 있으면 개발자가 직접 새로운 도구를 만들어 AI에 연결할 수 있다.
--- p.23

Slack MCP는 구체적으로 채널 목록 조회, 메시지 전송, 스레드 답변, 이모지 반응 추가, 채널 히스토리 조회, 스레드 답변 조회, 사용자 목록 조회, 사용자 프로필 조회 등이 가능하다. 이러한 기능은 개별적으로도 유용하지만, 이들을 조합하여 활용할 때 더 큰 가치를 창출할 수 있다. 예를 들어 채널 히스토리 조회 기능으로 특정 키워드가 포함된 메시지를 찾고, 해당 메시지에 이모지 반응을 추가하거나 스레드 답변을 달 수 있다. 또한 사용자 프로필 조회 기능을 통해 특정 역할이나 부서의 사용자를 식별하고, 이들에게 맞춤형 메시지를 전송할 수도 있다.
--- p.69

AI가 로컬 파일 시스템에 직접 접근할 수 있게 되면서, 데이터 분석의 패러다임이 근본적으로 변화하고 있다. 개발자나 전문가가 아니더라도 복잡한 코드 없이 자연어로 질문하면, AI가 직접 데이터를 파악하고, 분석하고, 시각화하여 인사이트를 제공할 수 있다. 이는 마치 자신만의 주니어 데이터 분석가를 고용한 것과 같은 경험을 제공한다.
--- p.122

MCP 서버를 커스텀으로 구축하면, 시중 제품에는 없는 자신만의 고유 기능을 추가할 수 있다. 이번 장의 목표는 MCP 서버의 핵심 개념을 효과적으로 전달하고, 누구나 이해할 수 있도록 서버 구축 단계를 안내하는 것이다. IT 배경 지식이 없어도 전체 과정을 이해할 수 있도록 전개할 예정이다.