Slack에서 MCP 사용하기(Slack을 MCP Client로)

어

어둠의 개발자

Slack MCP Client는 Runbear에서 제공하는 세계 최초의 Slack용 Model Context Protocol(MCP) 클라이언트로, 별도 설치나 서버 구축 없이 Slack 워크스페이스에서 곧바로 Claude 기반 AI 에이전트를 실행할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 대화형 봇을 넘어 외부 시스템과 데이터를 직접 주고받으며 자율적으로 업무를 처리하는 AI 팀메이트를 구축할 수 있습니다.

runbear

활용 방법

설정 과정은 다음 네 단계로 나뉩니다:

Runbear 계정 생성
- runbear.io에 가입 후 “Create Assistant”를 클릭해 새로운 AI 에이전트를 만듭니다.
AI 모델 선택 및 시스템 지침 설정
- “Anthropic Claude” 모델을 선택하고, 팀의 용도에 맞춘 프롬프트·콘텍스트 규칙을 정의합니다.
MCP 서버 연동
- Gmail, Google Calendar, Jira, Salesforce 등 2,500개 이상의 사전 구축된 MCP 서버를 토글만으로 추가해 에이전트가 외부 도구와 데이터를 읽고 쓸 수 있게 합니다.
- 자체 구축한 MCP 서버가 있을 경우 SSE 방식을 통해 커스텀 서버도 연결 가능합니다.
Slack 워크스페이스 연동
- 몇 번의 클릭만으로 Slack에 봇을 초대해, 채널·DM에서 즉시 AI 에이전트를 호출해 사용할 수 있습니다.

활용성

업무 자동화
- Jira·Linear 연동으로 매일 팀의 진행 상황을 요약·공유 받거나, Sentry 익셉션을 감지해 자동으로 티켓을 생성할 수 있습니다.
- Gmail 연동 시 고객 미팅 전 관련 메일 스레드를 요약해주며, Google Calendar와 연계해 가능한 미팅 슬롯을 제안합니다.
지식 기반 응답 강화
- Notion·Confluence·Google Drive·Slack 히스토리를 RAG( Retrieval-Augmented Generation) 방식으로 동기화해, 질문 맥락에 맞춘 정확한 답변을 제공합니다.
스마트 리플라이
- Smart Reply 기능으로, 사용자가 직접 호출하지 않아도 관련 대화가 감지되면 에이전트가 자동으로 제안 응답을 생성해 팀의 의사소통 속도를 높입니다.

전망

에이전트화(Agentification)의 가속
- MCP 표준의 보급으로 AI 에이전트가 다양한 서비스·데이터 소스를 넘나들며 스스로 업무를 완수하는 ‘Agentic AI’ 시대가 앞당겨집니다.
비기술 조직의 채택 확대
- 별도 서버 호스팅 없이도 노코드 방식으로 AI 팀메이트를 구성할 수 있어, 마케팅·인사·고객지원 등 비개발 부서에서도 적극 도입이 예상됩니다.
보안·거버넌스 강화 요구
- 에이전트가 민감 데이터에 접근하므로, 조직 내부 보안 정책과 권한 관리 체계를 재정비해야 합니다. 향후 IAM(Identity and Access Management)·MCP 서버 인증·감사 로깅 기능이 중요해질 전망입니다.
에코시스템 확장
- 커뮤니티 오픈소스 MCP 서버 프로젝트가 활발해지며, 슬랙 외 다른 협업툴·도구에서도 유사한 클라이언트가 등장할 가능성이 높습니다.

결론

Slack MCP Client는 협업 플랫폼에 AI 자동화를 직접 심어 조직의 생산성을 획기적으로 높이는 핵심 도구로 자리매김할 것입니다. 커뮤니티에서는 보안 정책 설계, 커스텀 MCP 서버 개발, 에이전트 활용 시나리오 최적화 등 다양한 관점에서 논의를 이어가길 권장합니다.