MCP로 만드는 자동화 에이전트: Python으로 똑똑하게 작업 자동화하기

MCP로 만드는 자동화 에이전트:
Python으로 똑똑하게 작업 자동화하기

Python으로 반복 작업을 자동화하고 싶다면?
MCP(Multion Control Protocol) 기반 에이전트가 그 해답일 수 있어요!

 

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안녕하세요! 오늘은 요즘 핫한 MCP 기반의 에이전트 개발 이야기를 들려드릴게요. 복잡하고 반복되는 작업을 자동화해주는 AI 에이전트, 직접 만들어보면 얼마나 간편한지 아실 수 있을 거예요. 특히 최근에 공개된 Python 예제 코드 덕분에 누구나 쉽게 따라 해볼 수 있거든요. 저도 테스트해봤는데, 처음에는 어렵게 느껴졌지만 한 번 구조를 이해하니까 오히려 흥미롭더라고요! MCP의 개념부터 실제 코드 구현까지, 블로그에서 함께 살펴보겠습니다 :)

목차

1. MCP란 무엇인가요? 🤖 2. 개발 환경 세팅하기 🛠️ 3. 예제 코드 분석하기 🔍 4. MCP 에이전트 구조 이해하기 🧩 5. 나만의 에이전트 커스터마이징하기 🎨 6. 실제 활용 시나리오 및 팁 💡

1. MCP란 무엇인가요? 🤖

MCP(Multion Control Protocol)는 일종의 AI 에이전트 통신 프로토콜입니다. 이 MCP는 여러 개의 사용자 입력을 받아 실행 가능한 명령으로 바꾸고, 그 명령을 다양한 실행 도구(브라우저, 앱 등)에 전달해 자동화된 작업을 수행할 수 있도록 도와주는 프레임워크예요. 쉽게 말하면, “AI에게 시키는 일”을 효율적으로 실행하게 해주는 중간 관리자 같은 역할을 한다고 보면 돼요.

MCP의 핵심 역할은 무엇일까요?

• 자동화 요청 변환: 사용자의 요청을 구조화된 명령어로 전환해요.
• 외부 서비스와 연동: 브라우저 자동화, 앱 컨트롤, API 호출 등에 사용돼요.
• 명령 흐름 제어: 작업 순서를 관리하고 상태를 추적합니다.

왜 MCP가 요즘 주목받을까요?

ChatGPT 같은 LLM 기반 에이전트가 문장을 분석하고 생성하는 데 능숙하긴 하지만, 현실 세계의 앱을 실행하거나 파일을 조작하고, API를 호출하는 작업은 여전히 별도의 실행 계층이 필요합니다. MCP는 이러한 실행 계층을 체계화해 자연어 → 행동 명령의 전환을 자동화하는 데 큰 역할을 합니다.

또한, 사용자는 MCP를 활용해 에이전트가 단순히 말만 하지 않고 진짜 행동하는 시스템을 구축할 수 있게 되죠. 예를 들어, 브라우저를 열고 검색하고 결과를 복사해서 메모장에 붙여넣는 일련의 행동들을 자동화할 수 있어요. 이게 바로 요즘 사람들이 에이전트를 “도우미”나 “비서”라고 부르는 이유죠.

MCP가 가능한 작업 예시

유형	설명
브라우저 자동화	웹페이지 열기, 검색 실행, 특정 요소 클릭 등
파일 관리	디렉토리 생성, 파일 복사/이동, 삭제
API 호출	외부 REST API와 연결해 데이터 주고받기
앱 제어	슬랙 메시지 전송, 메일 발송, 노션 페이지 수정 등

이처럼 MCP는 단순한 스크립트 이상의 유연성과 확장성을 제공해요. 특히 Python 기반으로 짜여 있어서 누구나 커스터마이징이 가능하다는 점도 엄청난 장점이죠!

2. 개발 환경 세팅하기 🛠️

자, MCP 에이전트를 만들기 위해선 먼저 기본적인 개발 환경을 깔끔하게 세팅해야겠죠? 다행히도 복잡하지 않아요. Python을 기반으로 하기 때문에 가볍게 시작할 수 있어요. 아래 단계대로 차근차근 따라오세요!

Python 환경 준비하기

1. Python 3.10 이상이 설치되어 있는지 확인합니다.
2. 가상 환경(Virtualenv)을 만들고 진입합니다:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows의 경우 venv\Scripts\activate

필수 패키지 설치하기

아래와 같이 MCP 클라이언트 및 실행에 필요한 모듈을 설치해줍니다. pip 하나로 깔끔하게 끝낼 수 있어요.

pip install multion

혹시 pip가 작동하지 않거나 최신 버전이 아닌가요?

걱정 마세요! 아래 명령어로 pip도 최신으로 업그레이드 해두면 안전합니다:

python -m pip install --upgrade pip

Multion API Key 발급 받기

MCP를 제대로 사용하려면 Multion API 키가 필요해요. 공식 홈페이지(multion.ai)에서 가입 후 발급받을 수 있습니다.

• 계정을 생성하고 로그인합니다.
• 대시보드에서 API 키를 생성합니다.

API 키는 코드에서 환경 변수 또는 직접 문자열로 사용될 수 있습니다. 보안상 노출되지 않게 관리하는 것도 잊지 마세요!

이제 준비 완료! 다음 섹션에서는 실제로 예제 코드를 실행하고 분석해보며 MCP 에이전트가 어떻게 동작하는지 확인해볼게요.

3. 예제 코드 분석하기 🔍

이제 본격적으로 MCP 에이전트 예제 코드를 살펴볼 시간입니다. 이 코드는 Multion API를 활용해 사용자의 명령을 처리하고, 그에 맞는 실행 결과를 반환하는 간단한 클라이언트를 구현하고 있어요. 전체 흐름을 이해하는 것이 핵심이에요!

MCP 클라이언트 전체 코드

from multion import Multion

multion = Multion(api_key="YOUR_API_KEY")

# create a session
session = multion.create_session("book a flight from NYC to SF")
print("Created session", session)

# step through the session
while not session["done"]:
    session = multion.step(session["id"])
    print("Step", session["steps"][-1])

코드 구성 요소 간단 정리

구문	설명
Multion(api_key=...)	Multion 클라이언트를 초기화합니다. API 키를 반드시 입력해야 해요.
create_session(prompt)	명령 프롬프트를 기반으로 세션을 생성합니다. 이 예제에선 “뉴욕에서 샌프란시스코로 가는 항공편 예약하기”가 그 예예요.
step(session_id)	세션 ID를 기준으로 작업을 한 단계씩 수행합니다. 자동으로 상태가 업데이트돼요.
session["steps"][-1]	최근 실행된 단계를 출력해서 현재 진행 상황을 추적할 수 있어요.

실행 결과는 어떻게 나올까?

예제에서는 사용자의 입력 프롬프트가 "book a flight from NYC to SF"인 상황이에요. 실행하면 브라우저가 열리고 자동으로 검색 및 예약 사이트에 접속한 뒤, 다양한 단계를 순서대로 진행하게 됩니다. 브라우저 자동화 + 대화형 수행이 동시에 일어난다는 점에서 매우 강력한 방식이에요.

실행 시 주의사항

• 실행 환경에서 브라우저 자동 제어가 허용되어 있어야 합니다 (예: 크롬 실행 권한).
• 생성된 세션은 상태가 계속 업데이트되므로, 반드시 session["done"]을 체크하며 루프를 돌려야 해요.

이 코드는 단순하지만 매우 강력한 MCP의 핵심 사용 방식을 담고 있어요. 다음 단계에서는 이 구조가 어떻게 더 확장 가능한지, 어떤 식으로 모듈화돼 있는지 살펴보도록 할게요!

4. MCP 에이전트 구조 이해하기 🧩

앞에서 MCP 예제 코드를 실행해봤다면, 이제는 그 내부 구조를 이해할 차례예요. MCP 에이전트는 단순히 한 번 명령을 수행하고 끝나는 게 아니라, 사용자의 요청을 기반으로 상태를 유지하면서 연속적으로 작업을 수행하는 구조예요. 즉, 일종의 "상태 기반 인터랙티브 시스템"이라고 볼 수 있죠.

MCP 에이전트 구조 요약

• Multion 클라이언트: 사용자의 요청을 MCP 서버에 전달하고 세션을 생성합니다.
• 세션 객체: 에이전트가 수행 중인 작업의 상태, 실행 단계, 완료 여부 등의 정보를 담고 있습니다.
• step 메서드: 매번 실행할 때마다 한 단계씩 브라우저에서 작업을 진행하고 결과를 업데이트합니다.

흐름도 관점에서 본 MCP

MCP 에이전트는 다음과 같은 루프 기반의 흐름을 가지고 있어요.

1. 사용자의 자연어 입력을 통해 세션 생성
2. 세션 ID 기반으로 반복적 step 실행
3. 각 step마다 결과를 받아 브라우저 동작 또는 API 호출 등 수행
4. session["done"]이 True가 될 때까지 반복

세션 객체 구조 예시

{
  "id": "session-12345",
  "steps": [
    {"type": "search", "description": "Open travel site"},
    {"type": "input", "description": "Enter NYC to SF"},
    {"type": "click", "description": "Select flight"}
  ],
  "done": false
}

이처럼 각 step은 무엇을 수행했는지를 구체적으로 기록하고, session 객체가 전체 흐름을 관리하는 역할을 합니다. 이런 구조 덕분에 중단 이후에도 재실행이 가능하고, 다양한 자동화 워크플로우를 안정적으로 만들 수 있어요.

확장 가능한 설계 구조

Multion API는 단순히 텍스트만 처리하는 게 아니라, 브라우저 조작, API 호출, 이메일 전송, 슬랙 메시지 작성 등 실제 액션을 수행하게 설계돼 있어요. 이런 점에서 MCP는 단순한 챗봇이나 LLM 출력과는 완전히 다른 수준의 자동화를 제공합니다.

이제 구조를 이해했으니, 다음 단계에서는 이 구조를 기반으로 직접 나만의 커스텀 에이전트를 만들어볼 수 있어요. 그럼 같이 다음 단계로 가볼까요?

5. 나만의 에이전트 커스터마이징하기 🎨

MCP 구조를 이해했다면, 이제 직접 나만의 에이전트를 만들어보고 싶어지지 않으세요? 예제 코드를 그대로 사용하는 것도 좋지만, 실무나 개인 프로젝트에서는 특정 목적에 맞게 커스터마이징하는 능력이 훨씬 중요하거든요.

Step 1: 명령 프롬프트 다양화

예제에선 “book a flight from NYC to SF”라는 프롬프트 하나만 사용했지만, 다양한 프롬프트로 실험해보는 것도 좋은 방법이에요. 예를 들어 다음과 같은 작업이 가능합니다.

• send an email to my team about today’s meeting
• create a Google Sheet to track expenses
• find best-rated sushi restaurants in Tokyo

프롬프트가 다양해질수록 에이전트는 더 복잡한 브라우저 동작을 수행하게 되며, 그 과정을 지켜보는 것도 흥미진진해요!

Step 2: 출력 형식 다듬기

기본적으로 MCP는 실행된 step을 출력하지만, 실제 서비스에선 보기 좋은 출력이 필요해요. 예를 들어 JSON 파일로 저장하거나 Slack 메시지로 포맷팅하는 등의 출력 후처리를 넣어보세요.

import json

# 마지막 step만 따로 저장
last_step = session["steps"][-1]
with open("result.json", "w") as f:
    json.dump(last_step, f, indent=2)

Step 3: 자동화 반복 루틴 만들기

예를 들어 매일 아침 날씨 정보를 가져오고, 메일로 전송하는 루틴도 만들 수 있어요. MCP는 명령 기반이라 자동 스케줄링과도 찰떡궁합이죠. schedule 라이브러리나 cron과 연동하면 매일 자동 실행도 가능하답니다.

커스터마이징의 핵심 포인트

요소	커스터마이징 포인트
입력 프롬프트	목적에 맞는 구체적인 명령어를 다양하게 설계
출력 포맷	콘솔 외에 파일 저장, 슬랙/메일로 전달 등 추가 작업 가능
자동화 스케줄	정기 루틴 자동 실행 및 스케줄링 연동 가능

이제 여러분도 MCP 기반의 자동화 에이전트를 여러분 스타일에 맞게 커스터마이징할 수 있습니다. 다음은 이 에이전트를 어디에 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 팁과 시나리오를 소개할게요!

6. 실제 활용 시나리오 및 팁 💡

자, 이제 MCP 기반 에이전트를 어디에 활용할 수 있을지 구체적인 예시와 함께 살펴볼까요? 생각보다 훨씬 더 다양한 곳에서 유용하게 쓸 수 있어요. 단순히 브라우저 자동화가 아니라, 진짜 디지털 업무 자동화 비서처럼 활용 가능하답니다.

📌 활용 시나리오 TOP 5

1. 이메일 자동화: 고객이나 팀원에게 매일 정해진 이메일 전송
2. 데이터 수집: 특정 키워드로 뉴스/블로그 검색 후 정보 요약
3. 브라우저 테스트: QA 엔지니어를 위한 자동 UI 테스트 시나리오 실행
4. 일정 예약: Google Calendar를 열고 회의 일정 자동 등록
5. SNS 운영: Twitter나 Threads에 자동 글쓰기 및 이미지 업로드

⚒️ 에이전트 활용 팁

• 프롬프트 설계는 구체적으로: "회의 일정 만들기"보다는 "7월 1일 오전 10시에 A와 회의 만들기"처럼 구체적으로 쓸수록 정확도가 높아져요.
• 오류 상황 대비: MCP가 중간에 실패할 수 있으니 try-except 구문과 로그 출력은 필수예요.
• API 키 보호: 절대 코드에 하드코딩하지 말고 .env 파일을 쓰세요!

💬 실제 사용자 후기

“매일 아침 뉴욕타임즈에서 오늘의 주요 기사 5개를 수집해서 Slack으로 전송하는 루틴을 만들었어요. 이제 하루가 더 편해졌습니다!”

이처럼 MCP 기반 에이전트는 ‘자동화’ 그 이상을 가능하게 합니다. 명령어 하나만으로, 반복적인 작업이 사라지는 세상. 정말 멋지지 않나요?

이제 마지막으로, 오늘 내용을 간단히 정리하고 앞으로 어떤 방향으로 확장할 수 있을지도 함께 고민해볼게요.

마무리 🧠

지금까지 MCP(Multion Control Protocol)를 이용한 에이전트 구현 과정을 단계별로 정리해봤습니다. 처음엔 단순한 브라우저 자동화처럼 보이지만, 실제로는 입력에 따라 상황을 판단하고 동작을 이어가는 지능형 업무 도우미에 가까웠죠.

우리는 예제 코드를 통해 구조를 이해하고, 그 구조를 커스터마이징하여 나만의 자동화 루틴을 만들 수 있었습니다. 특히 반복적인 작업을 줄이고, 일상의 생산성을 높일 수 있다는 점에서 그 활용 가능성은 정말 무궁무진해요. Slack, Google, Notion, 이메일, 쇼핑, 캘린더 예약 등… 상상해보세요. 여러분만의 에이전트가 여러분 대신 일해주는 미래를요!

마지막으로 하나 팁을 드리자면, 이런 자동화 도구는 “처음에 한번 셋업해두면, 이후엔 손 안 대고도 계속 돌아간다”는 점이 핵심입니다. 초기 학습에만 조금 투자하면, 이후의 시간은 여러분의 것이에요.

다음에는 이 MCP 기반 에이전트를 서버에 배포하고, 웹에서 사용자와 인터랙션하는 형태로까지 발전시켜볼 계획이에요. 관심 있다면 다음 포스팅도 기대해주세요!