AI 에이전트의 새로운 표준, 클로드 스킬즈 시스템의 작동 방식과 MCP의 역할

AI 에이전트의 워크플로우를 맞춤화하고 자동화하는 새로운 방식인 클로드 스킬즈가 주목받고 있어요. 이는 AI가 특정 작업을 수행하도록 지침, 스크립트, 리소스를 폴더 형태로 제공하는 확장 모듈이에요. 프롬프트가 일회성 지시라면, 스킬즈는 반복 가능한 워크플로우를 제공해 일관성과 협업을 향상시키는 것을 목표로 해요.

 

이러한 스킬은 엑셀, 문서, 프레젠테이션 같은 전문 작업에 특화되어 있어요. 반복적인 업무와 특정 도메인 지식을 자동화하도록 설계된 것이죠. 개발자는 API의 /v1/skills 엔드포인트를 통해 스킬 버전을 관리하고 배포할 수 있어요. 이렇게 배포된 스킬은 클로드 앱, 코드, API 등 다양한 환경에서 사용 가능해요.

 

클로드 스킬즈는 어떻게 구성되어 있나요?

 

클로드 스킬즈는 작고 독립적인 폴더 단위로 관리되는 확장 기능이에요. 이 폴더는 클로드가 필요할 때 로드하여 사용할 수 있는 지침, 스크립트, 리소스를 포함해요.

 

스킬 폴더의 핵심은 SKILL.md 파일이에요. 이 파일이 스킬의 진입점 역할을 하며 스킬의 동작 방식을 정의해요. SKILL.md 파일은 세 개의 대시로 시작하고, 프런트 매터(frontmatter)를 세 개의 대시로 끝내는 구조를 가져요.

 

스킬 폴더에는 클로드가 작업을 수행하는 데 필요한 지침, 모범 사례, 예시, 구체적인 가이드라인이 포함돼요. 필요에 따라 복잡한 자동화 작업을 수행하기 위한 선택적 스크립트 파일도 포함될 수 있어요. 또한 AI가 활용할 추가 파일이나 데이터를 담는 리소스 폴더를 가질 수도 있어요.

 

스킬을 생성할 때는 보통 프로젝트 루트 디렉토리에 .claude/skills/ 경로를 만들고 그 안에 스킬 디렉토리를 설정해요. 예를 들어 google-adk라는 스킬은 .claude/skills/google-adk/SKILL.md 같은 구조를 가져요. 이렇게 생성한 스킬 폴더는 ZIP 파일로 압축하여 클로드에 업로드하고 배포해요.

 

스킬 시스템이 자동화하는 반복 업무 예시

 

클로드 스킬즈는 다양한 산업 분야의 반복적인 작업을 자동화하여 업무 효율을 높일 수 있어요.

 

기업 문서 생성 분야가 대표적이에요.

 

• 특정 서식과 지침에 따라 보고서, 제안서, 계약서 초안을 자동으로 생성할 수 있어요. 예를 들어 월간 실적 보고서의 기본 틀을 자동으로 채우는 식이에요.
• 회사의 브랜드 가이드라인에 맞춰 문서의 글꼴, 색상, 로고 배치를 자동으로 조정해 일관성을 유지해요.
• 수식이 포함된 전문적인 엑셀 스프레드시트나 파워포인트, 워드 문서 등을 제작할 수 있어요.

 

개발 및 코딩 업무에도 활용돼요.

 

• 새 프로젝트 시작 시 타입스크립트(TypeScript) 설정이나 ESLint 구성 같은 반복적인 개발 환경 설정을 자동화해요.
• 코드를 특정 규칙에 따라 리팩토링하거나, 테스트 케이스 생성 및 디버깅 작업을 자동화할 수 있어요.
• 코딩 표준 준수 여부를 확인하거나 커밋 메시지 가이드라인에 따라 내용을 생성하는 등 버전 관리 프로세스를 간소화해요.

 

관리 및 재무 업무도 자동화 대상이에요.

 

• 여러 스프레드시트를 처리하고 중요한 이상 징후를 감지하며 정해진 절차에 따라 보고서를 생성할 수 있어요.
• 내부 규정이나 외부 법규 준수 여부를 자동으로 점검하는 컴플라이언스 확인 작업도 가능해요.

 

마지막으로 협업 및 콘텐츠 관리에도 유용해요.

 

• Box에 저장된 파일을 파워포인트, 엑셀 등으로 변환하여 조직 표준을 따르게 할 수 있어요.
• Notion과 연동하여 사용자의 질문에 답변하고 복잡한 작업을 효율적으로 처리하도록 지원해요.

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앤트로픽의 AI 자동화 전략

 

앤트로픽은 AI 자동화 분야에서 중요한 역할을 하고 있어요. 한 연구 결과에 따르면 클로드 챗봇을 사용하는 기업의 77%가 업무 자동화에 활용하고 있다고 해요.

 

특히 앤트로픽이 도입한 Computer Use 기능은 AI 자동화에 혁신적인 영향을 미치고 있어요. 이 기능은 AI가 실제 컴퓨터 환경에서 인간처럼 소프트웨어와 상호작용하며 작업을 수행하게 해요.

 

이 기능은 특정 시나리오에 갇히지 않고 모든 애플리케이션과 환경에서 작동하는 범용성을 제공해요. AI는 데스크톱 환경의 스크린샷을 해석하여 적절한 행동을 결정해요. 사용자가 명령을 내리면 AI가 컴퓨터 화면을 보는 것처럼 스크린샷을 분석해 실행 방법을 파악하는 방식이에요.

 

예를 들어, AI가 이미지에서 특정 요소의 좌표를 파악해 화면의 버튼이나 텍스트 상자에 커서를 정확히 위치시킬 수 있어요. 개발자는 API를 통해 클로드 3.5 소넷 모델에게 화면 내용 판독, 텍스트 입력, 커서 제어, 버튼 조작 등을 명령할 수 있어요.

 

이는 기존 RPA(로봇 프로세스 자동화) 도구의 한계를 극복하는 방식이에요. 기존 RPA는 사용자 인터페이스가 변경되면 스크립트가 작동을 멈추는 등 유지보수 문제가 있었어요. 하지만 Computer Use 기능은 AI가 화면을 직접 인식하고 이해하며 작동하기 때문에 이러한 문제에서 비교적 자유로워요.

 

물론 이 기능은 현재 베타 단계이며 화면 해상도 문제나 프롬프트 주입 공격 위험 같은 한계가 존재해요. 또한 AI가 사용자의 장치를 제어하므로 개인 정보와 보안이 중요한 고려 사항이에요. 앤트로픽은 쿠키 수락, 금융 거래, 서비스 약관 동의 등 중요한 결정에는 반드시 인간 감독자의 개입이 필요하다고 제안해요.

 

AI 에이전트의 표준 연결, MCP란 무엇인가요?

 

클로드 스킬즈와 같은 AI 자동화 시스템은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 함께 AI 에이전트 개발의 핵심 요소로 부상하고 있어요. MCP는 AI가 도구를 사용하고 맥락을 기억하며 작업을 진행하도록 돕는 표준 연결 언어예요.

 

MCP는 AI 에이전트와 기업 시스템 간에 보안이 보장된 양방향 연결을 가능하게 하는 개방형 표준이에요. 특정 벤더에 종속되지 않는다는 장점이 있죠. 이 프로토콜은 AI 시스템이 외부 데이터 소스나 도구와 통합되는 과정을 간소화해요.

 

MCP는 AI 모델의 로직을 분리하는 클라이언트-서버 아키텍처를 정의해요. AI 기반 애플리케이션이 MCP 클라이언트가 되고, 데이터 소스나 도구가 MCP 서버가 되는 구조예요.

 

기존에는 서비스마다 다른 API를 일일이 연동해야 했지만, MCP는 호스트-클라이언트-서버 구조를 통해 일관된 방식으로 AI와 외부 서비스를 연결해요. 이는 검색, API, 데이터베이스 등 여러 서비스를 하나의 인터페이스로 묶어 AI가 버튼 클릭만으로 제어할 수 있게 만들어요. 덕분에 개발 비용과 시간을 절약하고 파편화된 AI 에이전트 프레임워크 문제를 해결하는 데 도움이 돼요.

 

MCP가 제공하는 보안 및 관리 이점

 

MCP는 AI 모델과 외부 도구를 연결하는 표준 프로토콜로서 여러 보안 및 관리 이점을 제공해요.

 

보안 측면에서 MCP는 향상된 데이터 접근 관리를 지원해요. AI 어시스턴트가 민감한 데이터를 외부로 노출하지 않으면서 다양한 데이터 소스나 도구에 연결할 수 있게 해요.

 

또한 최소 권한 원칙을 적용하는 데 도움이 돼요. 이는 AI가 사용자의 요청을 수행할 때 발생할 수 있는 혼란스러운 대리인 문제를 완화하기 위한 것이에요. AI가 특정 자원에 접근할 때 꼭 필요한 최소한의 권한만 부여해서 보안 위험을 줄이는 방식이에요.

 

명령어 인젝션 취약점에도 대비해요. 로컬 MCP 서버가 명령을 실행할 때는 항상 명령을 재확인하고, 인수로 사용하기 전에 데이터를 정리하도록 권고돼요. 로컬 서버를 샌드박스에서 실행하여 명시적으로 허용된 작업만 수행하도록 제한하는 것도 좋은 방법이에요.

 

신뢰할 수 있는 연결을 위해 MCP 서버 구성 요소는 개발자가 서명하여 무결성을 보장해야 해요. 사용자는 신뢰할 수 있는 서버만 사용해야 하며, 종속성 무결성 확인 및 멀웨어 스캔이 필수적이에요. MCP 게이트웨이를 통해 인증, 속도 제한, 로깅, 추적, 웹 애플리케이션 방화벽(WAF) 스캐닝 기능으로 보안을 강화할 수도 있어요.

 

관리 측면에서는 중앙 집중식 제어가 가능하다는 이점이 있어요. Azure API Management 같은 도구는 MCP 서버의 인증, 권한 부여, 모니터링을 중앙에서 관리하게 해줘요. HashiCorp Vault 같은 도구를 통합하면 API 자격 증명 같은 비밀 정보를 암호화하고 감사 로깅을 통해 관리할 수 있어요.

 

MCP Directory라는 웹 애플리케이션을 통해 여러 서버의 구성 정보를 등록하고 조회하며 스킬 버전을 관리할 수도 있어요. 또한 MCP 서버 터미널은 환경 변수나 현재 작업 디렉터리를 유지하는 세션 지속성 기능을 제공하여 여러 독립적인 터미널 관리를 지원해요.

 

MCP 기반 에이전트의 사이버 보안 활용

 

MCP 기반 AI 에이전트는 특히 사이버 보안 운영에서 큰 잠재력을 보여줘요.

 

실시간 위협 감지 및 예측에 활용될 수 있어요. 예를 들어, AI 에이전트가 네트워크 트래픽에서 비정상적인 활동을 실시간으로 감지하여 잠재적 위협을 조기에 식별해요. 또한 패턴 인식을 기반으로 분산 서비스 거부(DDoS) 공격을 예측하여 선제적인 방어 조치를 취할 수도 있어요.

 

사고 대응 자동화도 가능해져요. 모듈식 플레이북을 사용하여 보안 사고 대응을 자동화함으로써 인간의 개입 없이도 신속하고 일관된 대응을 할 수 있어요. 이는 도구 간 통합을 단순화하여 위협에 대한 더 빠르고 지능적인 대응을 가능하게 해요.

 

AI 기반 자동 모의 침투 테스트는 구체적인 활용 사례예요.

 

• 먼저 AI 에이전트가 네트워크 스캔 및 취약점 분석 같은 주요 작업을 식별하고 계획을 수립해요.
• 다음으로 awesome-hacking-mcp-server 같은 MCP 서버에 질의하여 Nmap 같은 네트워크 스캔 도구나 Burp Suite 같은 웹 취약점 분석 도구를 추천받아요.
• 연동된 MCP 서버를 통해 Nmap 스캔 명령을 실행하고 그 결과를 분석해요. 만약 오래된 버전의 웹 서버가 발견되면, AI는 해당 버전에 대한 익스플로잇 모듈을 검색할 수 있어요.
• 최종적으로 AI는 모든 과정과 발견된 취약점, 권장 조치 사항을 정리하여 자연어 보고서 형태로 제공해요.

 

이러한 자동화는 분석가의 반복적인 작업을 줄이고 더 복잡한 위협 분석에 집중할 수 있도록 지원해요. MCP는 AI 에이전트가 이전 컨텍스트를 기억하고 결정을 내리는 '상태 저장' 상호 작용을 가능하게 하여 더 정교한 보안 운영을 뒷받침해요.

 

물론 AI 에이전트에게 해킹 도구를 다룰 권한을 부여하는 것은 프롬프트 인젝션, 과도한 권한 부여, 공급망 공격 같은 심각한 보안 위험을 수반해요. 따라서 이러한 시스템을 도입할 때는 철저한 통제와 거버넌스 체계를 갖추는 것이 필수적이에요.

 

 

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