MCP 누구나 '직관적'으로 사용하는 방법.

최근 AI를 활용한 업무 자동화에 대한 관심이 뜨겁습니다. 코딩을 몰라도, 복잡한 시스템 개발 없이도 우리 회사의 업무를 자동화할 수 있는 방법이 있을까요? 오늘 소개할 워카토(Workato)가 솔루션을 제공해 줍니다.

현재는 단순한 연결을 넘어, AI 에이전트와 MCP(Model Context Protocol) 서버를 한곳에서 관리하고 운영할 수 있습니다.

<시작하기 전 필수 개념 정리>

-레시피(Recipe): 자동화된 워크플로우 그 자체를 의미합니다.

-커넥터(Connector): 구글 드라이브, 슬랙 등 외부 앱과 연결해주는 다리입니다 (14,000개 이상 제공)

-트리거(Trigger): 레시피가 시작되는 조건입니다 (예: 새 파일이 업로드되었을 때)

-액션(Action): 트리거 발생 후 실제로 수행할 동작입니다 (예: 데이터를 시트에 저장)

첫쩨. 준비 단계: '무료 샌드박스' 계정 만들기

워카토는 학습자를 위해 샌드박스 계정을 제공합니다.

(혜택: 5만 크레딧 무료 제공, 계정 영구 유지)

-방법: 가입 페이지에서 이름, 이메일 입력 후 메일 인증을 거치면 즉시 나만의 워크스페이스가 생성됩니다.

둘쨰. EX) 명함 데이터를 자동으로 추출해 DB 만들기

"구글 드라이브에 명함 사진을 올리면, AI가 정보를 추출해 구글 시트에 자동 저장"하는 것입니다.

STEP 1: 커넥션(Connection) 만들기

먼저 사용할 앱들과 워카토를 연결해야 합니다.

STEP 2: 레시피 설계하기

트리거 설정: 구글 드라이브의 특정 폴더에 '새 파일이 업로드되었을 때(New file)'로 설정합니다.
AI(IDP) 액션 추가: IDP by workato 컨넥터를 선택합니다. -파일 콘텐츠: 트리거에서 가져온 파일 데이터를 매핑합니다 -문서 설명: 프롬프트를 통해 "이 명함에서 이름, 회사, 직함 등을 추출해줘"라고 명령을 내립니다.
구글 시트 액션 추가: Add new row를 선택하고, IDP가 추출한 값들을 시트의 각 열(이름, 이메일 등)에 연결합니다.

STEP 3: 에러 핸들링(Error Handling) 추가

자동화 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다. Error handling 블록을 추가하면, 오류 발생 시 즉시 나에게 이메일 알림을 보내도록 설정할 수 있어 안정적인 운영이 가능합니다.

셋째. 실습 결과 확인

레시피를 실행하고 구글 드라이브에 샘플 명함을 올려보세요. 잠시 후 구글 시트에 이름과 연락처가 차곡차곡 쌓이는 것을 볼 수 있습니다. 워카토의 AI는 데이터 추출의 정확도(Confidence Score)까지 알려주므로 결과의 신뢰도를 직접 확인할 수 있습니다.

[TIP] 워카토 아카데미 : 워카토 사용법을 쉽고 체계적으로 배울 수 있습니다.

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데이터를 ‘자동’으로 '모으는 단계'였습니다.