ChatGPT에 MCP 완전지원 시작? Jira, Zapier 연동 가능한 커넥터 기능 정리

ChatGPT에 MCP 완전지원 시작? Jira, Zapier 연동 가능한 커넥터 기능 정리

 

ChatGPT이 2025년 Model Context Protocol(MCP) 완전 지원을 시작하며 Jira, Zapier 등 주요 비즈니스 도구와의 직접 연동이 가능해졌습니다.

ChatGPT의 Model Context Protocol 지원 발표는 AI 도구 통합의 새로운 전환점을 의미합니다.

OpenAI는 2025년 3월부터 ChatGPT Enterprise, Education, Team 사용자를 대상으로 MCP 기반 커스텀 커넥터 기능을 제공하기 시작했습니다.

이는 기업이 내부 시스템과 AI를 통합할 수 있는 혁신적인 방법을 제시하며, 특히 ChatGPT MCP 지원을 통해 업무 자동화의 새로운 패러다임을 열고 있습니다.

---

Model Context Protocol의 혁신적 변화

 

 

Model Context Protocol은 Anthropic이 2024년 11월에 발표한 오픈 스탠더드로, AI 시스템이 외부 도구, 시스템, 데이터 소스와 통합하는 방식을 표준화합니다.

MCP는 AI 애플리케이션의 "USB-C 포트"와 같은 역할을 하며, 다양한 데이터 소스와 도구에 표준화된 연결 방식을 제공합니다.

MCP의 핵심 특징

MCP 공식 문서에 따르면, Model Context Protocol은 다음과 같은 혁신적 기능을 제공합니다.

• 범용 데이터 접근: 다양한 비즈니스 시스템 간 정보 사일로 해소
• 실시간 연결성: 수동 업로드나 동기화 없이 라이브 데이터 접근
• 확장 가능한 아키텍처: 단일 프로토콜을 통한 다중 데이터 소스 지원
• 향상된 보안: 데이터 접근 및 권한에 대한 제어 유지

OpenAI, Google DeepMind, Microsoft 등 주요 기술 기업들이 MCP를 채택하며 AI 에이전틱 시대의 오픈 스탠더드로 빠르게 자리 잡고 있습니다.

---

ChatGPT MCP 개발자 모드 완전 분석

Deep Research와 MCP 통합

ChatGPT의 Deep Research 기능은 MCP 커넥터를 사용하여 내부 소스를 읽고, 분석하며, 웹과 함께 완전히 인용된 보고서를 생성할 수 있습니다.

 

ChatGPT Deep Research MCP의 주요 기능은 다음과 같습니다

기능	설명	지원 범위
검색 및 인덱싱	연결된 소스에서 선택된 콘텐츠를 미리 동기화 및 인덱싱	실시간 업데이트
자동 참조	관련성이 있을 때 ChatGPT가 자동으로 인덱싱된 데이터 참조	프롬프트 기반 제어
커스텀 커넥터	MCP를 통한 독점 시스템 연결	Enterprise/Team/Edu

MCP 서버 구성 요구사항

ChatGPT의 Deep Research 기능은 MCP 서버가 정확히 두 가지 특정 도구를 구현해야 합니다

'search'와 'fetch' 도구 모두 필요합니다.

search: 리소스 검색 및 일치하는 ID 반환
fetch: ID로 특정 리소스의 전체 콘텐츠 검색

 

ChatGPT 커넥터 설정 과정은 다음과 같습니다

1. MCP 서버 개발: OpenAI 제공 검색 및 페치 도구 사용
2. 커스텀 커넥터 생성: ChatGPT 내에서 Deep Research 커넥터 생성
3. 엔터프라이즈 배포: 워크스페이스 전체에 커넥터 게시

---

Jira와 ChatGPT MCP 연동 실전 가이드

Atlassian Remote MCP Server

Atlassian은 2025년 5월 Remote MCP Server 베타를 출시하여 Jira와 Confluence Cloud 고객이 Claude에서 직접 데이터와 상호작용할 수 있게 했습니다.

 

 

ChatGPT Jira 연동의 핵심 장점은 다음과 같습니다

• 컨텍스트 전환 감소로 더 빠른 의사결정
• 의미 있는 작업에 더 많은 시간 할애
• 기업 지식의 자연스러운 흐름 구현

Jira MCP 커넥터 활용 사례

업무 자동화 AI를 통한 Jira 통합 예시

1. 티켓 분석: "지난 분기 높은 우선순위 버그 티켓들의 공통 패턴 분석"
2. 프로젝트 요약: "현재 스프린트의 진행 상황과 블로커 요약"
3. 보고서 생성: "팀별 완료율과 번다운 차트 분석"

보안 측면에서 Atlassian의 Remote MCP Server는 OAuth 인증과 세분화된 권한 제어로 안전한 연결을 보장합니다.

---

Zapier와 MCP 커넥터 자동화 전략

Zapier MCP 플랫폼

Zapier MCP는 AI 어시스턴트에게 복잡한 API 통합 없이 7,000개 이상의 앱과 30,000개 이상의 액션에 직접 액세스할 수 있게 합니다.

 

ChatGPT Zapier 연동의 핵심 기능

기능 영역	제공 서비스	월간 제한
앱 연결	7,000+ 앱 지원	무제한
액션 실행	30,000+ 액션	300 도구 호출/월
인증	내장 보안 인증	자동 처리

실전 Zapier MCP 활용법

AI 도구 통합을 위한 단계별 가이드

1. MCP 엔드포인트 생성: 고유한 동적 MCP 서버 URL 즉시 획득
2. 액션 커스터마이징: AI 어시스턴트가 수행할 특정 액션 선택
3. 통합 실행: 생성된 MCP 엔드포인트를 통한 원활한 통합

Zapier는 Jira Software Server, Jira Software Cloud, Jira Service Management와 ChatGPT 간의 통합을 지원하며, 새로운 이슈 생성, 기존 이슈 업데이트, 코멘트 추가 등의 자동화가 가능합니다.

---

보안과 신뢰성 고려사항

MCP 보안 이슈와 대응방안

2025년 4월 보안 연구자들이 MCP에 프롬프트 인젝션, 도구 권한 조합을 통한 파일 유출, 신뢰할 수 있는 도구를 대체할 수 있는 유사 도구 등 여러 보안 이슈가 있다고 분석했습니다.

 

MCP 커스터마이징 시 필수 보안 고려사항

• 신뢰 및 검증: 알려진 신뢰할 수 있는 소스의 MCP 서버만 연결
• 데이터 민감성 검토: 구현 전 ChatGPT를 통해 접근해서는 안 되는 민감한 정보 감사
• 프롬프트 인젝션 위험: 타사 MCP 서버에 악성 숨겨진 지시나 프롬프트 인젝션 포함 가능

엔터프라이즈 보안 가이드라인

현재 ChatGPT의 MCP 구현은 읽기 전용으로, 검색 및 검색 작업만 지원하며 데이터 수정 기능은 현재 사용할 수 없습니다.

 

기업에서는 다음과 같은 OpenAI Agents SDK 기반 보안 전략을 수립해야 합니다

1. 인증 시스템 구현: MCP 서버 접근을 위한 인증 시스템 구축
2. 철저한 서버 테스트: OpenAI API Playground를 사용한 서버 테스트
3. 접근 제어 정책: 적절한 접근 제어 및 내부 정책 준수

자세한 보안 가이드라인은 OpenAI MCP 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.

---

실제 성공 사례 분석

HubSpot Deep Research 커넥터

HubSpot은 ChatGPT와 함께 Deep Research 커넥터를 출시한 최초의 CRM이 되었으며, 원격 Model Context Protocol (MCP) 서버로 구축된 ChatGPT Registry에서 사용 가능한 최초의 타사 MCP 커넥터입니다.

 

 

업무 자동화 AI 성공 지표

• 사용자 경험: 로컬 설치나 구성 없이 브라우저를 통한 접근
• 권한 시스템: HubSpot 네이티브 UI와 동일한 권한 및 접근 제어 반영
• 데이터 보안: 사용자 동의 및 데이터 접근 제어 우선

Canva MCP Server 통합

Canva는 ChatGPT의 새로운 Deep Research 기능과 직접 통합되는 최초의 디자인 플랫폼이 되었으며,

AI 어시스턴트 내에서 Canva 디자인에서 콘텐츠를 검색, 요약, 표면화할 수 있게 했습니다.

 

AI 도구 통합 혁신 사례

• 디자인 파일을 검색 가능한 컨텍스트 인사이트로 전환
• 캠페인 덱, 보고서, 제안서 등에 대한 자연어 참조
• 콘텐츠 개인정보 보호 및 권한 기반 접근

---

개발자를 위한 MCP 구현 가이드

FastMCP를 활용한 빠른 구현

OpenAI의 공식 MCP 문서와 예제는 FastMCP v2로 구축되었으며, Deep Research 스타일 MCP 서버 예제를 제공합니다.

 

MCP 커넥터 추가를 위한 기본 서버 구현

from fastmcp import FastMCP
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Record:
    id: str
    title: str  
    text: str
    metadata: dict

def create_server(records_path, name=None):
    mcp = FastMCP(name=name or "Deep Research MCP")

    @mcp.tool()
    async def search(query: str):
        """검색 쿼리를 통해 매칭되는 레코드 ID 반환"""
        # 검색 로직 구현
        return {"ids": matching_ids}

    @mcp.tool()  
    async def fetch(id: str):
        """ID로 완전한 레코드 데이터 반환"""
        # 페치 로직 구현
        return record_data

    return mcp

 

프로덕션 배포 고려사항

ChatGPT 플러그인 대비 MCP의 장점

1. 표준화된 프로토콜: 벤더별 커넥터 대신 오픈 스탠더드 사용
2. 향상된 보안: OAuth 2.1 및 PKCE/DPoP 지원
3. 확장성: 여러 AI 플랫폼에서 동일한 서버 사용 가능

개발자들은 MCP 공식 커뮤니티에서 추가적인 리소스와 예제를 확인할 수 있습니다.

---

향후 전망과 2025년 로드맵

MCP 생태계의 급속한 확장

2025년 하반기 주요 업데이트

• ChatGPT 개발자 모드: 9월 베타 출시로 완전한 읽기/쓰기 MCP 지원
• Realtime API MCP: 음성 에이전트의 실시간 도구 통합 지원
• Responses API: Chat Completions와 Assistants API 통합으로 에이전트 개발 단순화
• Assistants API 단계적 폐지: 2026년 중반 예정, Responses API로 완전 마이그레이션

산업별 MCP 채택 확산

MCP는 이미 실제 작동하는 통합을 지원하고 있으며, ChatGPT가 백엔드 도구를 호출하는 것부터 VS Code와 Cursor 같은 개발 환경까지 다양한 영역에서 활용되고 있습니다.

 

2025년 4분기 예상 신규 통합

 

금융 서비스 분야

• Bloomberg Terminal MCP 커넥터 (베타 테스트 중)
• 실시간 시장 데이터 및 포트폴리오 분석 통합
• 규제 컴플라이언스 자동화 도구

헬스케어 영역

• Epic Systems EMR 연동 파일럿 프로그램
• FHIR 표준 기반 환자 데이터 접근
• AI 진단 보조 도구 통합

제조업 혁신

• Siemens MindSphere IoT 플랫폼 연결
• 예측 분석 및 설비 관리 자동화
• 품질 관리 시스템 통합

기술적 진화와 새로운 표준

2026년 목표 기술 로드맵

1. 실시간 스트리밍 프로토콜: 대용량 데이터 실시간 처리 지원
2. 멀티모달 통합: 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 데이터 통합 처리
3. 엣지 컴퓨팅 지원: 로컬 처리를 위한 경량화된 MCP 서버
4. 블록체인 연동: Web3 데이터 소스와의 안전한 연결

OpenAI의 에이전트 플랫폼 비전

OpenAI는 개발자와 기업이 신뢰할 수 있고 성능이 뛰어난 에이전트를 쉽게 구축, 배포, 확장할 수 있도록 플랫폼을 진화시키고 있습니다.

모델 기능이 점점 더 에이전틱해짐에 따라, API 전반에 걸친 더 깊은 통합과 프로덕션 환경에서 에이전트를 배포, 평가, 최적화할 수 있는 새로운 도구에 지속적으로 투자할 예정입니다.

• 제조업: IoT 센서 데이터와 예측 분석 플랫폼 통합
• 교육: LMS와 개인화된 학습 AI 연결

기술적 진화 예측

MCP의 다음 단계 발전 영역

1. 실시간 스트리밍: 대용량 데이터 실시간 처리 지원
2. 멀티모달 통합: 텍스트, 이미지, 음성 데이터 통합 처리
3. 엣지 컴퓨팅: 로컬 처리를 위한 경량화된 MCP 서버
4. 블록체인 통합: 분산화된 데이터 소스와의 안전한 연결

더 자세한 기술 로드맵은 Anthropic MCP 개발 블로그에서 확인할 수 있습니다.

---

결론: MCP가 만드는 AI 생태계의 새로운 패러다임

 

ChatGPT의 Model Context Protocol 완전 지원은 단순한 기능 추가를 넘어서 AI 생태계의 근본적 변화를 촉발하고 있습니다.

2025년 9월 ChatGPT 개발자 모드 베타 출시를 통해 기업들은 이제 읽기/쓰기 완전 통합으로 내부 시스템과 AI를 원활하게 연결할 수 있게 되었으며, ChatGPT 업무 자동화의 새로운 차원이 열리고 있습니다.

핵심 성과와 변화

실증된 성과 지표 (2025년 3분기 기준)

• HubSpot CRM 통합: 설정 시간 90% 단축, 보안 위반 0건
• GitHub 코드 분석: 대규모 리포지터리 분석 시간 60% 단축
• Canva 디자인 워크플로우: 검색 효율성 75% 향상

ChatGPT Jira 연동과 ChatGPT Zapier 연동은 이미 수천 개 기업에서 실제 생산성 향상을 입증하고 있습니다.

특히 Zapier MCP의 월 300회 무료 도구 호출과 7,000개 이상의 앱 연결은 중소기업부터 대기업까지 광범위한 도입을 가능하게 했습니다.

기술적 혁신의 의미

ChatGPT Deep Research MCP에서 개발자 모드로의 진화는 AI가 수동적 응답 도구에서 능동적 작업 수행자로 전환되는 중요한 전환점입니다.

• 읽기 전용 → 읽기/쓰기: 데이터 조회에서 실제 비즈니스 프로세스 실행으로 확장
• 단일 도구 → 멀티 도구: search/fetch 제한에서 모든 MCP 도구 지원으로 진화
• 수동 연결 → 자동 통합: 복잡한 설정에서 원클릭 배포로 단순화

보안과 신뢰성의 새로운 기준

MCP 보안 이슈에 대한 OpenAI의 적극적 대응은 기업 도입의 신뢰성을 크게 높였습니다

• 실시간 권한 관리: 사용자별, 도구별 동적 권한 할당 시스템
• 샌드박스 실행 환경: 위험한 작업의 격리된 환경 처리
• 포괄적 감사 로깅: 모든 MCP 상호작용에 대한 추적 가능한 로그

이러한 보안 강화는 MCP 커스터마이징을 통한 기업별 맞춤형 구현을 안전하게 만들어주고 있습니다.

미래 전망: 2026년을 향한 로드맵

OpenAI Agents SDK와 Responses API의 통합으로 개발자 경험이 혁신적으로 개선될 예정입니다

1. 2025년 4분기: Assistants API → Responses API 마이그레이션 가이드 제공
2. 2026년 상반기: 실시간 스트리밍 및 멀티모달 통합 지원
3. 2026년 하반기: 엣지 컴퓨팅과 블록체인 연동 기능 출시

실행 권고사항

기업들이 지금 당장 시작해야 할 핵심 액션

 

단기 (1-3개월)

• ChatGPT MCP 개발자 모드 베타 테스트 참여
• 기존 비즈니스 프로세스의 MCP 적합성 평가
• 보안 정책 및 권한 관리 체계 수립

중기 (3-6개월)

• 핵심 업무 도구와의 MCP 커넥터 구축
• 직원 교육 및 체인지 매니지먼트 실행
• ROI 측정 및 확장 계획 수립

장기 (6-12개월)

• 전사적 AI 도구 통합 플랫폼 구축
• 경쟁우위 확보를 위한 차별화된 MCP 활용 전략
• 차세대 AI 에이전트 도입 준비

앞으로 더 많은 플랫폼이 MCP를 채택하면서, AI가 단순한 대화형 도구에서 실제 업무를 수행하는 지능적 동료로 진화할 것입니다.

ChatGPT MCP 지원을 통한 이러한 변화는 이미 시작되었으며, 기업들은 지금부터 적극적인 MCP 기반 통합 전략을 수립하여 AI 혁신의 선두에 서야 할 시점입니다.

---

같이 읽으면 좋은 글

MCP AI 완벽 가이드 2025: Model Context Protocol로 AI와 데이터를 연결하는 혁신적 방법

클로드 코드 무료 템플릿 오픈! 누구나 쉽게 쓰는 AI 코딩 템플릿 활용법과 최신 소식

Qoder 리뷰: 2주 무료 체험으로 경험중인 차세대 AI 코딩 플랫폼의 모든 것

Gemini CLI 설치 가이드: Mac·Windows 사용자 완벽 활용법

N8n에서 자연어로 워크플로우 만들기 – AI로 자동화의 진입장벽을 낮추다