API·MCP로 Next Level
최근 AI 생태계의 변화 속도가 심상치 않습니다. 특히 Model Context Protocol(MCP)이 Claude에 이어 ChatGPT에서도 공식적으로 기능을 런칭하면서, 단순한 기술 이슈를 넘어 마케팅 자동화의 새로운 장을 예고하고 있습니다. 제가 평소에 리스펙 하고 있는 시민개발자 구씨님이 해당 영상을 잘 정리한게 있어 해당 유튜브 링크도 함께 공유드립니다.
최근 흐름들을 보면 API를 넘어 AI와 MCP 까지 능숙하게 다룰 줄 알면, 반복적인 업무에 낭비되는 시간을 획기적으로 줄이고 보다 임팩트 있는 업무의 집중할수 있지 않을까 생각되어 오늘의 글을 준비해보았습니다.
1. API·MCP 마케터는 왜 개발 언어를 이해해야 할까?
– AP를 활용한 데이터·자동화·개인화-
API는 나온지 굉장히 오래되었지만, 우리가 현재 가장 흔하게 접하고 사용하는, 인터넷을 통해 원격 서버와 통신하는 방식의 API(주로 REST API)는 2000년대 초반에 본격적으로 대중화되었습니다. 아직 두 단어가 생소한 분은 제가 정리한 개념 정리 내용을 확인해보세요! ⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️
API vs MCP 개념 정리 하기 자세히 (토글내리기)
API와 MCP의 뜻과 개념을 쉽게 비교하여 설명해 드릴게요.
1. API (Application Programming Interface) 뜻
API는 Application Programming Interface의 약자로, 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스를 뜻합니다.
개념: 두 개의 소프트웨어 구성 요소가 서로 통신할 수 있도록 하는 규칙 및 약속의 집합입니다. 쉽게 말해, 서로 다른 프로그램이나 서비스가 상호작용할 수 있도록 연결해 주는 중개자 역할을 합니다.
비유: 식당에서 손님(클라이언트)이 주방(서버)에 주문을 넣을 때, 종업원 역할을 하는 것이 API입니다. 손님은 주방 내부 사정을 알 필요 없이 종업원을 통해 원하는 것을 요청하고 응답을 받습니다.
특징:범용적: AI뿐만 아니라 다양한 소프트웨어 통합에 광범위하게 사용됩니다.문서화 필요: 사용자는 API가 제공하는 기능을 미리 문서(설명서)를 통해 알고 사용해야 합니다.다양성: 각 API마다 인증 방식, 데이터 형식 등이 다를 수 있어 표준화가 부족합니다.
범용적: AI뿐만 아니라 다양한 소프트웨어 통합에 광범위하게 사용됩니다.
문서화 필요: 사용자는 API가 제공하는 기능을 미리 문서(설명서)를 통해 알고 사용해야 합니다.
다양성: 각 API마다 인증 방식, 데이터 형식 등이 다를 수 있어 표준화가 부족합니다.
2. MCP 뜻
Model Context Protocol (모델 컨텍스트 프로토콜)
최근 AI/LLM(거대 언어 모델) 분야에서 사용되는 용어입니다.
개념: LLM과 외부 데이터 소스 또는 도구 간의 통신을 위해 AI 환경에 최적화하여 설계된 표준화된 통신 규약(프로토콜)입니다.
목적: AI 에이전트가 외부 도구를 동적으로 검색하고 사용할 수 있도록 지원하여 AI 통합을 단순화하고 확장성을 높이는 데 중점을 둡니다.
특징:AI-Native: LLM을 위해 처음부터 설계되었습니다.동적 검색(Discovery): LLM이 서버에 "어떤 도구를 제공하나요?"라고 질의할 수 있고, 서버는 사용 가능한 기능 목록을 기계가 읽을 수 있는 형태로 응답합니다.표준화: 모든 MCP 서버가 동일한 프로토콜을 사용하므로, 하나를 알면 다른 것도 쉽게 사용할 수 있습니다.
AI-Native: LLM을 위해 처음부터 설계되었습니다.
동적 검색(Discovery): LLM이 서버에 "어떤 도구를 제공하나요?"라고 질의할 수 있고, 서버는 사용 가능한 기능 목록을 기계가 읽을 수 있는 형태로 응답합니다.
표준화: 모든 MCP 서버가 동일한 프로토콜을 사용하므로, 하나를 알면 다른 것도 쉽게 사용할 수 있습니다.
3. API와 MCP (Model Context Protocol) 비교
일반적으로 IT 및 개발 환경에서는 MCP를 Model Context Protocol로 비교하는 경우가 많으며, 그 차이점은 AI 통합에 대한 접근 방식에 있습니다.
쉽게 설명하면:
API는 "정해진 메뉴판"을 보고 그에 따라 정확하게 주문하는 방식이라면,
MCP는 "주방장에게 직접" 현재 만들 수 있는 요리를 물어보고, 요청에 따라 즉시 새로운 레시피도 적용할 수 있는 AI에 특화된 통신 방식이라고 할 수 있습니다.
마케팅 및 광고 분야에서 API가 본격적으로 활용되기 시작한 시기는 2000년대 중반 이후, 특히 소셜 미디어와 웹 플랫폼들이 대규모로 성장하면서입니다.
Meta (구 페이스북)의 API 등장 시점
마케팅 분야에서 가장 영향력이 큰 API 중 하나인 Meta의 API라고 생각되어집니다.
2006년 8월: 페이스북이 API의 첫 번째 버전을 외부에 공개했습니다.
2007년 5월: 페이스북 플랫폼을 공식적으로 출시하면서 외부 개발자들이 페이스북 위에서 애플리케이션을 만들고 사용자 데이터를 활용할 수 있도록 생태계를 조성했습니다.
이후 광고 캠페인 관리, 성과 측정, 그리고 tsv 파일을 포함한 대량의 고객 데이터(카탈로그)를 효율적으로 업로드하거나 동기화하는 기능 등을 제공하는 마케팅 API(Marketing API)가 고도화되면서 마케팅 자동화의 핵심 도구로 자리 잡았습니다.
이로써, 구글·페이스북 광고 API, 커머스 플랫폼 API, 그리고 제휴사 데이터 API 등을 활용해 광고 효율을 높이는 방식이 본격적으로 자리 잡았죠. 덕분에 마케터는 더 이상 광고 소재를 매번 손으로 바꾸지 않아도 되었고, 실시간 데이터 기반 자동화가 가능해졌습니다.
필자의 경우, 담당하고 있는 서비스 플랫폼의 리뷰, 가격, 구매 정보 등 주요 데이터를 개발자와 함께 API로 설계·규격화하여 마케팅에 필요한 형태로 정리하고 있습니다. 이 데이터는 시간 단위로 업데이트 하여 최신성을 유지하며, 각 광고 매체에서 머신러닝 및 개인화 기능에 최적화될 수 있도록 설계해 메타 카탈로그뿐만 아니라 다양한 마케팅 매체에서 활용되고 있습니다. 이밖에 파트너사였던 매드업의 익스퍼트 솔루션을 활용해 함께 이미지를 기획하고 데이터를 어떻게 배치할지까지 활용하는 형태로 실무에 활용했었습니다.
2. API와 MCP, 무엇이 다를까요?
MCP의 등장과 확산 반면 MCP(Model Context Protocol)는 2024년 말~2025년 들어 급부상한 새로운 흐름입니다. 클로드를 시작으로 OpenAI를 비롯한 주요 AI 기업들이 채택하면서 “AI와 외부 데이터·툴을 표준 방식으로 연결하는 규격”으로 빠르게 주목받고 있습니다.
즉, API가 “데이터 통로”였다면, MCP는 AI가 그 데이터를 맥락 속에서 이해하고 활용할 수 있게 해주는 스마트한 연결 규격이라고 할 수 있습니다. 이제 마케터 입장에서는 단순히 API를 어떻게 잘 쓰느냐에서 더 나아가, MCP를 통해 AI가 데이터를 어떻게 해석하고 전략적 인사이트로 전환할 수 있을지 고민해야 하는 시점에 와 있습니다.
API는 서비스 간 데이터를 주고받는 전용 통로입니다. → 예: 쇼핑몰 상품 데이터를 API로 불러와 네이버 쇼핑 카탈로그 광고에 자동 반영, 골프장 예약 데이터를 가져와 실시간 가격·재고 배너 광고 운영.
MCP(Model Context Protocol)는 AI가 데이터를 단순히 전달받는 것을 넘어 이해하고, 필요한 도구와 연결해 자동 활용할 수 있도록 돕는 표준입니다. → API가 파이프라인이라면, MCP는 여러 파이프라인을 AI가 효율적으로 다룰 수 있게 하는 스마트 멀티탭입니다.
3. 실무에서의 활용 예시
(1) API로 가능한 것 – 광고 자동화
상품·재고 데이터를 API로 연동해 실시간 가격이 반영되는 광고 배너 운영
장점: 배너를 매번 교체할 필요 없음, 데이터가 바로 반영돼 효율적
즉, API는 “데이터 ↔ 광고 자동 연결”의 핵심
(2) MCP로 실무에서 활용 방법 –피그마로 디자인 대량 체인지 작업
디자이너나 마케터 입장에서 피그마에서 디자인을 바꾸고 싶은 경우 대량작업의 경우 하나하나 소요가 됩니다. 이럴때 피그마-MCP-커서등의 조합과 명령어로 간단하게 대량작업을 할수 있습니다.
예) 명령어 FIGMA에서 W00000 (Connect to Server in chanel : 커서 코드번호) 이 채널로 가서 현재 내가 선택한 디자인을 모두 검정색 RGB 0000 코드로 바꿔줘
(사진 출처 : 코딩알려주는 누나 - 개발자와 디자이너 능률 200%올려주는 전설의 mcp 조합 | 커서와 피그마, 깃허브 연결법)
관련영상 : Figma MCP 완전 정복: 디자인을 코드로 자동 변환하는 방법 - 피그마 강좌 4-8
5. 결론
결론적으로, API는 '데이터를 연결하고 시스템을 최적화하는 기본 파이프라인'이라면, MCP는 'AI에게 복잡한 대량 작업을 직접 명령하는 지능형 컨트롤 타워' 역할을 하는것 같습니다. API와 MCP라는 두 가지 강력한 무기를 이해하는 순간, 마케터뿐 아니라 기획자분들의 생산성도 몇 배로 더 뛸것 같네요. 지금까지 API와 MCP라는 두 가지 개념과 실무에서 마케팅의 어떻게 적용해볼수 있을지 알아보았습니다.