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title: "기존 시스템과 AI 연결｜MCP로 데이터 사일로를 잇기 | TauX"
description: "데이터가 ERP, Excel, 공유 폴더, 부서별 시스템에 흩어져 있어 AI가 볼 수 없습니다. TauX는 MCP(Model Context Protocol)로 기존 시스템을 AI에 연결합니다. 읽기 전용을 우선하고, 기존 권한을 그대로 쓰며, 기록을 남깁니다."
url: "https://taux.io/ko-KR/mcp-integration"
locale: "ko-KR"
alternates:
  en-US: "https://taux.io/en-US/mcp-integration"
  ja-JP: "https://taux.io/ja-JP/mcp-integration"
  zh-Hans-CN: "https://taux.io/zh-Hans-CN/mcp-integration"
  zh-Hant-TW: "https://taux.io/zh-Hant-TW/mcp-integration"
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# Connecting legacy systems to AI — MCP로 데이터 사일로를 잇기

데이터가 ERP, Excel, 공유 폴더, 부서별 시스템에 흩어져 있어 AI가 볼 수 없습니다. MCP로 이를 연결해, AI가 권한 범위 안에서 직접 조회하게 합니다.

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## 이런 분께 맞습니다

*   ERP, 재고 관리, 자체 구축 데이터베이스 같은 기존 시스템이 있고, 데이터가 여러 곳에 흩어져 있다
*   직원이 매번 전산 담당자에게 보고서를 뽑아 달라고 하지 않고, 자연어로 사내 데이터를 조회하게 하고 싶다
*   AI 어시스턴트를 이미 쓰고 있지만, 사람이 손으로 붙여 넣은 내용만 읽을 수 있다
*   기존 시스템에 API가 없거나, 어떻게 돌아가는지 아는 사람이 없다

*   ERP·재고 관리
*   Excel 보고서
*   공유 폴더
*   자체 데이터베이스

MCP server

기본은 읽기 전용  
기존 권한을 그대로 사용  
조회마다 기록을 남김

AI 애플리케이션

Claude, Gemini 등  
직원이 자연어로 조회

데이터는 원래 시스템에 그대로 둡니다. MCP server는 허용된 조회만 AI에 열고, 모든 접근을 기록합니다.

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## 서비스 내용

### 데이터 사일로 파악

시스템과 데이터마다 위치, 소유자, 접근 방식(API, 데이터베이스, 파일)을 정리하고, 어떤 데이터를 AI에 열어도 되는지 적습니다.

### 연결 아키텍처 설계

어떤 데이터를 MCP server로 제공할지, 어떤 AI 애플리케이션이 쓸지, 연결 방식은 로컬 실행인지 HTTP 제공인지를 정합니다.

### MCP server 개발

기존 시스템용 MCP server를 개발해 조회 도구와 데이터 리소스를 제공합니다. 기본은 읽기 전용이고, 쓰기가 필요한 동작에는 확인 단계를 따로 설계합니다.

### 권한과 감사

기존 계정과 권한을 그대로 쓰고, 모든 조회에 기록을 남겨 누가 AI를 통해 무엇을 조회했는지 볼 수 있게 합니다.

### 보안 테스트

프롬프트 인젝션 같은 LLM 고유의 위험을 대상으로 연결을 테스트해, AI가 데이터 내용에 유도되어 해서는 안 될 일을 하지 않는지 확인합니다.

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## 진행 방식

### 1\. 파악

데이터 출처와 접근 방식을 정리하고, 처음 연결할 시스템을 고릅니다.

### 2\. 설계

제공할 조회와 데이터, 권한과 기록 방식을 정합니다.

### 3\. 개발과 시범 사용

첫 번째 데이터 출처의 MCP server를 완성하고, 소수의 직원이 실제로 써 보며 의견을 줍니다.

### 4\. 확장과 인계

사용 상황에 따라 다음 시스템을 연결하고, 문서와 유지 관리 방법을 넘깁니다.

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## 납품물

*   데이터 출처 목록과 연결 아키텍처 문서
*   MCP server 소스 코드와 배포 안내
*   권한과 감사 기록 설정
*   보안 테스트 보고서
*   운영과 유지 관리 문서

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## 협업 주기

범위에 따라 3개월, 6개월, 1년 중 하나를 한 주기로 합니다. 주기가 끝날 때마다 처음에 정한 목표와 함께 맞춰 보고, 다음 주기에 무엇을 할지, 아니면 여기서 마칠지 정합니다.

주기마다: 점검 → 설계 → 도입 → 목표와 대조, 그리고 다음 단계 결정

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## 비용 산정 방식

사례별로 산정합니다. 다룰 시스템과 데이터가 얼마나 되는지, 필요한 인력과 시간, 주기의 길이를 봅니다. 먼저 한 번 이야기를 나누면 실제 범위를 보고 숫자를 드립니다. 견적을 먼저 내고 범위를 거기에 맞추지 않습니다.

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## 자주 묻는 질문

### MCP란 무엇인가요?

Model Context Protocol, AI 애플리케이션이 같은 방식으로 외부 데이터와 도구에 연결되게 하는 공개 프로토콜입니다. 한 시스템에 MCP server를 만들어 두면 MCP를 지원하는 AI 애플리케이션은 모두 그것을 쓸 수 있습니다.

### 기존 시스템에 API가 없는데 연결할 수 있나요?

대부분 가능합니다. MCP server는 데이터베이스, 내보낸 파일, 사내 웹 페이지를 읽을 수 있습니다. API가 없으면 가장 안정적이고 원래 시스템에 영향이 가장 적은 읽기 방식을 먼저 검토합니다.

### AI가 우리 데이터를 바꿀 수도 있나요?

기본은 읽기 전용 조회만 합니다. 쓰기가 필요한 동작에는 확인 단계와 권한을 따로 설계하고 기록을 남깁니다.

### 데이터가 회사 밖으로 전송되나요?

어떤 AI 애플리케이션과 배포 방식을 고르느냐에 달려 있습니다. MCP server는 회사 내부에서 돌릴 수 있습니다. 설계 단계에서 데이터 하나하나가 어디를 거치는지 설명하고, 결정은 귀사가 합니다.

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## 더 읽을거리

*   [MCP란](https://taux.io/ko-KR/what-is-mcp)
*   [데이터 거버넌스](https://taux.io/ko-KR/data-governance)
*   [OWASP LLM Top 10](https://taux.io/ko-KR/owasp-llm-top-10)
*   [TWSE MCP(저희가 공개로 유지 관리하는 MCP server)](https://github.com/taux-io/twse-mcp)

## 지금 상황을 들려주세요

지금 어디에서 막혀 있는지 메일로 알려 주시면, 가능한 방법과 다음 단계를 답해 드립니다.

[메일 보내기](mailto:hello@taux.io) 

기존 시스템과 AI 연결(MCP)

협업 주기

3개월, 6개월 또는 1년

비용 산정 방식

사례별 산정

[메일 보내기](mailto:hello@taux.io)