핵심 요약
협업툴 플로우를 운영하는 마드라스체크가 연례 행사 플로우 AX페스타에서 자체 AI 엔진 리패턴 AI를 전면에 내세웠다. 핵심은 파편화된 사내 데이터를 클로드, 챗GPT, 커서 같은 외부 AI 모델과 직접 연결하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 커넥터다. 특정 모델에 종속되지 않고 데이터와 AI를 잇는 방식이라는 점에서, 단일 제품 발표를 넘어 엔터프라이즈 AI의 연결 표준 경쟁이라는 더 큰 흐름과 맞닿아 있다.
무슨 일인가
이번에 공개된 리패턴 AI의 중심 기능은 MCP 커넥터다. MCP는 AI 모델이 외부 데이터와 도구에 접근하는 방식을 표준화하는 개방형 규격으로, 모델마다 따로 연동을 짜야 했던 작업을 하나의 규약으로 통합한다. 마드라스체크는 이 커넥터를 통해 협업툴 안에 흩어진 문서, 일정, 대화 기록 같은 사내 데이터를 외부 거대언어모델(LLM)과 즉시 연결하는 가교로 제시했다.
관람객이 부스에서 체험한 것은 단순 챗봇이 아니라 워크플로우 자체의 변화다. 사용자가 질문하면 AI가 사내 데이터를 맥락으로 끌어와 답하고, 그 결과를 다시 업무 흐름에 되먹이는 구조다. 여기서 의미 있는 대목은 클로드와 챗GPT, 커서를 한 자리에 놓았다는 점이다. 회사가 하나의 모델에 베팅하기보다 모델을 갈아끼울 수 있는 중립 계층을 지향한다는 신호이며, 이는 모델 성능 경쟁이 빠르게 뒤집히는 시장에서 위험을 줄이는 선택이다.
본질적으로 마드라스체크가 파는 것은 AI 모델 자체가 아니라 데이터와 모델 사이의 연결과 통제권이다. 사내 데이터가 어디에 있고 누가 무엇에 접근하는지를 관리하는 계층을 쥐는 쪽이, 모델이 바뀌어도 고객을 붙잡아 둘 수 있다.
배경과 맥락
지난해부터 기업 현장의 화두는 생성형 AI 도입 자체가 아니라 우리 회사 데이터로 어떻게 쓰느냐로 옮겨갔다. 범용 LLM은 사내 맥락을 모르기 때문에, 검색증강생성(RAG)이나 커넥터로 내부 데이터를 붙이지 않으면 실무 효용이 떨어진다. MCP는 이 연결 작업을 표준화해 통합 비용을 낮추는 규격으로 주목받아 왔다.
협업툴 시장은 이미 메신저와 문서, 일정이라는 사내 데이터의 길목을 쥐고 있다는 점에서 AI 연결 계층으로 진화하기 유리하다. 글로벌에서는 대형 SaaS들이 자사 협업 데이터에 AI를 결합하는 방향으로 움직였고, 국내 협업·업무 소프트웨어 업체들도 같은 경로를 밟고 있다. 마드라스체크의 행보는 이 국내 흐름의 한 단면이다.
시장·종목에 미치는 영향
- 더존비즈온: 국내 대표 업무용 SaaS·ERP 사업자로, 사내 데이터에 AI를 결합하는 수요가 커질수록 기존 고객 기반에 AI 기능을 얹어 객단가를 높일 여지가 있다. 다만 자체 AI 투자 부담과 가격 경쟁이 수익성에 양면으로 작용한다.
- 마이크로소프트: 코파일럿과 애저 오픈AI를 통해 엔터프라이즈 AI 연결 수요의 최대 수혜 후보다. 사내 데이터를 LLM에 붙이는 트래픽이 늘수록 클라우드 소비가 함께 증가하는 구조이기 때문이다.
- 세일즈포스: CRM에 쌓인 고객 데이터를 AI 에이전트로 연결하는 전략을 밀고 있어, 데이터-모델 연결 계층의 가치가 부각될수록 플랫폼 락인 효과가 강화될 수 있다.
- 클라우드·인프라 섹터: 모델을 자유롭게 교체하는 멀티모델 구조가 표준이 되면 추론 연산과 데이터 입출력이 늘어, GPU·데이터센터 전방 수요에 점진적 우호 요인으로 작용한다.
