Bitrix24 MCP 클라이언트 도구

개요

이 워크플로우는 사용자 채팅 입력 처리 과정을 자동화하고 확장하기 위해 설계되었으며, 외부 도구 사용과 채팅 기록을 고려하여 정교한 응답을 생성할 수 있는 AI 에이전트를 활용합니다. 이 아키텍처는 확장성, 명확한 상호작용 지점, 다양한 비즈니스/지원 자동화 시나리오에 쉽게 적응할 수 있는 구조를 지원합니다.

주요 구성 요소

워크플로우 동작 방식

1. 초기화 및 문서화

   • 노트 노드에는 (https://youtu.be/Zf4TRuJdlxk)와 같은 참조가 포함될 수 있으며, 플로우에 대한 설명이나 추가 안내를 제공합니다. 이를 통해 관리자는 워크플로우의 목적과 동작 방식을 쉽게 이해할 수 있습니다.

2. 사용자 입력 수집

   • 채팅 입력 노드는 사용자 메시지의 진입점 역할을 합니다. 사용자는 채팅 인터페이스를 통해 텍스트 질의나 명령을 입력합니다.

3. 채팅 기록을 통한 맥락 인식

   • 채팅 기록 노드는 대화에서 최대 50개의 최신 메시지(최대 800토큰까지)를 가져와 AI 에이전트가 이전 맥락을 바탕으로 더 일관성 있고 적절한 응답을 제공할 수 있도록 합니다. 이 기록에는 설정에 따라 사용자 및 AI의 메시지가 모두 포함될 수 있습니다.

4. MCP 클라이언트를 통한 도구 통합

   • MCP 클라이언트 도구 노드는 외부 서비스(MCP 클라이언트)에 연결되어 다양한 도구나 API를 제공합니다. 이를 통해 AI 에이전트는 단순 언어 처리만으로는 불가능한 고급 작업이나 데이터 조회가 가능합니다.

5. AI 에이전트의 지능적 처리

   • AI 에이전트 노드는 중앙 처리 엔티티입니다. 이 노드는
     • 최신 사용자 입력을 수신합니다.
     • 더 풍부한 이해를 위해 전체 최근 채팅 기록에 접근합니다.
     • MCP 클라이언트를 통해 외부 도구를 활용하여 작업을 수행하거나 정보를 조회할 수 있습니다.
     • 필요에 따라 배경 스토리, 역할, 특정 목표 등으로 맞춤화할 수 있습니다.
     • 효율성과 제어를 위해 최대 반복 횟수, 실행 시간, 캐싱 등과 같은 한계 내에서 실행됩니다.

6. 출력 전달

   • 채팅 출력 노드는 AI 에이전트가 생성한 메시지를 채팅 인터페이스에서 사용자에게 다시 제공합니다.

시각적 워크플로우 요약

    ChatInput["채팅 입력"] -->|사용자 메시지| AIAgent
    ChatHistory["채팅 기록"] -->|최근 메시지| AIAgent
    MCPClient["MCP 클라이언트 도구"] -->|도구/API| AIAgent
    AIAgent["AI 에이전트"] -->|응답| ChatOutput["채팅 출력"]
    Note["노트 (문서화)"]

이 워크플로우의 유용성

• 확장성: 채팅 처리를 자동화하고, 외부 도구에 접근 가능한 에이전트를 사용함으로써 최소한의 인력 개입으로 다수의 동시 대화나 작업을 효과적으로 관리할 수 있습니다.
• 맥락 지능: 채팅 기록을 활용하면 AI 에이전트가 이전 상호작용과 일관성 있는 응답을 제공할 수 있어 사용자 경험이 향상됩니다.
• 확장성: MCP 클라이언트를 통해 새로운 도구나 API를 쉽게 통합할 수 있어, 요구사항 변화에 따라 에이전트의 기능을 손쉽게 확장할 수 있습니다.
• 자동화: 반복적인 지원, 정보 조회, 자동화 작업을 처음부터 끝까지 수동 개입 없이 처리할 수 있습니다.
• 유지보수 용이성: 문서화 노드와 모듈형 설계를 통해 워크플로우의 업데이트나 타 팀원 이관이 용이합니다.

잠재적 활용 사례

• 고객 지원 자동화
• 내부 헬프데스크 또는 IT 지원
• 자동화된 정보 조회 또는 연구 어시스턴트
• 워크플로우 자동화를 위한 비즈니스 시스템 연동

이와 같이 워크플로우를 구조화함으로써 조직은 반복 작업을 대폭 줄이고, 응답의 일관성을 보장하며, 새로운 자동화 요구에도 빠르게 적응할 수 있습니다.