MCP·노코드 자동화 완전 정복

주관한국부동산마케팅협회

강의명	MCP·노코드 자동화 완전 정복 — MCP(Model Context Protocol) 기초·멀티 커넥터부터 Make.com 시나리오·공공데이터 API·Apify·문서생성 자동화, 그리고 MCP × Make 결합으로 대화 한 줄로 100명에게 개인화 메일 보내는 자동화 워크플로우까지
일시	2026년 5월 27일 (6일차)
장소	서울 강남구 언주로 711 5층 (논현동, 건설회관)

【 강의 목차 】

MCP 개념 — AI에 외부 도구를 붙이는 통신 규칙
MCP 멀티 커넥터 워크플로 — 한 프롬프트로 여러 도구 호출
AI 에이전트 vs 노코드 자동화 — 언제 무엇을 쓸 것인가
노코드 툴 3종 비교 + Make.com 핵심 개념
API 이해 + 공공데이터·Apify로 데이터 수집 자동화
문서 생성 자동화 — 폼 접수에서 PDF 발송까지
MCP × Make 결합 — 시나리오를 AI 도구로 등록하기
통합 활용 아이디어 + 시나리오 자동 생성 팁

PART 1 MCP 활용 — AI 채팅창 안에서 외부 도구 부리기 MCP가 무엇인지, 왜 주목받는지부터 노션·구글캘린더·캔바 등 여러 커넥터를 한 프롬프트로 묶어 자동 호출하는 멀티 커넥터 워크플로 실습까지

01MCP 개념 — AI에 외부 도구를 붙이는 통신 규칙

▶ MCP의 정의와 작동 방식

1-1. MCP(Model Context Protocol)란Anthropic이 만든 통신 규칙 · HTTP가 웹사이트 접속 규칙이라면, MCP는 AI가 외부 도구(노션·구글드라이브·파일시스템)에 접속하는 규칙
1-2. MCP 이전 vs 이후이전 — 채팅마다 자료 복붙 / 이후 — "노션에서 XX 자료 찾아와서 글 써줘" 한 줄로 처리
1-3. MCP 서버 종류 2가지로컬 방식(앱 설치형) — 내 PC 파일 접근 유리 / 원격 방식(웹사이트 접속형) — 서버 주소만 알면 됨
1-4. 작동 구조 3단AI 클라이언트(Claude·ChatGPT) ↔ MCP 서버(중간 다리) ↔ 외부 서비스(노션·캘린더·네이버 등)

▶ 부동산 마케팅 활용 사례 + 실습 실습

1-5. 주요 MCP 서버 5종파일시스템 · 노션 · 구글드라이브 · Firecrawl(웹 크롤링) · 네이버 서치
1-6. 실무 활용사례 4가지일정 관리 자동화 · 노션 자료 → 보고서 · 경쟁사 분석 자동화 · Apify로 웹 데이터 수집
1-7. 실습 — 노션·구글캘린더 커넥터 연결Claude 데스크탑 설치 → 커넥터 연결 → 분양 마케팅 문서 요약 → 대화내용 노션 회의록 저장
1-8. MCP 장단점

02MCP 멀티 커넥터 워크플로 — 한 프롬프트로 여러 도구 호출

▶ 멀티 커넥터 개념 개념

2-1. 멀티 커넥터 워크플로 구조사용자 프롬프트 → AI가 필요한 도구 판단 → 도구 1 호출·결과 받기 → 도구 2 호출·결과 받기 → 최종 결과 전달
2-2. 작동 원리Claude 데스크탑에 여러 커넥터/MCP가 연결된 상태에서, 프롬프트 하나로 AI가 자동으로 도구를 순서대로 호출

▶ 멀티 커넥터 실습 3종 실습

2-3. 실습 ➊ 구글 캘린더 → Gmail 초안 자동 작성"이번 주 일정 확인해줘" → "이 일정으로 Gmail 초안 작성해줘" 2단계로 일정 공유 메일 완성
2-4. 실습 ➋ 웹서치로 단지 정보 조사 → 노션에 저장웹서치 MCP + 노션 MCP 조합 · 조사 결과를 노션 페이지로 자동 저장
2-5. 실습 ➌ 웹서치 → 캔바 분양 홍보 카드뉴스 자동 생성Cowork에서 진행 · 캔바 커넥터 + 웹서치로 "2026년 하반기 분양 예정 아파트 TOP 5" 인스타 카드뉴스 자동 제작

PART 2 노코드 자동화 — 정해진 작업을 대량으로 안정적으로 돌리기 AI 에이전트와 노코드 자동화의 차이부터 Make.com·Zapier·n8n 비교, 공공데이터·Apify로 부동산 데이터 자동 수집, 그리고 Tally 폼 → AI → 맞춤 문서 자동 발송 워크플로까지

03AI 에이전트 vs 노코드 자동화 — 언제 무엇을 쓸 것인가

▶ 노코드 자동화 개념 + 가능 업무

3-1. 노코드 자동화란복잡한 업무 처리를 코드 없이 자동화 · 대표 서비스 Make.com · 한 번 설정 후 반복 자동 처리
3-2. 자동화 가능 업무 6분류고객 응대 · 데이터 수집 · 콘텐츠 발행 · 보고서 작성 · 일정 관리 · 모니터링

▶ AI 에이전트 vs 노코드 자동화 비교 핵심

3-3. 비유로 이해하기Claude Cowork = 똑똑한 비서(복잡한 판단 OK, 인건비 듦) / Make.com = 자동 컨베이어 벨트(빠르고 저렴, 판단 못 함)
3-4. 5가지 핵심 차이자동 실행 · 비용 · 실행 환경(로컬 vs 클라우드) · 에러 추적 · 보안(프롬프트 인젝션 취약성)
3-5. 상황별 선택 가이드Make 유리 — 정해진 작업 대량·안정·저렴 / Cowork 유리 — 사람처럼 읽고·판단하고·글 써야 할 때

04노코드 툴 3종 비교 + Make.com 핵심 개념

▶ Zapier vs Make vs n8n 비교 비교

4-1. 3종 비교표Zapier($29.99·100회·9,000+ 앱) / Make($10.59·1,000회·3,000+ 앱) / n8n(무료 셀프호스팅·500+ 앱)

▶ Make.com 핵심 개념 + 간단 실습 실습

4-3. 주요 메뉴 6종Scenarios · AI Agents · Credentials · Webhooks · Templates · Data Stores
4-4. 핵심 개념 ① 시나리오와 모듈시나리오 = 자동화 워크플로 전체 / 모듈 = 시나리오를 구성하는 각 단계(앱·동작 블록)
4-5. 모듈 4가지 유형Trigger(시작점) · Action(생성·수정·삭제) · Search(조회·검색) · Universal(HTTP 요청 등 범용)
4-6. 핵심 개념 ② 커넥션Make와 외부 서비스 간 연결 · 최초 1회만 설정하면 이후 자동 연결
4-7. 핵심 개념 ③ 오퍼레이션과 크레딧
4-8. 간단 실습 — 고객 문의에 답장 보내기Trigger·Action 모듈을 직접 연결 시나리오 실습

05API 이해 + 공공데이터·Apify로 데이터 수집 자동화

▶ API 기초 + HTTP 모듈 개념

5-1. API란? API 요청을 보내면 JSON·XML로 데이터 반환
5-2. 활용 가능한 API 4종빗썸(코인) · 기상청(날씨) · 공공데이터포털(부동산 시세) · 네이버 오픈 API(검색·뉴스·블로그)
5-3. Make HTTP - Make a Request 모듈 8개 옵션Authentication · URL · Method(GET) · Header(API 키) · Query Parameters · Body content type · Parse Response · Pagination

▶ 부동산 데이터 수집 실습 2종 실습

5-4. 공공데이터포털(data.go.kr) 알아보기정부가 무료로 제공하는 방대한 데이터 · 부동산 실거래가·청약 정보 등 조회 가능
5-5. 실습 ➊ 공공데이터포털로 분양 정보 자동 수집아파트 실거래가·분양정보 API → Make 시나리오로 정기 수집·시트 저장
5-6. Apify 알아보기apify.com — 개발자들이 만든 앱을 API로 가져다 쓰는 사이트 · 웹 스크래핑에 유용
5-7. 실습 ➋ Apify로 경쟁사 데이터 자동 수집 SNS 스크래핑·웹크롤링 자동화 구현

06문서 생성 자동화 — 폼 접수에서 PDF 발송까지

▶ 핵심 패턴 + 확장 사례 실습

6-1. 핵심 패턴 5단계폼/데이터 수집 → (AI 분석) → 템플릿 기반 문서 생성 → PDF 변환 → 발송/저장
6-2. 실습 — Tally 폼 → Gemini → 맞춤 문서 → 메일고객이 Tally에 이름·필요 서비스·예산 입력 → Make가 구글 문서 템플릿 복사 → 변수 치환 → PDF 변환 → 메일 자동 발송
6-3. 활용 확장 아이디어 4종수료증 발급(구글 슬라이드) · 견적서(구글 독스) · 보도자료 자동 작성 · 고객 성향별 매물 소개서
6-4. 패턴의 범용성이 한 가지 패턴만 익히면 거의 모든 문서 자동화 구현 가능

PART 3 MCP × 노코드 결합 — 대화 한 줄로 시나리오 실행하기 Make 시나리오를 Claude의 도구(Tool)로 등록해서, 채팅창에서 "100명에게 개인화 메일 보내줘" 한 줄로 자동화를 실행하는 결합 전략. MCP의 한계(순차 호출)와 Make의 강점(병렬 처리)을 합쳐 대량 작업을 처리하는 방법

07MCP × Make 결합 — 시나리오를 AI 도구로 등록하기

▶ 왜 결합이 필요한가 개념

7-1. MCP 단독의 한계Claude는 한 번에 하나의 도구만 호출 · 100번 루프는 비효율적이고 에러율 높음
7-2. Make 시나리오의 강점 — 팬아웃(Fan-out)대량 병렬 처리·가격 절감 · 사례: "100명 가망 고객 DB에 각각 맞춤 분양 단지 소개 메일 보내줘"

▶ 시나리오 → MCP 도구 등록 실습 실습

7-3. 등록 절차 3단① 시나리오에 [인풋/아웃풋] 만들기 ② [요청 시 실행]으로 변경 ③ Claude에 Make.com 연결
7-4. 실습 — 단지 정보 1개로 10명 이상에게 맞춤 메일 전송[입구/출구] 생성 → 입구로 들어온 값으로 시나리오 동작 → 출구로 결과 회수 → AI 호출로 실행 트리거
7-5. 회사메일 연동 + 개인화 메일 한번에 보내기"고객 DB 시트에서 가져온 명단에 단지 정보 개인화해서 일괄 발송해줘" 한 줄 대화로 실행

08통합 활용 아이디어 + 시나리오 자동 생성 팁

▶ 업무 활용 시나리오 3종 프로젝트

8-1. 시나리오 ① 경쟁 단지 분석 + 리포트 + 메일"OO지역 경쟁 단지 분양가 조사 → 비교표 정리 → 메일 발송" 한 줄 명령
8-2. 시나리오 ② SNS 콘텐츠 기획 + 이미지 생성 + 발행"이번 주 분양 홍보 인스타 게시물 3개 기획 → 카드뉴스 이미지까지 생성" 일괄 처리
8-3. 시나리오 ③ 노션 데이터 → 보고서 → 메일"노션 이번 달 분양 실적 데이터 → 월간 보고서 정리 → 메일 발송"

▶ 추가 팁 — Make 시나리오 자동 생성 심화

8-4. Context7 MCP + Make MCP로 시나리오 JSON 자동 생성
8-5. 자동 생성 예시 프롬프트"유튜브 새 댓글 → 구글시트 기록 → 긍정 댓글에 감사 대댓글 → 부정 댓글은 알림 발송" 시나리오 JSON 한 번에 생성