QueryPie 같은 AI 에이전트 플랫폼 만들기: MCP 도구 연결과 권한 관리

핵심 요약

1. 사내 도구를 연결해 문서 조회부터 요약·메일 발송까지 이어지는 기업용 AI 에이전트 플랫폼을 만듭니다. 2. MCP는 도구 연결, OpenAI Function Calling은 호출 후보 생성, 업무 API는 실제 조회·발송을 담당하도록 구성합니다. 3. 권한 집행·승인·실행 순서·중복 실행 방지·감사 기록은 자체 로직으로 구현합니다.

QueryPie AIP에서 살펴볼 제작 범위

QueryPie AIP의 핵심 가치는 업무 도구를 연결하면서 조직이 AI의 접근 권한과 실행 이력을 관리하도록 하는 데 있습니다. 실무자는 자연어로 업무를 요청하고, 관리자는 사용할 도구와 에이전트의 운영 범위를 통제합니다. 유사 플랫폼도 업무 실행 화면과 관리자 통제 기능을 함께 설계해야 합니다.

이전 쿼리파이 AI 허브는 2025년 9월 8일 릴리스 노트에서 AIP로의 명칭 변경을 안내했습니다. 데이터베이스·서버 접근제어를 다루는 ACP는 별도 제품입니다. 아래 기술 조합은 AIP의 사용자 가치를 참고해 유사 기능을 만드는 구현 대안입니다.

MCP 게이트웨이로 허용된 업무 도구 연결하기

MCP는 AI 애플리케이션과 외부 도구·자료를 연결하는 공통 프로토콜입니다. 연결할 서버, 사용할 도구, 사용자의 인증 정보를 입력받으면 MCP 인터페이스를 통해 도구 정보를 주고받도록 구성합니다. MCP 자체가 AI 모델이나 완성된 업무 API 목록을 제공하는 것은 아닙니다.

MCP 게이트웨이를 구현할 때는 조직별 허용 도구 목록과 서버별 인증·호출 권한을 자체 로직으로 관리합니다. 입력 형식과 반환 결과를 검증하고, 연결 실패를 업무 화면에 전달하는 처리도 필요합니다. 결과로 에이전트가 사용할 수 있는 도구 목록과 호출 인터페이스를 제공하되, 실제 실행 시점에도 권한을 확인합니다.

OpenAI Function Calling으로 문서 요약과 메일 발송 연결하기

사내 SaaS 연동 자동화의 예시로 “Drive 회의록을 요약해 검토 후 팀에 메일로 보내 줘”라는 요청을 설계할 수 있습니다. OpenAI Function Calling은 모델이 사용할 도구와 호출 인자를 생성하도록 하는 AI API 기능입니다. 애플리케이션은 호출 후보를 검증한 뒤 코드를 실행하고, 결과를 모델에 돌려주며 다음 단계를 이어갑니다.

Google Drive API는 일반 파일을 다운로드하거나 Google Workspace 문서를 내보내는 역할을 맡습니다. AI API는 취득한 내용을 요약하고 메일 초안을 생성하며, Gmail API는 승인된 내용을 실제로 발송합니다. 클라이언트 라이브러리는 API 호출을 돕는 코드이고, 문서 내용은 연결된 Drive에서 가져옵니다.

자체 로직은 문서 취득 → 요약 → 검토 → 발송 순서와 각 단계의 상태를 관리합니다. 재시도 조건과 중복 발송 방지를 구현하고, 승인받은 수신자·본문이 바뀌면 다시 검토하도록 설계합니다. 최종 출력은 요약문, 검토할 메일 초안, 발송 결과입니다.

OPA 접근 정책 구현과 승인 절차 나누기

AI 에이전트 권한 관리는 사용자·작업·대상 자원을 함께 판단해야 합니다. 오픈소스 정책 엔진인 OPA에 이 정보를 구조화해 전달하면, 등록한 정책과 데이터에 따라 허용·거부 등의 판단을 반환하도록 구성할 수 있습니다. 애플리케이션은 판단 결과를 받아 실제 도구 호출을 허용하거나 차단합니다.

사람의 검토가 필요한 업무는 승인자 지정, 요청 알림, 승인 상태 저장, 승인 이후 실행을 별도로 구현합니다. 출력은 허용·차단·승인 대기 상태와 그 사유이며, 실행 직전에 권한과 승인 대상을 다시 확인합니다. OPA의 정책 판단만으로 승인 화면과 실행 차단까지 완성되지는 않습니다.

QueryPie AIP의 AI 에이전트 게시 승인은 AI Operator가 조직 에이전트를 활성화할 때 관리자 또는 소유자에게 받는 승인입니다. 위 예시의 메일 발송 전 검토는 제작할 플랫폼에 추가하는 업무 규칙으로 구분합니다.

OpenTelemetry로 MCP 도구 호출 감사 로그 연결하기

QueryPie AIP는 도구 호출의 시도·성공·실패와 권한 부족·타임아웃 같은 오류 원인을 기록합니다. 유사 기능에는 추적·지표·로그를 계측하고 수집·내보내는 오픈소스 프레임워크인 OpenTelemetry를 활용할 수 있습니다. 도구 실행 단계와 처리 시간, 오류 정보를 입력으로 받아 하나의 업무 요청에 연결된 실행 흐름을 남깁니다.

자체 로직은 사용자·승인 내역·호출 결과를 연결하고 민감정보를 제거합니다. 기록 저장소, 보존기간, 조회 권한과 감사 화면은 별도로 구성합니다. 출력 화면에서는 어떤 요청이 어느 단계에서 실패했는지와 재처리가 필요한 작업을 확인하도록 만듭니다.

AI 스킬 재사용과 운영 조건까지 설계하기

QueryPie AIP의 스킬은 업무 지침·스크립트·참고 파일을 묶은 패키지이며 샌드박스에서 실행됩니다. 유사 서비스에서는 검토한 업무 절차와 참고 자료를 입력받아 재사용할 스킬로 구성합니다. 자체 실행 환경은 스크립트 실행 범위와 출력 형식을 검증하고, 반복 업무에 적용할 결과물을 반환하도록 설계합니다. 외부 도구 연결은 MCP, 실제 조회·변경은 업무 API가 각각 담당합니다.

도입 범위도 구현 설계에 반영해야 합니다. 조직용 Edge Tunnel은 Enterprise 전용으로 안내되므로 다른 요금제에도 같은 연결 기능이 있다고 전제하지 않습니다. Drive의 파일 접근권한·내보내기 형식, Gmail의 발송 권한과 동의 범위를 확인하고, 국가별 공급·지원 조건도 구분합니다.

AI 업무 자동화 플랫폼 구축을 준비한다면 필요한 기능, 입력 자료, 연결할 업무 도구와 승인 절차를 정리해 주세요. 트램스 AI에 제작을 문의하면 이 범위를 바탕으로 구현 방향을 상담할 수 있습니다: https://trams.co.kr/ai-si/contact/#inquiry