MCP 기반 AI 에이전트? 올거나이즈 알리가 왜 특별할까?

📌 MCP 기반 AI 에이전트? 올거나이즈 ‘알리’가 왜 특별할까?

AI 자동화 솔루션에 관심 있는 분이라면, 이번 소식은 꼭 챙겨보셔야 해요.
국내 인공지능 전문 기업 올거나이즈(Allganize)가 국내 최초로 MCP 기반의 AI 에이전트 빌더를 선보였거든요.
바로 자사 플랫폼인 ‘알리(Ali)’에 새롭게 탑재된 기능인데요.
그동안 AI 에이전트는 들어봤어도 MCP 기반은 낯설게 느껴질 수 있어서, 이번 글에서 핵심만 간단히 정리해볼게요.

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✅ MCP란? 요즘 AI 업계에서 왜 이렇게 핫할까?

먼저, MCP는 Model Context Protocol의 줄임말이에요.
미국의 앤트로픽(Anthropic)이 만든 AI 에이전트용 통신 규약인데, 지금은 오픈AI, 구글, 마이크로소프트 같은 곳에서도 적극적으로 쓰고 있어요.

이 MCP 구조의 특징은,
AI가 허용된 도구와 데이터만 안전하게 사용하는 걸 보장해주는 프로토콜이라는 점이에요.

덕분에 기업 내 민감한 정보를 다룰 때 보안 이슈를 줄일 수 있어서,
기업용 AI 시스템 구축 시 필수 기술로 주목받고 있는 거죠.

 

 

✅ 올거나이즈가 선보인 ‘알리’ 에이전트 빌더의 강점은?

이번에 올거나이즈가 발표한 ‘알리’ 플랫폼의 MCP 에이전트 빌더는,
기존과는 차별화된 몇 가지 포인트가 있어요.

• ✔ 온프레미스 지원: 외부 네트워크가 차단된 사내 환경에서도 완벽히 작동해요.
• ✔ 코딩 없이 구축 가능: 비개발자도 GUI로 손쉽게 AI 에이전트를 만들 수 있어요.
• ✔ 사내 자료와 연동 가능: 노션, 구글 드라이브, DB 등과 연결해서 → 검색 에이전트, 데이터 분석 에이전트, 영업 지원 에이전트 등을 만들 수 있어요.

이처럼 실무에서 바로 쓸 수 있는 에이전트를 클릭 몇 번으로 만들 수 있다는 점,
이건 정말 많은 기업 입장에서도 게임 체인저가 될 수 있겠죠.

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성능까지 탄탄한 올거나이즈의 LLM, ‘알파-V2’

이 시스템의 근간이 되는 LLM도 만만치 않아요.
올거나이즈는 자체 개발한 ‘알파-V2’와 ‘알파-R1’ 모델을 탑재했어요.
특히 알파-V2는 알리바바의 ‘큐원’ 기반에 올거나이즈의 데이터 노하우가 더해져서 탄생했는데요.

• ✔ 소형 모델: 오픈 소스로도 제공돼서 스타트업이나 중소기업도 쉽게 접근 가능
• ✔ 중형 모델: 한국어 기준으로도 매우 높은 성능을 기록했다고 해요

이처럼 LLM의 성능까지 탄탄하게 갖춘 덕분에,
단순한 AI 툴이 아니라 현장에 바로 도입 가능한 ‘완성형 솔루션’으로 보는 시각이 많습니다.

📘 핵심 요약:
올거나이즈의 ‘알리’는 MCP 기반의 보안성과 직관적인 AI 에이전트 빌더를 통해, 기업 실무에 바로 적용 가능한 AI 자동화 솔루션입니다.

 

개인적인 관점

🧠 저는 평소에 AI를 활용해서 수익화하거나 자동화 솔루션을 만드는 걸 연구하고 있어요.
이번 올거나이즈의 사례는 “이 정도까지 실무화가 가능하구나!”라는 걸 보여준 대표적인 예라고 생각해요.

특히 온프레미스 환경에서의 보안 대응,
그리고 코드 몰라도 되는 직관적인 빌더 제공,
이런 요소들이 앞으로 AI 활용의 진입 장벽을 낮추는 데 큰 역할을 할 것 같아요.

🔚 AI 기술이 고도화되면서, 이제는 단순한 ‘챗봇’이 아니라 에이전트 중심의 자동화 시스템이 각광받고 있어요.
올거나이즈의 ‘알리’처럼 보안·성능·접근성까지 모두 갖춘 플랫폼은 앞으로 더 많은 주목을 받을 거예요.

AI로 일의 효율을 높이거나 자동화 시스템을 고민 중이라면,
이번 MCP 기반 에이전트 빌더는 한 번쯤 체크해볼 만한 가치가 있다고 생각합니다

 

 

앞으로 어떤 기업에 적합할까?

MCP 기반 AI 에이전트 빌더는 특히 다음과 같은 기업에 적합하다고 생각돼요.

• ✔ 보안이 중요한 금융/의료/공공기관 – 민감한 데이터의 외부 유출을 철저히 막을 수 있어요.
• ✔ 기술 인력이 부족한 중소기업 – 코딩 없이 구축 가능한 AI 빌더가 큰 장점이 되죠.
• ✔ 실시간 문서 관리가 중요한 팀 – 사내 자료 연동으로 노션, 구글 드라이브 등과 쉽게 연결돼요.

특히 중소기업은 리소스와 인력이 제한적이다 보니, 이처럼 간편하게 AI 자동화 시스템을 도입할 수 있는 솔루션이 실질적인 경쟁력이 될 수 있습니다.

 

 

앞으로의 기대와 전망

이번 올거나이즈 ‘알리’ 사례를 통해 확인할 수 있는 것은,
이제 AI는 단순히 실험적인 기술이 아니라 업무 효율을 실현하는 실전 도구라는 점이에요.

앞으로는 더 많은 기업들이 AI를 도입해 업무 자동화에 나설 것이고,
그 과정에서 보안성, 확장성, 사용 편의성은 더욱 중요한 요소가 될 거예요.

그리고 그 중심에는 올거나이즈처럼 현장 중심의 접근이 있는 기업들이 주목받겠죠. 이번 사례가 우리 기업 환경에도 긍정적인 자극이 되기를 기대해봅니다.

 

정리하자면:
‘알리’는 기술을 넘어 실무를 위한 AI 플랫폼으로, 지금 바로 도입 가능한 수준에 도달한 드문 사례입니다.