Slack, 실시간 검색 API와 MCP로 업무 대화 기반 AI 주도권 겨냥

Slack AI 플랫폼, 업무 대화 데이터의 문을 연다

Slack이 실시간 검색 API와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 공개하며, 개발자가 업무 채널에 흐르는 대화·메시지·파일을 안전하게 조회하고 활용하도록 길을 열었다. 핵심 가정은 간단하다. 팀이 실제로 일하고 결정을 내리는 맥락은 비정형 대화에 있고, 이 맥락을 끌어올릴 수 있을 때 AI 에이전트가 비로소 “유용한 답과 행동”을 한다는 것이다.

왜 대화 데이터가 AI의 연료인가

많은 기업형 AI 도구가 구조화된 데이터에는 강하지만, 비공식 논의와 결론, 암묵지 같은 맥락을 놓쳐 현장과 동떨어진 일반론을 답하는 경우가 잦다. Slack은 조직 내 실시간 대화를 AI가 직접 참조하게 해, 의사결정의 실제 맥락을 답변과 행동에 녹이도록 설계했다.

실시간 검색 API: 맥락 기반 접근의 단일 창

새 API는 인증된 사용자를 대신해 메시지, 채널, 파일, Canvas, Lists 전반을 키워드나 자연어로 한 번에 검색한다. 여러 엔드포인트를 이어 붙이던 과거 방식 대신, 권한을 존중한 단일 접근을 제공해 페더레이티드 서치 같은 시나리오도 뒷받침한다. 이로써 Slack AI 플랫폼 위에서 에이전트가 업무 흐름 속에 자연스럽게 끼어든다.

검색 범위와 성능

API는 전체 이력 덤프가 아니라, 쿼리에 맞춘 소량의 고관련 결과만 빠르게 반환한다. 데이터는 외부로 중복 복제하지 않고 Slack 내에 머무르며, 권한 체계를 그대로 따른다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버: 표준화된 에이전트 실행

Anthropic의 오픈 스탠더드를 기반으로 한 MCP 서버는 LLM·에이전트가 Slack 내 작업을 발견·실행하는 방식을 표준화한다. 다중 엔터프라이즈 시스템을 잇는 통합 복잡도를 줄여, 개발자가 한 번 구현한 능력을 다양한 워크스페이스와 백엔드로 확장하기 쉽게 한다.

초기 파트너와 사용 사례

Anthropic Claude는 워크스페이스 전반을 검색해 팀 대화에 근거한 응답을 제공하고, Google Agentspace는 실시간 검색 API로 Google의 에이전트와 Slack을 유기적으로 연결한다. Perplexity Enterprise는 웹 검색을 팀 논의로 그라운딩하고, Dropbox Dash는 양 플랫폼 전반의 인사이트를 실시간으로 표출한다.

보안·거버넌스 설계

접근은 철저히 사용자 대리(on-behalf-of) 모델을 따른다. 사용자가 에이전트에 로그인하면 에이전트가 그 자격으로 Slack을 호출하며, 사용자가 볼 수 있는 DM·비공개·공개 채널만 접근한다. 또한 API 응답을 AI 학습에 사용하는 행위를 계약으로 금지한다. 다지역 데이터 레지던시로 주권 요구를 충족하고, Enterprise Plus는 규제 산업 수준의 보안·컴플라이언스를 제공한다.

경쟁과 사업 전략

Copilot로 AI를 확장하는 Microsoft Teams와 달리, Slack은 생산성 스위트를 넓히기보다 다양한 소프트웨어 경험이 만나는 통합 허브를 지향한다. “사람들은 Slack에서 승인·요청·티켓 발행까지, 일의 흐름 안에서 처리하는 경험을 사랑한다”는 CPO 발언처럼, Slack AI 플랫폼 전략은 사용성에 초점을 둔다. 인수사 Salesforce는 Slack을 AI 전략의 중심으로 두며 가격을 조정했고, 에이전트 스타트업들은 마켓플레이스 연동만으로 수만 고객을 단기간에 확보하기도 했다.

수익화와 생태계

Slack은 파트너 수익배분을 받지 않는다. 대신 사용 빈도와 체류 시간을 늘려 구독 가치를 높이는 길을 택했다. 매주 170만 개 이상의 앱이 활성 사용 중이며, 사용자 95%가 “Slack에서 앱을 쓰면 그 도구의 가치가 커진다”고 답했다. 수수료 대신 플랫폼 매력을 키워 장기 유지율과 가격 정당성을 확보하는 계산이다. 이 선택은 Slack AI 플랫폼의 개발자 유인책이기도 하다.

업무 생산성의 변화

별도 AI 도구를 배우는 대신, 에이전트가 대화 속 동료처럼 인터럽트·질문·재지시를 주고받는 모델이 부상한다. 컨텍스트 전환 비용을 줄이고, 그간 AI가 닿지 못하던 비정형 대화를 신뢰 가능한 근거로 끌어들인다. 이 흐름의 중심에 Slack AI 플랫폼이 놓인다.

내부 인프라와 개발자 온보딩

실시간 질의를 버틸 인프라를 위해 API 호출 레이트 리밋과 응답량 제약을 두어 빠르고 정밀한 검색을 보장한다. 기존 Slack 앱과 동일한 인증·설정만으로 시작할 수 있어 진입장벽이 낮고, 에이전트·엔터프라이즈 벤더의 채택을 가속한다.

실제 적용 예시

프로젝트 킥오프 전, 에이전트가 관련 채널·DM·파일·Canvas·Lists를 실시간 검색 API로 훑어 결정사항과 의존성을 요약하고, 참석자별 할 일을 정리해 회의 준비물을 자동 생성한다.

보안 승인 흐름 내 에이전트 호출

민감 문서 접근 요청이 올라오면 에이전트가 사용자 권한으로 감사 로그와 정책을 조회하고, 부족한 근거만 DM으로 질의한 뒤, 요건 충족 시 승인 워크플로를 완결한다. 전 과정에서 권한 밖의 채널·DM은 접근 불가다.

맺음말

AI 경쟁의 승패는 가장 정교한 알고리즘이 아니라, 누가 대화를 지배하느냐에 달려 있다. Slack AI 플랫폼은 그 대화의 문을 여는 열쇠로 자신을 위치시켰다.