예상 읽기 시간: 약 12분
AI를 쓰다 보면 어느 순간 복붙이 귀찮아집니다.
노션에 있는 기획서를 보고 다시 GPT에 붙여넣고,
피그마 링크를 열어 화면을 캡처하고,
로컬 폴더에 있는 자료를 다시 채팅에 올리고,
정리한 내용을 다시 노션에 붙여넣고.
처음에는 이 정도 복붙도 괜찮았습니다.
그런데 자료가 많아지고 프로젝트가 늘어나면, AI에게 설명하는 시간보다 자료를 옮기는 시간이 더 길어집니다.
그래서 MCP와 커넥터가 눈에 들어오기 시작했습니다.
MCP는 AI용 연결 포트라고 이해하면 됩니다
MCP는 Model Context Protocol의 약자입니다.
공식 설명에서는 AI 모델이 여러 도구와 데이터 소스에 연결되는 표준 방식이라고 설명합니다.
저는 디자이너 입장에서 이렇게 이해했습니다.
MCP는 AI에게 꽂는 연결 포트입니다.
USB-C 포트에 모니터, 외장하드, 충전기를 연결하듯이, MCP를 통해 AI가 Notion, Figma, 로컬 파일, 브라우저 같은 도구와 연결될 수 있습니다.
물론 실제 내부 구조는 더 복잡하지만, 처음 이해할 때는 이 정도 비유가 충분했습니다.
중요한 건 AI가 갑자기 모든 걸 알아서 보는 게 아니라, 내가 허용한 도구와 권한 안에서 연결된다는 점입니다.
캡션: MCP는 AI가 외부 도구의 맥락을 읽고 작업할 수 있게 하는 연결 방식에 가깝습니다.
Notion Agent와 Notion MCP는 다릅니다
노션에는 Notion Agent가 있습니다.
공식 안내 기준으로 Notion Agent는 노션 안에서 페이지와 데이터베이스를 만들고 수정할 수 있고, 워크스페이스와 연결된 앱의 맥락을 활용할 수 있습니다. 단, 사용자가 가진 권한을 넘어서 접근할 수는 없습니다.
쉽게 말하면 Notion Agent는 노션 안에 있는 작업자입니다.
노션 페이지를 정리하고, 데이터베이스 구조를 만들고, 현재 페이지를 요약하거나 수정할 때 편합니다.
반면 Notion MCP는 외부 AI 도구가 Notion 워크스페이스에 접근할 수 있게 하는 연결입니다.
예를 들어 Claude Code, Codex, ChatGPT 같은 도구가 Notion MCP를 통해 노션을 읽고 쓸 수 있습니다.
정리하면:
Notion Agent는 노션 안에서 일하는 AI.
Notion MCP는 다른 AI가 노션과 연결되는 통로.
이렇게 보면 덜 헷갈립니다.
저는 데스크톱 앱 연결부터 보는 편입니다
처음부터 터미널 명령어를 열 필요는 없습니다.
노션과 AI를 연결한다고 하면 처음에는 API 키나 터미널 명령어부터 떠올릴 수 있는데요.
저는 그렇게 시작하지 않았습니다.
Claude나 ChatGPT 데스크톱 앱의 설정에서 플러그인 또는 커넥터 메뉴를 열고, Notion을 선택해 로그인과 권한 승인을 진행했습니다.
일반적인 자료 검색이나 페이지 정리 정도는 이 방식만으로도 훨씬 간단했습니다.
연결하고 나면 채팅에서 이런 식으로 요청할 수 있습니다.
노션에 정리한 프로젝트 자료를 찾아줘.
이 내용을 기존 페이지 구조에 맞춰 정리해줘.
터미널 명령어를 입력하지 않아도 되니, 처음 연결할 때는 이 방식이 훨씬 편했습니다.
다만 제가 나중에 Claude Code나 Codex를 사용하면서 로컬에 있는 기획서와 작업 파일까지 읽고 그 결과를 노션에 올리고 싶어지니 이야기가 달라졌습니다.
데스크톱 채팅 앱이 노션에 접근하는 것과 코딩 도구가 내 컴퓨터 파일을 읽어 노션에 기록하는 것은 서로 다른 연결이었거든요.
그래서 저는 용도에 따라 나눴습니다.
- 노션에 있는 내용을 찾거나 정리할 때는 데스크톱 앱
- 내 컴퓨터의 작업 파일까지 함께 다룰 때는 Claude Code·Codex
- 노션 페이지 안에서 구조를 바꿀 때는 Notion Agent
아주 중요한 코드나 빌드 작업처럼 로컬 파일을 직접 다뤄야 하는 상황이 아니라면, 저는 데스크톱 앱 연결만으로도 충분히 편하게 쓰고 있습니다.
처음부터 터미널 설정을 따라 할 필요는 없고, 일단 데스크톱 앱의 연결 기능부터 사용해본 뒤 로컬 파일 연동이 필요해졌을 때 MCP 설정으로 넘어가는 편이 덜 복잡했습니다.
Claude Desktop에서는 설정의 Connectors 또는 Extensions에서 도구를 연결할 수 있습니다.
Claude 공식 문서 기준으로 원격 웹 커넥터는 Notion 같은 클라우드 도구에 연결하고, 로컬 데스크톱 확장은 내 컴퓨터 파일과 앱에 접근하는 방식입니다.
Notion 공식 MCP 문서에서도 Claude Desktop은 Settings → Connectors에서 Notion MCP URL을 추가하고 OAuth 인증을 진행하는 방식이 안내되어 있습니다.
ChatGPT와 Codex도 MCP 서버를 연결할 수 있습니다. Codex는 설정 파일이나 데스크톱 앱 설정을 통해 MCP 서버를 관리할 수 있고, ChatGPT Work에서는 플러그인으로 제공되는 MCP 기반 도구를 사용할 수 있습니다.
초보자 입장에서는 이렇게 나누면 좋습니다.
노션 안에서 페이지를 정리하고 싶다 → Notion Agent.
Claude나 ChatGPT 채팅에서 노션 내용을 참고하고 싶다 → 앱 커넥터.
로컬 폴더까지 읽고 노션에 기록하고 싶다 → Codex나 Claude Code의 MCP 설정.
Notion MCP에서 꼭 조심할 점
Notion MCP는 연결된 AI가 내 Notion 권한 범위 안에서 읽고 쓸 수 있게 합니다.
그래서 편한 만큼 조심해야 합니다.
Notion 공식 문서에서도 공식 MCP 엔드포인트를 확인하고, AI가 수행하는 작업을 검토하는 보안 습관을 권장합니다.
특히 디자이너라면 이런 자료가 섞여 있을 수 있습니다.
- 클라이언트 실명
- 외주 계약 관련 내용
- 미공개 브랜드 자료
- 개인 일정
- 가격 제안서
- 내부 작업 기록
연결했다고 모든 걸 맡기기보다, 저는 이런 식으로 요청하는 편이 안전하다고 느꼈습니다.
노션에 추가하기 전에 어떤 페이지를 만들지 먼저 보여줘.
클라이언트명은 외주사 A, B처럼 익명 처리해줘.
확인되지 않은 내용은 추가하지 말고 “확인 필요”로 남겨줘.
기존 페이지를 수정하기 전에 변경 요약을 먼저 보여줘.
AI 연결은 자동화보다 검수 흐름이 중요했습니다.
Figma MCP는 디자인 맥락을 AI에게 전달하는 통로입니다
Figma MCP도 비슷하지만 용도가 조금 다릅니다.(저는 피그마를 적극 활용하지 않아서 이부분은 자료조사 기반입니다!)
Figma 공식 문서 기준으로 Figma MCP server는 Figma 디자인 파일의 변수, 컴포넌트, 레이아웃 같은 디자인 맥락을 AI 에이전트에게 제공하고, 일부 워크플로우에서는 Figma 캔버스에 native content를 쓰는 기능도 지원합니다.
디자이너 기준으로 보면, AI에게 스크린샷 한 장을 던지는 것보다 더 구조적인 맥락을 줄 수 있는 방식입니다.
예를 들어:
- 선택한 프레임의 레이아웃 구조를 읽기
- 디자인 시스템 컴포넌트 정보를 참고하기
- Figma Make 리소스를 가져오기
- 디자인을 코드로 옮길 때 맥락 제공하기
다만 Figma 공식 문서에서도 MCP 서버가 최종 코드를 만들어주는 주체는 아니라고 설명합니다. Figma MCP는 디자인 맥락을 제공하고, 실제 해석과 생성은 연결된 AI 도구가 합니다.
즉 Figma MCP는 “디자인을 알아서 완성해주는 버튼”이 아니라, AI가 피그마 안의 구조를 더 잘 이해하도록 돕는 통로입니다.
Remote와 Desktop도 구분해야 합니다
Figma MCP에는 remote server와 desktop server가 있습니다.
Figma 공식 안내 기준으로 remote server는 Figma가 호스팅하는 서버에 연결하는 방식이고, 대부분의 사용자에게 권장됩니다. 링크 기반으로 Figma 파일이나 선택 영역의 맥락을 전달할 수 있습니다.
desktop server는 Figma 데스크톱 앱을 통해 로컬에서 실행됩니다. Figma 데스크톱 앱에서 Dev Mode를 켜고 MCP server를 활성화한 뒤, 지원되는 MCP 클라이언트에서 연결합니다.
쉽게 말하면:
Remote는 피그마 링크를 AI에게 건네주는 방식에 가깝고,
Desktop은 피그마 앱에서 선택한 프레임을 AI가 보게 하는 방식에 가깝습니다.
저처럼 디자이너가 먼저 이해할 때는 이 정도 구분이면 충분합니다.
디자이너에게 중요한 건 연결보다 작업 흐름입니다
Notion MCP, Figma MCP, Claude 커넥터, ChatGPT 플러그인.
이름만 보면 갑자기 개발자 글처럼 느껴집니다.
하지만 디자이너에게 중요한 질문은 더 단순합니다.
이 자료가 어디에 있는가?
AI가 그 자료를 직접 읽어야 하는가?
읽기만 하면 되는가, 쓰기도 해야 하는가?
민감한 정보가 섞여 있는가?
작업 전 사람이 확인해야 하는가?
이 질문을 먼저 하면 어떤 연결을 써야 할지 조금 보입니다.
노션 페이지 안에서 구조를 바꾸고 싶으면 Notion Agent.
채팅에서 노션 자료를 참고하고 싶으면 Notion 커넥터.
로컬 파일과 노션을 함께 다루려면 Codex나 Claude Code MCP.
피그마 디자인 맥락을 AI에게 주고 싶으면 Figma MCP.
이렇게 나눠두면 “MCP가 뭔지 완벽히 알아야 한다”는 부담이 줄어듭니다.
저는 복붙을 없애기보다 판단을 남기고 싶습니다
AI와 도구를 연결한다고 해서 모든 작업이 자동으로 완성되지는 않습니다.
오히려 저는 연결이 많아질수록 사람이 정해야 하는 기준이 더 중요해진다고 느꼈습니다.
어떤 자료를 읽게 할지.
어디까지 수정하게 할지.
어떤 결과를 노션에 남길지.
Figma의 어떤 프레임을 기준으로 볼지.
민감한 정보는 어떻게 익명 처리할지.
이건 여전히 사람이 정해야 합니다.
저에게 Notion과 Figma MCP는 “AI가 알아서 해주는 자동화”보다, 흩어진 작업 맥락을 AI와 함께 다루기 쉽게 만드는 연결에 가깝습니다.
복붙을 조금 줄이고, 작업 중 생긴 판단을 다시 찾을 수 있는 곳에 남기는 것.
지금은 그 정도로도 충분히 쓸모가 있었습니다.
이번 10편까지가 제가 AI 작업실을 만들면서 정리한 기본 구조입니다.
브라우저에서 앱으로,
새 채팅에서 프로젝트로,
프로젝트에서 지침과 md 파일로,
지침에서 스킬로,
그리고 Notion과 Figma 같은 실제 작업도구 연결로.
아직 완성된 시스템은 아닙니다.
하지만 적어도 이제는 AI를 하나의 거대한 채팅창으로만 보지 않게 됐습니다.
제가 일하는 방식에 맞춰 방을 나누고, 규칙을 적고, 필요한 도구를 연결하는 중입니다.
디자이너에게 AI를 잘 쓴다는 건 결국 이런 것에 가까운 것 같습니다.
AI가 나를 대신하게 하는 것이 아니라,
내가 일하는 방식을 AI가 이해할 수 있는 구조로 조금씩 바꾸는 것.