매일 아침 출근하면, GA4 트래픽 요약·Meta 광고 ROAS·Amplitude 퍼널 분석이 이미 정리돼 있습니다. 대시보드를 열지 않았는데도요.
이게 뭔데?
MCP(Model Context Protocol)는 AI에게 외부 도구를 연결하는 표준 프로토콜이에요. 쉽게 말하면, AI가 채팅만 하는 게 아니라 여러분이 쓰는 마케팅 도구에 직접 접속해서 데이터를 읽고 분석할 수 있게 해주는 거예요. 기존에 Claude는 채팅 창 안에서만 존재했는데, MCP가 나오면서 실제 도구에 접속해서 데이터를 끌어오고 작업까지 실행하는 '진짜 어시스턴트'가 됐어요.
지금 마케팅 실무에서 바로 연결할 수 있는 MCP 서버 3종이 있어요. 이 세 개면 대부분의 마케팅 데이터를 커버해요.
| MCP 서버 | 제작사 | 주요 기능 | 특징 |
|---|---|---|---|
| Google Analytics 4 | Google (공식) | 트래픽, 사용자 행동, 전환 데이터 조회 | GA4 Data API 직접 연결 |
| Meta Ads | pipeboard-co (오픈소스) | 캠페인 성과, ROAS, 예산 관리 | GitHub Star 500+, 도구 29개 |
| Amplitude | Amplitude (공식) | 퍼널, 리텐션, 사용자 세그먼트 | 2026년 공식 출시 |
하나씩 살펴볼게요.
GA4 MCP는 Google이 직접 만든 공식 서버예요. GA4 Data API를 통해 트래픽, 사용자 행동, 전환 데이터를 Claude가 직접 읽어요. "지난주 대비 오가닉 트래픽 변화 알려줘"라고 물으면 대시보드를 열지 않고도 숫자를 확인하고 답변해줘요. 설정도 간단해요 — Claude Desktop의 설정 파일에 서버 정보를 추가하고, Google Cloud에서 OAuth 인증을 연결하면 끝이에요.
Meta Ads MCP는 Facebook·Instagram 광고를 관리하는 오픈소스 서버예요. 캠페인 성과 조회, ROAS 분석, 타겟 오디언스 관리, 예산 최적화까지 29개 도구를 제공해요. GitHub Star가 500개 넘게 달릴 정도로 이미 검증된 프로젝트이고, Remote MCP도 지원해서 로컬에 설치하지 않고도 바로 연결할 수 있어요.
Amplitude MCP는 Amplitude가 직접 만든 공식 서버예요. 제품 분석 데이터 — 퍼널 완료율, 리텐션 곡선, 사용자 세그먼트 비교 — 를 AI에 직접 연결해줘요. "이번 주 온보딩 퍼널 이탈률이 높아진 구간 찾아줘"라고 자연어로 물으면, Amplitude에 직접 쿼리를 날려서 답을 줘요.
이 세 개를 한꺼번에 연결하면? 마케팅 데이터의 3대 축 — 웹 트래픽, 광고 성과, 제품 분석 — 을 AI가 통합해서 크로스 분석할 수 있게 돼요. "어제 Meta 광고로 유입된 사용자의 GA4 전환율이 오가닉 대비 어때?"라는 질문이 가능해지는 거예요.
뭐가 달라지는 건데?
대시보드 3개를 돌아가며 로그인하는 시대가 끝나고 있어요.
| 기존 (수작업) | MCP + AI (자동화) | |
|---|---|---|
| 데이터 확인 | GA4·Meta·Amplitude 각각 로그인 | AI에게 자연어로 질문 |
| 리포트 작성 | 스프레드시트에 수동 정리 (30분~1시간) | AI가 자동 생성 (5분 이내) |
| 인사이트 도출 | 데이터를 보고 직접 해석 | AI가 이상 징후 감지 + 원인 추론 |
| 정기 보고 | 매주 수동 반복 | cron 스케줄로 완전 자동화 |
| 주간 소요 시간 | 2~4시간 | 초기 설정 15분, 이후 0분 |
이미 현업에서 성과를 내고 있는 팀들이 있어요.
디지털 마케팅 에이전시 Two Octobers는 GA4 MCP를 Claude에 연결한 뒤, 클라이언트 리포트 작성 방식을 완전히 바꿨어요. 이전에는 GA4에 로그인해서 리포트를 뽑고, 스프레드시트에 옮기고, 인사이트를 정리하는 데 시간을 쏟았는데 — 이제는 "지난주 오가닉 트래픽 변화와 원인을 분석해줘"라고 한 줄 입력하면 Claude가 데이터를 직접 조회하고 변화 원인까지 추론해서 정리해줘요.
마케팅 에이전시 Boulder SEO Marketing의 Chris Raulf 팀은 MCP를 더 공격적으로 활용하고 있어요. Google Calendar, Gmail, Monday.com까지 MCP로 연결한 뒤, 매 미팅마다 30분씩 걸리던 후속 작업이 5~7분으로 줄었다고 해요. "캘린더에서 지난 회의 녹취록 읽어서, 내 액션 아이템을 Monday.com에 추가해줘" — 이 두 문장이면 Claude가 혼자 다 처리해요. Harold De Guzman(마케팅 디렉터)은 Claude가 백그라운드에서 작업하는 동안 다른 일을 했다고 해요. 이게 진짜 에이전트 AI의 모습이에요.
자동화를 한 단계 더 밀어붙인 사례도 있어요. n8n(노코드 자동화 툴)에 공유된 워크플로우에서는 Meta Ads 데이터를 MCP로 가져와서 Claude가 분석하고, 그 결과를 Google Slides 프레젠테이션으로 만들어서 이메일까지 자동 발송하는 전체 파이프라인을 구축했어요. 5장짜리 슬라이드 — 핵심 요약, 채널별 KPI, 상위 캠페인, 부진 캠페인, 액션 제안 — 가 매주 자동으로 만들어져서 이해관계자에게 전달돼요. 세팅은 15~20분이면 끝이에요.
Claude Code를 쓴다면 더 간단한 방법도 있어요. GitHub Actions에 cron 스케줄을 걸어두면 매일 아침 9시에 Claude가 자동 실행돼서 지정된 작업을 수행해요.
자동화 3단계 — 본인에게 맞는 레벨로 시작하세요
Level 1 — 대화형: MCP 연결 후, 필요할 때마다 자연어로 질문. 세팅 5분.
Level 2 — 노코드 자동화: n8n·Zapier로 정기 스케줄 설정. 리포트 자동 생성+이메일 배포.
Level 3 — 코드 자동화: GitHub Actions cron으로 매일 아침 AI 리포트 자동 실행.
핵심만 정리: 시작하는 법
- Claude 유료 플랜 구독
MCP 서버 연결은 유료 플랜부터 가능해요. Claude Pro($20/월)이면 시작할 수 있어요. 자동화를 본격적으로 돌리려면 Max 플랜을 추천해요. - GA4 MCP 서버 연결
Google의 공식 GA4 MCP 서버를 Claude Desktop 설정 파일(claude_desktop_config.json)에 추가해요. Google Cloud 프로젝트에서 GA4 Data API를 활성화하고 OAuth 인증을 연결하면 끝. Pro Analytics Academy의 단계별 가이드를 따라가면 10분이면 돼요. - Meta Ads MCP 연결
Meta Business Suite에서 액세스 토큰을 발급받고, meta-ads-mcp 서버 설정을 추가해요. Remote MCP를 지원하니까 로컬 설치 없이 바로 연결하는 것도 가능해요. - 자동화 스케줄 설정 (선택)
매일 자동 리포트를 원하면 두 가지 선택지가 있어요. 개발자라면 GitHub Actions cron(schedule: "0 9 * * *"), 비개발자라면 n8n 같은 노코드 자동화 툴이에요. 처음엔 생략하고, 패턴이 잡힌 뒤에 자동화로 넘어가는 것도 좋아요. - 첫 리포트 요청
"이번 주 GA4 트래픽 요약과 Meta 광고 ROAS를 분석해줘" — 이렇게 한 줄이면 돼요. AI가 세 플랫폼 데이터를 읽고 크로스 분석한 리포트를 만들어줘요.
주의할 점
MCP는 실제 마케팅 플랫폼에 접근하는 거라, 권한 설정을 신중하게 하세요. GA4는 읽기 전용으로 시작하는 걸 추천하고, Meta Ads MCP는 예산 변경 같은 쓰기 작업은 충분히 검증한 뒤에 열어주세요. 자동화된 AI가 광고 예산을 마음대로 바꾸는 건 아무도 원하지 않잖아요.
