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여러 MCP 서버를 조합하여 강력한 워크플로를 구성할 수 있습니다. 아래는 업계에서 가장 많이 활용되는 시나리오들입니다.

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시나리오 1: 데이터 파이프라인 모니터링 → 장애 알림

사용 MCP: Databricks SQL + Slack + JIRA 
"어제 실행된 ETL 잡 중 실패한 것이 있는지 확인하고,
실패한 잡이 있으면 Slack #data-ops에 알리고 JIRA 티켓도 생성해"
동작 흐름:
  1. Databricks SQL MCP→ system.lakeflow.job_runs 테이블에서 실패한 잡 조회
  2. Slack MCP→ #data-ops 채널에 실패 요약 메시지 전송
  3. JIRA MCP→ 실패 상세 내용으로 Bug 티켓 생성
참고 Genie Code에서 구현: Databricks SQL은 Managed MCP로 기본 제공됩니다. Slack과 JIRA는 External MCP(Unity Catalog Connection)로 연결합니다.

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시나리오 2: PR 리뷰 → 코드 품질 보고

사용 MCP: GitHub + Slack 
"이번 주에 올라온 PR들 목록을 가져와서 리뷰 상태를 확인하고,
리뷰 안 된 PR이 있으면 Slack #engineering에 리마인더 보내줘"
동작 흐름:
  1. GitHub MCP→ 리포의 오픈 PR 목록 조회 + 리뷰 상태 확인
  2. LLM 분석→ 리뷰 지연 PR 필터링, 담당자별 그룹핑
  3. Slack MCP→ 리뷰어별 멘션과 함께 리마인더 메시지 전송

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시나리오 3: 고객 문의 → 자동 응답 초안

사용 MCP: Gmail + PostgreSQL + Slack 
"오늘 들어온 고객 문의 이메일을 확인하고,
고객 DB에서 해당 고객 정보를 조회한 뒤,
응답 초안을 작성해서 Slack #cs-team에 검토 요청해줘"
동작 흐름:
  1. Gmail MCP→ 미읽은 고객 문의 이메일 검색 및 내용 읽기
  2. PostgreSQL MCP→ 고객 이메일로 CRM DB에서 고객 정보, 계약 상태 조회
  3. LLM 분석→ 문의 내용 + 고객 정보를 종합하여 응답 초안 작성
  4. Slack MCP→ CS 팀 채널에 원문 + 초안 + 고객 정보 요약 전송

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시나리오 4: 인시던트 대응 자동화

사용 MCP: PagerDuty/Datadog + Kubernetes + Slack 
"현재 Critical 알림이 있는지 확인하고,
관련 파드 로그를 가져와서 원인을 분석한 뒤,
Slack #incident에 분석 결과를 포스팅해줘"
동작 흐름:
  1. Datadog MCP→ 활성 Critical 알림 목록 조회
  2. Kubernetes MCP→ 관련 서비스의 파드 로그 수집
  3. LLM 분석→ 로그 패턴 분석, 가능한 원인 추론
  4. Slack MCP→ #incident 채널에 분석 보고서 전송

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시나리오 5: 스프린트 보고서 자동 생성

사용 MCP: JIRA + GitHub + Notion 
"이번 스프린트의 완료/미완료 이슈를 JIRA에서 가져오고,
관련 PR의 머지 상태를 GitHub에서 확인한 뒤,
Notion에 스프린트 회고 문서를 생성해줘"
동작 흐름:
  1. JIRA MCP→ 현재 스프린트의 이슈 목록 + 상태 조회
  2. GitHub MCP→ 각 이슈에 연결된 PR의 머지 상태 확인
  3. LLM 분석→ 완료율, 지연 원인, 다음 스프린트 주의점 분석
  4. Notion MCP→ 회고 템플릿으로 문서 자동 생성

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시나리오 6: 일일 업무 브리핑

사용 MCP: Google Calendar + Gmail + JIRA + Slack 
"오늘 일정과 미읽은 이메일, 할당된 JIRA 티켓을 정리해서
아침 브리핑을 만들어줘"
동작 흐름:
  1. Google Calendar MCP→ 오늘 일정 조회
  2. Gmail MCP→ 미읽은 중요 이메일 요약
  3. JIRA MCP→ 나에게 할당된 In Progress / To Do 이슈 조회
  4. LLM 분석→ 우선순위 정리, 시간 배분 제안
  5. Slack MCP→ DM으로 브리핑 전송 (선택)

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시나리오 7: 데이터 품질 모니터링 → 보고

사용 MCP: Databricks SQL + Google Sheets + Slack 
"주요 테이블의 null 비율, 중복 레코드, 최신성을 체크하고,
결과를 Google Sheets에 기록한 뒤, 이상이 있으면 Slack에 알려줘"
동작 흐름:
  1. Databricks SQL MCP→ 데이터 품질 쿼리 실행 (null 비율, 중복, 최종 업데이트 시간)
  2. Google Sheets MCP→ 품질 메트릭을 일별 시트에 기록
  3. LLM 분석→ 임계치 초과 항목 판별
  4. Slack MCP→ 이상 항목이 있으면 #data-quality 채널에 알림

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시나리오 8: 경쟁사 모니터링

사용 MCP: Brave Search + Notion + Slack 
"Snowflake, Redshift 관련 최신 뉴스를 검색하고,
주요 내용을 Notion '경쟁사 인텔리전스' DB에 추가하고,
요약을 Slack #competitive에 공유해줘"
동작 흐름:
  1. Brave Search MCP→ 경쟁사 키워드로 최신 뉴스/블로그 검색
  2. LLM 분석→ 핵심 내용 추출, 비즈니스 영향도 평가
  3. Notion MCP→ 경쟁사 인텔리전스 DB에 새 항목 추가
  4. Slack MCP→ 요약 리포트를 관련 채널에 공유

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시나리오 9: 코드 변경 → 문서 자동 업데이트

사용 MCP: GitHub + Confluence 
"최근 PR에서 API가 변경된 부분을 확인하고,
Confluence의 API 문서를 업데이트해줘"
동작 흐름:
  1. GitHub MCP→ 최근 머지된 PR에서 API 관련 파일 변경 확인
  2. LLM 분석→ 변경된 엔드포인트, 파라미터, 응답 포맷 정리
  3. Confluence MCP→ 해당 API 문서 페이지 업데이트

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시나리오 10: 주간 팀 성과 대시보드

사용 MCP: GitHub + JIRA + Slack + Google Sheets 
"이번 주 팀의 PR 수, 코드 리뷰 수, 완료된 JIRA 이슈 수를 집계하고,
Google Sheets에 기록한 뒤 Slack에 요약 보고해줘"
동작 흐름:
  1. GitHub MCP→ 이번 주 PR 수, 리뷰 수, 코드 변경량 집계
  2. JIRA MCP→ 완료된 이슈 수, 스토리 포인트 합산
  3. Google Sheets MCP→ 주간 트래킹 시트에 데이터 추가
  4. LLM 분석→ 전주 대비 트렌드 분석
  5. Slack MCP→ #team-metrics 채널에 주간 보고