2026.07.13 (월)

그리팅, 채용 데이터 AI 연결하는 ‘MCP 연동 기능’ 출시

챗GPT·클로드에 자사 데이터 일괄 연동… 자연어로 통계 산출부터 적합도 검토까지 해결



<span style="font-size: 18px;">그리팅, 채용 데이터 AI 연결하는 ‘MCP 연동 기능’ 출시</span>
HR-Tech & Agentic AI

그리팅, 채용 데이터 AI 연결하는 ‘MCP 연동 기능’ 출시

챗GPT·클로드에 자사 데이터 일괄 연동… 자연어로 통계 산출부터 적합도 검토까지 해결

주식회사 두들린이 운영하는 채용 관리 솔루션(ATS) '그리팅'이 고객사가 LLM 기반 AI 도구에 자사 채용 데이터를 즉시 연결해 채용 파이프라인을 제어할 수 있는 ‘MCP(Model Context Protocol) 연동 기능’을 출시했다고 30일 밝혔다. 이번 업그레이드는 단순 수작업이나 복잡한 API 하드코딩 없이, 인사 담당자가 현업에서 쓰는 범용 AI 에이전트를 통해 자연어로 채용 업무를 수행할 수 있도록 지원하는 표준 규격을 채택했다는 점에서 의의가 크다.

그동안 채용 담당자들은 AI 도구를 활용하기 위해 지원자 정보나 이력서 텍스트를 일일이 복사·붙여넣기 하거나 별도의 보안 리스크를 감수해야 했다. 그러나 그리팅의 MCP 연동을 활용하면 사용자가 기존에 활용하던 챗GPT, 클로드, 제미나이 등의 인터페이스 환경 내에서 직접 자사 채용 데이터베이스에 접근할 수 있다. "이번 분기 직군별 합격률을 추출해줘", "지원자 이력서를 요약하고 채용 공고(JD) 충족 여부를 평가해줘" 등의 프롬프트 명령만으로 복잡한 통계 연산 및 서류 검토 업무를 단 몇 초 만에 완료할 수 있으며, 전형 단계 이동 및 태그 입력 등의 쓰기 동작까지 에이전트 인터페이스에서 원스톱으로 처리 가능하다.

HR-TECH ARCHITECTURE 그리팅 MCP 연동 및 AI 솔루션 핵심 밸류
업계 유일 듀얼 AI 파이프라인
글로벌 외부 AI와 소통하는 MCP 연동 및 자사 엔진 기반의 내장형 AI 서류평가 동시 융합
엔터프라이즈급 가드레일 보안
사용자별 액세스 권한 연동 설계, 모든 데이터 변경 이력 로그 기록화로 민감 정보 원천 보호
1만 기업 검증 트랙 레코드
현대오토에버, KB증권 등 대기업·중견기업 도입… 수시·공채 통합 관리 솔루션 입지 강화

특히 그리팅은 이번 외부 연동 기능 출시에 앞서 플랫폼 내부에서 조건별 예상 점수 및 추천 사유를 자동으로 도출하는 ‘내장형 AI 서류평가 기능’을 안착시킨 바 있다. 이로써 그리팅은 채용 관리 솔루션 중 유일하게 내장형 스크리닝 엔진과 외부 AI 연동 프로토콜을 동시에 제공하는 듀얼 아키텍처를 완성했다. 또한 연봉이나 면접 평가 등 민감 개인정보가 포함된 자산의 특성을 고려하여, 사용자별 그리팅 권한 등급이 외부 AI 쿼리 시에도 그대로 바인딩되도록 설계해 강력한 엔터프라이즈 가드레일을 구축했다.

이태규 두들린 대표는 “그동안 인사 담당자들이 데이터 가공과 전처리에 소모해 온 비효율을 리셋하고, 기업의 핵심 자산이 될 인재를 검증하는 본질적 업무에만 몰입할 수 있도록 MCP 아키텍처를 도입했다”며, “앞으로도 기업의 성공적인 채용 마일스톤을 지원할 수 있는 적재적소의 기술 솔루션을 발굴하여 글로벌 표준 HR 테크 혁신을 리드하겠다”고 의지를 피력했다.

K-Valley View: 전문가 분석

두들린 그리팅의 MCP(Model Context Protocol) 연동 기능 출시는 B2B SaaS 솔루션이 거대언어모델(LLM) 생태계와 공존하는 방식을 바꾼 '에이전틱 HR(Agentic HR) 인프라'의 선도적 모델입니다. 기존 SaaS 플레이어들이 자사 플랫폼 내부에 독립적인 대화형 챗봇을 탑재하는 패쇄적 전략(In-app AI)을 취했던 반면, 그리팅은 앤트로픽 등이 주도하는 오픈소스 프로토콜인 MCP를 발 빠르게 채택하여 사용자가 이미 구축한 글로벌 LLM 런타임 환경으로 데이터 파이프라인을 열어주었습니다. 이는 인사 담당자의 툴 피로도(Tool Fatigue)를 획기적으로 낮추는 영리한 아키텍처 레이아웃입니다. 특히 데이터 보안 거버넌스를 완벽히 준수하면서 외부 LLM이 컨텍스트를 실시간으로 파싱·집계·수정할 수 있도록 데이터 읽기/쓰기(Read/Write) 권한을 정밀 매핑한 지점은 엔터프라이즈급 ATS가 갖춰야 할 해자(Moat)를 증명합니다. 단순 자동화를 넘어 복잡한 데이터 분석과 전형 제어까지 자연어 에이전트로 수렴시키는 이러한 시도는 향후 국내외 프리미엄 B2B 테크 플랫폼들이 필연적으로 지향해야 할 오픈 에코시스템의 이정표가 될 것입니다.

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