채용 담당자 여러분, 요즘 AI 어시스턴트 얼마나 자주 쓰고 계신가요?
ChatGPT로 직무기술서 초안을 잡고, Claude로 이력서를 요약하고, 평가 코멘트를 다듬는 일이 익숙해지신 분도 많을 거예요. 그런데 한 번쯤은 이런 생각, 해보셨을 것 같아요. '이걸 매번 채용 관리 솔루션(ATS)과 AI 창을 오가며 복붙해야 한다니, 시간이 아깝다…'
오늘은 바로 그 번거로움을 줄여줄 나인하이어의 새로운 연동 기능을 소개해드리려고 합니다.
📌
한눈에 보는 핵심
나인하이어가 MCP 연동을 출시해, Claude·ChatGPT·Gemini 등 AI 도구에서 나인하이어의 채용 데이터를 직접 조회하고 작업할 수 있습니다.
MCP는 AI 모델이 외부 서비스의 데이터를 표준화된 방식으로 읽고 작업까지 수행하도록 해줍니다.
나인하이어 MCP는 데이터 조회를 넘어 공고 수정, 태그 부여, 지원자 등록, 면접 질문지 · 평가표 등록까지 실행하는 양방향 연동을 지원합니다.
규칙 기반 채용 워크플로우 자동화(정형·반복 업무)와 MCP 연동(판단 · 작성 · 해석)이 한 제품 안에서 역할을 나눠 함께 작동합니다.
채용 공고 관리, 지원자 선별, 면접 · 평가 자료 작성, 채용 데이터 분석과 리포트 작성까지 자연어 대화 한 번으로 처리할 수 있습니다.
AI 채용은 인공지능 기술을 채용 프로세스 전반에 활용하는 것을 말합니다. 직무기술서 작성, 채용 공고 카피라이팅, 지원자 이력서 분석과 요약, 후보자 매칭, 면접 질문 생성, 평가 보조, 채용 데이터 분석까지 적용 범위가 점점 넓어지고 있어요.
과거에는 AI 기능이 채용 관리 솔루션(ATS) 안에 내장된 전용 알고리즘 형태로만 제공됐어요. 정해진 화면 안에서, 만들어진 기능을 쓰는 방식이었죠. 그런데 최근 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 범용 AI가 채용 담당자의 일상 도구가 되면서 활용 방식이 빠르게 달라지고 있습니다. 이제는 정해진 기능에 의존하는 대신, 담당자가 직접 AI와 대화하며 업무를 풀어가는 방식이 점점 자연스러워지고 있어요.
AI를 활용한 채용은 이제 일부 얼리어답터의 실험을 넘어, 채용팀의 일상적인 업무 방식으로 자리 잡고 있습니다.
AI 채용을 더 자세히 알고 싶다면 아래 아티클을 확인해 보세요.
AI 채용이란? 정의, 활용 영역, 도입 전 체크리스트
이렇게 범용 AI를 채용에 쓰는 일이 당연해지면서, 동시에 한 가지 분명한 한계도 드러났어요. AI는 우리 채용 관리 솔루션(ATS) 안의 데이터를 직접 보지 못한다는 점입니다. 그래서 매번 같은 일이 반복되죠.
ATS에서 지원자 정보를 복사해 AI에 붙여넣고, 분석 결과를 다시 ATS로 옮겨 적기
AI가 만들어준 면접 질문과 평가표를 다시 양식에 맞춰 손수 등록하기
분석 한 번 하려고 ATS 데이터를 내보내 따로 정리하기
AI는 똑똑한데, 정작 우리 채용 데이터와 떨어져 있으니 매번 사람이 다리 역할을 해야 하는 거예요.
이 번거로움을 해결해주는 기술이 바로 MCP(Model Context Protocol) 입니다. 앤트로픽이 2024년 말 공개한 개방형 프로토콜로, AI 모델이 외부 서비스의 데이터를 표준화된 방식으로 읽고 작업까지 수행할 수 있게 해줘요. 흔히 'AI 도구의 USB-C'라고 비유되는데, 서비스마다 별도 어댑터를 만들 필요 없이 표준 하나로 AI와 연결되기 때문입니다.
2026년 들어 Greenhouse, Workable, Ashby 같은 글로벌 ATS가 잇따라 MCP 서버를 공개하면서, MCP는 AI 시대 채용 솔루션의 새로운 통합 표준으로 자리 잡고 있습니다. AI와 ATS를 따로 쓰던 방식에서 벗어나, 둘이 자연스럽게 하나로 이어지는 방향으로 바뀌고 있는 거죠.
저희 나인하이어도 이 흐름에 발맞춰 MCP 연동을 새롭게 선보였습니다. Claude Code(앤트로픽), Codex(OpenAI), Gemini CLI(구글)처럼 MCP 표준을 지원하는 모든 AI 어시스턴트에서 그대로 연결되도록, 특정 AI 벤더에 묶이지 않는 개방형 구조로 설계했어요. 평소 쓰시던 AI를 바꿀 필요 없이, 그 안에서 나인하이어와 대화하시면 됩니다. AI 도구가 처음이시더라도 설정은 5분이면 끝납니다.
설정 방법은 나인하이어 공식 가이드에서 확인하실 수 있어요.
MCP를 지원하는 ATS가 늘어나는 가운데, 나인하이어 MCP만의 차별점을 소개해 드릴게요.
국내에서는 지금까지 ATS와 외부 AI를 연결해도 대부분 데이터를 조회하는 수준에 머물렀어요. AI가 현황을 불러와 보여주는 건 되지만, "이 채용 공고 개선안을 반영해줘"처럼 직접 처리하는 건 어려웠죠.
나인하이어 MCP는 이 한계를 넘는 양방향 연동을 지원합니다. 조회뿐 아니라 채용 공고 수정, 상태 전환, 지원자 등록, 태그 부여, 면접 질문지 · 평가표 작성까지 AI가 직접 실행해요. 조회를 넘어 실행까지 지원하는 양방향 MCP는, 국내 채용 솔루션 중 나인하이어가 유일합니다.
그렇다고 AI가 데이터를 마음대로 바꾸는 건 아니에요. 지원자 등록, 태그 부여, 상태 전환처럼 실제 데이터를 바꾸는 작업은 실행 전 반드시 미리보기 단계를 거치도록 설계했습니다. AI가 어떤 작업을 하려는지 먼저 확인하신 뒤에만 적용되니, AI가 임의로 데이터를 바꾸는 일은 일어나지 않아요.
작업 유형 | 예시 | 실행 방식 |
|---|---|---|
조회 (Read) | 지원자 현황 · 공고 목록 · 채용 지표 확인 | 요청하면 결과를 바로 보여줘요 |
변경 (Write) | 지원자 등록, 공고 내용 수정, 면접 질문지 생성 | 미리보기로 확인한 뒤 적용돼요 |
또 하나의 차별점은 나인하이어가 이미 갖춘 자동화 위에 AI가 더해진다는 점이에요. 나인하이어는 국내 채용 관리 솔루션(ATS) 중 유일하게 채용 워크플로우 자동화를 제공해왔습니다. 지원서 자동 스크리닝, 점수에 따른 합격·불합격 안내 메일 발송, 면접 일정 조율, 평가 결과에 따른 단계 이동까지, 규칙이 정해진 정형 업무는 시스템이 알아서 처리해요.
이번 MCP 연동은 그 위에 'AI 기반 업무 처리'를 더합니다. 자동화가 규칙대로 처리하기 어려운 일, 즉 이력서를 해석하고 면접 질문을 만들고 데이터를 분석하는 것처럼 판단과 작성이 필요한 일을 AI가 맡아요.
정형 업무는 자동화가, 맥락이 필요한 업무는 AI가 담당하니 채용 업무의 양쪽을 한 제품 안에서 모두 커버할 수 있습니다. 자동화만으로는 판단이 필요한 순간마다 사람이 붙어야 하고, AI만으로는 반복 업무를 매번 직접 시켜야 하죠. 둘이 함께 있어야 그 빈틈이 메워집니다.
워크플로우 자동화 | MCP 연동 (AI) | |
|---|---|---|
담당 영역 | 정형·반복 업무 | 판단 · 작성 · 해석 |
동작 방식 | 사전 정의된 규칙 실행 | 자연어 요청에 따른 작업 |
예시 | 평가 점수에 따른 합격 메일 자동 발송 | 지원자 이력서 기반 면접 질문지 작성 · 등록 |
이렇게 정형 업무는 자동화 엔진이, 맥락이 필요한 업무는 외부 AI 도구가 처리하는 사이에, 여러분은 정말 중요한 판단에만 집중하실 수 있어요.
그럼 실제 업무에서는 어떻게 쓸 수 있을까요? 채용 담당자가 자주 마주하는 상황별로, MCP 연동으로 가능해진 일을 정리했어요. 그대로 복사해서 쓰셔도 좋고, 본인 상황에 맞게 바꿔 쓰셔도 됩니다.
🤖
이번 주 진행 중인 공고들 상태를 한 줄씩 요약해줘.
백엔드 시니어 공고 마감일을 다음 주 금요일로 수정해줘.
지원자가 한 명도 없는 공고들을 마감하고 비공개로 변경해줘.
여러 공고의 상태를 일일이 확인하고 수정하던 일을 한 번의 대화로 끝낼 수 있어요. 동시에 진행하는 공고가 많을수록 시간이 크게 절약됩니다.
🤖
프론트 채용에서 지원자들을 경력 수준에 맞게 신입 · 경력 · 시니어로 분류해서 태그 달아줘.
콘텐츠 마케터 지원자 중 SaaS 업계 경력 3년 이상인 사람만 추려서 '우선검토' 태그 붙여줘.
백엔드 시니어 개발 채용에서 공고 자격요건에 가장 잘 맞는 지원자 5명만 추려서 정리해줘.
프로덕트 디자이너 채용에 김OO 님의 경력, 평가, 진행 상태를 한눈에 정리해줘.
지원자가 몰리면 "누구부터 봐야 하지"가 가장 큰 고민이죠. AI가 경력과 요건을 기준으로 1차 분류와 우선순위를 잡아주면, 여러분은 추려진 핵심 후보부터 집중해서 검토하면 됩니다.
🤖
백엔드 공고를 보고 핵심 역량을 뽑아, 역량별 면접 질문을 만들어서 등록해줘.
세일즈 리드 공고의 자격요건을 기준으로 평가표 초안을 만들어서 추가해줘.
내일 면접 보는 지원자의 이력서와 공고를 비교해서, 꼭 확인할 질문 10개를 만들어서 등록해줘.
내일 프론트 개발 면접 예정인 지원자들 이력서 핵심만 브리핑해줘.
디자이너 채용에서 아직 평가를 제출하지 않은 면접관이 누구인지 알려줘.
면접 질문과 평가표는 공고의 역량과 자격요건에서 출발해, 지원자 이력서에 맞춰 다듬는 게 좋죠. AI가 공고 기반으로 초안을 만들고 지원자별로 변형까지 해주니, 양식을 채우는 시간 대신 지원자의 무엇을 확인할지 고민하는 데 집중할 수 안있어요.
🤖
그로스 마케터 채용 지금 어디까지 왔고, 막혀 있는 단계는 없는지 점검해줘.
PM 채용에서 평가가 밀려 있거나 한 단계에 오래 멈춰 있는(3일 이상) 지원자가 있으면 알려줘.
프론트엔드 채용은 지원자는 많은데 합격까지 잘 안 이어져. 어느 단계가 문제인지 찾아줘.
백엔드 공고에 중복 지원하거나 이상한 패턴 보이는 지원자가 있는지 확인해줘.
지원자가 한 단계에 오래 멈춰 있거나 평가가 밀려 있는 건, 따로 들여다보지 않으면 놓치기 쉽죠. AI에게 물으면 막힌 지점과 먼저 챙겨야 할 것을 짚어줍니다.
🤖
김OO 님이 예전에 우리 회사 다른 공고에 지원한 적 있는지, 그때 전형이 어디까지 진행됐는지 보여줘.
지난 백엔드 시니어 개발자 채용에서 최종 면접까지 갔다가 아깝게 떨어진 지원자들을 정리해줘.
이번 백엔드 시니어 개발자 공고 자격요건에 맞는 사람이 지난 채용 지원자 중에 있는지 찾아줘.
그중 이번에 다시 검토할 지원자들에게 '재검토' 태그를 붙여줘.
좋은 지원자를 한 번의 채용으로 흘려보내지 않고, 지난 지원자 중 이번 포지션에 맞는 사람을 다시 찾아낼 수 있어요. AI가 과거 지원 이력을 조회해 적합한 사람을 추리고 '재검토' 태그까지 달아두면, 매번 새로 소싱하지 않아도 됩니다.
🤖
곧 백엔드 시니어 개발자를 또 뽑을 건데, 지난 채용 데이터를 보고 공고에서 뭘 고치면 좋을지 알려줘.
백엔드 시니어 개발자 채용의 최근 6개월 불합격 사유 패턴을 보고 JD 개선 포인트를 제안해줘.
최근 3개월 지원 채널별로 지원자 수, 합격률, 평균 단계 진행 등을 비교해서 비용 대비 효과가 제일 좋은 곳과 빼도 되는 곳을 알려줘.
최근 백엔드 시니어 개발자 합격자들의 경력 · 학력을 보고 다음 공고의 적정 요건을 추천해줘.
분석 화면이 보여주는 정해진 지표를 넘어, "다음엔 무엇을 개선해야 할까"를 데이터로 답할 수 있어요. 불합격 패턴, 채널 효율, 합격자 프로파일을 근거로 공고와 예산을 다듬게 됩니다.
🤖
대표님 주간 보고용으로 이번 주 전체 채용 현황과 핵심 지표를 요약해줘.
이번 분기 채용 성과를 한 장으로 요약해줘.
백엔드 시니어 개발자 채용 이번 건과 지난 건을 비교해서 뭐가 나아졌는지 정리해줘.
매번 데이터를 모아 정리하던 보고 자료를 AI가 한 번에 만들어줍니다. 주간 보고나 분기 성과 요약처럼 반복되는 작업일수록 효과가 큽니다.
Q. 어떤 AI 도구에서 사용할 수 있나요?
MCP 표준을 지원하는 모든 AI 도구에서 쓰실 수 있어요. 대표적으로 Claude Code(앤트로픽), Codex(OpenAI), Gemini CLI(구글)가 있고, 그 외에도 MCP를 지원하는 AI 에이전트라면 별도 작업 없이 연결됩니다.
Q. 나인하이어 MCP로 무엇까지 할 수 있나요? 안 되는 것도 있나요?
공고 조회 · 수정 · 상태 전환, 지원자 조회 · 필터링 · 태그 · 등록, 면접 질문지 · 평가표 작성, 다양한 데이터 분석까지 가능합니다. 다만 지원자 단계 이동, 불합격 처리, 안내 메일 발송, 면접 일정 조율처럼 정해진 규칙으로 처리되는 일은 MCP가 아니라 나인하이어 워크플로우 자동화가 담당해요.
Q. 기존 채용 워크플로우 자동화 기능과 충돌하지 않나요?
충돌하지 않아요. 채용 워크플로우 자동화는 정형 · 반복 업무를, MCP 연동은 판단 · 해석이 필요한 업무를 맡도록 역할이 나뉘어 있습니다. 두 기능을 함께 쓰실 때 가장 큰 효과를 보실 수 있어요.
Q. 나인하이어 MCP, 어떻게 시작하나요?
MCP 기능은 나인하이어 엔터프라이즈 플랜을 이용 중이신 분들께 제공되고 있어요. 나인하이어 설정 > 외부 서비스 연동 메뉴에서 MCP 키를 발급받아, 사용 중인 AI 도구에 등록하시면 됩니다.
지금까지 나인하이어 MCP로 채용 데이터를 AI와 직접 연결하는 방법을 살펴봤습니다. MCP가 'AI로 채용 업무를 실행하는 통로'라면, 실제로 어떤 프롬프트로 무엇을 할 수 있는지는 AI 채용 시리즈에서 더 자세히 다루고 있어요.
공고 작성부터 서류 검토, 면접 설계, 데이터 분석까지 그 모든 과정을 AI와 대화 한 번으로 처리하는 출발점이 바로 나인하이어 MCP입니다. 우리 회사 채용에 어떻게 적용할 수 있을지 궁금하시거나 도입을 검토 중이시라면, 편하게 문의해 주세요. 팀에 맞는 활용 방법을 함께 안내해 드리겠습니다.
