Claude 채팅창이 업무 플랫폼이 된다 - Slack, Figma까지 연동하는 인터랙티브 도구 완전 분석 Claude Becomes Your Work Platform - Deep Dive into Interactive Tools for Slack, Figma, and Beyond

7 분 소요

Claude 안에서 바로 쓰는 인터랙티브 도구들: 채팅창이 업무 플랫폼이 되는 순간

Anthropic이 Claude 채팅창을 단순한 대화 인터페이스에서 완전한 업무 플랫폼으로 탈바꿈시키고 있다. Slack 메시지 작성, Figma 디자인 수정, 심지어 코드 배포까지—더 이상 탭을 전환할 필요가 없다. 이건 단순한 기능 추가가 아니라, AI 인터페이스의 패러다임 전환이다.

인터랙티브 도구란 무엇인가

전통적인 AI 챗봇은 텍스트를 주고받는 게 전부였다. “Slack 메시지 작성해줘”라고 요청하면 텍스트를 생성해주고, 사용자가 그걸 복사해서 Slack에 붙여넣어야 했다. 컨텍스트 스위칭의 연속이다.

Claude의 인터랙티브 도구는 이 흐름을 완전히 바꾼다. MCP(Model Context Protocol)를 기반으로 외부 서비스와 직접 통신하며, 채팅창 안에서 실제 액션을 수행한다.

# 기존 워크플로우 (컨텍스트 스위칭 필요)
Claude에게 메시지 초안 요청
응답 복사
Slack 앱으로 전환
채널 찾기
메시지 붙여넣기
전송

# 인터랙티브 도구 워크플로우
"팀 채널에 스프린트 완료 메시지 보내줘"
끝

핵심은 MCP 서버가 Claude와 외부 서비스 사이의 브릿지 역할을 한다는 점이다. OAuth 인증을 통해 사용자 권한을 위임받고, Claude가 사용자를 대신해서 API를 호출한다.

지원되는 도구와 실제 활용 사례

현재 Anthropic이 공식 지원하거나 커뮤니티에서 활발히 개발 중인 MCP 서버들이 있다.

Slack 통합

// MCP 서버가 내부적으로 처리하는 흐름
interface SlackToolRequest {
  action: 'send_message' | 'read_channel' | 'search';
  channel?: string;
  message?: string;
  query?: string;
}

// Claude가 사용자 요청을 해석하고 도구 호출
// "개발팀 채널에서 이번 주 버그 리포트 찾아줘"
// → { action: 'search', channel: '#dev-team', query: 'bug report this week' }

실제로 써보면, 단순히 메시지를 보내는 것 이상의 가치가 있다. 여러 채널의 맥락을 동시에 파악하고, 관련 대화를 요약해서 의사결정에 필요한 정보를 빠르게 취합할 수 있다.

Figma 통합

디자이너와 개발자 사이의 핸드오프가 얼마나 고통스러운지 다들 알 것이다. Claude가 Figma 파일에 직접 접근하면 이 문제가 상당 부분 해소된다.

// Figma MCP 도구 활용 예시
// "로그인 화면의 버튼 간격을 8px에서 16px로 수정하고 개발팀에 알려줘"

// Claude의 내부 처리:
// 1. Figma API로 해당 컴포넌트 검색
// 2. 속성 수정 요청
// 3. Slack으로 변경 사항 공유

솔직히 말하면, 복잡한 디자인 작업은 아직 Figma에서 직접 하는 게 낫다. 하지만 간단한 수정이나 디자인 토큰 업데이트 같은 반복 작업에는 확실히 시간을 절약해준다.

개발 도구 통합

GitHub, Linear, Jira 같은 개발 도구들도 MCP를 통해 연결 가능하다.

# Claude에게 요청할 수 있는 것들
- "이번 스프린트의 미완료 티켓 목록 보여줘"
- "PR #423의 리뷰 코멘트 요약해줘"
- "main 브랜치에 머지된 최근 커밋들 분석해줘"

여기서 중요한 건, Claude가 단순히 데이터를 가져오는 게 아니라 분석까지 해준다는 점이다. 티켓 목록을 보여주면서 “이 세 개의 티켓이 의존성이 있어 보이니 순서대로 처리하는 게 좋겠다”는 식의 인사이트를 제공한다.

직접 MCP 서버 만들기

기존에 지원하지 않는 서비스가 있다면 직접 MCP 서버를 구축할 수 있다. 생각보다 어렵지 않다.

from mcp import Server, Tool
from mcp.types import TextContent

server = Server("custom-tool")

@server.tool("send_notification")
async def send_notification(
    platform: str,
    recipient: str,
    message: str
) -> list[TextContent]:
    """
    알림 전송 도구
    
    Args:
        platform: 'email' | 'sms' | 'push'
        recipient: 수신자 식별자
        message: 알림 내용
    """
    # 실제 알림 로직 구현
    result = await notification_service.send(
        platform=platform,
        to=recipient,
        body=message
    )
    
    return [TextContent(
        type="text",
        text=f"알림 전송 완료: {result.status}"
    )]

@server.tool("check_notification_status")
async def check_status(notification_id: str) -> list[TextContent]:
    """전송된 알림의 상태 확인"""
    status = await notification_service.get_status(notification_id)
    return [TextContent(type="text", text=f"상태: {status}")]

중요한 점은 도구의 docstring을 명확하게 작성하는 것이다. Claude가 이 설명을 읽고 언제 어떤 도구를 사용할지 판단하기 때문이다.

보안 고려사항과 베스트 프랙티스

외부 서비스에 AI가 직접 접근한다는 건 보안 측면에서 신중해야 한다는 의미다.

권한 최소화 원칙

# MCP 서버 설정 예시
permissions:
  slack:
    - channels:read
    - chat:write
    # channels:manage는 제외 - 채널 삭제 권한은 위험
  github:
    - repo:read
    - pull_request:write
    # repo:delete는 절대 부여하지 않음

내 의견을 말하자면, 처음에는 읽기 권한만 부여하고 사용 패턴을 파악한 뒤에 쓰기 권한을 점진적으로 추가하는 게 안전하다. “편리함”과 “보안” 사이에서 항상 보안에 무게를 두는 게 맞다.

감사 로그 필수

# 모든 도구 호출은 로깅되어야 함
@server.middleware
async def audit_log(request, call_next):
    logger.info(f"Tool called: {request.tool_name}")
    logger.info(f"Parameters: {sanitize(request.params)}")
    logger.info(f"User: {request.user_id}")
    
    response = await call_next(request)
    
    logger.info(f"Result: {response.status}")
    return response

현실적인 한계와 전망

솔직히 현재 인터랙티브 도구는 완벽하지 않다. 복잡한 멀티스텝 작업에서 가끔 맥락을 놓치고, 에러 핸들링이 투박한 경우도 있다.

하지만 방향성은 분명하다. AI 어시스턴트가 단순한 “응답 생성기”에서 “실제 업무 수행자”로 진화하고 있다. 1년 뒤에는 “예전엔 직접 Slack 열어서 메시지 보냈다니까요”라고 말하게 될지도 모른다.

개인적으로는 이런 도구들이 개발자의 인지 부하를 줄여주는 방향으로 발전하길 기대한다. 탭 20개 열어놓고 컨텍스트 스위칭하느라 정작 중요한 문제 해결에 집중 못 하는 현실—인터랙티브 도구가 이걸 해결해줄 수 있다면, 그게 진짜 생산성 향상이다.

Interactive Tools in Claude: When Your Chat Window Becomes a Work Platform

Anthropic is transforming Claude’s chat interface from a simple conversation window into a full-fledged work platform. Writing Slack messages, editing Figma designs, even deploying code—no more tab switching. This isn’t just a feature addition; it’s a paradigm shift in AI interfaces.

What Are Interactive Tools

Traditional AI chatbots were limited to exchanging text. Ask “write me a Slack message,” it generates text, and you copy-paste it into Slack. Endless context switching.

Claude’s interactive tools completely change this flow. Built on MCP (Model Context Protocol), they communicate directly with external services and perform real actions within the chat window.

# Traditional workflow (requires context switching)
Ask Claude for message draft
Copy response
Switch to Slack app
Find channel
Paste message
Send

# Interactive tools workflow
"Send a sprint completion message to the team channel"
Done

The key is that MCP servers act as bridges between Claude and external services. Through OAuth authentication, they receive delegated user permissions, and Claude calls APIs on the user’s behalf.

Supported Tools and Real-World Use Cases

There are MCP servers officially supported by Anthropic and actively developed by the community.

Slack Integration

// Flow handled internally by MCP server
interface SlackToolRequest {
  action: 'send_message' | 'read_channel' | 'search';
  channel?: string;
  message?: string;
  query?: string;
}

// Claude interprets user request and calls tool
// "Find this week's bug reports in the dev team channel"
// → { action: 'search', channel: '#dev-team', query: 'bug report this week' }

In actual use, the value goes beyond just sending messages. You can simultaneously grasp context from multiple channels and quickly aggregate information needed for decision-making by summarizing related conversations.

Figma Integration

Everyone knows how painful the handoff between designers and developers can be. When Claude gets direct access to Figma files, this problem is significantly reduced.

// Figma MCP tool usage example
// "Change the button spacing on the login screen from 8px to 16px and notify the dev team"

// Claude's internal processing:
// 1. Search for the component via Figma API
// 2. Request property modification
// 3. Share changes via Slack

Honestly speaking, complex design work is still better done directly in Figma. But for simple modifications or repetitive tasks like design token updates, it definitely saves time.

Development Tool Integration

Development tools like GitHub, Linear, and Jira can also be connected through MCP.

# Things you can ask Claude
- "Show me the incomplete tickets for this sprint"
- "Summarize the review comments on PR #423"
- "Analyze the recent commits merged to main branch"

What’s important here is that Claude doesn’t just fetch data—it analyzes it. While showing a ticket list, it provides insights like “These three tickets appear to have dependencies, so it would be better to handle them in order.”

Building Your Own MCP Server

If there’s a service that isn’t supported, you can build your own MCP server. It’s not as difficult as you might think.

from mcp import Server, Tool
from mcp.types import TextContent

server = Server("custom-tool")

@server.tool("send_notification")
async def send_notification(
    platform: str,
    recipient: str,
    message: str
) -> list[TextContent]:
    """
    Notification sending tool
    
    Args:
        platform: 'email' | 'sms' | 'push'
        recipient: Recipient identifier
        message: Notification content
    """
    # Implement actual notification logic
    result = await notification_service.send(
        platform=platform,
        to=recipient,
        body=message
    )
    
    return [TextContent(
        type="text",
        text=f"Notification sent: {result.status}"
    )]

@server.tool("check_notification_status")
async def check_status(notification_id: str) -> list[TextContent]:
    """Check status of sent notification"""
    status = await notification_service.get_status(notification_id)
    return [TextContent(type="text", text=f"Status: {status}")]

The important point is to write clear docstrings for your tools. Claude reads these descriptions to decide when and which tool to use.

Security Considerations and Best Practices

AI having direct access to external services means you need to be careful about security.

Principle of Least Privilege

# MCP server configuration example
permissions:
  slack:
    - channels:read
    - chat:write
    # Exclude channels:manage - channel deletion rights are dangerous
  github:
    - repo:read
    - pull_request:write
    # Never grant repo:delete

My opinion: start with read-only permissions and gradually add write permissions after understanding usage patterns. When balancing “convenience” and “security,” always weight security heavier.

Audit Logging is Essential

# All tool calls should be logged
@server.middleware
async def audit_log(request, call_next):
    logger.info(f"Tool called: {request.tool_name}")
    logger.info(f"Parameters: {sanitize(request.params)}")
    logger.info(f"User: {request.user_id}")
    
    response = await call_next(request)
    
    logger.info(f"Result: {response.status}")
    return response

Realistic Limitations and Outlook

Honestly, interactive tools aren’t perfect right now. They occasionally lose context in complex multi-step operations, and error handling can be clunky.

But the direction is clear. AI assistants are evolving from simple “response generators” to “actual task performers.” A year from now, we might be saying “Remember when we had to open Slack ourselves to send messages?”

Personally, I hope these tools evolve in a direction that reduces developers’ cognitive load. The reality of having 20 tabs open, context switching constantly, unable to focus on actually solving important problems—if interactive tools can solve this, that’s real productivity improvement.

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