AI로 Mac의 이메일과 메시지를 할 일 목록으로 바꾸기
요약: 작업을 손으로 옮기지 마세요. AI가 이메일, Teams, WhatsApp을 읽고 약속을 추출해 Reminders, To Do, Todoist 또는 OmniFocus에 작업을 만듭니다. 로컬에서 실행됩니다.
LMCP는 Apple Mail에 추가한 모든 계정(iCloud, Gmail, IMAP, Exchange)에서 작동하며, 선택한 계정 안에서 검색하거나 답장할 수 있습니다.
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“calander and reminders”
Shawn E.“Sort, clean up inbox. Text people reminders for payments using imessage”
Adi H.“Claude Zugriff auf Mails /Kalender gewähren”
TB
LMCP는 기기에서 로컬 도구를 실행합니다. 클라우드 AI 제공업체와 연결 서비스는 요청된 데이터를 받을 수 있으며 각 약관이 적용됩니다.
목록에 들어가지 못하는 작업
이메일의 ‘목요일에 보내겠습니다’, Teams의 ‘검토해 주실 수 있나요?’, WhatsApp으로 견적을 요청하는 고객처럼 놓치는 작업은 대화에서 빠져나오지 못한 것들입니다. 답장 중간에 약속을 Reminders로 옮기는 사람은 드물기에 금요일이면 해야 할 일의 절반이 받은 편지함과 두 채팅 앱에 흩어지고, 상대가 답을 재촉할 때에야 기억납니다.
그 앱을 읽을 수 있는 AI 도우미는 실제 대화 전체를 살펴봅니다. 키워드가 아니라 누가 무엇을 언제까지 요청했는지 이해해 자신의 말로 한 약속을 잡고, 보낸 사람과 연결해 날짜를 붙입니다. 다음은 이 일을 머릿속 목록 대신 5분 루틴으로 만드는 설정과 정확한 프롬프트입니다.
필요한 것
- Mail.app이 설정된 macOS 13 (Ventura) 이상 — Apple Silicon 또는 Intel
- 작업 앱 — Apple Reminders는 설정 없이 작동하며 Microsoft To Do, Todoist, OmniFocus도 지원됩니다.
- MCP 호환 AI 클라이언트 — Claude Desktop, ChatGPT, Cursor, VS Code 또는 기타 MCP 클라이언트
Mail이나 Reminders에는 API 키나 OAuth 토큰이 필요하지 않습니다. LMCP가 네이티브 macOS API로 통신합니다. 클라우드 서비스인 Todoist만 일회성 API 토큰으로 연결합니다.
1단계: Mac에 LMCP 설치
LMCP를 다운로드해 설치하세요.
- Downloads 폴더에서
LMCP-Installer.dmg를 엽니다. 그런 다음 LMCP Installer를 실행하세요. - 설치 프로그램을 따릅니다. LMCP가 Applications에 자동 설치됩니다.
- Applications에서 LMCP를 엽니다. 메뉴 막대에 나타납니다.
약 30초 걸리며 AI 클라이언트는 자동 구성됩니다.
처음 사용할 때 macOS가 Mail과 Reminders 접근 권한을 요청합니다. 둘 다 ‘허용’을 누르세요. Reminders 권한이 없으면 AI가 약속을 읽어도 작업을 만들 수 없습니다.
2단계: AI 클라이언트 다시 시작
창만 닫지 말고 Cmd+Q로 AI 클라이언트를 완전히 종료한 뒤 다시 여세요. 새 MCP 서버를 찾으려면 재시작이 필요합니다.
- Claude Desktop — 채팅 입력란의 망치 아이콘을 확인합니다.
- Cursor / VS Code — MCP 도구가 composer 또는 Copilot 설정에 자동 표시됩니다.
- ChatGPT —
https://www.local-mcp.com/mcp를 사용자 지정 커넥터로 추가합니다.
3단계: 받은 편지함에서 작업 목록으로
처음 몇 번은 그대로 복사하고 AI가 받은 편지함을 읽는 방식에 익숙해지면 조정하세요. 네 프롬프트로 대부분의 업무 주간을 처리할 수 있습니다.
아침 분류: 내가 해야 할 모든 일을 한 목록에
지난 3일간의 이메일과 Teams 및 WhatsApp 메시지를 살펴봐. 내가 한 모든 약속과 다른 사람이 내 답을 기다리는 모든 요청을 추출해. 각각의 권장 마감일과 함께 목록을 보여 주고, 내가 확인하면 Reminders에 만들어 줘.
AI는 세 소스를 한 번에 읽어 보낸 사람별로 묶고 승인을 기다립니다. 미리 알림이 하나라도 만들어지기 전에 전체 목록을 볼 수 있습니다.
긴 대화 하나에서 실행 항목 추출
[고객 또는 동료 이름]과 주고받은 이메일 대화 전체를 처음부터 끝까지 읽어. 내가 아직 해야 할 일과 상대에게서 기다리는 일을 모두 나열한 다음, 내 미결 항목을 마감일과 함께 Reminders에 추가해.
2주 동안 답장이 40개나 오가며 최초 요청이 여섯 번째 메시지쯤 묻힌 대화에 유용합니다.
마감일을 날짜 있는 미리 알림으로
지난 2주간 받은 편지함에서 마감일을 언급하거나 ‘[날짜]까지’라고 적힌 내용을 찾아. 실제 마감일 하루 전으로 각 미리 알림을 만들고 이미 기한이 지난 항목을 알려 줘.
하루의 여유는 의도적입니다. 실제 마감 당일 아침이 아니라 고칠 시간이 하루 남았을 때 지연을 알게 됩니다.
금요일 마감 정리
열린 미리 알림을 이번 주 이메일 및 Teams 메시지와 대조해. 대화에서 이미 해결된 항목은 완료로 표시하고, 이번 주에 약속했지만 목록에 들어가지 않은 일을 나열해.
이 단계가 목록을 믿을 만하게 유지합니다. 계속 늘기만 하는 목록은 신뢰를 잃고 결국 아무도 확인하지 않습니다.
일관되게 추출하는 법
위 프롬프트는 그대로 작동하지만 다음 세 습관이 가끔 놓치는 AI와 맡길 수 있는 AI를 가릅니다.
- 시간 범위를 지정하세요. ‘지난 3일’이나 ‘이번 주’처럼 경계를 주세요. 열어 두면 너무 과거까지 훑거나 최신 메시지 몇 개에서 멈춥니다.
- 쓰기 전에 목록을 요청하세요. ‘내가 확인하면’으로 끝내면 20초 동안 제안된 작업을 검토해 뉴스레터의 우연한 ‘마감일’ 같은 오분류가 삭제해야 할 미리 알림이 되는 일을 막습니다.
- 추출 전에 마감 정리를 다시 실행하세요. 금요일 정리를 먼저 하면 다음 주 분류할 오래된 미리 알림이 줄고 중복 작업 제안도 줄어듭니다.
Apple Reminders와 Microsoft To Do 중 어디에 넣을까?
LMCP는 Reminders, Microsoft To Do, Todoist, OmniFocus에 작업을 만들지만 네 앱은 서로 같은 선택지가 아닙니다.
- Apple Reminders — 기본값입니다. LMCP가 직접 쓰고 계정 연결 없이 오프라인에서도 작동합니다. 다른 작업 관리자를 이미 쓰지 않는다면 선택하세요.
- Microsoft To Do — LMCP는 To Do API와 직접 통신하지 않습니다. Apple Reminders에 만든 작업이 연결된 Microsoft 계정을 통해 자동 동기화됩니다(System Settings → Internet Accounts). Outlook과 To Do를 쓰는 팀에 알맞습니다.
- Todoist — 일회성 API 토큰으로 별도 연결합니다. 이미 프로젝트, 라벨, 필터를 운영하며 Reminders에 두 번째 목록을 만들고 싶지 않을 때 좋습니다.
- OmniFocus — 앱을 설치하면 작동하며 폴더, 프로젝트, 태그를 쓰는 GTD 방식에 적합합니다.
잘 모르겠다면 설정이 필요 없는 Reminders로 시작하세요. 나중에 To Do로 옮겨도 이미 만든 작업은 계속 동기화되므로 목록을 새로 만들 필요가 없습니다.
AI, 수작업, Mail 규칙 비교
복잡한 받은 편지함에서 작업을 추출하는 문제는 새롭지 않습니다. 세 방식의 솔직한 비교입니다.
| 방식 | 실제로 포착하는 것 | 현실적인 한계 |
|---|---|---|
| AI + LMCP | 이메일, Teams, WhatsApp 전반의 자연어 속 암묵적 약속을 한 번에 읽고 마감일을 붙입니다. | 현재 AI에 연결된 계정만 봅니다. 만들기 전 목록을 보여 주므로 바쁜 주에도 1분 정도 검토해야 합니다. |
| 수작업 | 직접 알아채고 옮긴 것. 실행했다면 대체로 정확합니다. | 메시지마다 몇 분이 걸려 WhatsApp 답변이나 Teams의 곁가지 약속부터 잊힙니다. |
| Mail.app 규칙과 필터 | 보낸 사람, 제목, 키워드 일치. 즉각적이며 결정적입니다. | 의미가 아니라 패턴만 봅니다. 실제 요청을 구별하지 못하고 Teams나 WhatsApp에는 닿지 않습니다. |
규칙은 메일을 폴더로 나누는 데 좋지만 의도를 읽도록 만들어지지 않았습니다. 수작업은 양이 늘기 전까지만 통합니다. 원래 읽을 대화를 AI가 읽게 해야 복사 작업 없이 확장할 수 있습니다.
로컬 도구와 데이터 경계
- LMCP는 Mac의 로컬 서버로 실행되며 네이티브 macOS API를 통해 Mail.app 및 Reminders와 통신합니다.
- LMCP는 기기에서 로컬 도구를 실행합니다. 클라우드 AI 제공업체와 연결 서비스는 요청된 데이터를 받을 수 있으며 각 약관이 적용됩니다.
- LMCP는 이메일이나 메시지 내용을 저장, 캐시, 기록하지 않습니다.
- 미리 보기와 확인 방식은 도구, 플랫폼, AI 클라이언트에 따라 다릅니다. 실제 호출을 승인하기 전에 요구 사항과 작업을 검토하세요.
LMCP는 기기에서 로컬 도구를 실행합니다. 클라우드 AI 제공업체와 연결 서비스는 요청된 데이터를 받을 수 있으며 각 약관이 적용됩니다. 로컬 실행만으로 GDPR 또는 CCPA 준수가 성립하지 않습니다. 승인할 데이터, AI 제공업체, 연결 서비스와 조직 요구 사항을 평가하세요.
문제 해결
AI가 긴 대화에 묻힌 약속을 놓침
모든 것을 한꺼번에 스캔시키지 말고 이름이나 보낸 사람으로 특정 대화를 지정하세요. ‘Sarah와 주고받은 Q3 계약 대화 전체를 읽어’라고 하면 최신 메시지만 훑지 않고 전부 읽습니다.
작업이 Reminders에는 있지만 Microsoft To Do에는 없음
동기화는 LMCP가 아니라 Microsoft 계정을 통합니다. System Settings > Internet Accounts에서 Reminders가 활성화된 Microsoft 또는 Exchange 계정이 추가됐는지 확인하세요.
Todoist 또는 OmniFocus 도구가 보이지 않음
Todoist는 도구가 표시되기 전에 API 토큰으로 한 번 연결해야 합니다. OmniFocus는 앱이 설치되어 실행 중이어야 합니다.
권한 거부 오류
System Settings > Privacy & Security > Automation에서 LMCP가 Mail과 Reminders 모두에 접근할 수 있는지 확인하세요. 목록에 없다면 LMCP를 다운로드해 다시 설치하세요.
같은 작업이 두 번 생성됨
대개 중간 정리 없이 겹치는 시간 범위를 두 번 추출했기 때문입니다. 새 작업을 만들기 전에 기존 미리 알림을 확인하고 ‘이미 일치하는 미리 알림은 건너뛰어’라고 요청하거나 금요일 정리를 먼저 실행하세요.
LMCP로 또 무엇을 할 수 있나요?
대화를 작업으로 바꾸는 것은 여러 워크플로 중 하나입니다. 같은 설치로 Calendar, Contacts, Notes, OneDrive 등에서 201+개 도구를 쓸 수 있습니다. Claude로 이메일 사용, Claude와 OmniFocus 또는 전체 가이드 목록을 확인하세요.
자주 묻는 질문
AI가 약속과 일반 대화를 정말 구별하나요?
예. 키워드가 아니라 실제 문장을 읽습니다. 언어를 이해하는 모델에는 ‘목요일에 보낼게요’와 ‘고마워요, 좋겠네요’가 매우 다르므로 잡담을 작업으로 표시하지 않고 키워드 규칙이 놓치는 약속을 찾습니다.
이메일, Teams, WhatsApp을 동시에 처리하나요?
예. LMCP가 각 앱의 권한을 받았다면 한 프롬프트로 됩니다. 원하면 ‘이메일만’ 또는 ‘이 WhatsApp 채팅만’으로 범위를 좁힐 수 있습니다.
Reminders와 Microsoft To Do 중 무엇을 써야 하나요?
설정 없이 쓰려면 LMCP가 직접 기록하는 Reminders를 선택하세요. 팀이 Outlook을 쓴다면 Microsoft To Do를 선택할 수 있습니다. LMCP는 여전히 Reminders에 만들고 연결된 Microsoft 계정이 자동 동기화합니다.
이메일이나 채팅 내용이 업로드되나요?
LMCP는 기기에서 로컬 도구를 실행합니다. 클라우드 AI 제공업체와 연결 서비스는 요청된 데이터를 받을 수 있으며 각 약관이 적용됩니다.
대화에서 해결된 작업을 완료로 표시할 수도 있나요?
예. 위 금요일 정리 프롬프트가 열린 미리 알림을 이번 주 메시지와 대조해 이미 처리된 항목을 완료로 표시합니다.
바로 쓰는 레시피
이 가이드의 도구를 활용하는 복사·붙여넣기 워크플로입니다.
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