INTEGRATION

메일·일정·결재를 AI 도구와 연결

메일, 일정, 게시판과 결재 현황을 AI 도구에서 조회하도록 NAVER WORKS 연동 서버를 구축했습니다. 업무 질문에 맞는 조회 기능으로 정리하고 실제 응답을 확인했습니다.

자체 구축

메일·일정·결재 → 권한 확인 → AI 조회

01 / CONTEXT

어떤 업무에서 시작했나요?

일정과 메일, 결재가 서로 다른 화면에 있으면 업무 현황을 확인하기 위해 도구를 오가야 합니다. AI가 이를 조회하더라도 사용자 식별과 권한, 기간 조건을 정확히 적용해야 합니다.

API가 응답을 돌려준다고 원하는 조건이 적용됐다고 볼 수는 없었습니다. 받은 결재와 직접 기안한 결재를 구분하는 데 필요한 정보가 서로 다른 응답에 나뉘어 있었습니다.

02 / ROLE

NAVER WORKS API를 AI가 호출할 수 있는 조회 도구로 연결했습니다. 인증과 접근 범위, 메일·일정·게시판·결재 조회, 실제 응답의 형식과 제한을 확인하고 도구의 입력 조건에 반영했습니다.

03 / IMPLEMENTATION

메일과 일정, 게시판 등 필요한 업무 정보를 조회하도록 연결했습니다. 각 기능이 요구하는 사용자 권한과 입력 조건을 구분했습니다.

업무에서 사용하는 결재함의 의미에 맞춰 조회 도구를 나눴습니다. 사용자 정보와 결재 상세의 참여 정보를 대조하는 절차를 연동 내부에서 처리하도록 했습니다.

날짜 형식, 한 번에 읽는 개수와 조회 기간의 제약을 실제 호출 결과로 확인했습니다. 확인한 조건은 입력 검증과 도구 설명에 남겨 같은 오류를 반복하지 않도록 했습니다.

04 / DECISIONS

받은 결재와 기안한 결재의 구분을 호출할 때마다 AI가 조합하게 두면 사용자 식별과 필터링 단계를 놓칠 수 있습니다. 실제 응답 구조를 확인한 뒤 업무 의미별 조회 도구를 제공해, 호출자는 필요한 결재함을 선택하도록 했습니다.

05 / RESULTS

결재함과 사용자 조회 결과를 실제 계정으로 대조했습니다. 호출하면서 확인한 날짜 형식과 조회 개수 제한, 사용자 식별 필드의 차이를 입력 규칙과 도구 설명에 반영했습니다.

드라이브의 파일 목록과 메타데이터까지 조회하도록 확장했습니다. 목록을 살펴보는 기능과 파일 본문을 내려받아 저장하는 기능은 별도 작업으로 구분했습니다.

메일·일정·게시판·결재와 드라이브 목록을 조회하는 도구를 구축했습니다. 사용자 권한과 API의 조회 제한을 반영하고, 받은 결재와 기안한 결재처럼 실제 업무에서 쓰는 구분에 맞춰 조회 기능을 나눴습니다.

06 / APPLICATION

사내 협업 도구를 AI 업무 보조와 연결하는 데 적용할 수 있습니다. 단순히 API를 붙이는 데서 끝내지 않고 담당자가 쓰는 업무 구분과 확인 기준을 조회 기능에 반영합니다.

LET’S WORK TOGETHER.

기대하는 역할과 팀의 과제를 알려주세요. 관련 경험을 중심으로 이야기 나누겠습니다.