ChatGPT로 지라·Confluence 연결, 지금 되는 것과 아직 안 되는 것

Atlassian과 OpenAI의 2026년 10월 제휴로 ChatGPT·Codex에서 Jira와 Confluence를 쓰는 구조를 정리했습니다. 지금 쓸 수 있는 기능, 아직 예고 단계인 기능, 권한 범위와 Rovo 크레딧 비용을 기준으로 판단할 수 있습니다.

지라 개요

Atlassian과 OpenAI가 손을 잡았다고 해서 ChatGPT가 Jira를 대신 운영하게 된 것은 아닙니다. 지금 ChatGPT에서 Jira·Confluence로 할 수 있는 일은 조회, 요약, 이슈 생성 정도입니다. Atlassian은 2026년 10월 6일 OpenAI와의 전략적 파트너십을 발표했고, 발표 글은 제품 파트너십 총괄 Don Baron이 썼습니다. 이 글은 Jira·Confluence에 쌓인 업무 지식이 ChatGPT와 Codex로 어떤 경로를 거쳐 연결되는지, 그 경로에서 권한과 비용이 어떻게 걸리는지 정리합니다. 모델 성능 비교와 벤치마크는 다루지 않습니다.

새 기능은 생각보다 적습니다. ChatGPT용 Rovo MCP 커넥터는 이미 2025년 12월 3일에 발표된 기능입니다. 이번에 달라진 것은 세 가지입니다. Atlassian의 AI 기능인 Rovo가 OpenAI 모델을 쓰는 공급 계약, 새로 만든 Atlassian MCP 서버, 그리고 에이전트 로드맵입니다. VentureBeat는 2026년 10월 6일 보도에서 OpenAI 측 관계자가 이 계약을 “effectively a spend commitment”라고 불렀다고 전했습니다. 쉽게 말해 Atlassian이 OpenAI에 비용을 지출하는 구조입니다. 금액과 기간은 공개되지 않았습니다.

이 구조를 알아 두면 좋은 이유가 있습니다. 회사에서 Jira와 Confluence를 쓰는 직장인이라면 앞으로 “ChatGPT에 물어보면 지라 티켓도 찾아준다”는 말을 자주 듣게 됩니다. 그런데 무엇을 볼 수 있는지는 내 계정에 원래 있던 권한이 정합니다. 2026년 12월 3일부터는 ChatGPT로 Jira를 조회해도 비용이 생길 수 있습니다. 써도 될지는 이 두 가지를 알고 나서 판단하는 편이 안전합니다.

1. Jira·Confluence 업무 지식이 ChatGPT까지 가는 연결 구조

연결은 세 층입니다. 맨 아래에 업무 맥락이 쌓이는 Teamwork Graph가 있고, 그 위에 외부 AI가 드나드는 통로인 Atlassian MCP가 있으며, 맨 위에 ChatGPT·Codex·Rovo 같은 AI 도구가 있습니다. Atlassian은 Teamwork Graph를 “the living context of your projects, decisions, and execution systems – two decades of how enterprise work actually happens, permission-aware and compounding every day”라고 소개합니다. 20년 넘게 쌓인 프로젝트와 결정 기록에 권한 정보까지 함께 담긴 층이라는 얘기입니다.

층	무엇을 하나	공개된 규모(2026년 10월 6일 기준)
Teamwork Graph	Jira 이슈, Confluence 문서, 결정 기록을 연결해 저장	연결 250B+(2,500억 개 이상)
Atlassian MCP	외부 AI가 Teamwork Graph를 조회하고 쓰는 통로	도구 220개 이상, 하루 호출 1,500만 건 이상
AI 도구	ChatGPT·Codex·Rovo·Claude 등이 질문을 받아 처리	AI 기능 월 사용자 100만 명 이상

눈여겨볼 점은 MCP 서버 하나가 여러 AI 도구를 함께 받는다는 것입니다. ChatGPT든 Claude든 같은 Atlassian MCP 서버에 접속합니다. Anthropic의 Scott White는 “Atlassian’s MCP is one of the most-used enterprise MCP integrations on Claude”라고 말했습니다. 이번 제휴로 OpenAI 전용 통로가 생긴 것은 아니라는 근거입니다.

MCP로 연결되는 제품은 Jira, Confluence, Bitbucket Cloud, Code Search, Code Context, Goals, Focus Areas, Loom입니다. 고객 지원 부서가 많이 쓰는 Jira Service Management는 아직 coming soon 상태입니다. 서비스 데스크 티켓을 ChatGPT로 다루려던 팀이라면 당장은 쓸 수 없습니다.

수치를 읽을 때도 조심해야 합니다. 같은 날 나온 Atlassian 글 두 편이 MCP 도구 수를 220개 이상, 200개 이상으로 서로 다르게 적었습니다. 호출량은 2026년 7월 1일 글이 근무일당 500만 건 이상, 10월 글이 하루 1,500만 건 이상이라 단위부터 다릅니다. 두 값을 그대로 나눠 성장률을 계산하면 안 됩니다.

용어 풀이
1. MCP(Model Context Protocol) — AI 모델이 외부 서비스의 데이터와 기능을 정해진 방식으로 불러 쓰게 해 주는 연결 규격입니다.
2. Teamwork Graph — Jira·Confluence 등에 흩어진 업무 기록을 서로 연결해 AI가 맥락으로 읽을 수 있게 만든 Atlassian의 데이터 층입니다.
3. Rovo — Jira·Confluence 안에 들어 있는 Atlassian의 AI 검색·에이전트 기능 묶음입니다.

2. 지금 쓸 수 있는 기능과 예고 단계 기능 구분하기

Atlassian 발표문의 기능은 두 묶음으로 나뉩니다. 지금 쓸 수 있다고 밝힌 것은 세 가지입니다. ① Rovo와 Atlassian 플랫폼에서 OpenAI 모델이 추론을 맡고, ② ChatGPT와 Codex를 Atlassian MCP로 연결할 수 있으며, ③ DX로 개발 생산성을 볼 수 있습니다. ‘On the Horizon’으로 표시된 기능은 아직 출시 전인 예고입니다.

구분	기능	상태
지금 가능	ChatGPT에서 Jira 이슈·Confluence 문서 검색과 요약	출시됨
지금 가능	ChatGPT에서 이슈 생성, 일괄 처리	출시됨(2025년 12월 커넥터)
지금 가능	Codex를 Atlassian MCP에 연결	출시됨(개발자 설정 필요)
지금 가능	Rovo 내부에서 OpenAI 모델로 추론	출시됨
예고	에이전트가 작업 항목을 직접 가져가 테스트를 돌리고 세션 기록을 보드에 동기화	미출시
예고	사람의 확인 단계를 둔 다중 에이전트 조율	미출시
예고	EU 내 추론, 에이전트 전용 계정	미출시

“AI가 지라 일을 알아서 처리한다”는 인상은 예고 단계 기능에서 나옵니다. 현재 출시된 범위는 조회·요약·이슈 생성까지입니다. 그래도 이 범위 안에서 쓰임새는 꽤 넓습니다. Atlassian이 2026년 7월 1일 공개한 집계를 보면 MCP 호출의 약 3분의 1이 쓰기 호출이었고, 사용자의 44%는 소프트웨어 팀 밖에 있었습니다. 조회 전용 도구도, 개발자 전용 도구도 아닙니다.

에이전트 로드맵에서 눈여겨볼 문장은 이것입니다. “By anchoring agent sessions to Atlassian’s system of record in Jira, human review stays at the center.” 에이전트가 작업을 맡더라도 Jira를 그 작업의 공식 기록처로 두겠다는 설계입니다. AI가 한 일을 사람이 Jira 보드에서 확인하고 승인하는 흐름을 예고한 셈입니다.

Atlassian 내부 사례도 나왔습니다. 원문은 “more than 3,000 Atlassian developers use Codex via ChatGPT Enterprise across their terminals, IDEs, and code review workflows.”입니다. 다만 이 수치는 Atlassian 자사 개발 조직의 사례입니다. 일반 기업도 같은 효과를 본다는 근거로 읽어서는 안 됩니다.

3. ChatGPT가 볼 수 있는 범위는 내 권한까지

가장 흔한 오해는 ChatGPT를 연결하면 회사 전체 Jira가 보인다는 것입니다. 그렇지 않습니다. Atlassian MCP 시작 가이드에는 “MCP clients can perform actions on all connected products (such as Jira, Confluence, Bitbucket) with your existing permissions.”라고 적혀 있습니다. ChatGPT는 내 계정으로 접속하므로 내가 원래 못 보던 문서는 ChatGPT도 못 봅니다.

보안 장치	하는 일
OAuth 2.1·PKCE	비밀번호를 넘기지 않고 접근 권한만 위임하는 로그인 방식
기존 권한 적용	사용자가 원래 가진 Jira·Confluence 권한 안에서만 조회·수정
Atlassian Guard DLP·DSP 연동	민감 데이터 유출 방지 정책을 MCP 경로에도 적용
도메인 허용 목록	관리자가 허락한 AI 도구만 접속하도록 제한
감사 로그	누가 어떤 도구로 무엇을 조회·수정했는지 기록

권한이 그대로 따라가니 쓰기 권한도 그대로 따라갑니다. 이슈를 만들거나 고칠 권한이 있는 계정이라면 ChatGPT 대화창에서 내린 지시로 실제 Jira 데이터가 바뀝니다. 앞서 봤듯 MCP 호출의 약 3분의 1이 쓰기 호출이었습니다. 일괄 처리 지시는 실행 전에 대상 범위를 꼭 확인하세요.

관리자라면 짚어 볼 지점이 하나 더 있습니다. Atlassian 시작 가이드는 Data Center 지원 여부를 따로 밝히지 않았습니다. 설치형 Jira를 쓰는 조직은 도입 전에 Atlassian에 직접 물어봐야 합니다. 참고로 경쟁 제품인 Microsoft 365 Copilot의 Jira Cloud 커넥터는 Microsoft Learn 문서(2026년 9월 25일 갱신)에 Jira Server와 Data Center를 지원하지 않는다고 명시돼 있습니다.

용어 풀이
1. OAuth 2.1·PKCE — 비밀번호 대신 일회성 인증 토큰으로 접근을 위임하고, 중간에서 토큰을 가로채는 공격을 막는 인증 표준입니다.
2. DLP(Data Loss Prevention) — 주민번호·계좌번호 같은 민감 정보가 밖으로 나가지 않도록 탐지하고 차단하는 보안 정책입니다.

4. ChatGPT로 Jira를 조회해도 Rovo 크레딧이 차감되는 구조

ChatGPT 화면에서 Jira를 조회하면 비용도 ChatGPT 쪽에서만 나간다고 생각하기 쉽습니다. 실제로는 Atlassian 쪽 Rovo 크레딧도 차감됩니다. Atlassian 지원 문서 원문은 “This includes calls made via the Teamwork Graph command-line interface (CLI) and the Atlassian Rovo Model Context Protocol (MCP) server.”입니다. 외부 AI가 MCP로 Teamwork Graph를 불러도 크레딧 사용으로 잡힙니다.

유료 Jira·Confluence 요금제에는 사용자당 월 크레딧이 들어 있습니다(2026년 10월 8일 기준).

요금제	Jira·Confluence 월 크레딧(사용자당)	Service·Teamwork Collection 월 크레딧(사용자당)	기본 상호작용(10크레딧) 단순 환산
Standard	25	250	2.5회 / 25회
Premium	70	700	7회 / 70회
Enterprise	150	1,500	15회 / 150회

기본 상호작용은 이벤트당 10크레딧입니다. 표의 오른쪽 열은 사용자당 크레딧을 10으로 단순하게 나눈 값이고, 실제 차감은 이보다 복잡합니다. 문서에 Teamwork Graph 맥락 호출은 건당 1-10크레딧으로 적혀 있어 고정 단가가 없습니다. “한 달에 몇 번”을 정확히 계산하기 어려운 이유입니다. 그래도 Standard 요금제 크레딧이 넉넉하지 않다는 점은 이 환산만으로 드러납니다. 남은 크레딧은 다음 달로 이월되지 않습니다.

일정도 함께 봐야 합니다. 새 크레딧 단가는 2026년 8월 31일부터 적용됐고, 지원 문서에는 “On December 3, 2026, extra usage billing takes effect for Rovo credits.”라고 적혀 있습니다. 2026년 12월 3일부터는 초과 사용분에 요금이 붙습니다. 초과 크레딧 단가는 아직 공개되지 않았습니다.

개발팀이 OpenAI 모델을 API로 직접 부른다면 계산 방식이 다릅니다. 2026년 10월 8일 OpenAI 가격표 기준 GPT-6 Astra는 100만 토큰당 입력 $10, 캐시 입력 $1, 출력 $50입니다. 입력이 272K 토큰을 넘으면 $20 / $2 / $75로 단가가 오릅니다. 긴 Confluence 문서를 통째로 넣는 작업이라면 이 기준선부터 확인하세요.

용어 풀이
1. 토큰 — AI 모델이 글을 처리하는 단위로, 사용량과 요금을 계산하는 기준이 됩니다.
2. 캐시 입력 — 앞서 보낸 것과 같은 입력을 다시 보낼 때 저장해 둔 결과를 재사용해 더 낮은 단가가 붙는 입력입니다.

5. ChatGPT·Claude·Copilot 중 Jira 연결 방식 고르기와 자주 묻는 질문

같은 Jira 데이터라도 어떤 AI로 연결하느냐에 따라 최신성과 비용 구조가 달라집니다. ChatGPT와 Claude는 같은 MCP 서버로 실시간 조회를 하고, Microsoft 365 Copilot은 데이터를 미리 긁어 와 색인하는 방식을 씁니다.

연결 방식	데이터 반영	쓰기(이슈 생성)	비용 구조	잘 맞는 조직
ChatGPT + Atlassian MCP	실시간 조회	가능	Rovo 크레딧 차감	최신 티켓 상태가 중요한 팀
Claude + Atlassian MCP	실시간 조회(같은 서버)	가능	Rovo 크레딧 차감	이미 Claude를 쓰는 팀
M365 Copilot Jira Cloud 커넥터	증분 크롤 15분, 전체 크롤 1일 1회	문서에 명시 없음	M365 라이선스 체계	M365 중심으로 일하는 조직

Copilot 방식에는 권한 변경이 전체 크롤 때만 반영된다는 제약이 있습니다. 퇴사자나 부서 이동자의 권한을 회수해도 최대 하루 동안은 이전 권한 기준으로 검색될 수 있습니다. 보안 감사가 엄격한 조직이라면 가볍게 넘길 차이가 아닙니다.

GPT-6 Astra가 Jira·Confluence의 기본 AI 모델이 됐나요?
아닙니다. VentureBeat 2026년 10월 6일 보도에 따르면 Atlassian은 GPT-6 Astra가 Rovo의 기본 모델이 되지 않는다고 밝혔습니다. 내부 AI 게이트웨이가 작업마다 여러 공급사의 모델 가운데 하나를 고르는 방식입니다. Atlassian 엔지니어링 블로그는 2025년 8월 22일 글에서 이 게이트웨이가 공급사 5곳 이상의 모델 20개 이상을 하나의 API로 묶는다고 소개했습니다. 1년 이상 지난 글이라 현재 구성은 다를 수 있습니다.

Astra는 켜기만 하면 바로 쓸 수 있나요?
AI Weekly는 2026년 10월 7일 보도에서 Astra가 기본으로 꺼져 있어 관리자가 직접 켜야 한다고 전했습니다. Atlassian은 이 설정을 1차 자료로 따로 공개하지 않았습니다. 모델 선택 화면에 보이지 않으면 조직 관리자 설정부터 확인하세요.

Codex를 Jira에 연결하면 보드를 자동으로 관리해 주나요?
그렇지 않습니다. 2026년 7월 9일 usecarly 실사용 가이드에 따르면 Codex 연결은 config.toml을 직접 고치고 codex mcp login atlassian OAuth를 거쳐야 하는 개발자용 설정입니다. 용도는 Jira 티켓을 코딩 작업의 입력으로 쓰는 것이고, 보드 관리는 해 주지 않습니다.

MCP 토큰 절감 수치는 믿어도 되나요?
Atlassian은 새 MCP가 이전 버전보다 토큰을 최대 25% 줄였다고 밝혔습니다. Atlassian이 Claude 모델로 직접 측정한 값이고, 외부 재현 결과는 아직 없습니다. 비용을 추정할 때 할인 요인으로 넣기보다는 참고값으로만 두세요.

정리

이번 Atlassian·OpenAI 제휴의 실체는 Rovo 내부 모델 공급 계약, MCP 재구축, 에이전트 로드맵입니다. ChatGPT에서 Jira·Confluence를 쓰는 기능은 2025년 12월부터 있었습니다. 지금 되는 것은 내 권한 범위 안의 조회·요약·이슈 생성이고, AI가 작업을 직접 가져가 처리하는 기능은 아직 예고 단계입니다. 도입을 검토한다면 기능보다 2026년 12월 3일부터 시작되는 크레딧 초과 과금과 요금제별 월 크레딧(25 / 70 / 150)을 먼저 따져 보세요.

참고 자료

조사 기준일: 2026년 10월 08일

본문의 수치는 아래 자료에서 확인한 것입니다. 제조사 공식 자료(T1)와 전문 매체 실측(T2)을 구분해 표기했습니다. 가격·공급 상황은 변동이 크므로 기준일 이후의 값은 다시 확인해야 합니다.

공식 자료 (확인일 2026-10-08)
– https://www.atlassian.com/blog/company-news/atlassian-openai-strategic-partnership
– https://www.atlassian.com/blog/company-news/team26-europe-atlassian-mcp
– https://www.atlassian.com/blog/company-news/team26-europe-ai-platform
– https://www.atlassian.com/blog/company-news/inside-rovo-mcp-usage
– https://www.atlassian.com/blog/announcements/atlassian-rovo-mcp-connector-chatgpt
– https://www.atlassian.com/blog/atlassian-engineering/ai-gateway-model-garden
– https://support.atlassian.com/rovo/docs/rovo-usage-limits/
– https://support.atlassian.com/atlassian-rovo-mcp-server/docs/getting-started-with-the-atlassian-remote-mcp-server/
– https://developers.openai.com/api/docs/pricing
– https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot/connectors/jira-cloud-deployment
– https://openai.com/index/atlassian-partnership/ · https://www.atlassian.com/partnerships/openai/guide
– https://venturebeat.com/orchestration/atlassian-deepens-its-openai-partnership-with-a-spend-commitment-but-its-platform-stays-firmly-multi-model
– https://aiweekly.co/alerts/atlassian-commits-spend-to-openai-keeps-rovo-router-open
– https://www.itpro.com/software/atlassian-just-launched-a-new-chatgpt-connector-feature-for-jira-and-confluence-heres-what-users-can-expect
– https://www.usecarly.com/blog/codex-jira-integration/

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