Dealight

MCP INFRASTRUCTURE FOR DEAL TEAMS

쓰던 AI에,
우리 딜 데이터를 연결하세요.

PE·자문사를 위한 MCP 서버 구축·연동.
문서·재무자료·운영 DB를 정리해 ChatGPT·Codex·Claude Code에서 조회하고 검토할 도구로 만듭니다.

활용 사례 살펴보기

From Fragmented Deal Data to Actionable Investment Insights

우리 팀의 데이터

IM · VDR · 재무자료
POS · ERP · 운영 DB

Dealight가 설계·구축

MCP Server

자료 정리 · 근거 검색
DB 조회 · 재무 계산 도구

고객이 사용 중인 AI

ChatGPT · Codex · Claude Code

질문 · 분석 · 보고서 초안

데이터를 조회할 도구를 구축하고, 팀이 쓰던 AI에 연결합니다.

SAME AI. A CONNECTED WAY TO WORK.

파일로 시작하고,
반복 검토는 연결해두세요.

Codex·Claude Code에서도 파일 분석과 계산이 가능합니다. Dealight는 팀이 재사용할 데이터 연결과 조회·계산 도구를 구축합니다.

새 자료가 들어오면
파일 직접 제공새 파일을 제공하고, 최신 버전과 검토 범위를 알려줍니다.
Dealight MCP 구축·연동자료 수집·갱신 방식을 정해두고, 연결된 데이터를 같은 도구로 조회합니다.
시스템을 비교할 때
파일 직접 제공파일별 매장명·기간·단위를 맞추는 작업을 수행합니다.
Dealight MCP 구축·연동POS·ERP·매장 DB를 공통 ID·기간으로 정리해 비교할 수 있게 연결합니다.
다음 검토에서도
파일 직접 제공지침·스크립트·Skills로 검토 절차를 직접 구성할 수 있습니다.
Dealight MCP 구축·연동문서 검색·SQL 조회·재무 계산을 공통 도구로 구축해 AI에서 재사용합니다.

소량의 고정된 파일을 한 번 검토한다면 직접 제공하는 방식도 충분할 수 있습니다. 연결할 시스템, 데이터 갱신 방식과 조회 범위는 구축 시 함께 정합니다.

PRIVATE EQUITY/M&A ADVISORY/FINANCIAL DD

ANALYSIS THROUGH YOUR AI

익숙한 AI에서,
연결된 근거로 검토합니다.

EBITDA 조정부터 매출 성장의 가정까지. MCP로 연결한 자료와 도구를 사용 중인 AI가 조회하고 검토하는 구성 예시입니다.

ChatGPTDealight MCP 사용 흐름
가상 대화 예시

  1. 사용자

    Dealight로 Project Aster의 정상화 EBITDA를 계산하고, 조정 항목별 근거와 추가 확인사항을 정리해줘.

  2. Dealight MCP · 도구 호출 예시

    1. 01문서 근거 검색

      IM p.24 · 재무제표 p.18 · 조정내역 v2 E14

    2. 02조정 내역 조회

      Reported 50.0억 · 자문비 1.8억 · 비경상 비용 0.6억

    3. 03정상화 EBITDA 계산

      50.0 + 1.8 + 0.6 = 52.4억 원

  3. ChatGPT 응답 예시

    조회한 자료와 계산 결과를 기준으로, 정상화 EBITDA는 52.4억 원입니다.

    • Reported EBITDA: 50.0억 원 [1]
    • 일회성 자문비: +1.8억 원 [2]
    • 비경상 비용: +0.6억 원 [3]

    추가 확인: 자문비의 일회성 여부와 비경상 비용의 중복 반영 여부를 확인해야 합니다.

    MCP가 반환할 근거 자료 · 3개
    • [1] IM · p.24 — Reported EBITDA
    • [2] 재무제표 · p.18 — 일회성 자문비
    • [3] EBITDA 조정내역 v2 · E14 — 비경상 비용

ChatGPT에서 MCP를 사용하는 흐름을 가상 자료로 재구성했습니다. 도구 호출과 응답은 설명용 예시입니다. 연결 방식과 사용 가능한 기능은 고객의 AI 환경에 맞춰 설계합니다.

USE CASE 01 / FOOD & BEVERAGE

매출 성장 39%, 어떤 가정을 확인해야 할까요?

월별 POS·ERP와 출점 이력을 같은 매장·기간으로 연결해, 주문량·객단가·운영 매장 수의 가정을 검토하는 외식 프랜차이즈 사례입니다.

가상 인수대상 기업

ABC Dining Group

직영·가맹점을 운영하는 국내 외식 프랜차이즈.
이번 사례는 직영점 매출만 검토합니다.

2025년 말
직영점
120개
2025A
매출
769.2억
2026BP
매출
1,069.2억

모든 수치는 설명을 위한 가상 데이터입니다. A는 실적, BP는 사업계획을 의미합니다.

2025A → 2026BP Revenue Bridge

단위: 억 원
2025A 매출
769.2억
평균 운영 매장 수 증가
+174.8억
주문 건수 증가
+76.5억
객단가 상승
+48.6억
2026BP 매출
1,069.2억
매장 수 → 주문 건수 → 객단가 순서로 적용한 순차적 분해입니다. 표시값은 반올림하여 합계에 차이가 날 수 있습니다.

ASK YOUR AI · CONNECTED THROUGH MCP

“ABC Dining Group의 2026년 매출 성장 계획이 합리적인지 검토하고, 주요 실사 이슈를 정리해줘.”

질문과 분석은 사용 중인 AI에서. Dealight는 필요한 데이터를 반환하는 MCP 서버와 조회·계산 도구를 구축합니다.

  1. 01

    Dealight가 연결

    POS · ERP · 매장 이력 정규화

  2. 02

    MCP 도구가 반환

    기간별 실적 · 가정 · 계산 결과

  3. 03

    사용 중인 AI가 검토

    Driver 해석 · BP 검증 · DD 초안

  4. 04

    검토자가 확인

    근거 대조 · 추가 자료 요청

WHAT DEALIGHT BUILDS

데이터와 AI 사이,
MCP를 구축합니다.

고객이 사용 중인 ChatGPT·Codex·Claude Code가 필요한 자료와 도구를 호출할 수 있도록, 데이터 연결과 MCP 서버를 설계·구축합니다.

  • 1

    고객 자료 연결·정규화

    문서 · DB · 매장 ID · 기간 기준 정리

  • 2

    조회·계산 도구 구축

    문서 검색 · SQL 조회 · 재무 계산과 근거 반환

  • 3

    사용 중인 AI에 연동

    고객 환경에 맞는 연결 설정 · 반복 검토 흐름 설계

ABC Dining Group

MCP CONNECTION DESIGN

고객이 사용 중인 AI

ChatGPT · Codex · Claude Code

질문 · 도구 호출 · 분석 결과 작성

조회 요청 ↔ 결과·근거
Dealight가 설계·구축

Dealight MCP Server

자료 정리 · 매장 ID 통합 · 기간 정규화 · 도구 제공

문서 검색SQL 조회재무 계산
고객 자료·시스템 연결

POS 시스템

매출 · 주문 건수 · 객단가

ERP / 회계

매출 원장 · 손익계산서

매장 운영 DB

개폐점 · 실제 운영일수

Management BP

출점 · 가격 · 주문량 가정

구축 범위를 설명하는 설계 예시입니다. 연결 환경·조회 범위·데이터 갱신 방식은 고객과 협의합니다.

ENGINEERING MEETS FINANCE

기술과 재무,
함께 설계합니다.

데이터를 연결하는 기술과,
검토 기준을 세우는 재무 전문성.

Engineering

신영재

개발자

MCP·RAG·SQL 기반 데이터 플랫폼 개발

LinkedIn

역할MCP·RAG·SQL 인프라 및 서버 구축

Finance & Business

함석민

회계사 · Contact Point

KICPA · Deal Advisory 근무 경험

LinkedIn

역할재무자료 구조화 및 AI 분석을 위한 회계·재무 검증 기준 설계

LET'S TALK ABOUT YOUR NEXT DEAL

다음 딜의 검토,
Dealight와 시작하세요.

자료 연결 범위와 MCP 구축·연동 비용을 상담으로 안내합니다.

seokd115@gmail.com