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Model Context Protocol(MCP)란 무엇인가?

최근 암호화폐 및 AI 분야에서 Model Context Protocol (MCP)에 대한 이야기가 많이 들린다면, 여러분만 그런 것이 아닙니다. Anthropic에서 2024년 말에 소개한 MCP는 AI 에이전트가 세상과 상호 작용하는 방식을 바꾸고 있는 오픈 소스 표준입니다. 간단히 말해서, 이는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI 시스템이 실시간으로 외부 데이터 소스에 연결할 수 있도록 하는 범용 어댑터입니다. 데이터베이스, 코드 저장소 또는 블록체인 네트워크까지도 연결 가능합니다.

왜 중요할까요? ChatGPT와 같은 기존 AI 시스템은 종종 최신 데이터 확보에 어려움을 겪습니다. 예를 들어, ChatGPT에 상위 100개 암호화폐의 현재 가격을 물어보면 데이터가 최신이 아니기 때문에 제대로 답변하지 못할 수 있습니다. MCP는 AI 에이전트가 실시간 데이터를 가져오고 스마트 컨트랙트를 배포하거나 DeFi 포트폴리오를 관리하는 등의 작업을 자율적으로 수행할 수 있도록 하여 이 문제를 해결합니다.

AI 에이전트를 위한 MCP 작동 방식

MCP는 AI 에이전트와 외부 시스템 간의 다리 역할을 합니다. 자세한 내용은 다음과 같습니다.

• Dynamic Data Access: AI 에이전트는 블록체인의 암호화폐 가격이든 GitHub 저장소의 코드이든 실시간 데이터에 접근할 수 있습니다. 이는 최신 정보가 필요한 암호화폐 사용자에게 혁신적인 변화를 가져다 줍니다.
• Bidirectional Communication: 단방향 데이터 풀(pull)과는 달리, MCP는 AI 에이전트가 데이터를 검색하고 작업을 푸시(push)할 수 있도록 합니다. 예를 들어, AI는 시장 변동성을 분석한 다음 거래를 실행하여 암호화폐 포트폴리오의 균형을 재조정할 수 있습니다.
• Standardized Framework: MCP는 사용자 정의 통합의 필요성을 없애 개발자가 다양한 플랫폼에서 작동하는 AI 솔루션을 더 쉽게 구축할 수 있도록 합니다.

Anthropic 자체 문서에서 좋은 예를 찾을 수 있습니다. 소프트웨어 파이프라인을 관리하는 AI 에이전트는 저장소에서 코드를 가져와 버그를 분석하고 프로젝트 관리 도구에 보고서를 푸시할 수 있습니다. 이 모든 것이 실시간으로 이루어집니다. 암호화폐 세계에서는 AI가 USDC에 대한 최고의 APY를 찾고 $1,000를 자동으로 할당하는 것과 같습니다.

암호화폐 공간에서 MCP: 게임 체인저

암호화폐 산업은 MCP가 진정으로 빛을 발하는 곳입니다. MCP를 사용하는 AI 에이전트는 이전에는 불가능했던 방식으로 DeFi 애플리케이션을 강화할 수 있습니다. 몇 가지 실제 사용 사례는 다음과 같습니다.

• DeFi Automation: AI 에이전트가 yield farming을 최적화하거나 탈중앙화 거래소(DEX)에서 유동성 공급을 관리한다고 상상해 보세요. @heyanonai 와 @gizatechxyz 와 같은 프로젝트는 이미 이 분야를 탐색하고 있습니다.
• Portfolio Management: AI는 시장 상황에 따라 암호화폐 보유량의 균형을 재조정할 수 있습니다. 예를 들어, @aixbt_agent 는 MCP를 사용하여 온체인 분석 및 포트폴리오 인사이트를 제공하는 실험을 하고 있습니다.
• Smart Contract Deployment: @tong0x 의 데모에서 볼 수 있듯이 MCP를 통해 AI 에이전트는 단일 프롬프트로 BNB Chain 과 같은 네트워크에 토큰을 배포할 수 있습니다.

이 기능은 주요 문제점을 해결합니다. 대부분의 AI 도구는 암호화폐 레일의 허가 없는(permissionless) 실시간 특성을 처리할 수 없습니다. MCP는 이러한 격차를 해소하여 게시물 작성자인 @S4mmyEth 가 "agentic crypto products"라고 부르는 것을 가능하게 합니다.

Agentic 미래: MCP가 중요한 이유

AI의 미래는 "agentic"입니다. 즉, 복잡한 목표를 달성하기 위해 독립적으로 행동할 수 있는 AI 시스템을 의미합니다. 그러나 AI가 진정으로 자율적이 되려면 정적인 학습 데이터에서 벗어나 실제 세계와 상호 작용해야 합니다. MCP는 AI 에이전트가 실시간 데이터에 접근하고 작업을 수행할 수 있는 표준화된 방법을 제공함으로써 이를 가능하게 합니다.

암호화폐 공간에서 이는 AI 에이전트가 공급망을 관리하거나, 비즈니스 프로세스를 자동화하거나, 심지어 과학 연구를 지원하는 것을 의미할 수 있습니다. 이 모든 것이 블록체인과 상호 작용하면서 이루어집니다. @S4mmyEth 가 언급했듯이, MCP는 암호화폐 및 오픈 소스 AI를 위한 "major unlock"으로, 잠재적으로 다음 혁신의 물결을 촉진할 수 있습니다.

기존 AI 통합과 MCP의 차이점

기존 AI 통합은 종종 사용자 정의 API 또는 미들웨어를 사용합니다. 이러한 방식은 분산되어 있고 확장하기 어렵습니다. 반면에 MCP는 개발을 단순화하고 일관성을 보장하는 범용 표준을 제공합니다. MCP의 차별점은 다음과 같습니다.

• Open-Source Nature: MCP는 중앙 집중식 AI 회사의 사일로화된 접근 방식과 달리 업계 전반의 협업을 촉진합니다. 이는 암호화폐의 정신과 완벽하게 일치합니다.
• Scalability: 개발자는 Anthropic 에서 강조한 것처럼 각 데이터 소스에 대한 별도의 커넥터를 만드는 대신 단일 프로토콜에 대해 빌드할 수 있습니다.
• Real-Time Interaction: MCP의 양방향 통신을 통해 AI 에이전트는 데이터베이스를 업데이트하든 거래를 실행하든 더 빠르고 지능적으로 대응할 수 있습니다.

MCP 채택 및 유사한 이니셔티브

이 공간에서 MCP만 있는 것은 아닙니다. 다른 회사들도 표준화된 AI 통합 프로토콜의 필요성을 인식하고 있습니다.

• OpenAI: 게시물 바로 전날인 2025년 3월 26일, OpenAI는 Agents SDK용 MCP 플러그인을 출시하여 업계 전반의 채택을 알렸습니다.
• Perplexity 및 Stripe: @S4mmyEth 가 언급했듯이 둘 다 AI 에이전트를 지원하기 위해 MCP와 유사한 프레임워크를 출시했습니다.
• Holo MCP: @HoloworldAI 와 같은 프로젝트는 BNB Chain의 테스트넷에서 볼 수 있듯이 AI 에이전트가 토큰을 배포할 수 있도록 MCP를 통합하고 있습니다.

이러한 증가 추세는 MCP가 agentic AI 미래의 초석이 되고 있음을 보여줍니다. xAI, Google 및 Meta와 같은 주요 업체도 유사한 솔루션을 모색하고 있습니다.

과제 및 향후 과제

MCP는 유망하지만 과제가 없는 것은 아닙니다. 광범위한 채택, 프로토콜 간의 상호 운용성, 빠르게 진화하는 AI 환경에 대한 적응이 주요 과제입니다. 그러나 @S4mmyEth 가 지적했듯이 MCP는 이미 agentic AI 및 암호화폐 제품에 필요한 인프라에 대한 중요한 대화를 촉발했습니다.

결론: 암호화폐 AI의 촉매제로서의 MCP

Model Context Protocol은 특히 암호화폐 공간에서 AI 에이전트가 실제 세계와 원활하게 상호 작용할 수 있는 미래를 위한 길을 열고 있습니다. 실시간 데이터 접근, DeFi 자동화 및 스마트 컨트랙트 배포를 가능하게 함으로써 MCP는 AI 개발의 중요한 병목 현상을 해결하고 있습니다. MCP가 사실상의 표준이 되든 단순한 디딤돌이 되든 MCP는 암호화폐 AI 혁신의 다음 단계를 위한 촉매제임이 분명합니다.

더 자세히 알고 싶으신가요? 더 많은 인사이트를 얻으려면 @S4mmyEth 의 원본 스레드를 확인하거나 Anthropic의 MCP 문서를 탐색하여 오늘부터 시작하는 방법을 알아보세요.