모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): 차세대 암호화 AI 새로운 스토리인가?
저자: s4mmy
번역: TechFlow
제가 그렇듯 여러분도 아마 궁금할 것입니다. "MCP가 대체 뭐야?!" 왜 모두가 이에 대해 이야기하는 걸까?
MCP에 관한 정보는 매우 제한적이며, 이는 어쩌면 당연합니다.毕竟 아직 탄생한 지 불과 4개월밖에 되지 않았으니까요. 그래서 저는 직접 조사를 진행하고 여기에 그 내용을 정리하기로 했습니다.
간략 요약(TLDR): MCP는 암호화폐 분야와 오픈소스 AI에서의 중대한 돌파구입니다. 여러분은 이를 주목해야 하며, 이는 에이전트 기반 암호화 제품(agentic crypto products)의 다음 단계를 촉진할 수 있기 때문입니다.
목차
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서론
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모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)이란 무엇인가?
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MCP가 AI 에이전트에게 어떻게 도움이 되는가?
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에이전트 중심의 미래: 왜 MCP가 중요한가?
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MCP와 유사한 기타 프로젝트들
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기존 AI 통합 방식과의 핵심 차이점
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결론
1) 서론
AI 에이전트(AI agents)가 점점 더 자율성을 갖추고 현실 세계의 응용 시나리오에 통합됨에 따라, 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, 이하 'MCP')은 이러한 에이전트들이 외부 데이터 및 도구와 상호작용하는 방식에 혁신을 일으키고 있습니다.
MCP는 Anthropic이 2024년 말에 출시한 것으로, 다양한 데이터 소스와 원활하게 통신할 수 있도록 AI 에이전트에 권한을 부여하는 표준화된 프레임워크를 목표로 하고 있습니다.
@anthropicai가 이 커뮤니케이션 표준을 도입한 이후, 점점 더 많은 AI 솔루션이 새로운 산업 표준으로 받아들이고 있습니다.
간단히 말해, MCP는 "AI가 소프트웨어와 실시간으로 대화하는 방법"입니다.
복잡한 작업을 독립적으로 해결할 수 있는 AI 시스템의 시대인, 에이전트 중심의 미래(agentic future)가 다가오는 가운데, MCP가 다음 세대 AI 혁신의 열쇠가 될 수 있을까요?
아마도, 이는 Crypto와 AI 융합 분야의 가격을 다시 한 번 최고조로 끌어올릴 수도 있을까?
챗봇에서부터 각 산업을 구동하는 자율 시스템에 이르기까지, AI 에이전트들은 실시간 의사결정을 내리고 여러 데이터 소스로부터 동적인 정보를 얻을 수 있다는 점에서 큰 기대를 받고 있습니다. 그러나 여전히 주요 병목 현상이 존재합니다. 바로 AI 모델이 데이터베이스, 파일 저장소 또는 비즈니스 도구 같은 외부 시스템에 연결할 수 있는 표준화된 방법이 부족하다는 점입니다.
이 부분이 바로 MCP가 등장하는 자리입니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 개방형 표준으로, AI 에이전트가 동적으로 외부 데이터 소스에 접근하고 상호작용할 수 있도록 이 공백을 메우기 위해 고안되었습니다.
이는 대규모 언어 모델(LLMs)이 효과적으로 에이전트 역할을 수행하도록 만들며, 심지어 스마트 계약 배포나 DeFi(탈중앙화 금융) 거래 실행 능력까지 가능하게 합니다. 이것은 분명히 거대한 돌파구입니다!
암호화폐 사용자로서 ChatGPT를 사용해 본 적이 있다면, 이것이 적시의 암호화 인사이트나 특정 정보 분석 제공 면에서 얼마나 형편없는지를 이미 알고 있을 것입니다. 만약 ChatGPT가 상위 100개 암호화폐의 스팟 가격조차 알려주지 못한다면, 저 역시 놀라지 않을 겁니다!
MCP는 다음과 같은 AI 기반 DeFi 기능을 강화할 가능성을 제공합니다.
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"USDC의 최고 연이율(APY)을 찾아 1,000달러를 할당하세요."
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시장 변동성에 따라 포트폴리오를 재균형화하세요.
이것은 AI 시스템이 더 큰 독립성과 실용성을 가지고 운영될 수 있는 에이전트 중심의 미래로 나아가는 보다 광범위한 추세를 나타냅니다. 이러한 발전은 또한 전통적인 AI 시스템과 명확하게 구분되며, 암호화 분야의 무허가 특성(permissionless nature)과 완벽하게 부합합니다.
2) 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란 무엇인가?
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 Anthropic이 2024년 말에 발표한 오픈소스 표준으로, AI 어시스턴트, 특히 대규모 언어 모델(LLMs)에 의해 구동되는 AI 에이전트들이 외부 시스템과 상호작용하여 매력적인 실시간 데이터를 확보할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
MCP를 범용 어댑터로 생각해볼 수 있습니다. MCP는 안전하고 표준화된 방식으로 AI 에이전트가 다음을 접근할 수 있게 해줍니다.
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콘텐츠 저장소
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비즈니스 도구
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개발 환경 등등!
왜 당신이 이걸 주목해야 하는가?
분산되고 맞춤형 솔루션에 의존하는 기존 AI 통합 방식과 달리, MCP는 통합된 양방향 커뮤니케이션 프레임워크를 제공합니다. 즉, AI 에이전트가 외부 시스템에서 데이터를 추출할 뿐만 아니라 업데이트나 작업을 해당 시스템으로 다시 푸시할 수 있어, 더 역동적이고 자율적인 행동이 가능해집니다. 예를 들어, 기업 시스템을 업데이트하거나 개인 업무를 관리하는 완전히 자율적인 에이전트를 가질 수 있습니다!
Anthropic이 MCP를 출시한 목적은 AI 통합 과정을 간소화하여 개발자가 에이전트 기반 워크플로우를 쉽게 구축하고, AI 시스템이 독립적이고 맥락에 맞게 작동할 수 있도록 하는 것입니다.
3) MCP가 AI 에이전트에게 어떻게 도움이 되는가?
MCP는 AI 에이전트가 필요에 따라 외부 서비스에 연결할 수 있도록 하는 통합 계층의 역할을 합니다. 다음은 그동작 원리입니다.
a) 동적 데이터 접근
기존에는 사전 훈련된 데이터에만 의존했지만, MCP를 사용하면 AI 에이전트가 관계형 데이터베이스, 파일 시스템, 코드 저장소 등의 소스에서 실시간 또는 상황별 데이터에 접근할 수 있습니다. 예를 들어, 접근하기 어려운 암호화폐 실시간 가격도 MCP를 통해 가능해질 수 있습니다. @0rxbt도 우리가 가장 좋아하는 '보라색 개구리(Purple Frog)', 즉 SkyNet 또는 @aixbt_agent에 MCP적용을 시도하고 있습니다.
b) 양방향 통신
MCP는 양방향 상호작용을 지원하므로, AI 에이전트는 데이터를 검색할 뿐만 아니라 분석 결과에 따라 데이터베이스를 업데이트하거나 워크플로우를 트리거하는 등의 조치를 취할 수 있습니다.
c) 표준화된 프레임워크
공통 프로토콜을 제공함으로써 MCP는 맞춤형 통합의 필요성을 없애고 개발의 복잡성을 줄이며 애플리케이션 간 일관성을 보장합니다. 이는 블록체인 생태계 내 다양한 프로그래밍 언어와 프로토콜의 파편화 문제를 해결할 수 있는 해답일지도 모릅니다! 어쩌면 AI 에이전트가 크로스체인 및 다중 언어 집계 계층이 될 수 있을지도 모릅니다!
4) 에이전트 중심의 미래: 왜 MCP가 중요한가?
AI 에이전트는 더 이상 수동적인 시스템이 아닙니다. 이제 그들은 능동적으로 의사결정을 하고 목표를 향해 스스로 임무를 완수할 수 있는 존재가 되고 있습니다.
그러나 AI 에이전트가 진정으로 유용해지기 위해서는 훈련 데이터의 한계를 넘어서 현실 세계와 원활하게 상호작용할 수 있어야 하며, 바로 여기서 MCP가 핵심 역할을 합니다.
Anthropic의 공식 문서에서 MCP의 실제 활용 예를 하나 소개합니다.
소프트웨어 개발 파이프라인을 관리하도록 설정된 AI 에이전트를 상상해보세요.
MCP를 통해 이 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다.
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코드 저장소에서 최신 코드를 추출하고,
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코드의 버그를 분석하며,
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실시간으로 보고서를 팀의 프로젝트 관리 도구로 푸시할 수 있습니다.
다음은 (출처: @alexalbert__)의사례입니다. Claude가 GitHub에 직접 연결하여 새 코드 저장소를 생성하고 MCP 통합을 통해 PR(Pull Request)을 제출하는 모습을 볼 수 있습니다.
MCP는 AI 에이전트가 실시간 데이터에 접근함으로써 변화하는 상황에 적응할 수 있도록 하여, 더욱 유연하고 지능적으로 만들어 줍니다.
다음은 MCP가 GitHub, Web API, Slack, 이메일 등 다양한 플랫폼과의 통합 및 통신 능력을 보여줍니다.
MCP는 @davidsacks가 말한 '승리하는 에이전트(The Winning Agent)'가 가져야 할 특징에 대한 답을 제공합니다.
어쩌면, 에이전트를 현실 세계의 인프라에 연결하는 것이 진정한 승리의 법칙일지도 모릅니다!
표준화된 프로토콜을 통해 개발자는 매번 새로운 통합을 위해 매번 ‘바퀴를 다시 발명’할 필요 없이, 더 빠르게 에이전트 기반 워크플로우(agentic workflows)를 구축할 수 있습니다.
에이전트 중심의 미래의 핵심은 AI 시스템이 다음을 포함한 복잡한 목표를 달성하기 위해 독립적으로 행동할 수 있다는 점에 있습니다.
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비즈니스 프로세스 자동화,
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공급망 관리,
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심지어 과학 연구 지원.
MCP는 AI 에이전트가 현실 세계와 상호작용할 수 있는 인프라를 제공함으로써, 이러한 비전을 실현하는 데 중요한 한 걸음을 내딛고 있습니다.
5) MCP와 유사한 기타 이니셔티브
Anthropic만이 표준화된 AI 통합 프로토콜의 필요성을 인식한 것은 아닙니다. 최근 몇몇 주요 프로토콜과 기업들이 에이전트 중심의 미래를 지원하기 위해 MCP와 유사한 프레임워크를 출시하거나 채택했습니다.
i) Perplexity MCP
ii) OpenAI Agents SDK MCP 바로 어제, OpenAI는 Agents SDK용 MCP 플러그인을 발표했습니다.
iii) Stripe MCP 통합
…또한, 점점 더 많은 MCP 서버가 개발 중에 있으며, 이는 AI 커뮤니케이션을 더욱 원활하게 만들 것입니다.
Anthropic과 무관한 일부 CEO들도 MCP가 AI 에이전트의 미래 발전을 추진하는 데 중요한 역할을 한다는 점을 인정하기 시작했습니다.
이러한 움직임들은 에이전트 중심 AI를 실현하기 위해서는 표준화되고 확장 가능한 데이터 통합 솔루션이 반드시 필요하다는 점을 보여주는 증가하는 추세를 강조합니다.
MCP는 오픈소스 특성과 광범위한 적용 가능성 덕분에 선두를 유지하고 있지만, xAI, Google, Meta와 같은 주요 플레이어들의 참여는 이 분야의 중요성을 더욱 부각시키고 있습니다.
6) 기존 AI 통합 방식과의 핵심 차이점
왜 MCP(및 유사 프레임워크)가 기존 AI 통합 방식보다 우수한가?
기존 통합은 일반적으로 맞춤형 API나 미들웨어에 의존하여, 결과적으로 솔루션이 분산되고 확장하기 어려운 문제가 발생합니다.
MCP는 범용 표준을 제공함으로써 복잡성을 줄이고 일관성을 보장합니다. 아래 비교 차트를 보면 이를 명확히 알 수 있습니다.
오픈소스 협업: MCP의 오픈소스 특성은 산업 전반의 협업을 촉진하며, 이는 중앙화된 AI 회사들의 고립된 접근 방식과 뚜렷한 대비를 이룹니다. 이는 암호화 분야에서 중요한 가치 제안입니다.
다음은 빠른 비교입니다.
MCP가 암호화 분야에서 잠재적으로 활용될 수 있는 고차원적인 예시들입니다.
이미 다음과 같은 움직임들이 나타나고 있습니다.
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DeFAI(탈중앙화 금융과 AI 결합) 솔루션들, 예를 들어 @danielesesta의 @heyanonai, @LimitusIntel 또는 @gizatechxyz;
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체인 상 분석을 위한 맞춤형 도구들, 예를 들어 @aixbt_agent.
MCP가 암호화 및 AI 생태계 전반에 더 깊이 통합됨에 따라, 앞으로 더욱 많은 혁신이 나타날 것입니다!
7) 결론
MCP는 자율 시스템이 주변 세계와 원활하게 상호작용할 수 있는 에이전트 중심 AI 미래로 나아가는 중요한 한 걸음입니다.
AI 에이전트가 외부 데이터 소스에 연결할 수 있도록 표준화된 프레임워크를 제공함으로써, MCP는 AI 개발의 핵심 병목 현상을 해결하여 솔루션을 더욱 지능적이고 적응력 있으며 확장 가능하게 만듭니다.
업계 전체가 MCP와 유사한 프로토콜을 수용하고 지지하는 것은 에이전트 중심의 비전을 향한 공동의 노력을 보여줍니다.
하지만 여전히 몇 가지 도전 과제가 남아 있습니다.
MCP 및 유사 프레임워크의 성공은 광범위한 채택, 프로토콜 간 상호 운용성, 그리고 빠르게 발전하는 AI 환경과의 동기화 능력에 달려 있습니다.
AI 에이전트가 우리의 삶에서 점점 더 중요한 역할을 하게 될 미래로 나아감에 따라, MCP와 같은 프레임워크는 AI와 현실 세계 응용 사이를 연결하는 중요한 다리가 될 것입니다.
MCP가 결국 사실상의 산업 표준이 되든, 아니면 추가적인 혁신을 위한 촉매제로 남든, 이미 에이전트 중심 AI와 에이전트 중심 암호화 제품이 필요로 하는 인프라에 대한 핵심 논의를 촉발시켰습니다.
면책조항: 본문의 내용은 정보 제공 및 교육 목적으로만 사용되며 투자 또는 재정적 조언으로 간주되어서는 안 됩니다. 저자는 본문에서 언급된 프로토콜에 대한 어떠한 재정적 이해관계도 갖고 있지 않습니다.
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