MCP + AI 에이전트: 인공지능 응용의 새로운 프레임워크
글: BitMart Research
1. MCP 개념 소개
기존 인공지능 분야에서는 전통적인 채팅봇이 일반적인 대화 모델에 의존하며, 개성화된 역할 설정이 부족하여 응답이 단조롭고 인간미가 떨어지는 경향이 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 개발자들은 AI에게 특정한 역할, 성격 및 어조를 부여하는 '인물 설정(Persona)' 개념을 도입하였다. 이를 통해 AI의 응답이 사용자의 기대에 더 부합하도록 만들었다. 그러나 AI가 풍부한 '인물 설정'을 갖추더라도 여전히 수동적인 응답자에 머무르며, 자율적으로 작업을 수행하거나 복잡한 작업을 실행할 수는 없었다. 따라서 오픈소스 프로젝트 Auto-GPT가 등장하게 되었다. Auto-GPT는 개발자가 AI에게 일련의 도구와 함수를 정의하고 이를 시스템에 등록할 수 있게 해준다. 사용자가 요청을 하면 Auto-GPT는 사전 설정된 규칙과 도구에 따라 해당 작업 명령을 생성하고 자동으로 작업을 수행한 후 결과를 반환한다. 이러한 방식은 AI를 수동적인 대화 상대에서 능동적인 작업 수행 AI로 전환시켰다.
Auto-GPT가 어느 정도 AI의 자율적 실행을 실현했지만, 여전히 도구 호출 형식의 비일관성, 플랫폼 간 호환성 저하 등의 문제가 존재했다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 MCP(Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜)가 등장하였으며, 외부 도구 통합 시 발생하는 복잡성을 포함해 AI 개발 과정에서 직면하는 주요 과제들을 해결하는 것을 목표로 한다. MCP의 핵심 목표는 AI와 외부 도구 간의 상호작용 방식을 단순화하는 것으로, 통일된 통신 표준을 제공함으로써 AI가 다양한 외부 서비스를 쉽게 호출할 수 있도록 하는 것이다. 기존에는 대규모 모델이 날씨 조회나 웹페이지 접근과 같은 복잡한 작업을 수행하게 하기 위해 개발자는 방대한 양의 코드와 도구 설명서를 작성해야 했으며, 이는 개발 난이도와 시간 비용을 크게 증가시켰다. 반면 MCP 프로토콜은 표준화된 인터페이스와 통신 규약을 정의함으로써 이러한 과정을 현저히 단순화시키고, AI 모델이 외부 도구와 더욱 신속하고 효과적으로 상호작용할 수 있도록 한다.
2. MCP와 AI Agent의 융합
MCP와 암호화 AI Agent는 서로 보완적인 관계에 있다. 두 개념의 차이점은 AI Agent가 주로 블록체인 자동화 운영, 스마트 계약 실행, 암호화 자산 관리에 집중하며, 개인정보 보호 및 탈중앙화 애플리케이션 통합을 강조하는 반면, MCP는 AI Agent와 외부 시스템 간의 상호작용을 단순화하고, 표준화된 프로토콜과 컨텍스트 관리를 제공함으로써 플랫폼 간 상호 운용성과 유연성을 강화하는 데 초점을 맞추고 있다는 점이다. 암호화된 AI Agent는 MCP 프로토콜을 통해 더욱 효율적인 크로스 플랫폼 통합과 운영이 가능해져 수행 능력이 향상된다.
기존의 AI Agent는 스마트 계약을 통한 거래 실행, 지갑 관리 등의 일정한 실행 능력을 가지고 있었으나, 이러한 기능은 대부분 사전 정의된 것이어서 유연성과 적응성이 부족했다. MCP의 핵심 가치는 AI Agent가 블록체인 데이터, 스마트 계약, 오프체인 서비스 등 외부 도구와 상호작용할 때 통일된 통신 표준을 제공하는 데 있다. 이러한 표준화는 기존 개발에서의 인터페이스 단편화 문제를 해결해주며, AI Agent가 다중 체인 데이터와 도구에 원활하게 연결되고, AI Agent의 자율적 실행 능력을 크게 강화할 수 있게 한다. 예를 들어 DeFi 관련 AI Agent는 MCP를 통해 실시간으로 시장 데이터를 확보하고 자동으로 포트폴리오를 최적화할 수 있다. 또한 MCP는 여러 AI Agent의 협업이라는 새로운 가능성을 열어준다. MCP를 통해 AI Agent는 역할에 따라 분업하고 협력하여 체인상 데이터 분석, 시장 예측, 리스크 관리 등의 복잡한 작업을 조합해 수행함으로써 전체적인 효율성과 신뢰성을 높일 수 있다. 체인상 거래 자동화 측면에서도 MCP는 다양한 거래 및 리스크 관리 Agent를 연계하여 슬리피지, 거래 마모, MEV 등의 문제를 해결하고, 더욱 안전하고 효율적인 체인상 자산 관리를 실현할 수 있다.
3. 관련 프로젝트
1. DeMCP
DeMCP는 탈중앙화된 MCP 네트워크이다. AI Agent에게 자체 개발한 오픈소스 MCP 서비스를 제공하고, MCP 개발자들에게 수익 공유형 배포 플랫폼을 제공하며, 주요 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 원스톱 접속을 실현하는 것을 목표로 한다. 개발자들은 스테이블코인(USDT, USDC)을 지원함으로써 서비스를 이용할 수 있다. 5월 8일 기준, 그 토큰 DMCP의 시가총액은 약 162만 달러이다.
2. DARK
DARK는 신뢰 실행 환경(TEE) 기반의 MCP 네트워크로, 솔라나(Solana) 위에서 구축되었다. 토큰 $DARK는 바이낸스 알파에 상장되었으며, 5월 8일 기준 시가총액은 약 1181만 달러이다. 현재 DARK의 첫 번째 애플리케이션은 개발 중이며, TEE와 MCP 프로토콜을 활용해 AI Agent에게 효율적인 도구 통합 기능을 제공할 예정이다. 개발자는 간단한 설정만으로 다양한 도구와 외부 서비스에 빠르게 접속할 수 있게 된다. 제품이 아직 전면 출시되지 않았지만, 사용자는 이메일 대기 신청을 통해 초기 체험 단계에 참여하고 테스트에 참여하며 피드백을 제공할 수 있다.
3. Cookie.fun
Cookie.fun은 Web3 생태계 내 AI Agent에 특화된 플랫폼으로, 사용자에게 포괄적인 AI Agent 지수 및 분석 도구를 제공하는 것을 목표로 한다. 이 플랫폼은 AI Agent의 심층 영향력, 지능형 팔로잉 능력, 사용자 상호작용 및 체인상 데이터 등의 지표를 통해 사용자가 다양한 AI Agent의 성과를 이해하고 평가할 수 있도록 돕는다. 4월 24일 Cookie.API 1.0 업데이트를 통해 전용 MCP 서버를 출시하였으며, 이 서버는 즉시 사용 가능한 에이전트 전용 MCP 서버로, 개발자와 비전문가 모두를 위한 설계이며, 별도의 설정이 필요 없다.
정보 출처:X
4. SkyAI
SkyAI는 BNB 체인 기반의 Web3 데이터 인프라 프로젝트로, MCP 확장을 통해 블록체인 원생 AI 인프라를 구축하는 것을 목표로 한다. 이 플랫폼은 Web3 기반 AI 애플리케이션에 확장 가능하고 상호 운용 가능한 데이터 프로토콜을 제공하며, 다중 체인 데이터 접근, AI 에이전트 배포, 프로토콜 수준 유틸리티 통합을 통해 개발 프로세스를 단순화함으로써 블록체인 환경 내에서 AI의 실제 적용을 촉진할 계획이다. 현재 SkyAI는 BNB 체인과 솔라나에서 오는 집계 데이터셋을 지원하며, 데이터 행 수가 이미 100억 건을 넘었고, 향후 이더리움 메인넷과 Base 체인을 지원하는 MCP 데이터 서버도 추가될 예정이다. 토큰 SkyAI는 바이낸스 알파에 상장되었으며, 5월 8일 기준 시가총액은 약 4270만 달러이다.
4. 미래 발전 전망
MCP 프로토콜은 AI와 블록체인의 융합이라는 새로운 서사를 제시하며, 데이터 상호작용 효율성 향상, 개발 비용 절감, 보안성 및 개인정보 보호 강화 등에서 큰 잠재력을 보여주고 있으며, 특히 탈중앙화 금융(DeFi) 등의 분야에서 광범위한 응용 전망을 지니고 있다. 그러나 현재 대부분의 MCP 기반 프로젝트는 여전히 개념 검증(PoC) 단계에 머물러 있으며 성숙한 제품을 출시하지 못하고 있어, 상장 후 토큰 가격이 지속적으로 하락하는 현상을 겪고 있다. 예를 들어 DeMCP 토큰은 상장 후 한 달도 채 되지 않아 가격이 74% 하락하였다. 이러한 현상은 긴 제품 개발 주기와 실제 적용 사례 부족으로 인한 시장의 MCP 프로젝트에 대한 신뢰 위기를 반영한다. 따라서 현재 MCP 프로젝트들이 직면한 핵심 과제는 제품 개발 속도를 어떻게 가속화하고, 토큰과 실제 제품 간의 밀접한 연계를 어떻게 보장하며, 사용자 경험을 어떻게 향상시키는지에 있다. 또한 MCP 프로토콜이 암호화 생태계 내에서 확산되기 위해서는 여전히 기술 통합의 어려움이 존재한다. 서로 다른 블록체인 및 DApp 간 스마트 계약 로직과 데이터 구조의 차이로 인해 통합된 표준 MCP 서버를 구축하기 위해서는 막대한 개발 자원이 투입되어야 한다.
비록 위와 같은 도전에 직면하고 있지만, MCP 프로토콜 자체는 여전히 큰 시장 잠재력을 지니고 있다. AI 기술의 지속적인 발전과 MCP 프로토콜의 점진적인 성숙에 따라 향후 DeFi, DAO 등의 분야에서 더욱 광범위한 응용이 기대된다. 예를 들어 AI 에이전트는 MCP 프로토콜을 통해 실시간으로 체인상 데이터를 수집하고 자동화된 거래를 수행함으로써 시장 분석의 효율성과 정확성을 높일 수 있다. 또한 MCP 프로토콜의 탈중앙화 특성은 AI 모델에게 투명하고 추적 가능한 운영 플랫폼을 제공하여 AI 자산의 탈중앙화 및 자산화 과정을 추진할 수 있을 것이다. MCP 프로토콜은 AI와 블록체인 융합의 중요한 보조 장치로서, 기술의 성숙과 응용 시나리오의 확장에 따라 차세대 AI Agent를 이끄는 핵심 엔진이 될 가능성이 있다. 그러나 이러한 비전을 실현하기 위해서는 기술 통합, 보안성, 사용자 경험 등 다양한 측면의 도전 과제를 해결해야 한다.
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