1. MCP 개념 소개
이전 인공지능 분야에서는 기존의 챗봇이 대부분 일반적인 대화 모델에 의존했고 개인화된 역할 설정이 부족했습니다. 그 결과 챗봇의 답변은 단조롭고 인간성이 부족했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 개발자들은 개성이라는 개념을 도입했습니다. 이는 AI에 특정한 역할, 성격, 톤을 부여하여 사용자의 기대에 더 부합하는 반응을 보이도록 하는 것입니다. 하지만 AI가 풍부한 개성을 갖췄다고 하더라도 여전히 수동적인 대응자일 뿐, 적극적으로 작업을 수행하거나 복잡한 작업을 수행할 수는 없습니다. 그래서 오픈소스 프로젝트인 Auto-GPT가 탄생했습니다. Auto-GPT를 사용하면 개발자가 AI를 위한 도구와 기능 세트를 정의하고 이러한 도구를 시스템에 등록할 수 있습니다. 사용자가 요청을 하면 Auto-GPT는 사전 설정된 규칙과 도구에 따라 해당 작업 지침을 생성하고, 자동으로 작업을 수행하여 결과를 반환합니다. 이러한 접근 방식은 AI를 수동적인 대화자에서 능동적인 작업을 수행하는 AI로 전환합니다.
Auto-GPT는 어느 정도 AI의 자율 실행을 달성했지만, 일관되지 않은 도구 호출 형식과 낮은 크로스 플랫폼 호환성과 같은 문제에 여전히 직면해 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 MCP(Model Context Protocol)가 등장했습니다. MCP는 AI가 개발 과정에서 직면하는 주요 과제, 특히 외부 도구와 통합하는 데 따르는 복잡성을 해결하는 것을 목표로 합니다. MCP의 핵심 목표는 AI가 다양한 외부 서비스를 쉽게 호출할 수 있도록 통합된 커뮤니케이션 표준을 제공함으로써 AI가 외부 도구와 상호 작용하는 방식을 단순화하는 것입니다. 전통적으로 대규모 모델이 복잡한 작업(예: 날씨 조회 또는 웹 페이지 접속)을 수행할 수 있도록 하려면 개발자가 많은 코드와 도구 지침을 작성해야 하므로 개발의 어려움과 시간 비용이 크게 증가합니다. MCP 프로토콜은 표준화된 인터페이스와 통신 사양을 정의하여 이러한 프로세스를 크게 단순화하고, AI 모델이 외부 도구와 더욱 빠르고 효율적으로 상호 작용할 수 있도록 합니다.
2. MCP와 AI Agent의 통합
MCP와 암호화된 AI Agent는 서로 보완적입니다. 두 가지의 차이점은 AI Agent는 주로 블록체인의 자동화된 운영, 스마트 계약 실행, 암호화된 자산 관리에 중점을 두고, 개인정보 보호와 분산형 애플리케이션의 통합을 강조한다는 것입니다. MCP는 AI 에이전트와 외부 시스템 간의 상호작용을 단순화하고, 표준화된 프로토콜과 컨텍스트 관리를 제공하고, 플랫폼 간 상호 운용성과 유연성을 향상시키는 데 중점을 둡니다. 암호화된 AI 에이전트는 MCP 프로토콜을 통해 여러 플랫폼에서 보다 효율적으로 통합되고 운영될 수 있으며, 이를 통해 실행 기능이 향상됩니다.
이전 AI 에이전트는 스마트 계약을 통해 거래를 실행하고 지갑을 관리하는 등 특정 실행 기능을 갖추고 있었습니다. 그러나 이러한 기능은 일반적으로 미리 정의되어 있으며 유연성과 적응성이 부족합니다. MCP의 핵심 가치는 AI Agent와 외부 도구(블록체인 데이터, 스마트 계약, 오프체인 서비스 등) 간의 상호작용을 위한 통합된 커뮤니케이션 표준을 제공하는 데 있습니다. 이러한 표준화는 기존 개발 환경에서의 인터페이스 단편화 문제를 해결하여 AI Agent가 멀티체인 데이터와 도구에 원활하게 연결될 수 있도록 하며, AI Agent의 자율 실행 기능을 크게 향상시킵니다. 예를 들어, DeFi AI 에이전트는 MCP를 통해 실시간으로 시장 데이터를 얻고 투자 포트폴리오를 자동으로 최적화할 수 있습니다. 또한 MCP는 AI 에이전트에게 새로운 방향을 제시합니다. 즉, 여러 AI 에이전트 간의 협업이 가능합니다. MCP를 통해 AI 에이전트는 각자의 기능적 업무 분담에 따라 협력하고, 체인상 데이터 분석, 시장 예측, 위험 관리 관리와 같은 복잡한 작업을 완료하기 위해 결합할 수 있으므로 전반적인 효율성과 안정성이 향상됩니다. 온체인 거래 자동화: MCP는 다양한 유형의 거래와 위험 관리 에이전트를 연결하여 미끄러짐, 거래 마모, MEV 등의 문제를 해결하고 보다 안전하고 효율적인 온체인 자산 관리를 실현합니다.
3. 관련 프로젝트
1. DeMCP
DeMCP는 분산형 MCP 네트워크입니다. AI 에이전트를 위한 자체 개발 오픈 소스 MCP 서비스를 제공하고, MCP 개발자가 상업적 이익을 공유할 수 있는 배포 플랫폼을 제공하며, 주류 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 원스톱 액세스를 달성하는 데 전념하고 있습니다. 개발자는 스테이블코인(USDT, USDC)을 지원하여 서비스를 얻을 수 있습니다. 5월 8일 현재, 토큰 DMCP의 시장 가치는 약 162만 달러입니다.
2.어둠
DARK는 Solana를 기반으로 하는 신뢰 실행 환경(TEE)의 MCP 네트워크입니다. $DARK 토큰은 Binance Alpha에 상장되어 있으며, 5월 8일 기준 시가총액은 약 1,181만 달러입니다. 현재 DARK의 첫 번째 애플리케이션이 개발 중입니다. TEE 및 MCP 프로토콜을 통해 AI 에이전트에 효율적인 도구 통합 기능을 제공하므로 개발자는 간단한 구성을 통해 다양한 도구와 외부 서비스에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 제품이 아직 완전히 출시되지는 않았지만, 사용자는 이메일을 통해 초기 체험 단계에 참여하고, 테스트에 참여하고 피드백을 제공할 수 있습니다.
3. 쿠키스펀
Cookie.fun은 Web3 생태계에서 AIAgent에 초점을 맞춘 플랫폼으로, 사용자에게 포괄적인 AI Agent 인덱스와 분석 도구를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 플랫폼은 AI 에이전트의 정신적 영향력, 지능적 추종 능력, 사용자 상호작용, 온체인 데이터 등의 지표를 표시하여 사용자가 다양한 AI 에이전트의 성과를 이해하고 평가하는 데 도움을 줍니다. 4월 24일 Cookie.API 1.0 업데이트에서는 개발자와 비기술 인력을 위해 아무런 구성 없이 사용할 수 있는 플러그 앤 플레이 에이전트별 MCP 서버를 포함하는 전용 MCP 서버가 도입되었습니다.
정보 출처: X
4. 스카이AI
SkyAI는 BNB Chain을 기반으로 구축된 Web3 데이터 인프라 프로젝트로, MCP를 확장하여 블록체인 기반 AI 인프라를 구축하는 것을 목표로 합니다. 이 플랫폼은 Web3 기반 AI 애플리케이션을 위한 확장 가능하고 상호 운용 가능한 데이터 프로토콜을 제공하고, 멀티체인 데이터 접근, AI 에이전트 배포, 프로토콜 수준 유틸리티를 통합하여 개발 프로세스를 단순화함으로써 블록체인 환경에서 AI의 실용적 적용을 촉진할 계획입니다. 현재 SkyAI는 BNB Chain과 Solana의 집계된 데이터 세트를 지원하고 있으며, 데이터 볼륨은 100억 행이 넘습니다. 앞으로는 이더리움 메인넷과 베이스 체인을 지원하는 MCP 데이터 서버도 출시할 예정입니다. 토큰 SkyAI는 바이낸스 알파에 상장되어 있으며, 5월 8일 기준 시가총액은 약 4,270만 달러입니다.
4. 미래 개발
AI와 블록체인의 통합에 대한 새로운 이야기로서, MCP 프로토콜은 데이터 상호작용 효율성 개선, 개발 비용 절감, 보안 및 개인정보 보호 강화 등에서 큰 잠재력을 입증했으며, 특히 분산형 금융과 같은 시나리오에서 그 잠재력이 크며 폭넓은 적용 가능성을 가지고 있습니다. 하지만 현재 MCP 기반 프로젝트의 대부분은 아직 개념 증명 단계에 있으며, 성숙한 제품을 출시하지 않았기 때문에 상장 후에도 토큰 가격이 지속적으로 하락하고 있습니다. 예를 들어, DeMCP 토큰의 가격은 출시 후 한 달도 채 되지 않아 74% 하락했습니다. 이러한 현상은 MCP 프로젝트에 대한 시장의 신뢰 위기를 반영하는데, 이는 주로 제품 개발 주기가 길고 실제 적용 가능성이 부족하기 때문입니다. 따라서 현재 MCP 프로젝트가 직면한 핵심 문제는 제품 개발 속도를 높이고, 토큰과 실제 제품 간의 긴밀한 연결을 보장하며, 사용자 경험을 개선하는 방법이 될 것입니다. 또한, 암호화폐 생태계에서 MCP 프로토콜을 홍보하는 데는 여전히 기술적 통합 측면에서 어려움이 있습니다. 블록체인과 DApp 간의 스마트 계약 논리와 데이터 구조의 차이로 인해 통합되고 표준화된 MCP 서버에는 여전히 많은 개발 리소스가 필요합니다.
위에서 언급한 과제에도 불구하고 MCP 프로토콜 자체는 여전히 큰 시장 개발 잠재력을 보여줍니다. AI 기술의 지속적인 발전과 MCP 프로토콜의 점진적인 성숙도에 따라 앞으로 DeFi, DAO 등 다양한 분야에서 더욱 널리 활용될 것으로 예상됩니다. 예를 들어, AI 에이전트는 MCP 프로토콜을 통해 실시간으로 온체인 데이터를 얻고, 자동화된 거래를 수행하고, 시장 분석의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 MCP 프로토콜의 분산화된 특성은 AI 모델을 위한 투명하고 추적 가능한 운영 플랫폼을 제공하여 AI 자산의 분산화와 자산화를 촉진할 것으로 기대됩니다. AI와 블록체인을 통합하는 데 중요한 보조적 힘으로서, MCP 프로토콜은 기술이 점점 성숙해지고 응용 프로그램 시나리오가 확장됨에 따라 차세대 AI 에이전트를 촉진하는 중요한 엔진이 될 것으로 기대됩니다. 그러나 이러한 비전을 실현하려면 기술 통합, 보안, 사용자 경험 등 아직 해결해야 할 과제가 많습니다.
위험 경고:
제공된 정보는 정보 제공 목적으로만 제공되며, 어떠한 금융 자산을 매수, 매도 또는 보유하라는 권장 사항으로 간주되어서는 안 됩니다. 모든 정보는 성의를 다해 제공됩니다. 그러나 당사는 해당 정보의 정확성, 적절성, 유효성, 신뢰성, 가용성 또는 완전성에 관해 명시적이든 묵시적이든 어떠한 진술이나 보증도 하지 않습니다.
모든 암호화폐 투자(소득 포함)는 본질적으로 매우 투기적이며 상당한 손실 위험을 수반합니다. 과거의 실적이나 가정된 실적 또는 시뮬레이션된 실적이 반드시 미래의 결과를 나타내는 것은 아닙니다. 디지털 화폐의 가치는 상승하거나 하락할 수 있으며, 디지털 화폐를 매수, 매도, 보유 또는 거래하는 데 상당한 위험이 있을 수 있습니다. 개인의 투자 목표, 재정 상황, 위험 감수 능력 등을 토대로 디지털 화폐 거래나 보유가 자신에게 적합한지 신중하게 고려해야 합니다. BitMart는 투자, 법률 또는 세무 관련 조언을 제공하지 않습니다.
