1. MCP 개념 소개

이전 인공지능 분야에서 전통적인 챗봇은 일반적인 대화 모델에 의존하며, 개인화된 캐릭터 설정이 부족하여 응답이 단조롭고 인간미가 결여된 경우가 많았습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개발자들은 "인물 설정" 개념을 도입하여 AI에 특정 역할, 성격 및 어조를 부여하여 응답이 사용자 기대에 더 가깝게 만들었습니다. 그러나 AI가 풍부한 "인물 설정"을 갖추더라도 여전히 수동적인 응답자에 불과하며, 능동적으로 작업을 수행하거나 복잡한 작업을 수행할 수 없습니다. 따라서 오픈소스 프로젝트인 Auto-GPT가 등장하게 되었습니다. Auto-GPT는 개발자가 AI를 위해 일련의 도구와 함수를 정의하고 이러한 도구를 시스템에 등록할 수 있게 합니다. 사용자가 요청을 제기하면 Auto-GPT는 미리 설정된 규칙과 도구에 따라 적절한 작업 지시를 생성하고 자동으로 작업을 수행하여 결과를 반환합니다. 이러한 방식은 AI를 수동적인 대화자에서 능동적인 작업 AI로 전환시킵니다.

비록 Auto-GPT가 어느 정도 AI의 자율 실행을 실현했지만, 여전히 도구 호출 형식의 비일관성, 크로스 플랫폼 호환성 부족 등의 문제에 직면해 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)가 등장하였으며, 이는 AI 개발 과정에서 직면하는 주요 도전 과제를 해결하는 것을 목표로 하고, 특히 외부 도구와의 통합 시 복잡성을 줄이는 데 중점을 두고 있습니다. MCP의 핵심 목표는 AI와 외부 도구 간의 상호작용 방식을 단순화하여 통일된 통신 표준을 제공함으로써 AI가 다양한 외부 서비스를 쉽게 호출할 수 있도록 하는 것입니다. 전통적으로 대규모 모델이 복잡한 작업(예: 날씨 조회 또는 웹 페이지 접근)을 수행하려면 개발자가 많은 코드와 도구 설명을 작성해야 하며, 이는 개발의 난이도와 시간 비용을 크게 증가시킵니다. MCP 프로토콜은 표준화된 인터페이스와 통신 규범을 정의함으로써 이 과정을 크게 단순화하여 AI 모델이 외부 도구와 더 빠르고 효율적으로 상호작용할 수 있도록 합니다.

# 2. MCP와 AI 에이전트의 융합

MCP와 암호화 AI 에이전트는 상호 보완적인 관계에 있으며, 두 가지의 차이는 AI 에이전트가 주로 블록체인의 자동화 작업, 스마트 계약 실행 및 암호 자산 관리를 중심으로 하여 개인 정보 보호와 탈중앙화 애플리케이션의 통합을 강조하는 반면, MCP는 AI 에이전트와 외부 시스템 간의 상호작용을 단순화하고 표준화된 프로토콜과 컨텍스트 관리를 제공하여 크로스 플랫폼의 상호 운용성과 유연성을 강화하는 데 중점을 둡니다. 암호화 AI 에이전트는 MCP 프로토콜을 통해 더 효율적인 크로스 플랫폼 통합 및 작업을 수행하여 실행 능력을 향상시킬 수 있습니다.

이전의 AI 에이전트는 거래 실행, 지갑 관리 등 일정한 실행 능력을 갖추고 있었습니다. 그러나 이러한 기능은 일반적으로 미리 정의되어 있어 유연성과 적응성이 부족합니다. MCP의 핵심 가치는 AI 에이전트와 외부 도구(블록체인 데이터, 스마트 계약, 오프체인 서비스 등) 간의 상호작용에 통일된 통신 표준을 제공하는 것입니다. 이러한 표준화는 전통적인 개발에서 인터페이스의 파편화 문제를 해결하여 AI 에이전트가 여러 체인 데이터와 도구에 원활하게 연결될 수 있도록 하며, AI 에이전트의 자율 실행 능력을 크게 강화합니다. 예를 들어, DeFi 유형의 AI 에이전트는 MCP를 통해 실시간으로 시장 데이터를 수집하고 자동으로 투자 포트폴리오를 최적화할 수 있습니다. 또한, MCP는 AI 에이전트가 협력할 수 있는 새로운 방향을 열어줍니다: MCP를 통해 AI 에이전트는 기능별로 협력하여 체인 상 데이터 분석, 시장 예측, 리스크 관리 등의 복잡한 작업을 조합하여 수행함으로써 전체 효율성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 체인 상 거래 자동화: MCP는 다양한 거래 및 리스크 관리 에이전트를 연결하여 거래 중 슬리피지, 거래 마찰, MEV 등의 문제를 해결하고 더 안전하고 효율적인 체인 상 자산 관리를 실현합니다.

# 3. 관련 프로젝트

## 1. DeMCP

DeMCP는 탈중앙화된 MCP 네트워크입니다. AI 에이전트에 자사 개발 오픈소스 MCP 서비스를 제공하고, MCP 개발자에게 상업적 수익 공유 배포 플랫폼을 제공하며, 주류 대형 언어 모델(LLM)의 원스톱 접속을 실현하는 데 전념하고 있습니다. 개발자는 안정적인 코인(USDT, USDC)을 통해 서비스를 받을 수 있습니다. 5월 8일 기준으로, 그 토큰 DMCP의 시가총액은 약 $1.62M입니다.

## 2. DARK

DARK는 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)에서 운영되는 MCP 네트워크로, Solana를 기반으로 구축되었습니다. 토큰 $DARK는 바이낸스 알파에 상장되었으며, 5월 8일 기준으로 시가총액은 약 1181만 달러입니다. 현재 DARK의 첫 번째 애플리케이션이 개발 중이며, TEE와 MCP 프로토콜을 통해 AI 에이전트에 효율적인 도구 통합 능력을 제공하여 개발자가 간단한 구성으로 다양한 도구와 외부 서비스에 빠르게 접근할 수 있도록 할 예정입니다. 제품이 아직 전면 출시되지 않았지만, 사용자는 이메일 대기 방식으로 초기 체험 단계에 참여하여 테스트하고 피드백을 제공할 수 있습니다.

3. Cookie.fun

Cookie.fun은 Web3 생태계에서 AI 에이전트에 초점을 맞춘 플랫폼으로, 사용자에게 포괄적인 AI 에이전트 지수 및 분석 도구를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 플랫폼은 AI 에이전트의 심리적 영향력, 스마트 팔로우 능력, 사용자 상호작용 및 체인 상 데이터 등의 지표를 통해 사용자가 다양한 AI 에이전트의 성과를 이해하고 평가할 수 있도록 돕습니다. 4월 24일 Cookie.API 1.0 업데이트는 전용 MCP 서버를 출시하였으며, 이 서버는 즉시 사용할 수 있는 스마트 에이전트 전용 MCP 서버로, 개발자와 비기술 사용자를 위해 설계되어 있으며, 어떠한 구성도 필요하지 않습니다.

정보 출처: X

## 4. SkyAI

SkyAI는 BNB 체인을 기반으로 구축된 Web3 데이터 인프라 프로젝트로, MCP를 확장하여 블록체인 원주율 AI 인프라를 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 플랫폼은 Web3 기반 AI 애플리케이션에 확장 가능하고 상호 운용 가능한 데이터 프로토콜을 제공하며, 다중 체인 데이터 접근, AI 에이전트 배포 및 프로토콜 수준의 유틸리티를 통합하여 개발 프로세스를 단순화하고 AI의 블록체인 환경에서의 실제 응용을 촉진할 계획입니다. 현재 SkyAI는 BNB 체인과 Solana에서 수집된 데이터 세트를 지원하며, 데이터 양은 100억 행을 초과하였고, 향후 이더리움 메인넷과 Base 체인을 지원하는 MCP 데이터 서버도 출시할 예정입니다. 그 토큰 SkyAI는 바이낸스 알파에 상장되었으며, 5월 8일 기준으로 시가총액은 약 4270만 달러입니다.

# 4. 미래 발전

MCP 프로토콜은 AI와 블록체인의 융합을 위한 새로운 서사로서 데이터 상호작용 효율성을 높이고 개발 비용을 줄이며 보안성과 개인 정보 보호를 강화하는 데 큰 잠재력을 보여주고 있으며, 특히 탈중앙화 금융과 같은 분야에서 광범위한 응용 가능성을 가지고 있습니다. 그러나 현재 대부분의 MCP 기반 프로젝트는 여전히 개념 검증 단계에 있으며, 성숙한 제품이 출시되지 않아 그 토큰 가격이 출시 후 지속적으로 하락하는 현상이 발생하고 있습니다. 예를 들어 DeMCP 토큰은 출시 한 달도 안 되어 가격이 74% 하락했습니다. 이러한 현상은 시장이 MCP 프로젝트에 대한 신뢰 위기를 반영하며, 이는 긴 제품 개발 주기와 실제 응용의 부족에서 기인합니다. 따라서 제품 개발 속도를 높이고, 토큰과 실제 제품 간의 긴밀한 연관성을 보장하며, 사용자 경험을 향상시키는 것이 현재 MCP 프로젝트가 직면한 핵심 문제입니다. 또한, MCP 프로토콜의 암호화 생태계 내에서의 확산은 여전히 기술 통합의 도전에 직면해 있습니다. 서로 다른 블록체인과 DApp 간의 스마트 계약 논리와 데이터 구조의 차이로 인해 통일된 표준화된 MCP 서버를 구축하기 위해서는 여전히 많은 개발 자원이 필요합니다.

이러한 도전에 직면하더라도 MCP 프로토콜 자체는 여전히 큰 시장 발전 잠재력을 보여주고 있습니다. AI 기술의 지속적인 발전과 MCP 프로토콜의 점진적인 성숙으로 인해 향후 DeFi, DAO 등의 분야에서 더 광범위한 응용이 기대됩니다. 예를 들어 AI 에이전트는 MCP 프로토콜을 통해 실시간으로 체인 상 데이터를 수집하고 자동화된 거래를 수행하여 시장 분석의 효율성과 정확성을 높일 수 있습니다. 또한, MCP 프로토콜의 탈중앙화 특성은 AI 모델에 투명하고 추적 가능한 운영 플랫폼을 제공하여 AI 자산의 탈중앙화 및 자산화 과정을 촉진할 것으로 기대됩니다. MCP 프로토콜은 AI와 블록체인의 융합을 위한 중요한 보조 세력으로, 기술의 지속적인 성숙과 응용 분야의 확장에 따라 MCP 프로토콜은 차세대 AI 에이전트를 추진하는 중요한 엔진이 될 것으로 기대됩니다. 그러나 이러한 비전을 실현하기 위해서는 기술 통합, 보안성, 사용자 경험 등 여러 측면의 도전을 해결해야 합니다.

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