MCP: 차세대 Web3 AI 에이전트를 구동하는 핵심 엔진

By Frank Fu @IOSG

MCP는 Web3 AI 에이전트 생태계의 핵심인 Web3 AI 에이전트 생태계의 핵심으로 빠르게 자리 잡고 있으며, 플러그인형 아키텍처를 통해 새로운 도구와 기능으로 AI 에이전트의 역량을 강화하는 MCP 서버를 선보이고 있습니다.

바이브 코딩, MCP 또는 모델 컨텍스트 프로토콜과 같은 웹3 AI 분야의 다른 새로운 내러티브는 웹2 AI에서 시작되었으며 이제 웹3 맥락에서 새롭게 재조명되고 있습니다. 이제 Web3 맥락에서 재구상되고 있습니다.

MCP란 무엇인가요?"

MCP는 애플리케이션 사용 방식을 표준화하기 위해 Anthropic에서 제안한 개방형 프로토콜입니다. 애플리케이션이 문맥 정보를 LLM(대규모 언어 모델)에 전달하는 방식을 표준화하기 위한 개방형 프로토콜입니다. 이를 통해 도구, 데이터, AI 에이전트 간의 보다 원활한 협업이 가능해집니다.

왜 중요한가?

현재 빅 언어 모델이 직면한 핵심적인 한계는 다음과 같습니다.

• 실시간 인터넷 검색 불가

• 로컬 또는 개인 파일에 직접 액세스할 수 없음

• 외부 소프트웨어와 자율적으로 상호 작용할 수 없음

MCP는 공통 인터페이스 계층 역할을 함으로써 이러한 기능 차이를 메우고, AI 에이전트가 다양한 도구를 사용할 수 있도록 합니다. MCP는 AI가 다양한 데이터 소스 및 기능 모듈과 쉽게 인터페이스할 수 있도록 해주는 통합 인터페이스 표준인 AI의 USB-C라고 생각하면 됩니다.

각 LLM이 서로 다른 휴대폰이라고 상상해 보세요. Claude는 USB-A를, ChatGPT는 USB-C를, Gemini는 라이트닝 인터페이스를 사용합니다. 하드웨어 공급업체의 경우 각 인터페이스에 맞는 액세서리 세트를 개발해야 하며, 이는 유지 관리 비용이 매우 많이 듭니다.

이것이 바로 AI 툴 개발자가 직면하는 문제입니다. 각 LLM 플랫폼에 맞게 플러그인을 커스터마이징하면 복잡성이 크게 증가하고 확장이 제한되며, MCP는 모든 LLM과 툴 벤더가 사용하는 것과 같은 통합 표준을 만들어 이 문제를 해결하도록 설계되었습니다. USB-C 인터페이스를 사용하는 LLM과 툴러.

MCP는 모든 LLM과 툴 벤더가 USB-C 인터페이스를 사용하는 것처럼 통일된 표준을 만들어 이 문제를 해결하도록 설계되었습니다. "">이 표준화된 프로토콜은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• AI 에이전트(클라이언트): 다음을 수행할 수 있습니다. 외부 도구 및 실시간 데이터 소스에 대한 보안 액세스

• 도구 개발자(서버 측): 한 번의 액세스. 크로스 플랫폼 가용성

최종 결과는 보다 개방적이고 상호 운용이 가능하며 마찰이 적은 AI 에코시스템입니다.

< span leaf="">MCP는 기존 API와 어떻게 다른가요?

API는 인간을 위해 설계되었으며,AI를 우선시하지 않습니다. span leaf="">. 각 API에는 고유한 구조와 문서가 있으며, 개발자는 매개변수를 수동으로 지정하고 인터페이스 문서를 읽어야 합니다. AI 에이전트 자체는 문서를 읽을 수 없으며 각 API(예: REST, GraphQL, RPC 등)에 맞게 하드 코딩해야 합니다.

MCP는 내부 함수 호출 형식을 표준화하여 API의 구조화되지 않은 부분을 추상화하여 에이전트가 호출할 수 있는 일관된 방법을 제공합니다. MCP는 자율 에이전트를 위한 래핑된 API 적응 계층으로 생각할 수 있습니다. 2024년 11월에 Anthropic이 MCP를 처음 출시했을 때 개발자는 로컬 디바이스에 MCP 서버를 배포해야 했습니다. 올해 5월, Cloudflare는 개발자 주간에서 개발자가 최소한의 기기 구성으로 Cloudflare Workers 플랫폼에 직접 원격 MCP 서버를 배포할 수 있다고 발표했습니다. 이를 통해 인증 및 데이터 전송을 포함한 MCP 서버 배포 및 관리 프로세스가 크게 간소화되어 '원클릭 배포'가 가능해졌습니다.

MCP 자체는 여전히 매력적이지 않은 것처럼 보일 수 있지만, 결코 중요하지 않은 것은 아닙니다. 순수하게 인프라 구성 요소인 MCP는 소비자를 직접 대면하지 않으며, 상위 수준의 AI 에이전트가 MCP 도구를 호출하여 실제 결과를 보여줄 때만 그 가치가 실현됩니다.

< span leaf="">Web3 AI x MCP 생태계 환경

웹3의 AI도 '맥락 데이터 부족'과 '데이터 사일로'라는 문제에 직면해 있습니다. 즉, AI는 체인의 실시간 데이터에 액세스하거나 스마트 컨트랙트 로직을 기본적으로 실행할 수 없습니다. 과거 ai16Z, ARC, Swarms, Myshell 등의 프로젝트가 다중 에이전트 협업 네트워크를 구축하려고 시도했지만 중앙화된 API와 맞춤형 통합에 의존해 결국 '바퀴를 다시 발명하는' 틀에 갇혔습니다.

도킹되는 모든 데이터 소스에 대해 적응 레이어를 다시 작성해야 하므로 개발 비용이 급증하게 됩니다. 이러한 병목 현상을 해결하기 위해 차세대 AI 에이전트에는 타사 플러그인 및 툴을 원활하게 통합할 수 있는 레고 스타일의 모듈식 아키텍처가 필요합니다. 그 결과, 에이전트가 멀티체인 데이터에 액세스하고 DeFi 프로토콜과 기본적으로 상호 작용할 수 있도록 웹3 시나리오용으로 설계된 MCP 및 A2A 프로토콜 기반의 차세대 AI 에이전트 인프라와 앱이 등장하고 있습니다.

▲출처: IOSG Ventures

(이 이미지는 모든 MCP 관련 Web3 프로젝트를 완전히 다루지는 않습니다)

프로젝트 예시: DeMCP와 DeepCore

DeMCP는 분산형 MCP 서버로, 마켓플레이스(https://github.com/modelcontextprotocol/servers)를 위한 탈중앙화 MCP 서버로, 기본 암호화 도구에 초점을 맞추는 대신 MCP 도구의 주권을 보장하는 데 중점을 둡니다.

장점은 다음과 같습니다:

• 사용 TEE(신뢰할 수 있는 실행 환경)를 사용하여 MCP 도구가 변조되지 않았는지사용  토큰 인센티브개발자가 MCP 서버에 기여하도록 장려

• 사용 장벽을 낮추기 위해 MCP 애그리게이터 및 소액 결제를 제공합니다.

MCP 애그리게이터 및 소액 결제 기능을 제공하여 진입 장벽을 낮춥니다. 다른 프로젝트DeepCore ((. deepcore.top)는 또한 암호화에 중점을 두고 Google이 제안한 또 다른 개방형 표준인 A2A(에이전트 간) 프로토콜로 더 확장된 MCP 서버 등록 시스템을 제공합니다!  (https://x.com/i/trending/1910001585008058782).

A2A는 서로 다른 AI 에이전트(에이전트) 간의 안전한 커뮤니케이션, 협업 및 작업 오케스트레이션을 지원하기 위해 구글이 2025년 4월 9일 발표한 개방형 프로토콜로, 서로 다른 회사의 AI 에이전트가 함께 작업(예: Salesforce의 CRM 에이전트가 Atlassian의 Jira를 사용하여 작업)하는 등 엔터프라이즈 수준의 AI 협업을 지원합니다. A2A는 서로 다른 회사의 AI 에이전트가 함께 작업할 수 있도록 하는 등 엔터프라이즈급 AI 협업을 지원합니다(예: Salesforce의 CRM 에이전트가 Atlassian의 Jira로 작업하는 경우).

MCP가 에이전트(클라이언트)와 도구(서버) 간의 상호 작용에 중점을 둔다면 A2A는 에이전트 간의 협업 중간 계층 역할을 하여 내부 상태를 공유하지 않고 함께 작업하여 작업을 완료할 수 있도록 합니다. A2A는 에이전트 간의 협업 중간 계층에 가깝기 때문에 여러 에이전트가 내부 상태를 공유하지 않고도 함께 작업하여 작업을 완료할 수 있습니다. 컨텍스트, 명령, 상태 업데이트 및 데이터 전송을 통해 협업합니다.

A2A는 AI 에이전트 협업을 위한 '범용 언어'로 간주되며, 플랫폼 간, 클라우드 간 AI 상호 운용성을 촉진하고 잠재적으로 엔터프라이즈 AI 작동 방식을 혁신할 수 있습니다. 따라서 A2A는 한 에이전트가 작업을 시작하면 다른 에이전트가 이를 실행하는 에이전트 세계의 슬랙이라고 생각할 수 있습니다.

요약하면:

• MCP: 다음에 대한 도구 액세스를 제공합니다.

• A2A: 상담원에게 서로 협업할 수 있는 기능을 제공합니다

A2A: 상담원에게 서로 협업할 수 있는 기능을 제공합니다

MCP 서버에 블록체인이 필요한 이유는 무엇인가요?

MCP 서버에 블록체인 기술을 통합하면 다음과 같은 여러 가지 이점이 있습니다.

< span leaf="">1. 암호화 기반 인센티브를 통해 롱테일 데이터에 액세스, 커뮤니티가 부족한 데이터 세트에 기여하도록 장려

2. 2. 악성 도구가 합법적인 플러그인으로 위장하여 에이전트를 오도하는 "도구 중독" 공격을 방어합니다

• 블록체인은 암호화 인증을 제공합니다

  • . 메커니즘을 제공합니다.

  • 특히, 이 글을 참조할 수 있습니다. nbsp;(https://ybbcapital.substack.com/p/from-suis-sub-second-mpc-network?utm_source=substack&utm_medium=email)

  

  < p style="text-align:left;">3.서약/처벌 메커니즘 도입, 온체인 평판 시스템과 결합하여 MCP 서버의 신뢰 시스템을 구축.

  4. 시스템 내결함성 및 실시간을 개선하여 Equifax가 최상의 서비스를 제공하지 못하는 것을 방지합니다.

  5. 오픈 소스 혁신 촉진오픈 소스 혁신 촉진. strong>소규모 개발자가 ESG 데이터 소스 같은 것을 게시할 수 있도록 하여 생태계의 다양성 강화

  현재 대부분의 MCP 서버 인프라는 도구 매칭을 위해 여전히 사용자의 자연어 단서를 구문 분석합니다. 도구 매칭을 위한 단어입니다. 앞으로는 AI 에이전트가 복잡한 작업 목표를 달성하는 데 필요한 MCP 도구를 자율적으로 검색할 수 있게 될 것입니다.

  그러나 MCP 프로젝트는 아직 초기 단계에 있습니다. 대부분의 플랫폼은 여전히 중앙화된 플러그인 시장으로, 프로젝트 소유자가 GitHub에서 타사 서버 도구를 수동으로 수집하고 자체 플러그인 일부를 자체 개발하는 등 웹2 플러그인 시장과 본질적으로 동일하지만 웹3 시나리오에 초점을 맞춘다는 점만 다를 뿐입니다.

  

  

  < span leaf="">미래 동향 및 산업 영향

  현재 점점 더 많은 암호화폐 업계 관계자들이 블록체인과 AI를 연결하는 MCP의 잠재력을 깨닫기 시작하고 있습니다. 예를 들어, 바이낸스 창립자 창펑 자오는 최근 공개적으로 AI 개발자들에게 BNB 체인에서 AI 에이전트를 위한 더 풍부한 툴셋을 제공하기 위해 고품질 MCP 서버를 적극적으로 구축할 것을 촉구했으며, 생태계를 탐색하는 사람들을 위해 BNB MCP 서버 프로젝트 목록을 공개하고 있습니다.

  인프라가 성숙함에 따라,"개발자 우선" 기업의 경쟁 우위는 API 설계에서 더 풍부하고 다양하며 결합하기 쉬운 툴셋을 제공할 수 있는 업체로 옮겨갈 것입니다. 툴셋을 제공할 수 있는 기업으로 옮겨갈 것입니다.

  미래에는 모든 앱이 MCP 클라이언트가 되고 모든 API가 MCP 서버가 될 수 있습니다.

  이는 새로운 가격 책정 메커니즘으로 이어질 수 있습니다. 에이전트는 실행 속도, 비용 효율성, 관련성 등을 기준으로 도구를 동적으로 선택하여 암호화폐와 블록체인으로 강화된 보다 효율적인 에이전트 서비스 경제로 이어질 수 있습니다.

  더 효율적인 에이전트 서비스 경제를 만들기 위한 매개체로 암호화폐를 사용한 것은 이번이 처음입니다.

  물론 MCP 자체는 최종 사용자를 직접 지향하는 것이 아니라 기본 프로토콜 레이어에 불과합니다. 즉, MCP의 진정한 가치와 잠재력은 AI 에이전트가 이를 통합하여 실제 애플리케이션으로 전환할 때 비로소 드러날 것입니다. 결국 에이전트는 MCP 기능의 전달자이자 증폭기이며, 블록체인과 암호화 메커니즘은 이 지능형 네트워크를 위한 신뢰할 수 있고 효율적이며 구성 가능한 경제 시스템을 구축합니다.