MCP (모델 컨텍스트 프로토콜) 이해하기
Anthropic에서 개발한 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)은 AI 모델과 외부 도구를 연결하는 ‘신경계’를 구축하기 위해 설계된 오픈 표준 계약입니다. 이 프로토콜은 에이전트와 외부 도구 간의 중요한 상호 운용성 문제를 해결합니다. Google DeepMind와 같은 업계 거대 기업의 지지를 받아 MCP는 업계에서 인정받는 표준으로 빠르게 자리 잡았습니다.
MCP의 기술적 중요성은 기능 호출을 표준화하여 다양한 대규모 언어 모델(LLM)이 통합 언어를 사용하여 외부 도구와 상호 작용할 수 있도록 하는 데 있습니다. 이 표준화는 Web3 AI 생태계의 ‘HTTP 프로토콜’과 유사합니다. 그러나 MCP에는 특히 자산과 관련된 빈번한 상호 작용에서 더욱 두드러지는 원격 보안 통신에 특정 제한 사항이 있습니다.
A2A (에이전트 간 프로토콜) 디코딩
Google이 주도하는 에이전트 간 프로토콜(Agent-to-Agent Protocol, A2A)은 에이전트 간의 상호 작용을 위한 통신 프레임워크로, ‘에이전트 소셜 네트워크’와 유사합니다. AI 도구를 연결하는 데 중점을 두는 MCP와 달리 A2A는 에이전트 간의 통신 및 상호 작용을 강조합니다. 에이전트 카드 메커니즘을 사용하여 기능 검색을 처리하고 Atlassian 및 Salesforce를 포함한 50개 이상의 회사의 지원을 받아 크로스 플랫폼 및 멀티 모달 에이전트 협업을 지원합니다.
기능적으로 A2A는 AI 세계 내에서 ‘소셜 프로토콜’로 작동하여 표준화된 접근 방식을 통해 서로 다른 소규모 AI 엔터티 간의 협업을 촉진합니다. 프로토콜 자체를 넘어 AI 에이전트를 지지하는 Google의 역할이 중요합니다.
UnifAI 분석
에이전트 협업 네트워크로 자리매김한 UnifAI는 MCP와 A2A의 강점을 통합하여 중소기업(SME)에 크로스 플랫폼 에이전트 협업 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다. 아키텍처는 통합 서비스 검색 메커니즘을 통해 에이전트 생태계의 효율성을 향상시키기 위해 노력하는 ‘미들 레이어’와 유사합니다. 그러나 다른 프로토콜에 비해 UnifAI의 시장 영향력과 생태계 개발은 여전히 비교적 제한적이므로 특정 틈새 시나리오에 대한 잠재적인 미래 초점을 시사합니다.
DARK: Solana의 MCP 서버 애플리케이션
DARK는 Solana 블록체인에 구축된 MCP 서버 애플리케이션의 구현을 나타냅니다. 신뢰할 수 있는 실행 환경(Trusted Execution Environment, TEE)을 활용하여 보안을 제공하므로 AI 에이전트가 계정 잔액 쿼리 및 토큰 발행과 같은 작업을 위해 Solana 블록체인과 직접 상호 작용할 수 있습니다.
이 프로토콜의 핵심 하이라이트는 DeFi 공간 내에서 AI 에이전트의 기능을 강화하여 온체인 작업에 대한 신뢰할 수 있는 실행 문제를 해결하는 능력입니다. MCP를 기반으로 한 DARK의 애플리케이션 레이어 구현은 탐색을 위한 새로운 길을 열어줍니다.
온체인 AI 에이전트를 위한 잠재적인 확장 방향 및 기회
이러한 표준화된 프로토콜의 도움으로 온체인 AI 에이전트는 다양한 확장 방향과 기회를 탐색할 수 있습니다.
분산 실행 애플리케이션 기능: DARK의 TEE 기반 디자인은 핵심 과제, 즉 AI 모델이 온체인 작업을 안정적으로 실행할 수 있도록 지원하는 문제를 해결합니다. 이는 DeFi 부문에서 AI 에이전트 구현을 위한 기술 지원을 제공하여 AI 에이전트가 자율적으로 트랜잭션을 실행하고 토큰을 발행하고 유동성 풀을 관리할 수 있도록 잠재적으로 이어질 수 있습니다.
순전히 개념적인 에이전트 모델에 비해 이 실용적인 에이전트 생태계는 진정한 가치를 지닙니다. (그러나 현재 GitHub에 12개의 작업만 있는 DARK는 아직 초기 단계에 있으며 대규모 애플리케이션과는 거리가 멉니다.)
다중 에이전트 협업 블록체인 네트워크: 다중 에이전트 협업 시나리오에 대한 A2A 및 UnifAI의 탐색은 온체인 에이전트 생태계에 새로운 네트워크 효과 가능성을 도입합니다. 다양한 전문 에이전트로 구성된 분산 네트워크를 상상해보십시오. 잠재적으로 단일 LLM의 기능을 능가하고 자율적이고 협업적이며 분산된 시장을 형성합니다. 이는 블록체인 네트워크의 분산된 특성과 완벽하게 일치합니다.
AI 에이전트 환경의 진화
AI 에이전트 부문은 과장 광고에 의해서만 주도되는 것에서 벗어나고 있습니다. 온체인 AI 개발 경로는 먼저 크로스 플랫폼 표준 문제(MCP, A2A)를 해결한 다음 애플리케이션 레이어 혁신(예: DARK의 DeFi 노력)으로 분기될 수 있습니다.
분산된 에이전트 생태계는 새로운 계층화된 확장 아키텍처를 형성합니다. 기본 레이어는 TEE와 같은 기본 보안 보장으로 구성되고 중간 레이어는 MCP/A2A와 같은 프로토콜 표준으로 구성되며 상위 레이어는 특정 수직 애플리케이션 시나리오를 특징으로 합니다. (이는 기존 Web3 AI 온체인 표준 프로토콜에 부정적일 수 있습니다.)
일반 사용자의 경우 온체인 AI 에이전트의 초기 호황과 불황을 경험한 후에는 가장 큰 시장 가치 거품을 만들 수 있는 프로젝트를 식별하는 것에서 Web3을 AI와 통합하는 핵심 문제(예: 보안, 신뢰 및 협업)를 진정으로 해결하는 프로젝트로 초점을 전환해야 합니다. 또 다른 거품 함정에 빠지지 않으려면 프로젝트 진행 상황이 Web2의 AI 기술 혁신과 일치하는지 여부를 모니터링하는 것이 좋습니다.
주요 내용
- AI 에이전트는 Web2 AI 표준 프로토콜(MCP, A2A 등)을 기반으로 애플리케이션 레이어 확장 및 과장 광고 기회의 새로운 물결을 맞이할 수 있습니다.
- AI 에이전트는 더 이상 단일 엔터티 정보 푸시 서비스에 국한되지 않습니다. 다중 AI 에이전트 대화형 및 협업 실행 도구 서비스(DeFAI, GameFAI 등)가 주요 초점이 될 것입니다.
AI 상호 작용 표준화에서 MCP의 역할에 대한 심층 분석
MCP는 핵심적으로 AI 모델이 외부 세계와 통신하기 위한 공통 언어를 만드는 것입니다. 각 모델에 대한 사용자 지정 통합이 필요 없이 AI 시스템이 다양한 도구 및 서비스와 상호 작용할 수 있도록 하는 범용 번역기를 제공하는 것으로 생각하십시오. 이는 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 복잡성과 시간을 획기적으로 줄여주기 때문에 상당한 도약입니다.
MCP의 주요 이점 중 하나는 다양한 도구 및 서비스의 기본 복잡성을 추상화하는 기능입니다. 즉, AI 개발자는 특정 API 또는 데이터 형식과 상호 작용하는 방법에 얽매이지 않고 애플리케이션 논리에 집중할 수 있습니다. 이 추상화는 또한 MCP 표준을 지원하는 한 도구를 다른 도구로 쉽게 교체할 수 있도록 합니다.
또한 MCP는 AI 개발에 보다 모듈식이고 구성 가능한 접근 방식을 촉진합니다. AI 모델이 외부 도구와 상호 작용하는 방법에 대한 명확한 인터페이스를 정의함으로써 더 작고 더 전문화된 구성 요소를 결합하여 복잡한 AI 시스템을 더 쉽게 구축할 수 있습니다. 이러한 모듈성은 또한 서로 다른 프로젝트에서 AI 구성 요소를 재사용하고 공유하기 더 쉽게 만듭니다.
그러나 MCP가 가져오는 표준화는 몇 가지 과제를 제시합니다. 광범위한 도구 및 서비스에 적합한 공통 인터페이스를 정의하려면 신중한 고려와 타협이 필요합니다. 표준이 너무 일반화되어 특정 도구의 뉘앙스를 완전히 포착하지 못할 위험이 있습니다. 또한 표준이 안전하고 악성 공격으로부터 보호되도록 하는 것이 중요합니다.
협업 AI 생태계에 대한 A2A의 비전
MCP가 AI 모델과 외부 도구 간의 상호 작용에 중점을 두는 반면, A2A는 더 넓은 시각을 취하고 AI 에이전트의 협업 생태계를 구상합니다. 이 생태계를 통해 서로 다른 AI 에이전트가 통신, 조정 및 협력하여 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
에이전트 카드 메커니즘은 A2A의 핵심 구성 요소로, 에이전트가 서로의 기능을 검색하고 정보를 교환할 수 있도록 합니다. 이 메커니즘을 통해 에이전트는 자신의 기술과 서비스를 광고하여 다른 에이전트가 더 쉽게 찾고 활용할 수 있습니다. 에이전트 카드는 또한 에이전트가 기본 구현에 관계없이 다른 에이전트가 이해할 수 있도록 기능을 설명하는 표준화된 방법을 제공합니다.
통신 및 협업에 대한 A2A의 초점은 AI 애플리케이션에 대한 광범위한 가능성을 열어줍니다. 각 에이전트가 수요 예측, 물류 최적화 또는 계약 협상과 같은 특정 작업을 담당하는 AI 에이전트 팀이 공급망을 관리하기 위해 협력하는 것을 상상해보십시오. 협업하고 정보를 공유함으로써 이러한 에이전트는 공급망을 보다 효율적이고 탄력적으로 만들 수 있습니다.
그러나 협업 AI 생태계를 구축하는 데에는 상당한 과제도 있습니다. 에이전트가 서로를 신뢰하고 정보를 안전하게 교환할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 또한 여러 에이전트 간의 충돌 해결 및 작업 조정을 위한 프로토콜을 개발하는 것이 필수적입니다.
격차를 해소하려는 UnifAI의 야망
UnifAI는 AI 애플리케이션을 구축하고 배포하기 위한 통합 플랫폼을 제공하여 MCP와 A2A 간의 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다. 두 프로토콜의 강점을 결합하여 개발자에게 외부 서비스와 상호 작용하고 다른 AI 에이전트와 협업하기 위한 포괄적인 도구 세트를 제공하고자 합니다.
중소기업에 대한 UnifAI의 초점은 특히 주목할 만합니다. 중소기업은 복잡한 AI 시스템을 처음부터 구축할 리소스와 전문 지식이 부족한 경우가 많습니다. UnifAI는 즉시 사용할 수 있는 플랫폼을 제공하여 중소기업이 AI 기술을 채택하고 비즈니스 프로세스를 개선할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
그러나 UnifAI는 AI 시장에서 기존 플레이어와 경쟁해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 성공하려면 기존 솔루션과 차별화되는 매력적인 가치 제안을 제공해야 합니다. 이는 특정 틈새 시장에 집중하거나 다른 곳에서는 사용할 수 없는 고유한 기능을 제공하는 것을 포함할 수 있습니다.
DeFi에 대한 DARK의 대담한 발걸음
Solana에서 MCP 서버를 구현한 DARK는 AI를 분산 금융(DeFi)과 통합하기 위한 대담한 발걸음을 나타냅니다. 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)을 활용하여 DARK는 AI 에이전트가 Solana 블록체인과 안전하게 상호 작용할 수 있도록 지원하여 AI 기반 DeFi 애플리케이션에 대한 다양한 가능성을 열어줍니다.
DARK의 주요 이점 중 하나는 복잡한 DeFi 전략을 자동화하는 기능입니다. AI 에이전트를 프로그래밍하여 시장 상황을 모니터링하고, 거래를 실행하고, 유동성 풀을 관리할 수 있으며, 모두 사람의 개입 없이 가능합니다. 이러한 자동화는 효율성을 개선하고 인적 오류의 위험을 줄일 수 있습니다.
그러나 AI를 DeFi와 통합하는 데에도 상당한 위험이 있습니다. AI 에이전트는 코드 또는 기본 DeFi 프로토콜의 취약점을 악용하는 공격에 취약할 수 있습니다. 또한 DeFi에서 AI를 사용하면 투명성과 책임성에 대한 우려가 제기될 수 있습니다.
AI 에이전트의 미래: 다층적 접근 방식
AI 에이전트의 진화는 시스템의 다양한 측면을 담당하는 여러 계층으로 구성된 다층적 접근 방식을 따를 가능성이 높습니다. 기본 계층은 TEE와 같은 기술을 사용하여 기본 보안 및 신뢰를 제공하는 데 중점을 둡니다. 중간 계층은 상호 운용성 및 협업을 지원하는 MCP 및 A2A와 같은 프로토콜 표준으로 구성됩니다. 상위 계층은 다양한 산업 및 사용 사례에 맞게 조정된 특정 수직 애플리케이션을 특징으로 합니다.
이 다층적 접근 방식을 통해 AI 에이전트를 모듈식이고 확장 가능한 방식으로 구축할 수 있습니다. 서로 다른 계층을 다른 계층의 기능에 영향을 주지 않고 독립적으로 개발하고 개선할 수 있습니다. 이러한 모듈성을 통해 AI 에이전트를 새로운 기술 및 사용 사례에 더 쉽게 적용할 수 있습니다.
그러나 서로 다른 계층이 원활하게 작동하도록 하는 것이 주요 과제가 될 것입니다. 서로 다른 계층은 서로 호환되도록 설계해야 하며 그 사이에 명확한 인터페이스가 있어야 합니다. 또한 서로 다른 계층이 안전하고 악성 공격으로부터 보호되도록 하는 것이 중요합니다.