BitMart Research는 혁신적인 MCP+AI 에이전트 프레임워크에 대한 자세한 보고서를 발표했습니다. 이 프레임워크는 인공지능 애플리케이션의 새로운 패러다임을 제시합니다. 이 보고서는 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)의 발전, 암호화 AI 에이전트와의 통합, 블록체인 자동화, 탈중앙화 애플리케이션 및 플랫폼 간 상호 운용성에 대한 혁신적인 영향에 대해 심층적으로 탐구합니다. 연구 결과는 AI 기능 향상, 복잡한 통합 간소화, 블록체인 생태계에서 AI의 미래를 추진하는 데 있어 이 프레임워크의 잠재력을 강조합니다.
MCP 개념 소개
모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)의 개발은 AI 개발의 핵심 과제, 특히 외부 도구 통합의 복잡성을 해결하기 위해 고안되었습니다. MCP의 주요 목표는 표준화된 통신 프로토콜을 통해 AI 도구의 상호 작용을 간소화하여 다양한 외부 서비스의 원활한 통합을 가능하게 하는 것입니다. MCP는 표준화된 인터페이스 및 통신 사양을 설정하여 이 프로세스를 근본적으로 간소화하므로 AI 모델이 외부 도구와 보다 효율적이고 효과적으로 상호 작용할 수 있습니다.
MCP의 핵심은 AI 에이전트와 블록체인 데이터, 스마트 계약 및 오프체인 서비스를 포함한 외부 도구 간의 상호 작용에 대한 통일된 통신 표준을 설정하는 데 있습니다. 이러한 표준화는 인터페이스 단편화의 기존 개발 문제를 해결하여 AI 에이전트가 다중 체인 데이터 및 도구와 원활하게 통합될 수 있도록 하는 동시에 자율 실행 기능을 크게 향상시킵니다.
MCP 및 AI 에이전트의 통합
MCP와 암호화 AI 에이전트는 상호 보완적인 관계를 공유합니다. AI 에이전트는 주로 블록체인 자동화, 스마트 계약 실행 및 암호화 자산 관리에 중점을 두며 개인 정보 보호 및 탈중앙화 애플리케이션과의 통합을 강조합니다. 반대로 MCP는 표준화된 프로토콜 및 컨텍스트 관리를 통해 AI 에이전트와 외부 시스템 간의 상호 작용을 간소화하여 플랫폼 간 상호 운용성 및 유연성을 향상시키는 데 우선 순위를 둡니다. MCP 프로토콜을 활용하여 암호화 AI 에이전트는 보다 효율적인 플랫폼 간 통합 및 운영을 달성하여 실행 기능을 향상시킬 수 있습니다.
예를 들어 DeFi에 중점을 둔 AI 에이전트는 MCP를 활용하여 실시간 시장 데이터에 액세스하고 포트폴리오를 자동으로 최적화할 수 있습니다. 또한 MCP는 새로운 협업 가능성을 열어줍니다. MCP를 통해 여러 AI 에이전트가 기능 전문화를 통해 협업하여 다양한 기능을 결합하여 온체인 데이터 분석, 시장 예측 및 위험 관리와 같은 복잡한 작업을 완료하여 전반적인 효율성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 온체인 거래 자동화의 경우 MCP는 슬리피지, 거래 마찰 및 MEV (채굴자 추출 가치)와 같은 문제를 해결하기 위해 다양한 거래 및 위험 제어 에이전트를 조정하여 보다 안전하고 효율적인 온체인 자산 관리를 가능하게 합니다.
구체적으로 MCP는 명확한 상호 작용 사양을 정의하여 AI 에이전트가 외부 데이터 및 서비스를 보다 안정적으로 활용할 수 있도록 합니다. 이는 인터페이스 불일치로 인한 오류를 방지하고 AI 에이전트가 필요한 정보에 일관되게 액세스할 수 있도록 보장합니다. 또한 MCP는 AI 에이전트 간의 협업과 같은 고급 시나리오를 가능하게 하여 복잡한 금융 작업을 처리할 수 있는 지능형 시스템을 만듭니다.
DeFi 환경에서 MCP는 거래 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. AI 에이전트는 MCP를 사용하여 실시간 시장 데이터에 액세스하고 거래를 자동으로 실행하여 포트폴리오를 최적화하고 인적 오류를 줄일 수 있습니다. 또한 MCP는 시장 상황을 모니터링하고 그에 따라 포트폴리오를 조정하여 투자자를 손실로부터 보호하는 데 도움이 되는 위험 관리를 자동화하는 데 사용할 수 있습니다.
더 넓은 블록체인 생태계에서 MCP는 체인 간 상호 운용성을 촉진할 수 있습니다. AI 에이전트는 MCP를 사용하여 다른 블록체인의 데이터 및 서비스에 액세스하여 여러 플랫폼에서 실행할 수 있는 탈중앙화 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이는 체인 간 거래 및 탈중앙화 대출과 같은 새로운 혁신적인 애플리케이션에 대한 문을 엽니다.
그러나 MCP의 잠재력은 금융에만 국한되지 않습니다. 공급망 관리, 의료 및 사물 인터넷과 같은 다양한 다른 애플리케이션에도 사용할 수 있습니다. AI 에이전트와 외부 시스템 간에 안전하고 안정적으로 데이터를 공유하는 방법을 제공함으로써 MCP는 기업이 프로세스를 자동화하고 효율성을 개선하며 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
MCP의 중요한 장점 중 하나는 유연성입니다. 이 프로토콜은 다양한 데이터 형식 및 통신 프로토콜에 적응할 수 있으므로 기존 시스템에 쉽게 통합할 수 있습니다. 또한 MCP는 탈중앙화되어 있으므로 단일 엔터티의 통제를 받지 않습니다. 이는 공정성과 투명성을 보장하고 검열 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.
MCP는 아직 개발 초기 단계에 있지만 AI 애플리케이션 환경을 혁신할 수 있는 잠재력이 있습니다. AI 에이전트와 외부 시스템 간에 안전하고 안정적으로 데이터를 공유하는 방법을 제공함으로써 MCP는 기업이 프로세스를 자동화하고 효율성을 개선하며 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 MCP는 AI의 미래를 추진하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 가능성이 높습니다.
예를 들어 공급망 관리에서 MCP를 사용하여 상품이 생산에서 배송까지 전체 프로세스를 추적할 수 있습니다. AI 에이전트는 MCP를 사용하여 재고 수준, 운송 시간 및 기상 조건에 대한 정보에 액세스하여 물류를 최적화하고 지연을 줄일 수 있습니다. 의료 분야에서 MCP를 사용하여 환자 데이터를 안전하게 공유하여 의사가 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내리고 더 개인화된 치료를 제공할 수 있도록 할 수 있습니다. 사물 인터넷 분야에서 MCP를 사용하여 다양한 장치를 연결하고 데이터를 수집하여 자동화를 가능하게 하고 효율성을 개선할 수 있습니다.
MCP의 핵심 기능 중 하나는 모듈식 설계입니다. 이를 통해 개발자는 사용자 지정 애플리케이션을 쉽게 구축하고 프로토콜의 기능을 확장할 수 있습니다. 또한 MCP는 다양한 프로그래밍 언어 및 플랫폼을 지원하므로 기존 시스템에 쉽게 통합할 수 있습니다.
MCP의 또 다른 중요한 장점은 보안입니다. 이 프로토콜은 암호화 기술을 사용하여 무단 액세스로부터 데이터를 보호하고 AI 에이전트 간의 통신이 안전하도록 보장합니다. 또한 MCP는 탈중앙화되어 있으므로 단일 엔터티의 통제를 받지 않습니다. 이는 공정성과 투명성을 보장하고 검열 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.
관련 프로젝트
몇몇 프로젝트가 MCP의 잠재력을 탐구하고 있습니다. 이러한 프로젝트는 MCP를 기반으로 애플리케이션을 구축하고 프로토콜 개발에 기여하고 있습니다. 다음은 주목할만한 몇 가지 프로젝트입니다.
DeMCP
DeMCP는 탈중앙화된 MCP 네트워크입니다. AI 에이전트에 자율적으로 개발된 오픈 소스 MCP 서비스를 제공하고 개발자에게 MCP를 위한 상업적 수익 공유 배포 플랫폼을 제공하며 주류 대규모 언어 모델 (LLM)에 대한 원스톱 액세스를 지원하는 것을 목표로 합니다. 개발자는 스테이블 코인 결제 (USDT, USDC)를 통해 서비스를 획득할 수 있습니다. 5월 8일 현재 토큰 DMCP의 시가 총액은 약 162만 달러입니다.
DeMCP의 목표는 더 개방적이고 접근 가능한 AI 생태계를 만드는 것입니다. 무료 및 오픈 소스 MCP 서비스를 제공함으로써 DeMCP는 AI 개발에 대한 진입 장벽을 낮추고 더 많은 개발자가 AI 기반의 혁신적인 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 또한 DeMCP의 상업적 수익 공유 모델은 개발자가 플랫폼에 기여하고 고품질 MCP 서비스를 구축하도록 장려합니다.
DeMCP의 핵심은 탈중앙화된 MCP 네트워크입니다. 이 네트워크는 MCP 소프트웨어를 실행하는 노드로 구성되며 이러한 노드는 함께 AI 에이전트에 MCP 서비스를 제공합니다. 이 네트워크는 탈중앙화되어 있으므로 단일 엔터티의 통제를 받지 않습니다. 이는 공정성과 투명성을 보장하고 검열 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.
DeMCP는 또한 상업적 수익 공유 배포 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼을 통해 개발자는 MCP 서비스를 배포하고 판매할 수 있으며 DeMCP와 수익을 공유할 수 있습니다. 이 플랫폼은 개발자에게 작업을 수익화하는 방법을 제공하고 플랫폼을 위한 고품질 서비스를 구축하도록 장려합니다.
또한 DeMCP는 주류 대규모 언어 모델 (LLM)에 대한 원스톱 액세스를 지원합니다. 이를 통해 개발자는 LLM을 애플리케이션에 쉽게 통합하고 LLM의 강력한 기능을 활용할 수 있습니다.
DeMCP는 더 개방적이고 접근 가능한 AI 생태계를 만들기 위해 노력하고 있습니다. 무료 및 오픈 소스 MCP 서비스를 제공함으로써 DeMCP는 AI 개발에 대한 진입 장벽을 낮추고 더 많은 개발자가 AI 기반의 혁신적인 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.
DARK
DARK는 Solana 블록체인에 구축된 TEE (신뢰 실행 환경)에서 실행되는 MCP 네트워크입니다. 토큰 $DARK는 Binance Alpha에 상장되었으며 5월 8일 현재 시가 총액은 약 1억 1,810만 달러입니다. 현재 DARK의 첫 번째 애플리케이션이 개발 중이며 TEE 및 MCP 프로토콜을 통해 AI 에이전트에 효율적인 도구 통합 기능을 제공하여 개발자가 간단한 구성을 통해 다양한 도구 및 외부 서비스에 빠르게 연결할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 제품이 아직 완전히 출시되지는 않았지만 사용자는 이메일 대기자 명단을 통해 초기 액세스 단계에 참여하여 테스트에 참여하고 피드백을 제공할 수 있습니다.
DARK는 안전하고 안정적인 MCP 서비스를 제공하는 데 중점을 둡니다. TEE에서 MCP 네트워크를 실행함으로써 DARK는 AI 에이전트 간의 데이터와 통신이 안전하도록 보장합니다. 또한 DARK는 Solana 블록체인의 빠르고 저렴한 거래를 활용하여 효율적인 MCP 서비스를 제공합니다.
DARK의 첫 번째 애플리케이션은 AI 에이전트에 효율적인 도구 통합 기능을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 애플리케이션을 통해 개발자는 간단한 구성을 통해 다양한 도구 및 외부 서비스에 빠르게 연결할 수 있습니다. 이는 AI 개발의 복잡성을 줄이고 더 많은 개발자가 AI 기반의 혁신적인 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.
DARK는 더 안전하고 효율적인 AI 생태계를 만들기 위해 노력하고 있습니다. TEE에서 실행되는 MCP 네트워크를 제공함으로써 DARK는 AI 에이전트 간의 데이터와 통신이 안전하도록 보장합니다. 또한 DARK는 Solana 블록체인의 빠르고 저렴한 거래를 활용하여 효율적인 MCP 서비스를 제공합니다.
Cookie.fun
Cookie.fun은 Web3 생태계에서 AI 에이전트에 전념하는 플랫폼으로, 사용자에게 포괄적인 AI 에이전트 인덱스 및 분석 툴킷을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 플랫폼은 인지 영향력, 적응형 지능 기능, 사용자 참여도 및 온체인 데이터와 같은 지표를 보여줌으로써 사용자가 다양한 AI 에이전트의 성능을 이해하고 평가하는 데 도움을 줍니다. 4월 24일에 Cookie.API 1.0 업데이트는 개발자 및 비기술 사용자를 위해 설계되었으며 구성이 필요 없는 플러그 앤 플레이 에이전트 특정 인프라를 갖춘 전용 MCP 서버를 도입했습니다.
Cookie.fun은 AI 에이전트에 대한 심층적인 통찰력을 제공하는 데 중점을 둡니다. 포괄적인 인덱스 및 분석 툴킷을 제공함으로써 Cookie.fun은 사용자가 다양한 AI 에이전트의 성능을 이해하고 평가하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 사용자는 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내리고 자신의 요구 사항에 가장 적합한 에이전트를 선택할 수 있습니다.