#암호화폐#cryptohopper#MCP+2개 더
지난 1년 동안 AI 도구를 사용해 본 적이 있다면, MCP(Model Context Protocol)라는 약어를 들어보셨을 것입니다. 이 기술은 어디에나 있습니다. Anthropic의 Claude에는 기본으로 탑재되어 있고, OpenAI의 Codex는 이를 지원하며, Cursor와 VS Code는 에이전트 모드에 이를 내장했고, CryptoBot를 포함한 수십 개의 데이터 제공업체들이 MCP 서버를 출시했습니다.
암호화폐 트레이더들에게 이는 언뜻 보기보다 훨씬 더 중요한 문제입니다. MCP는 사용자가 직접 5개의 API를 하나로 묶어 연결할 필요 없이, AI 에이전트가 실시간 시장 데이터를 확인하고, 자연어로 이를 분석하며, 그에 따라 행동할 수 있게 해주는 핵심 기반 기술입니다.
이 글에서는 MCP가 무엇인지, 그 기원은 어디인지, 일반 REST API와 어떻게 다른지, 그리고 왜 MCP가 다른 어떤 산업보다 암호화폐 업계에 더 큰 의미를 지니는지 설명합니다.
모든 대규모 언어 모델은 동일한 맹점을 가지고 있습니다. 바로 훈련 데이터에 포함된 내용만 알고 있다는 점입니다. ChatGPT에 비트코인의 현재 가격을 물어보면, 임의의 숫자를 지어내거나 정중하게 답변을 거부할 것입니다. 바이낸스에서 현재 비정상적인 거래량을 보이는 거래 쌍이 무엇인지 물어봐도 아무런 답변을 얻지 못할 것입니다. 모델은 단순히 이를 확인할 방법이 없기 때문입니다.
명백한 해결책은 모델에 도구에 대한 접근 권한을 부여하는 것입니다. 만약 모델이 get_ticker(“binance”, “BTC/USDT”)를 호출할 수 있다면, 갑자기 실시간 질문에 답할 수 있게 됩니다. 이것이 바로 함수 호출과 플러그인이 시도했던 바이지만, 각 벤더는 저마다 다른 방식을 채택했습니다. OpenAI는 한 가지 형식을, Anthropic은 또 다른 형식을, Google은 세 번째 형식을 사용했죠. 동일한 데이터 소스를 새로운 모델이나 새로운 IDE에 연결할 때마다 새로운 래퍼를 작성해야 했습니다. 정말 난장판이었습니다.
MCP는 이러한 래퍼 작성의 시대를 끝낸 표준입니다. 2024년 말 Anthropic이 도입하여 업계 전반에 빠르게 확산된 이 표준은, AI 에이전트가 외부 도구 또는 데이터 소스와 통신하는 방식을 위한 단일하고 개방적인 프로토콜을 정의합니다. 서버를 한 번만 작성하면, Claude, Cursor, VS Code, Zed, Gemini CLI, Codex, n8n 등 모든 MCP 호환 클라이언트와 앞으로 등장할 모든 도구가 이를 사용할 수 있습니다.
MCP는 AI 모델이 외부 시스템에 정보를 요청하거나 작업을 수행하도록 허용하는 소규모의 개방형 프로토콜입니다. 이를 AI 도구를 위한 USB-C라고 생각하면 됩니다. 모델은 노트북이고, MCP 서버는 장치이며, 프로토콜은 별도의 드라이버 없이도 어떤 노트북이든 어떤 장치와도 통신할 수 있게 해주는 케이블입니다.
MCP 서버는 다음 세 가지 유형의 자원을 제공합니다:
클라이언트에 MCP 서버를 설치하면, 클라이언트는 사용 가능한 도구와 자원을 탐색하여 모델에 표시하고, 모델이 이를 필요로 할 때마다 호출을 수행하고, 응답을 기다린 뒤, 그 결과를 대화에 다시 반영합니다.