원래 제목: 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): 차세대 암호화 AI 촉매
원래 저자: @S4mmyEth, AI 에이전트 분석가
원래 번역: zhouzhou, BlockBeats

편집자 주: 이 논문은 AI 에이전트를 외부 데이터 소스에 연결하고 AI 시스템의 자율성과 지능을 촉진하도록 설계된 표준화된 프레임워크인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 소개합니다. MCP는 AI 시스템이 실제 세계와 상호 작용할 때 발생하는 병목 현상을 해결하여 DeFi와 같은 분야에서 운영을 자동화할 수 있도록 지원합니다. 이 기사에서는 MCP가 암호화 및 AI 생태계에 미치는 중요성을 살펴보고, 광범위한 채택 및 상호 운용성과 같은 과제에도 불구하고 에이전트 기반 AI의 개발을 촉진하는 방식을 설명합니다.

다음은 원본 텍스트입니다(원래 내용은 읽고 이해하기 쉽도록 재구성되었습니다):

저와 비슷하다면 "MCP가 뭐지?!"라고 궁금했을 것입니다... 왜 이렇게 많은 사람들이 그것에 대해 이야기하는 걸까요? 현재 MCP에 대해 알려진 정보는 거의 없습니다. 이는 놀랄 일이 아닙니다. 출시된 지 불과 4개월밖에 되지 않았으니까요. 그래서 저는 이에 대해 조사하고 결과를 정리하기로 했습니다.

간단히 말해서, 이는 암호화폐와 오픈소스 AI에 있어서 큰 혁신이 될 수 있으며, 주목할 가치가 있습니다. 이는 AI 에이전트를 핵심으로 하는 새로운 암호화 제품 개발을 촉진할 수 있습니다.

목차

·소개

·모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란 무엇입니까?

·MCP는 어떻게 AI 에이전트에게 힘을 실어 주나요?

·에이전트 시대의 미래: MCP의 중요성

·다른 MCP 유사 프로젝트

·기존 AI 통합 방법과의 주요 차이점

·결론

서론

AI 에이전트가 더욱 자율적이 되고 실제 애플리케이션에 더욱 깊이 통합됨에 따라 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 외부 데이터 및 도구와 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. Anthropic이 2024년 후반에 출시한 MCP는 AI 에이전트가 다양한 데이터 소스에 원활하게 연결하여 보다 효율적인 상호작용을 할 수 있도록 하는 표준화된 프레임워크가 되는 것을 목표로 합니다.

하지만 @anthropicai가 이 통신 표준을 도입한 이후, 점점 더 많은 AI 솔루션이 이를 기본 방법으로 사용하기 시작했습니다. 간단히 말해서, "AI가 소프트웨어와 실시간으로 상호작용하는 방식"입니다.

AI 시스템이 복잡한 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 미래인 에이전시 시대의 도래와 함께 MCP가 차세대 AI 혁신을 주도하는 열쇠가 될까요? 어쩌면 Crypto x AI 시장에서 새로운 라운드가 시작될 수도 있을까요?

채팅봇부터 산업을 주도하는 자동화 시스템에 이르기까지, AI 에이전트는 실시간으로 결정을 내리고 여러 데이터 소스에서 최신 정보를 활용해야 하는 경우가 늘고 있습니다. 그러나 여전히 핵심적인 병목 현상이 존재합니다. AI 모델은 데이터베이스, 파일 저장소, 엔터프라이즈 수준 도구와 같은 외부 시스템에 연결하는 표준화된 방법이 부족합니다. 바로 여기서 MCP가 중요해집니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 소개

MCP는 이러한 격차를 메우고 AI 에이전트가 외부 데이터 소스에 동적으로 액세스하고 상호 작용할 수 있도록 하는 개방형 표준입니다. 이를 통해 대규모 언어 모델이 스마트 계약을 실행할 수 있을 뿐만 아니라 DeFi 작업에도 참여할 수 있는 에이전트 기능을 갖추게 되었습니다. 이는 의심할 여지 없이 큰 혁신입니다! 암호화폐 업계에 종사한 사용자라면 ChatGPT가 암호화폐 시장에 대한 실시간 정보 및 분석 측면에서 거의 쓸모가 없으며, 상위 100개 암호화폐의 현물 가격을 정확하게 제공하지 못할 수도 있다는 사실을 잘 알고 있을 것입니다.

MCP는 "USDC에 가장 적합한 APY를 찾아 1,000달러를 할당"하고 시장 변동에 따라 투자 포트폴리오를 자동으로 조정하는 등 DeFi를 강화하는 AI의 능력을 향상시킬 수 있습니다.

이는 AI 에이전트가 더욱 자율적이고 효율적인 미래를 향해 나아가고 있음을 보여주며, 이러한 변화는 기존 AI 시스템과 다르며 허가가 필요 없는 암호화 생태계의 특성과 더 부합합니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란 무엇입니까?

Anthropic이 2024년 말에 출시한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 어시스턴트, 특히 대규모 언어 모델로 구동되는 AI 에이전트를 연결하여 실시간 데이터에 액세스하고 활용할 수 있도록 설계된 오픈 소스 표준입니다.

MCP는 AI 에이전트가 다음에 대한 액세스를 안전하고 표준화할 수 있도록 하는 범용 어댑터로 간주할 수 있습니다.

콘텐츠 리포지토리, 엔터프라이즈 도구, 개발 환경 등!

이것이 왜 중요한가요?

기존의 AI 통합은 종종 단편화되고 맞춤형 솔루션에 의존하는 반면, MCP는 양방향 커뮤니케이션을 가능하게 하는 통합 프레임워크를 제공합니다. 즉, AI 에이전트는 외부 데이터 소스에서 정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 시스템에 업데이트나 작업을 푸시하여 보다 동적이고 자율적인 행동을 할 수 있습니다.

AI 에이전트가 기업 시스템을 자동으로 업데이트하거나, 심지어 완전히 자율적으로 개인 업무를 관리할 수 있다고 상상해보세요! Anthropic이 MCP를 출시한 목적은 AI 통합을 간소화하고 개발자가 자율적인 AI 워크플로를 더 쉽게 구축할 수 있도록 하여 AI 에이전트가 독립적이고 지능적으로 작업을 수행할 수 있도록 하는 것입니다.

MCP는 어떻게 AI 에이전트에게 힘을 실어 주나요?

MCP는 통합 계층 역할을 하며, AI 에이전트가 필요에 따라 외부 서비스에 연결할 수 있도록 해줍니다. 핵심 메커니즘은 다음과 같습니다.

동적 데이터 액세스

사전 학습 데이터에만 의존하는 기존 AI와 달리 MCP를 사용하는 AI 에이전트는 관계형 데이터베이스, 파일 시스템, 코드 저장소와 같은 컨텍스트 관련 데이터를 실시간 또는 필요에 따라 얻을 수 있습니다.

즉, 인기 없는 암호화폐의 가격도 실시간으로 얻을 수 있다는 뜻입니다! @0rxbt도 MCP를 사용하여 우리가 가장 좋아하는 Purple Frog, 즉 SkyNet, @aixbt_agent를 최적화하고 있어요!

양방향 통신

MCP는 양방향 상호 작용을 지원합니다. 즉, AI 에이전트는 데이터를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 데이터베이스 업데이트 및 워크플로 트리거와 같은 분석에 따라 작업을 수행할 수도 있습니다.

표준화된 프레임워크

MCP는 사용자 정의된 통합의 필요성을 없애는 공통 프로토콜을 제공하여 개발 복잡성을 줄이고 애플리케이션 일관성을 보장합니다. 아마도 이것이 멀티체인 단편화 문제와 다양한 프로그래밍 언어 간의 호환성 문제를 해결하는 답이 아닐까요? 미래에는 AI 에이전트가 Web3의 집계 계층이 될까요? !

AI 에이전트 시대로 나아가면서 MCP가 중요한 이유는 무엇입니까?

AI 에이전트는 더 이상 수동적인 대응 시스템이 아니라, 보다 적극적이고 목표 지향적이 되어가고 있으며, 심지어 자율적인 결정을 내릴 수도 있습니다. 그러나 AI 에이전트가 정말로 유용하려면 훈련 데이터의 한계를 극복하고 실제 세계와 유창하게 상호 작용할 수 있어야 합니다. 바로 여기서 MCP가 중요해집니다.

MCP의 실제 사례(Anthropic 문서에서 발췌)

AI 에이전트가 소프트웨어 개발 프로세스를 관리하는 작업을 맡았다고 가정해 보겠습니다.
MCP를 사용하면 다음과 같은 작업이 가능합니다.
· 최신 코드 가져오기
· 코드 오류 분석
· 팀의 프로젝트 관리 도구에 보고서 푸시 - 모두 실시간으로!

아래 예시에서는(@alexalbert__ 덕분에) Anthropic의 Claude가 GitHub에 직접 연결하고, 새로운 저장소를 만들고, MCP를 사용하여 자동 PR(풀 리퀘스트)을 만드는 것을 볼 수 있습니다!

MCP를 사용하면 AI 에이전트가 실시간 데이터에 액세스하여 변화하는 환경에 적응하고 더욱 스마트하고 효율적으로 작업할 수 있습니다. MCP가 GitHub, Web API, Slack, 이메일 등과 통합하고 통신하는 실제 사례는 다음과 같습니다!

MCP는 @davidsacks의 "궁극적인 AI 에이전트" 비전에 실행 가능한 솔루션을 제공합니다.

아마도 진정한 승리 공식은 AI 에이전트 자체가 아니라 에이전트를 현실 세계에 연결하는 인프라일 것입니다! 표준화된 프로토콜을 사용하면 개발자는 새로 통합할 때마다 새로운 것을 만들지 않고도 AI 에이전트 워크플로를 더 빠르게 구축할 수 있습니다.

에이전시 시대의 핵심은 AI가 독립적으로 행동하고 복잡한 작업을 완료할 수 있도록 하는 것입니다. 비즈니스 프로세스 자동화, 공급망 관리, 과학 연구 지원 등입니다. MCP는 AI 에이전트가 현실 세계와 상호작용할 수 있는 인프라를 제공하여 이러한 비전을 달성하기 위한 핵심 단계가 되고 있습니다!

MCP와 유사한 다른 프로젝트

Anthropic은 표준화된 AI 통합 프로토콜의 중요성을 깨닫는 유일한 업체가 아닙니다. 최근, 많은 유명 프로토콜과 회사들이 AI 에이전트 생태계 개발을 촉진하기 위해 MCP와 유사한 프레임워크를 출시하거나 지원했습니다:

Perplexity MCP

OpenAI Agents SDK MCP

최근(사실 어제) OpenAI는 Agents SDK에 통합하기 위한 자체 MCP 플러그인을 출시했습니다.

Stripe MCP 통합:

…그리고 AI 간 통신을 더욱 원활하게 하기 위해 개발 중인 MCP 서버가 더 많이 있습니다.

Anthropic 외부의 CEO들도 AI 에이전트의 미래를 이끄는 데 있어 MCP의 중요성을 인정하고 있습니다.

이러한 이니셔티브는 에이전트 AI에 표준화되고 확장 가능한 데이터 통합 솔루션이 필요하다는 인식이 확산되고 있는 추세를 보여줍니다. MCP는 오픈 소스의 특성과 폭넓은 적용성 덕분에 여전히 선두주자이지만 xAI, Google, Meta와 같은 거대 기업의 참여로 이 분야의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다.

기존 AI 통합과의 주요 차이점

MCP(및 유사한 프레임워크)가 기존 AI 통합과 비교했을 때 돋보이는 이유는 무엇입니까? 기존의 통합에는 사용자 정의 API나 미들웨어가 필요한 경우가 많아 확장하기 어려운 단편화된 솔루션이 생성됩니다. MCP는 공통 표준을 제공하여 복잡성을 줄이고 일관성을 보장합니다.

다음 비교 차트는 두 가지의 차이점을 하나의 그림으로 명확히 보여줍니다.

오픈 소스 협업:

MCP의 오픈 소스 특성은 산업 전반의 협업을 촉진하는 반면, 중앙 집중형 AI 회사의 고립된 관행과는 극명하게 대조됩니다. 이는 암호화폐에서 큰 가치 제안입니다.

간단한 비교는 다음과 같습니다.

다음은 암호화 애플리케이션의 몇 가지 고급 예입니다.

이미 @danielesesta, @LimitusIntel 또는 @gizatechxyz의 @heyanonai와 같은 DeFAI 솔루션을 향한 추진이 시작되었으며, @aixbt_agent와 같은 사용자 정의 도구를 통해 온체인 분석을 처리하고 있습니다. MCP가 더 광범위한 암호화 및 AI 생태계에 통합됨에 따라 이와 같은 혁신이 더 많이 나타날 것으로 기대됩니다!

MCP는 자율 시스템이 주변 세계와 원활하게 상호 작용할 수 있는 에이전트 기반 AI 미래를 향한 중요한 단계를 나타냅니다. MCP는 AI 에이전트가 외부 데이터 소스에 연결하기 위한 표준화된 프레임워크를 제공함으로써 AI 개발의 심각한 병목 현상을 해결하고 보다 스마트하고 적응력이 뛰어나며 확장 가능한 솔루션을 구현할 수 있습니다.

업계 전반에서 MCP 유사 프로토콜을 수용하는 것은 기관 기반 비전을 향한 집단적 추진을 나타냅니다. 그러나 여전히 과제는 남아 있다. MCP 및 이와 유사한 프로토콜의 성공은 광범위한 채택, 프로토콜 간의 상호 운용성, 그리고 빠르게 진화하는 AI 분야와 보조를 맞출 수 있는 능력에 달려 있습니다.

AI 에이전트가 우리 삶에서 점점 더 중요한 역할을 하는 미래로 나아가면서 MCP와 같은 프레임워크는 AI와 실제 애플리케이션 간의 다리 역할을 할 것입니다. MCP가 사실상의 표준이 되는지 아니면 단지 혁신의 촉진제에 불과한지는 알 수 없지만, 이는 이미 에이전트 기반 AI와 에이전트 기반 암호화 제품에 필요한 인프라에 대한 중요한 논의를 불러일으켰습니다.

「원본 링크」

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