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🧠 AI 에이전트를 만든다면 반드시 알아야 할 프로토콜, MCP
AI 에이전트를 구축하고 있다면, 최근 자주 들리는 이름이 있을 겁니다.
바로 MCP(Model Context Protocol) 입니다.
이번 글에서는 MCP가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 탈중앙화 AI(Decentralized AI) 생태계에서 어떤 역할을 하는지를 자세히 살펴봅니다.
1. 프로토콜이 뭐길래?
먼저 기초부터 짚고 가볼까요?
프로토콜이란, 시스템들이 서로 정보를 주고받는 규칙의 집합입니다.
인터넷에서 우리가 웹사이트를 열 수 있는 것도, 메일을 주고받는 것도 모두 특정 프로토콜 덕분이죠.
MCP는 2023년 말 Anthropic이 소개한 프로토콜로,
AI 에이전트와 도구(tool) 사이의 커뮤니케이션을 완전히 새롭게 정의합니다.
쉽게 말해, MCP는 에이전트와 도구를 연결하는 만능 번역기입니다.
2. 왜 MCP가 필요한가?
기존의 방식은 불편함이 많았습니다.
- API를 수동으로 연결하려면 반복적이고 지루한 작업이 필요했어요.
- 플러그인 시스템은 플랫폼 종속적이라 범용성이 떨어졌고,
- RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 정보를 불러오는 데는 쓸 수 있었지만, 행동을 실행하진 못했습니다.
💡 MCP는 이 모든 문제를 해결할 유연하고 안전한 인터페이스를 제공합니다.
3. MCP는 어떻게 작동할까?
MCP는 세 가지 주요 구성요소로 이루어져 있습니다:
- Host: Claude나 ChatGPT 같은 AI 앱
- Client: 위 Host 내부에서 동작하며 도구와 소통하는 에이전트
- Server: API를 표준화된 방식으로 제공하는 외부 도구
이 구조를 통해, AI 에이전트가 외부 도구들과 안전하게 대화하고,
필요한 행동을 실행할 수 있게 됩니다.
4. 빠르게 성장하는 MCP 생태계
지금 이 순간에도 MCP는 거대한 생태계로 진화 중입니다.
- 생산성, 자동화, 개발 도구 등 다양한 분야의 API들이 MCP 호환성을 갖추고 있으며,
- LangChain, AutoGPT, LlamaIndex 등 주요 프레임워크들이 MCP 스타일 인터페이스를 채택하고 있습니다.
- OpenAI, Claude, Mistral 등 다양한 모델과 도구들이 서로 크로스 호환되고 있죠.
누구나 MCP 서버를 열 수 있기 때문에,
AI 개발자라면 반드시 주목해야 할 흐름입니다.
5. 하지만 보안은 과제로 남아있다 🔓
MCP는 아직 발전 초기 단계이기에, 다음과 같은 보안 이슈도 존재합니다:
- 중앙 보안 계층 부재로 인한 보안 방침의 파편화
- 다단계 워크플로우에서의 컨텍스트 손실
- 공유 시스템에서 발생할 수 있는 데이터 유출
- 인증 체계의 불일치, 그리고 악용 추적의 어려움
이러한 문제는 향후 MCP 표준이 해결해야 할 주요 과제입니다.
6. 왜 FLock에게 MCP가 중요한가?
우리는 FLock에서 탈중앙화된 AI 트레이닝 플랫폼을 구축하고 있습니다.
이 플랫폼에서 에이전트는 다음을 수행해야 합니다:
- 도구를 동적으로 탐색
- 연합 노드 간 상호작용
- 보안성, 자율성, 컨텍스트 유지
MCP는 이러한 요구 사항을 충족시켜주는 핵심 기술입니다.
👉 특히, FLock의 Web3 AI Agent 모델은 Base MCP를 통합하여,
온체인에서 안전하게 작동하면서, 암호화폐 도구들과 자율적으로 상호작용할 수 있도록 지원합니다.
📚 실습 가이드 보기:
https://github.com/FLock-io/awesome-web3-mcp/tree/main/examples/base-mcp
7. 더 깊이 파고들고 싶다면?
AI 생태계의 새로운 표준이 되어가고 있는 MCP.
아직 늦지 않았습니다. 이해하고 실험해보세요.
탈중앙화 AI의 시대, 그 중심에는 MCP가 있습니다.
FLock.io Linktr: FLock.io | Linktree
FLock.io Korea Linktr: https://linktr.ee/flock.iokr
댓글 0개
2025.05.09 21:58:39