만약 당신이 나와 같다면, 아마도 계속 "도대체 MCP가 무엇인가?!"라고 생각했을 것입니다...왜 이렇게 많은 사람들이 그것에 대해 이야기하고 있을까요?
그것에 대한 문헌은 매우 제한적이며, 이는 매우 정상적입니다. 그것은 겨우 4개월 전에 탄생했기 때문입니다. 따라서 저는 연구를 수행하고 제 발견을 여기에 정리하기로 결정했습니다.
요약: 이는 암호화폐와 오픈소스 AI의 중대한 혁신입니다. 따라서 여러분은 이를 주목해야 합니다. 이는 다음 단계의 에이전트 암호화 제품을 촉발할 수 있습니다.
목차
1. 소개
2. 모델 컨텍스트 프로토콜이란 무엇인가?
3. MCP는 AI 에이전트를 위해 어떻게 작동하는가
4. 에이전트의 미래: MCP가 왜 중요한가
5. MCP와 유사한 다른 이니셔티브
6. 기존 AI와의 주요 차이점
7. 결론
1) 소개
AI 에이전트가 계속 발전하고, 더욱 자율적이 되며, 현실 세계 애플리케이션에 통합됨에 따라, 모델 컨텍스트 프로토콜("MCP")은 게임 체인저 기술로 등장하여 이러한 에이전트가 외부 데이터 및 도구와 상호작용하는 방식을 변화시키고 있습니다.
MCP는 Anthropic에 의해 2024년 말에 출시되었으며, AI 에이전트에 힘을 실어주고 다양한 데이터 소스와 원활하게 통신할 수 있게 하는 표준화된 프레임워크로 포지셔닝되었습니다.
하지만 @anthropicai가 이 통신 표준을 출시한 이후, 더 많은 AI 솔루션들이 이를 현재 상태로 채택해왔습니다.
간단히 말해, 이는 "AI가 소프트웨어와 실시간으로 통신하는 방식"입니다.
에이전트의 미래가 다가오면서 - AI 시스템이 독립적으로 복잡한 작업을 수행하는 시대 - MCP가 다음 물결의 AI 혁신을 열 수 있는 핵심일까요?
아마도 암호화폐와 AI 가격 추세의 다음 상승세일까요?
챗봇부터 다양한 산업을 추진하는 자율 시스템에 이르기까지, AI 에이전트는 실시간으로 의사결정을 내리고 다양한 소스에서 실시간 데이터를 얻을 것으로 기대되고 있습니다.
그러나 주요 병목 현상이 여전히 존재합니다: AI 모델이 데이터베이스, 파일 저장소 또는 비즈니스 도구와 같은 외부 시스템에 연결하는 표준화된 방식의 부재.
이것이 바로 MCP의 역할입니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 소개합니다 - AI 에이전트가 외부 데이터 소스에 동적으로 접근하고 상호작용할 수 있게 함으로써 이 격차를 메우기 위한 개방형 표준입니다.
이는 대규모 언어 모델(LLM)이 효과적으로 에이전트 역할을 수행하고, 스마트 계약 배포 또는 DeFi 활동 실행 능력을 갖출 수 있게 합니다. 이는 매우 큰 혁신입니다!
(이하 생략, 번역 계속됨)최근(실제로는 어제), OpenAI가 자체 Agents SDK용 MCP 플러그인을 출시했습니다:
iii) Stripe MCP 통합:
……많은 MCP 서버가 AI 통신을 더욱 원활하게 만들기 위해 개발 중입니다:
Anthropic과 다른 CEO들도 AI 에이전트 미래를 추진하는 데 있어 그 중요성을 인정하고 있습니다:
이러한 노력은 점점 커지는 추세를 부각시킵니다: 에이전트 AI에 표준화되고 확장 가능한 데이터 통합 솔루션이 필요하다는 인식입니다.
MCP는 오픈소스 특성과 광범위한 적용 가능성으로 여전히 선두주자이지만, xAI, Google, Meta와 같은 주요 참여자들의 참여는 이 분야의 중요성을 더욱 강조합니다.
6) 기존 AI 통합과의 핵심 차이점
왜 MCP(및 유사 기술)가 기존 AI 통합 방식보다 더 유리할까요?
기존 통합은 주로 맞춤형 API 또는 미들웨어를 포함하여 솔루션이 파편화되고 확장하기 어렵습니다.
MCP는 일반 표준을 제공하여 복잡성을 줄이고 일관성을 보장합니다. 다음 비교 이미지가 그 차이를 명확히 보여줍니다:
오픈소스 협업: MCP의 오픈소스 특성은 전체 산업의 협업을 촉진하며, 이는 중앙집중식 AI 기업의 폐쇄적 접근 방식과 대조됩니다.
이는 암호화폐에 있어 중요한 가치 제안입니다.
다음은 간단한 비교입니다:
다음은 암호화폐 영역에서의 몇 가지 고급 응용 사례입니다:
우리는 이미 (1) DeFAI 솔루션에서 추진되는 것을 보기 시작했습니다. 예를 들어 @danielesesta의 @heyanonai, @LimitusIntel, @gizatechxyz, 그리고 @aixbt_agent와 같은 맞춤형 도구를 통해 온체인 분석 문제를 해결하고 있습니다.
MCP가 더 광범위한 암호화폐 및 AI 생태계에 더욱 통합됨에 따라 더 많은 응용 프로그램이 나타날 것으로 예상됩니다!
7) 결론
MCP는 자율 시스템이 주변 세계와 원활하게 상호작용할 수 있는 에이전트 AI의 미래를 향한 중요한 한 걸음을 나타냅니다.
표준화된 프레임워크를 제공하여 AI 에이전트를 외부 데이터 소스와 연결함으로써, MCP는 AI 개발의 핵심 병목 현상을 해결하고 더 지능적이고 적응 가능하며 확장 가능한 솔루션을 추진합니다.
더 광범위한 산업의 MCP와 유사한 프로토콜 채택은 이 에이전트 비전을 향한 집단적 추진을 의미합니다.
그러나 여전히 과제가 존재합니다.
MCP 및 유사 기술의 성공은 광범위한 채택, 프로토콜 간 상호운용성, 빠르게 발전하는 AI 환경을 따라잡는 능력에 달려 있을 것입니다.
AI 에이전트가 삶에서 점점 더 중요한 역할을 하는 미래를 향해 나아가면서, MCP와 같은 프레임워크는 AI와 현실 세계 응용 프로그램을 연결하는 다리가 될 것입니다.
MCP가 사실상의 표준이 되든, 아니면 단순히 추가 혁신의 촉매제 역할을 하든, 그것은 에이전트 AI와 에이전트 암호화폐 제품에 필요한 기반 시설에 대한 핵심적인 논의를 촉발했습니다.
