단순 데이터 조회를 넘어 AI 에이전트에 판단력을 부여하는 MCP 서버 설계

Context

기존 Crypto MCP 서버는 단순 가격 조회와 주문 실행 기능만 제공. AI 에이전트가 실시간 데이터를 분석하여 매매 전략을 결정할 도구 부재. 데이터 가공 단계 없이 원시 데이터만 전달하여 범용적인 답변만 출력하는 한계 발생.

Technical Solution

• RSI, EMA, Funding Rate, OI Momentum, Volume의 5가지 지표를 가중치 기반으로 통합한 Composite Scoring 시스템 설계
• ExchangeAdapter 인터페이스 도입을 통한 Hyperliquid, Binance, Bybit 등 다중 거래소 확장 가능 구조 확보
• MCP SDK v1.10+ 기반의 Streamable HTTP 전송 방식을 채택하여 원격 서버 호출 최적화
• stdio와 HTTP를 동시에 지원하는 Dual Transport 전략으로 로컬 개발 환경과 원격 서비스 환경 통합
• x402 프로토콜과 Base 체인 USDC를 활용하여 AI 에이전트가 API 호출당 비용을 자동 결제하는 마이크로페이먼트 체계 구축
• 거래소별 상이한 펀딩비 산정 주기(1시간 vs 8시간)를 연율화(Annualized) 수치로 정규화하여 비교 분석하는 스캐너 로직 구현

Impact

• x402 결제 검증 처리 속도 약 100ms 달성
• 온체인 정산 처리 시간 약 2s 소요
• get_trade_signal API 호출 비용 0.02달러 책정
• scan_funding_arb API 호출 비용 0.01달러 책정

Key Takeaway

AI 에이전트 도구 설계 시 단순 데이터 전달보다 분석 로직이 포함된 해석 계층(Interpretation Layer)을 제공하는 것이 실질적인 추론 성능 향상에 핵심적임.