MCP 기반 Self-describing Schema 도입으로 LLM 에이전트의 데이터 추론 정확도 및 확장성 개선

Wiring an LLM Agent to Live Crypto Market Data over MCP

Midas Flow2026년 6월 29일7분intermediate

AI 요약

Context

OHLCV 캔들 데이터의 정보 손실로 인해 LLM 에이전트가 시장의 인과관계를 오판하는 한계 발생. 기존 REST API 기반의 하드코딩된 파싱 구조는 API 변경 시 유지보수 비용이 급증하고 런타임 유연성이 결여된 구조임.

Technical Solution

OHLCV를 대체하는 CVD, Cross-exchange origin, Liquidation Cluster 등 Market Microstructure 데이터셋 제공을 통한 추론 근거 강화
Boolean 신호 대신 Calibrated Probabilities를 제공하여 LLM이 Expected Value 기반의 리스크 관리 수학적 계산을 수행하도록 설계
Model Context Protocol(MCP) 도입을 통해 서버가 도구의 이름, 설명, JSON Schema를 직접 광고하는 Runtime Discovery 구조 구현
Keyless Self-describing Schema 설계를 통해 인증 없이 API 명세를 확인하고 데이터 구조 변경에 자동 대응하는 인터페이스 구축
LLM이 단순 패턴 매칭을 넘어 데이터 간의 상관관계를 분석할 수 있도록 정제된 고차원 입력값(Pre-computed inputs) 제공

실천 포인트

- LLM 에이전트 설계 시 원천 데이터(Raw data)보다 도메인 지식이 반영된 가공 지표(Derived metrics)를 제공할 것 - API 통합 시 하드코딩된 Client 라이브러리 대신 MCP와 같은 프로토콜 기반의 Self-describing 인터페이스 검토 - 모델의 확신 편향을 방지하기 위해 바이너리 결과값이 아닌 확률 기반의 Calibrated Score를 입력값으로 활용 - 인증 레이어와 스키마 정의 레이어를 분리하여 에이전트의 도구 탐색 효율성을 높이는 구조 설계

태그

#Market Microstructure #Runtime Discovery #Model Context Protocol #LLM-Agent #Self-describing Schema

원문 읽기