Trade MCP 구축: 암호화폐 도구 및 더 안전한 AI 트레이딩 워크플로우를 위한 원격 MCP 서버

저는 Trade MCP를 구축했습니다.

GitHub: https://github.com/AmaLS367/TradeMcp

그리고 아니요, 이것은

따라서 Trade MCP는 시장 컨텍스트 (Market Context)를 위해 외부 제공자 연결을 지원합니다.

예시:

CoinGecko
CryptoPanic
TAAPI.IO
Twelve Data
OANDA
NewsAPI
Messari

이를 통해 AI는 확신에 찬 헛소리 (Confident nonsense) 대신 실제 데이터를 사용하여 답변할 수 있습니다.

그리고 트레이딩에서 확신에 찬 헛소리는 비용이 많이 듭니다.

💰 수익률 (Earn) 비교

암호화폐 Earn 상품들을 수동으로 비교하는 것은 매우 번거롭습니다.

플랫폼이 다르고.
연간 수익률 (APY)이 다르고.
자산이 다르고.
락업 기간 (Lock periods)이 다르고.
조건이 다릅니다.

Trade MCP는 이러한 기회들을 집계하고 비교할 수 있도록 구축되어, AI 클라이언트가 더 유용한 답변을 제공할 수 있게 합니다.

단순히 다음과 같이 말하는 것이 아니라:

“스테이킹이 좋을 수도 있습니다.”

실제 구조화된 비교를 제공합니다.

🌐 원격 MCP 엔드포인트 (Remote MCP endpoint)

로컬 MCP (Local MCP)는 작은 스크립트에는 멋지게 작동합니다.

하지만 실제 도구로 사용하기에는 원격 MCP (Remote MCP)가 훨씬 더 낫습니다.

Trade MCP는 다음과 같은 원격 MCP 서버 방식을 제공합니다:

단일 서버
단일 엔드포인트 (Endpoint)
중앙 집중식 인증 (Centralized auth)
중앙 집중식 도구 관리 (Centralized tool management)
대시보드 기반 설정
더 쉬운 배포
더 깔끔한 멀티 클라이언트 사용

이를 통해 이 프로젝트는 임시방편적인 로컬 실험이 아니라 인프라 (Infrastructure)처럼 느껴지게 됩니다.

🖥️ 대시보드 (Dashboard)

Trade MCP에는 React 대시보드도 있습니다.

모든 것을 설정 파일 (Config files)을 통해 편집하는 것은 금방 질리기 때문입니다.

대시보드의 목적은 다음과 같습니다:

거래소 연결 관리
제공자 (Providers) 관리
설정 확인
워크플로우 (Workflows) 제어
서버를 터미널 고블린 (Terminal goblins)뿐만 아니라 인간도 사용할 수 있게 만들기

도구가 강력할 수는 있지만, 사용자 경험 (UX)이 고통스럽다면 사람들은 사용하지 않을 것입니다.

🧩 기술 스택 (Tech stack)

이 프로젝트는 다음을 사용합니다:

TypeScript
Node.js
Express
React
Vite
Firebase Auth
Firestore
CCXT
MCP SDK
Docker
Vitest
Zod

따라서 이 프로젝트는 final-final-real-version이라는 이름의 폴더에 들어있는 외로운 스크립트가 아닙니다.

실제 앱 구조, 백엔드 (Backend), 프론트엔드 (Frontend), 문서 (Docs), 테스트 (Tests) 및 배포 설정 (Deployment setup)을 갖추고 있습니다.

🛡️ AI 트레이딩 도구에 대한 나의 철학

나는 AI 에이전트 (AI agents)가 완전한 자유를 가지고 즉각적으로 거래를 실행해서는 안 된다고 생각합니다.

그것은 데모에서는 인상적으로 들릴지 모릅니다.

실제 상황에서는, 그것은 후회를 빠르게 경험하는 방법일 뿐입니다.

더 나은 워크플로우 (workflow)는 다음과 같습니다:

🤖 AI가 해야 할 일:

조사 (research)
데이터 비교 (compare data)
시장 상황 (market context) 확인
잔고 요약 (summarize balances)
Earn 기회 탐색
구조화된 제안서 준비 (prepare structured proposals)
발생 가능한 리스크 설명

👤 사람이 해야 할 일:

검토 (review)
승인 (approve)
거절 (reject)
조정 (adjust)
결정 (decide)

이것이 Trade MCP의 핵심 아이디어입니다.

AI가 준비하게 하세요.
사람이 승인하게 하세요.

⚙️ 워크플로우 (workflow) 예시

다음 상황을 상상해 보세요:

Binance 또는 Bybit를 연결합니다.
시장 데이터 제공업체 (market data providers)를 추가합니다.
AI 클라이언트 (client)를 Trade MCP에 연결합니다.
다음과 같이 요청합니다:

나의 USDT Earn 옵션들을 비교하고 더 나은 가용 기회를 찾아줘.

또는:

BTC 시장 상황을 분석하고 가능한 거래 계획을 준비해줘, 하지만 아무것도 실행하지는 마.

AI는 MCP 도구 (tools)를 사용하여 맥락 (context)을 수집할 수 있습니다.

그 후 답변이나 제안서를 준비할 수 있습니다.

당신은 통제권을 유지합니다.

그것이 중요한 부분입니다.

🧨 이것이 유용한 이유

AI 에이전트 (AI agents)의 능력이 점점 향상되고 있기 때문입니다.

하지만 더 많은 통제권 없는 더 많은 능력은 자동으로 좋은 것이 아닙니다.

특히 크립토 (crypto) 분야에서는 더욱 그렇습니다.

Trade MCP는 에이전트에게 유용한 능력을 부여하는 동시에, 위험한 부분들은 적절한 구조 뒤에 유지하려고 노력합니다.

즉, 다음과 같은 상황을 방지합니다:

맹목적인 자율 주행 (autopilot) 거래 없음
가공되지 않은 키 (raw key)의 혼돈 없음
무작위적인 로컬 설정 (local config)의 혼란 없음
“모델을 믿어봐, 형” 식의 근거 없는 에너지 없음

그저 AI 지원 크립토 워크플로우 (workflows)를 위한 더 깔끔한 기반을 제공할 뿐입니다.

🚧 현재 상태

Trade MCP는 여전히 진화 중입니다.

개선하고 싶은 사항들:

더 나은 AI 클라이언트 연결 가이드
더 많은 제공업체 통합 (integrations)
더 강력한 정책 프로필 (policy profiles)
더 나은 거래 제안 흐름 (trade proposal flow)
더 명확한 리스크 요약
감사 로그 (audit logs)
대시보드 (dashboard) 다듬기
더 많은 테스트
더 나은 예시들

따라서, 이것은 “영원히 완성된” 상태가 아닙니다.

하지만 이미 진지한 기반을 갖추고 있습니다.

✅ 요약 (TL;DR)