봇이 매수하기 전 Solana 허니팟(Honeypot) 토큰을 감지하는 방법

허니팟(Honeypot)은 Solana에서 트레이딩 봇의 자금을 고갈시키는 가장 깔끔한 방법입니다. 즉, 토큰을 **매수(buy)**할 수는 있지만, **매도(sell)**할 방법이 없는 상태를 말합니다. 당신의 에이전트(agent)는 실제 USDC를 소비하여 토큰을 받지만, 이후 탈출구가 용접되어 막혀 있다는 사실을 깨닫게 됩니다. 포지션의 가치는 0이 되며, 이에 대해 할 수 있는 일은 아무것도 없습니다.

허니팟은 가격 차트에 나타나지 않습니다. 모든 사람이 매수할 수 있고 아무도 매도할 수 없기 때문에 차트는 매우 좋아 보입니다. 당신은 오직 탈출할 때만 이를 알게 됩니다. 따라서 확인 작업은 반드시 매수 **전(before)**에 이루어져야 합니다.

무엇이 Solana 토큰을 허니팟으로 만드는가

• 실시간 매도 경로 없음 (No live sell route) — 어떤 DEX에서도 USDC/SOL로 돌아갈 수 있는 경로가 단순히 존재하지 않습니다. 가장 흔한 사례입니다.
• 전송 제한 (Transfer restrictions) — transferHook 또는 pausable와 같은 Token-2022 확장 기능(extensions)을 통해 생성자가 전송(따라서 매도)을 차단할 수 있습니다.
• 동결 권한 (Freeze authority) — 발행자가 당신의 계정을 동결하여 토큰이 이동할 수 없게 만들 수 있습니다.

한 번의 호출로 감지하기

RugCheck AI는 원격 MCP 서버입니다. 에이전트를 엔드포인트(endpoint)로 지정하고 매수 전에 다음과 같이 요청하세요:

simulate_sell("<mint>") -> { sellable: true|false, verdict: "..." }

실시간 매도 경로가 없는 토큰은 sellable:false를 반환합니다. 이는 온체인(on-chain)에서 아직 공식적으로 매도를 차단하는 것이 없더라도 허니팟임을 의미합니다. 한 번에 전체 상황을 파악하려면 다음과 같이 사용합니다:

scan_token("<mint>") -> { verdict: SAFE|CAUTION|DANGER, safety_score, sellable, risks: [...] }

또는 실제 규모로 전체 왕복 거래를 시뮬레이션할 수 있습니다:

simulate_trade("<mint>", 100) -> { buyable, sellable, exit_usd, round_trip_loss_pct }

허니팟은 buyable:true, sellable:false로 나타납니다. 건강한 토큰은 작은 왕복 손실(slippage, 슬리피지)과 sellable:true를 보여줍니다.

실제 사례

저는 2026-06-17에 새로운 펌프(pump) 토큰을 스캔했습니다(검증을 위해 재실행): scan_token은 DANGER, score 20을 반환했습니다. 실시간 매도 경로가 없고, 공급량의 100%가 단일 지갑에 보유되어 있으며, 유동성(liquidity)이 $0였습니다. 이를 매수한 에이전트는 결코 빠져나올 수 없었을 것입니다. 해당 토큰이 다른 어디에서도 인덱싱(indexed)되기에는 너무 신규임에도 불구하고, 매수 전에 해당 판정(verdict)을 확인할 수 있었습니다.

에이전트에 연결하기

이것은 표준 Streamable HTTP MCP 서버입니다. Cline / Claude Dev에서는 엔드포인트 URL을 가리키는 rugcheck-ai라는 이름의 mcpServers 항목을 추가하세요. Claude Desktop에서는 npx mcp-remote를 통해 실행하세요. Cursor에서는 Settings > MCP > Streamable HTTP 항목 아래에 추가하세요.

엔드포인트(Endpoint):

그다음 규칙은 간단합니다: sellable이 false라면, 매수하지 마세요. 설치도 필요 없고, API 키도 필요 없습니다. 리포지토리(Repo) 및 전체 도구 목록: github.com/MrWizardlyLoaf/rugcheck-ai (공식 MCP Registry: io.github.MrWizardlyLoaf/rugcheck-ai).