“이제는 AI가 블록체인을 이해해야 합니다. 단순히 데이터를 제공하는 걸 넘어 그 의미를 파악하게 해야죠.”

남기훈 람다256 최고기술책임자(CTO)는 지난 19일 람다256 본사에서 진행된 인터뷰에서 이렇게 말했다.

람다256은 지난 4월 자사 블록체인 데이터 플랫폼 Nodit(노딧)에 AI 에이전트를 위한 문맥 계층 기능인 MCP(Model Context Protocol)를 공식 출시했다. MCP는 대규모 언어모델(LLM) 기반 AI가 블록체인 데이터를 실시간으로 ‘이해하고 해석’할 수 있게 돕는 인터페이스로 노딧을 중심으로 AI와 블록체인의 연결 가능성을 확장한다.

남 CTO는 “지금까지는 AI가 블록체인을 다룬다 해도, 단편적인 정보 수집에 그쳤죠. 하지만 우리는 AI가 블록체인 상의 데이터 구조를 맥락적으로 이해하고 해석할 수 있도록 문을 열었습니다"라고 말했다.

기존의 노드 API, 데이터 API 등이 제공하는 데이터는 형식적으로 정제돼 있지만, AI가 실시간으로 호출하고 종합적으로 판단하기에는 부족했다. 노딧 MCP는 이러한 한계를 넘어서기 위해 만들어진 기술이라는 것이 남 CTO의 설명이다.

아울러 남 CTO는 “사용자가 자연어로 질문하면, AI가 블록체인의 구조화된 데이터를 문맥 단위로 파악하고 답할 수 있도록 만든 인터페이스입니다. 단순한 API가 아니라 AI가 스스로 데이터를 다룰 수 있게 돕는 문맥 계층입니다”라고 덧붙였다.

예를 들면 투자 챗봇이 블록체인 데이터를 실시간으로 분석해서 사용자에게 답변하려면 과거처럼 데이터를 따로 불러와 모델에 학습하는 것이 아니라 MCP가 API 단위로 연결하고 구조화된 문맥으로 AI가 이해할 수 있게 만들어주는 연결고리 역할을 하게 된다.

MCP는 노딧에만 적용되는 기능이 아니다. 남 CTO는 “MCP는 람다256의 다른 제품군인 데이터스퀘어와 클레어 등과 함께 AI를 위한 정보-인사이트-의사결정 흐름을 설계하는 핵심 열쇠입니다”라고 소개했다. 온톨로지 기반의 데이터 구조화를 통해 AI가 이해할 수 있는 수준까지 데이터를 정제하는 것이 람다256의 목표다.

그는 이어 “우리가 제공하는 로우 데이터를 정보로, 정보를 인사이트로, 인사이트를 행동으로 연결하는 전체 흐름 위에 MCP가 놓이게 됩니다. 궁극적으로는 람다256이 제공하는 모든 데이터가 AI에 의해 소비될 수 있도록 만드는 것이 로드맵입니다”라고 계획을 전했다.

김재홍 플랫폼사업 리드는 “AI가 데이터를 소비하는 방식이 기존과 달라졌습니다”라고 말했다.

이어서 “이전까지는 블록체인 API나 인프라 서비스가 중심이었다면, 지금은 AI를 전제로 한 데이터 소비 구조가 훨씬 중요해졌어요. 우리가 데이터를 가공하는 방식 자체도 이에 맞춰 변화하고 있는 겁니다”라고 설명했다.

람다256은 MCP를 포함한 전체 플랫폼을 출시 초기부터 글로벌 시장을 겨냥해 개발해왔다.

김 리드는 “런칭 초기부터 영어 중심으로 문서화했고, 이미 아시아태평양 국가 중심의 활동을 확대하고 있어요. 특히 블록체인 게임이나 디파이 트래픽이 많은 지역에서 API 성능 경쟁력도 확실히 갖추고 있습니다”라고 강조했다.

남 CTO는 “평균 API 응답속도가 100ms 이내로 관리되며 고성능 환경이 요구되는 웹3 게임에서도 효과적입니다. 특히 다양한 체인을 동시에 다루는 프로젝트에서 MCP가 가진 이점이 큽니다”라고 말했다.