MCP 서버로 만드는 암호화폐 호가창 분석 에이전트 (Claude Opus 4.7 기반)

들어가며: 호가창 분석의 새로운 패러다임

저는 트레이딩 자동화 시스템을 5년 넘게 운영해 온 개발자입니다. 기존에는 CCXT로 거래소 데이터를 수집해 자체 인디케이터를 계산했지만, LLM에 호가창 맥락을 통째로 넘기는 순간 분석의 깊이가 완전히 달라졌습니다. 이번 글에서는 Anthropic의 Model Context Protocol(MCP)을 활용해 Claude Opus 4.7이 실시간 호가창을 읽고 매수·매도 신호를 내리도록 만드는 방법을 단계별로 정리합니다. 모든 호출은 HolySheep AI 단일 게이트웨이를 통해 이루어지며, base_url을 https://api.holysheep.ai/v1로 고정하고 API 키 한 개만 관리하면 GPT-4.1, Claude Opus 4.7, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2까지 자유롭게 오갈 수 있습니다.

2026년 1월, AI 모델 output 가격 비교

월 1,000만 output 토큰 기준 비용 비교표

실무에서 호가창 분석 에이전트는 평균 입력 4,000 토큰당 출력 1,500 토큰 비율을 보입니다. 아래 표는 월 1,000만 output 토큰을 소비할 때 직접 청구되는 금액입니다.

HolySheep AI 게이트웨이를 통과하면 DeepSeek V3.2와 Gemini 2.5 Flash는 공식 가격 그대로 적용되고, Claude Opus 4.7과 Claude Sonnet 4.5는 해외 결제 수수료와 환전 손실 없이 한국 카드로 정산됩니다. 한 달에 Opus 4.7만 1,000만 토큰을 쓰는 트레이딩 팀이라면 매월 약 112만원(환율 1,000원/$ 가정)을 절약할 수 있습니다.

MCP 서버 아키텍처 한눈에 보기

MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 2024년 말에 공개한 표준으로, 도구·리소스·프롬프트를 JSON-RPC로 노출해 LLM이 안전하게 호출하게 합니다. 호가창 분석 에이전트에서 MCP 서버가 담당하는 역할은 다음 세 가지입니다.

• 리소스 제공: 업비트·바이비스·코인베이스의 실시간 호가창을 LLM 컨텍스트로 주입
• 툴 노출: 스프레드 계산, 김치프리미엄 조회, 거래량 가중 평균가(VWAP) 산출 같은 함수형 도구 등록
• 세션 관리: 에이전트가 심볼을 바꿀 때마다 컨텍스트를 안전하게 재구성

실전 코드 1: MCP 호가창 서버 구축

Python 3.11 + mcp 패키지로 호가창 서버를 작성합니다. 거래소 어댑터는 ccxt를 그대로 재사용하므로 현업 트레이딩 봇과 즉시 통합됩니다.

# orderbook_mcp_server.py
실행: python orderbook_mcp_server.py
from __future__ import annotations
import asyncio
import json
import sys
from typing import Any

import ccxt
from mcp.server import Server
from mcp.server.stdio import stdio_server
from mcp.types import Resource, Tool, TextContent

app = Server("crypto-orderbook-mcp")

SUPPORTED = {
    "upbit": ccxt.upbit,
    "binance": ccxt.binance,
    "coinbase": ccxt.coinbasepro,
}

def _client(exchange_id: str) -> ccxt.Exchange:
    if exchange_id not in SUPPORTED:
        raise ValueError(f"지원하지 않는 거래소: {exchange_id}")
    return SUPPORTED[exchange_id]({"enableRateLimit": True})

@app.list_resources()
async def list_resources() -> list[Resource]:
    return [
        Resource(
            uri="orderbook://{exchange}/{symbol}",
            name="실시간 호가창 스냅샷",
            mimeType="application/json",
            description="거래소·심볼별 최상위 20단계 호가창을 JSON으로 반환",
        )
    ]

@app.read_resource()
async def read_resource(uri: str) -> list[TextContent]:
    parts = uri.replace("orderbook://", "").split("/")
    exchange_id, symbol = parts[0], "/".join(parts[1:])
    ob = _client(exchange_id).fetch_order_book(symbol, limit=20)
    return [TextContent(type="text", text=json.dumps(ob, ensure_ascii=False))]

@app.list_tools()
async def list_tools() -> list[Tool]:
    return [
        Tool(
            name="calc_spread_bps",
            description="호가창 최우선 매수/매도 호가 간 스프레드를 베이시스 포인트(bps)로 계산",
            input_schema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "exchange": {"type": "string"},
                    "symbol": {"type": "string"},
                },
                "required": ["exchange", "symbol"],
            },
        ),
        Tool(
            name="vwap_top",
            description="상위 N단계 호가의 거래량 가중 평균 가격(VWAP)을 계산",
            input_schema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "exchange": {"type": "string"},
                    "symbol": {"type": "string"},
                    "depth": {"type": "integer", "default": 10},
                },
                "required": ["exchange", "symbol"],
            },
        ),
    ]

@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict[str, Any]) -> list[TextContent]:
    ex = _client(arguments["exchange"])
    ob = ex.fetch_order_book(arguments["symbol"], limit=50)
    if name == "calc_spread_bps":
        bid, ask = ob["bids"][0][0], ob["asks"][0][0]
        spread_bps = (ask - bid) / ((ask + bid) / 2) * 10_000
        return [TextContent(type="text", text=f"{spread_bps:.2f} bps")]
    if name == "vwap_top":
        depth = int(arguments.get("depth", 10))
        total_qty, total_notional = 0.0, 0.0
        for price, qty in ob["asks"][:depth] + ob["bids"][:depth]:
            total_qty += qty
            total_notional += price * qty
        vwap = total_notional / total_qty if total_qty else 0.0
        return [TextContent(type="text", text=f"{vwap:.2f}")]
    raise ValueError(f"알 수 없는 도구: {name}")

async def main() -> None:
    async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):
        await app.run(read_stream, write_stream, app.create_initialization_options())

if __
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