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title: "블록체인 데이터를 위한 MCP: AI 어시스턴트에서 사용하는 모든 Alchemy API"
description: "Alchemy MCP 서버를 코딩 에이전트에 연결하고 온체인 질문을 평이한 언어로 물어보세요. 100개 이상의 체인에 걸쳐 168개 이상의 도구를 제공하며, OAuth 로그인만으로 로컬 설치 없이 사용할 수 있습니다."
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# 블록체인 데이터를 위한 MCP: AI 어시스턴트에서 사용하는 모든 Alchemy API

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Claude를 열고 평소라면 스크립트를 짰을 법한 질문을 해보자: "지금 USDC 대출 시장 상위권은 어디고, 어디가 공급 APY가 가장 높아?"

몇 초 뒤 답이 나온다. Aave, Compound, Morpho의 실시간 금리를 정렬해서, 각각 어떤 체인에 있는지까지 함께 보여준다. 스크립트도 없고, 문서에서 엔드포인트를 복사해 오는 일도 없고, 올바른 컨트랙트 주소를 찾아 헤맬 필요도 없다. 질문을 던지자 assistant가 체인을 읽고 답을 알려준 것이다.

이게 가능한 이유는 여러분의 assistant가 [Alchemy MCP server](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-mcp-server)에 연결되어 있기 때문이다. 이는 Alchemy의 모든 블록체인 API를 AI assistant가 평범한 대화 속에서 호출할 수 있는 도구로 노출하는 호스팅 서비스다. 온체인 질문에 대한 답도, assistant가 이미 여러분의 코드베이스에 대한 질문에 답하는 것과 같은 방식으로 이루어진다.

## 방금 무슨 일이 일어났나

코딩 assistant는 추론에는 강하고 추측에는 약하다. 실시간 블록체인 데이터를 가져올 실제 방법을 주지 않은 채 요청하면, 존재하지 않는 엔드포인트를 지어내거나 학습 데이터의 오래된 숫자를 건네는 경우가 많다. 지능은 있지만 현실과의 연결이 없는 것이다.

[MCP](https://modelcontextprotocol.io/)는 이 간극을 메운다. assistant가 MCP를 통해 Alchemy에 연결되면, "USDC 대출 시장 상위권이 어디냐"는 질문은 더 이상 패턴 매칭으로 때우는 질문이 아니라, 실제로 체인을 읽어서 답하는 질문이 된다. 컨트랙트를 호출하고, 현재 금리를 가져오고, 바로 이 순간의 실제 숫자를 돌려준다.

## 블록체인 데이터를 위한 MCP란 무엇인가

MCP, 즉 Model Context Protocol은 AI assistant를 외부 도구 및 데이터와 연결하는 개방형 표준이다. 일종의 공통 플러그라고 생각하면 된다. 도구 제공자가 일련의 기능을 노출하면 assistant가 이를 발견하고, 그 이후로는 assistant가 이 기능들을 평범한 대화 속에서 호출할 수 있다.

[Alchemy MCP server](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-mcp-server)는 블록체인 데이터를 위한 그 플러그다. Alchemy의 API 표면을 assistant가 그대로 가져다 쓸 수 있는 도구로 노출한다. [100개 이상의 체인](https://www.alchemy.com/rpc-api)에 걸쳐 168개의 도구가 있다. 토큰 잔액, NFT 소유권, 트랜잭션 히스토리, 포트폴리오 데이터, 가격, 가스 추정치, 트랜잭션 시뮬레이션, 트레이스, 원시 RPC 호출까지. Alchemy API로 할 수 있는 일이라면 assistant도 MCP를 통해 할 수 있다.

MCP는 특정 앱 하나를 위한 플러그인이 아니라 표준이기 때문에, 한 번 연결하면 나머지는 assistant가 알아서 처리한다. 프로젝트에 설치할 것도 없고 연결해야 할 SDK도 없다. 서버는 `https://mcp.alchemy.com/mcp`에서 실행되고, assistant가 여기에 연결되면 도구들이 나타난다.

## 모든 Alchemy API를, assistant가 호출할 수 있는 것으로

핵심은 어느 한 도구가 아니다. 전체 API 표면이 한 번에 사용 가능하다는 점이며, 그 덕분에 assistant는 여러분이 직접 할 법한 방식으로 단계를 연결해 나갈 수 있다.

"지난 24시간 동안 Base에서 Aave에 USDC를 100만 달러 이상 공급한 지갑이 어디냐"고 물으면, 전송 내역을 가져와 필터링하고 합산할 수 있다. "이 지갑에 뭐가 들어있냐"고 물으면, 잔액과 토큰 메타데이터, NFT 보유 내역을 읽어 깔끔한 요약 하나로 정리해 줄 수 있다. "이 스왑을 보내기 전에 시뮬레이션해봐"라고 하면, 가스를 쓰기도 전에 시뮬레이션을 돌려서 어떤 결과가 나올지 알려줄 수 있다.

이는 빌드 중에 이미 던지는 질문들이다. 보통은 각각이 우회로다. 엔드포인트를 찾고, 호출 코드를 작성하고, 응답을 파싱하고, 읽는다. 모든 Alchemy API가 assistant 안에 있으면 이 우회로가 문장 하나로 압축된다.

서버는 도구를 세 가지 범주로 묶는다. **Admin** 도구는 Alchemy 계정과 앱을 관리한다. **RPC** 도구는 표준 EVM JSON-RPC, Solana RPC, 토큰 API, 전송, 시뮬레이션, 트레이싱, 디버그, 계정 추상화를 다룬다. **Data** 도구는 NFT, 가격, 멀티체인 포트폴리오 데이터를 위한 Alchemy의 REST API를 호출한다. `select_app`을 실행하고 나면, data 도구와 RPC 도구는 세션 동안 해당 앱의 자격 증명을 사용한다. 전체 도구 목록은 [MCP server docs](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-mcp-server)에서 확인할 수 있다.

## 이미 쓰고 있는 assistant와 그대로 작동한다

Alchemy MCP server는 특정 모델이나 특정 앱에 묶여 있지 않다. Claude, Cursor, Codex, ChatGPT, 그 밖의 MCP 호환 클라이언트와 함께 작동한다. 이미 사용 중인 assistant를 그대로 가져오면 Alchemy가 거기에 연결된다. 도입해야 할 독점 모델도 없고, 나중에 걷어내야 할 것도 없다.

이게 중요한 이유는, 맞는 도구는 결국 에디터 옆에 이미 열려 있는 그 도구이기 때문이다. MCP는 일하는 방식을 바꾸라고 요구하는 대신 그 안에 들어맞는다.

<ExternalVideo
  url="https://www.youtube.com/watch?v=LzaWFtmYMDU"
  provider="youtube"
  providerUid="LzaWFtmYMDU"
/>

## 어떻게 설정하나

assistant의 MCP 설정에 서버를 한 번 추가하고, 프롬프트가 뜨면 Alchemy 계정으로 로그인한 뒤 질문을 시작하면 된다. 인증은 `https://mcp.alchemy.com/mcp`에서 호스팅되는 서버를 통한 OAuth 방식이다. 복사할 API 키도, 실행할 로컬 프로세스도 없다.

<ExternalVideo
  url="https://www.youtube.com/watch?v=Qtq4cbOazeY"
  provider="youtube"
  providerUid="Qtq4cbOazeY"
/>


**Cursor**의 경우, `~/.cursor/mcp.json`(전역) 또는 `.cursor/mcp.json`(프로젝트 단위)에 다음을 추가한 뒤 에디터를 재시작한다:

<CodeSnippet
  language="json"
  code={`{
  "mcpServers": {
    "alchemy": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://mcp.alchemy.com/mcp"
    }
  }
}`}
/>

**Claude Code**의 경우, 다음을 실행한다:

<CodeSnippet
  language="bash"
  code={`claude mcp add alchemy --transport http https://mcp.alchemy.com/mcp`}
/>

**Codex**의 경우:

<CodeSnippet
  language="bash"
  code={`codex mcp add alchemy --url https://mcp.alchemy.com/mcp`}
/>

assistant가 Alchemy 도구를 처음 호출할 때 OAuth 로그인을 위한 브라우저 창이 열린다. 그 이후에는 앱을 선택하도록 지시해서(예: "Base mainnet용 내 Alchemy 앱을 선택해") RPC와 Data 도구가 어떤 자격 증명을 쓸지 알게 하면 된다.

Claude Desktop, VS Code Copilot, 그 밖의 MCP 클라이언트별 설정 단계는 [Alchemy MCP server documentation](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-mcp-server)에 있다. [Alchemy CLI](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-cli)의 `alchemy install mcp` 명령 하나로 서버를 연결할 수도 있다.

연결이 끝나면 도구는 그냥 거기 있다. 채팅을 열고 온체인 질문을 평범한 말로 던지면, assistant가 알아서 알맞은 Alchemy API를 찾아낸다.

## MCP, CLI, Skills 중 무엇을 써야 할 때인가

대화 속에서 답을 얻고 싶을 때, 즉 데이터를 탐색하거나 상태를 확인하거나 코드를 쓰기 전에 아이디어를 빠르게 검증할 때는 MCP가 가장 빠른 길이다. 저장소에 설치할 것도 없다. 물어보고 읽으면 된다.

터미널에서 assistant가 직접 행동을 취하게 하고 싶을 때, 저장소를 설정하거나 테스트 지갑에 자금을 채우거나 명령을 실행하게 하고 싶을 때는 [Alchemy CLI](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-cli)가 더 맞다. 그리고 실제로 배포되는 앱에 올바른 Alchemy 연동 코드를 작성하게 하고 싶을 때는 [Agent Skills](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-agent-skills)가 전체 API 스펙을 불러와서, 생성되는 코드가 처음부터 올바른 엔드포인트, 인증, 페이지네이션을 사용하도록 한다.

대부분의 빌드는 결국 셋 다 사용하게 된다. 질문 하나 던지는 게 가장 손이 덜 가는 방식이기 때문에, 보통 MCP에서 시작한다.

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    columns: [
      { key: "option", width: 200, title: "", dataType: "object" },
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            "Live onchain answers inside Cursor, Claude, Codex, or any MCP client, without writing fetch code",
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        },
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            "Terminal workflows: sends, swaps, bridges, admin, and scripting the same surface your agent can call",
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            '<a href="https://www.alchemy.com/docs/alchemy-agent-skills">Agent Skills</a>',
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            "Shipping application code that calls Alchemy APIs with correct patterns baked in",
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          icon: "",
        },
        id: 2,
      },
    ],
  }}
/>

이 세 가지가 어떻게 맞물리는지는 [Alchemy for agents](https://www.alchemy.com/agents)에서 확인할 수 있다.

## assistant에게 온체인 질문을 던져보자

100개 이상의 체인에서 1억 명 이상의 사용자에게 99.99%의 가동률로 서비스를 제공하는 바로 그 인프라를, 이제는 대화 상대로 삼을 수 있다. [Alchemy MCP server](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-mcp-server)를 연결하고, assistant에게 온체인에서 무슨 일이 일어나고 있는지 물어본 뒤, 실제 데이터로 답하는 모습을 지켜보라.