Claude, DeepSeek에서 실시간 환율 사용하기: MCP와 Tool Calling의 진화

Claude, DeepSeek에서 실시간 환율 사용하기: MCP와 Tool Calling의 진화 | 스타트업스쿨

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

LLM의 가장 큰 약점인 '실시간 데이터 부재'와 '수치 계산 오류'를 외부 API 연동(Tool Calling)을 통해 해결함으로써, AI 에이전트의 신뢰성을 금융 및 비즈니스 워크플로우 영역까지 확장할 수 있는 기술적 기반을 마련했습니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

Anthropic이 주도하는 MCP(Model Context Protocol) 표준의 확산과 DeepSeek의 부상에 맞춰, 단순 챗봇을 넘어 실제 업무를 수행하는 'AI 에이전트' 시대로의 전환이 가속화되고 있습니다. 데이터 제공업체들이 AI 모델의 지식 한계를 보완하는 '도구'로서의 역할을 강화하고 있는 시점입니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

단순 정보 제공을 넘어 실제 결제, 송장 검토, 여행 계획 등 실행력이 필요한 서비스 개발이 용이해집니다. 이는 API 제공업체들이 단순 데이터 판매를 넘어 AI 에이전트 생태계의 필수적인 '도구(Tool) 공급자'로서 새로운 경쟁 구도에 진입함을 의미합니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

글로벌 금융 데이터를 활용하는 국내 핀테크 및 커머스 스타트업들은 자사 서비스를 단순 API 형태로 제공하는 것을 넘어, MCP나 OpenAI/DeepSeek의 Function Calling 규격에 맞춘 '에이잭트용 플러그인' 형태로 설계하여 글로벌 AI 에이전트 생태계에 즉시 통합될 수 있는 'Agent-ready' 전략을 고민해야 합니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

이제 AI 서비스의 경쟁력은 '얼마나 똑똑한 모델을 사용하는가'에서 '얼마나 신뢰할 수 있는 외부 도구(Tool)를 연결하는가'로 이동하고 있습니다. 이번 Exchange Rate API의 사례는 단순한 기능 업데이트가 아니라, AI 에이전트가 비즈니스 워크플로우에 침투하기 위해 반드시 필요한 '데이터의 결정론적(Deterministic) 확보' 전략을 명확히 보여줍니다.

스타트업 창업자들은 자사의 핵심 데이터나 로직을 단순 API로 제공하는 것을 넘어, MCP나 DeepSeek의 Tool Calling 규격에 맞춘 에이전트 전용 인터페이스를 구축해야 합니다. 이는 사용자가 직접 우리 앱을 실행하지 않더라도, 사용자가 사용하는 AI 에이전트(Cursor, Claude Desktop 등)가 우리 서비스를 도구로 호출하게 만드는 강력한 B2B/B2C 확장 전략이 될 것입니다.

Claude Code, Cursor, DeepSeek에서 Exchange Rate API 활용 (MCP + Tool Calling) — Exchange Rate API

이 글의 핵심 포인트