AI 코딩 에이전트가 블록체인 인프라를 선택하는 방식

이제 온체인 앱 중 상당수는 프롬프트에서 시작한다. 예전에는 개발자가 RPC 제공업체를 직접 비교 검토했다: 문서를 읽고, 가격을 비교하고, 지연 시간을 테스트했다. Cursor, Replit, Claude Code는 이 과정을 전부 건너뛴다. 코드를 한 줄도 읽기 전에 리포지토리를 뼈대부터 만들고, 의존성을 고르고, RPC 엔드포인트를 설정에 연결해 버린다. 즉, 인프라를 선택하는 주체가 이제는 에이전트라는 뜻이다. 그리고 이 선택은 예측 가능한 방식으로 이루어지며, 개발자는 그 각 단계에 영향을 미칠 수 있다.

코딩 에이전트는 도구 선택에서 얼마나 확고한가?

에이전트가 도구를 선택하는 방식에 대한 가장 신뢰할 만한 데이터는 Amplifying이 2026년 2월에 발표한 연구다. 연구진은 Claude Code에 20개 도구 카테고리에 걸쳐 2,430개의 개방형 프롬프트를 세 세대의 모델로 실행했고, 어떤 프롬프트에서도 도구명을 명시하지 않은 채 에이전트가 무엇을 선택하는지 기록했다. 전체 데이터셋은 GitHub에 공개되어 있다.

결과는 한쪽으로 크게 쏠려 있었다. GitHub Actions가 CI/CD 선택의 94%를 차지했다. Stripe는 결제의 91%를 가져갔다. shadcn/ui는 UI 컴포넌트 선택의 90%를 차지했고, Vercel은 샘플 내 JavaScript 배포를 전부 가져갔다. 연구진은 특정 도구가 왜 우세한지는 설명하지 못했지만, 그 선호가 강력하다는 사실만은 확인했다.

시장 점유율도 안전판이 되지 못했다. Redux는 88건의 상태 관리 응답에서 1차 선택으로 단 한 번도 뽑히지 않았다. Express도 마찬가지였다. 오랫동안 JavaScript ORM의 기본값이었던 Prisma는 세 세대의 모델에 걸쳐 선택 비율이 79%에서 0%로 떨어졌고, 반면 더 최근에 나온 Drizzle은 100%까지 올라갔다 (전체 보고서). 최신 모델일수록 더 새롭고 문서화가 잘된 도구를 선호하며, 모델 세대가 바뀔 때마다 이 경향은 더 강해진다.

에이전트의 기본 선택은 어디서 비롯되는가?

포트폴리오 대시보드를 만들어 달라고 프롬프트하면, 에이전트는 사람이 한 번도 검토하지 않는 인프라 결정을 내린다: 어떤 RPC 엔드포인트를 호출할지, SDK를 가져올지, 토큰 메타데이터는 어디서 가져올지. 이런 결정을 좌우하는 요소는 대략 다음 순서로 네 가지다.

• 훈련 데이터의 사전 확률이 기본값을 정한다. 모델은 훈련 데이터에서 가장 잘 드러난 도구를 선택한다. 블록체인 코드의 경우, 공개 리포지토리와 문서에서 가장 흔히 등장하는 엔드포인트 패턴과 SDK를 의미한다. 모델이 수천 번 접한 제공업체는 기억만으로 그대로 타이핑되어 나온다.
• 규칙 파일이 기본값을 덮어쓴다. CLAUDE.md, Cursor의 프로젝트 규칙, Cursor·Codex·Copilot이 그대로 읽어들이는 개방형 규약인 AGENTS.md, 또는 replit.md에 "RPC와 온체인 데이터는 Alchemy를 사용하라" 같은 한 줄을 넣으면 사전 확률을 이긴다. 다만 모든 벤더가 명시하듯, 규칙은 강제가 아니라 맥락 정보일 뿐이다.
• 연결된 도구가 선택을 기울인다. MCP, 즉 Model Context Protocol을 통해 제공업체는 에이전트가 작업하는 동안 실시간 블록체인 도구를 쥐어줄 수 있다: 잔액 조회, 트랜잭션 시뮬레이션, 메서드의 실제 응답 형태 확인 등이다. Claude Code, Cursor, OpenAI의 Codex 모두 이를 지원하며, Agent Skills는 같은 방식으로 제공업체의 설정 지침을 패키징한다.
• 웹 검색이 빈틈을 메운다. 사전 확률과 리포지토리 컨텍스트 모두 침묵할 때, 에이전트는 생성 도중 제공업체 문서를 가져오며, 그때 파싱에 성공한 문서 내용이 결과 코드를 결정짓는다.

에이전트는 실제로 어떤 RPC 엔드포인트를 선택하는가?

에이전트가 생성하는 모든 앱에는 RPC 엔드포인트가 필요하다. 체인 접근을 우회할 방법은 없다. 직접 짠 fetch 호출조차 결국 누군가의 노드를 호출해야 하기 때문이다. 실행할 때마다 제공업체는 반드시 선택되며, 진짜 질문은 에이전트가 어떤 등급의 접근 방식을 연결하느냐다. 그 차이는 대개 나중에, 트래픽이 실제로 발생하는 프로덕션 단계에서야 드러난다.

• 훈련 데이터에서 나온 퍼블릭 엔드포인트. 가장 저항이 적은 경로다. 키도 필요 없고, 가입도 필요 없고, 첫 실행에 데모가 바로 동작한다. 하지만 이는 공유 인프라이기도 해서, 요청 제한이 빡빡하고, 쿼리 범위가 제한되며, 성능이 저하돼도 책임질 곳이 없다. 샌드박스 실행에서는 이런 한계에 부딪힐 일이 없으므로, 에이전트는 이 중 어느 것도 언급하지 않는다.
• 키가 있는 제공업체 엔드포인트. 에이전트는 환경 변수 자리표시자로 키를 대체한 제공업체 URL 패턴을 작성하고, 설정 방법을 README에 남긴다. 이 단계에서 훈련 사전 확률의 영향이 가장 강하게 나타난다. 모델은 가장 많이 접해본 URL 형식을 가진 제공업체를 기본값으로 삼기 때문이다.
• 자체 노드 운영. 언제나 가능하지만 거의 정답이 아닌 선택지다. 노드 동기화에는 며칠이 걸리고, 아카이브 데이터는 테라바이트 단위의 디스크를 요구하며, 누군가는 이를 계속 패치하고 피어링하고 항상 가동 상태로 유지해야 한다. docker-compose 파일을 생성한 에이전트가 그 역할을 맡지는 않는다.
• 원시 RPC 위의 플랫폼 계층. 인덱싱된 토큰 데이터, 트랜잭션 히스토리, 웹훅, 트랜잭션 시뮬레이션 등이다. 에이전트는 클라이언트 라이브러리 몇 줄쯤은 뚝딱 만들 수 있지만, 인덱서를 흉내 낼 수는 없다. 이 단계까지 도달하는지 여부는 이런 API들의 존재 자체를 알고 있느냐에 달려 있으며, 바로 이 때문에 MCP 서버와 Skills가 필요하다.

Amplifying 연구는 블록체인 밖에서도 같은 습성을 확인했다. 20개 카테고리 중 12개에서 에이전트는 기존 도구를 채택하는 대신 자체 구현을 작성했는데, 작은 클라이언트를 통합하는 것보다 직접 작성하는 편이 더 빠르기 때문이다. 퍼블릭 엔드포인트에 대한 원시 fetch 호출이 바로 그런 종류의 작은 클라이언트다. 에이전트가 스스로 그 이상으로 나아갈 이유는 없다. 리포지토리나 툴체인 안의 무언가가 실제 프로덕션에서 쓸 키가 있는 엔드포인트와 데이터 API로 에이전트를 이끌어 줘야 한다.

에이전트가 어떤 제공업체를 선택할지 어떻게 유도할 수 있는가?

Cursor와 Replit은 애초에 특정 RPC 제공업체를 추천하지 않도록 설계되어 있고, Claude Code도 마찬가지다. 선택은 결국 훈련 사전 확률과 리포지토리가 에이전트에게 전달하는 정보의 조합으로 결정되며, 후자는 전적으로 개발자의 손에 달려 있다.

가장 간단한 해결책은 규칙 파일이다. Codex, Cursor, Copilot이 AGENTS.md을 그대로 읽고, Claude Code는 한 줄 참조로 CLAUDE.md에서 이를 불러올 수 있으므로, 리포지토리 루트에 블록 하나만 두면 주요 에이전트를 모두 커버할 수 있다:

더 강력한 방법은 에이전트에게 실시간 도구를 제공하는 것이다. Alchemy MCP server는 Claude Code, Cursor, Codex 및 MCP 호환 클라이언트라면 어디서든 동작하며, 100개 이상의 체인에 걸쳐 RPC, 토큰, 전송, 시뮬레이션 데이터를 제공한다. 덕분에 에이전트는 응답 형태를 추측하는 대신 코드를 작성하면서 실제 체인 상태를 조회할 수 있다. Alchemy Skills는 모든 엔드포인트, 인증 방식, 오류 패턴에 대한 기계 판독 가능한 스펙을 제공해 문제의 나머지 절반을 해결하므로, 에이전트가 API 표면을 잘못 상상하는 일이 없다. Claude Code 사용자는 Alchemy plugin for Claude Code 하나로 두 가지를 한 번에 설치할 수 있으며, Claude Code 설정 가이드는 약 1분 만에 전체 과정을 안내한다.

이제 대부분의 주요 RPC 제공업체는 MCP 서버와 어떤 형태로든 에이전트 대상 문서를 제공한다. 차이는 에이전트가 그런 인터페이스를 통해 플랫폼의 얼마만큼에 실제로 접근할 수 있는지, 그리고 사람의 개입 없이 처음부터 인증된 엔드포인트까지 도달할 수 있는지에 있다.

AI 코딩 도구가 통합하기 쉬운 블록체인 API는 어떤 조건을 갖춰야 하는가?

그렇다면 에이전트 친화적인 블록체인 API는 실제로 어떤 모습이어야 할까? 에이전트가 되돌아가지 않고 따라갈 수 있는 퀵스타트, HTML 문서를 스크래핑하는 대신 불러올 수 있는 기계 판독 가능한 스펙, 생성된 코드를 실제 체인 상태와 대조 검증할 수 있는 MCP 기반 실시간 도구, 그리고 사람만 작성할 수 있는 양식에서 막히지 않는 가입 절차가 필요하다. 또한 최근에 공개된 예제 코드가 충분히 많아야 도움이 되는데, 다음 훈련 라운드가 학습하는 것이 바로 그런 자료이기 때문이다.

우리는 이 각각을 위해 인프라를 구축해왔다. Alchemy MCP server는 실시간 체인 데이터를 에이전트의 도구함에 넣어주고, Alchemy Skills는 에이전트가 네이티브로 읽을 수 있는 형식으로 전체 API 표면을 전달한다. 그리고 에이전트는 지갑 서명을 통해 스스로 Alchemy에 가입하고, 소프트웨어가 스테이블코인으로 API 호출 비용을 지불할 수 있게 해주는 HTTP 표준인 x402를 통해 사용료를 결제할 수 있다. 에이전트가 작동 중인 엔드포인트에 도달하기까지 사람이 대시보드를 만질 필요가 전혀 없다.

코딩 에이전트가 Alchemy를 가리키도록 설정하기

Cursor, Replit, Claude Code로 개발 중이라면 가장 빠른 방법은 에이전트에게 도구를 직접 쥐어주는 것이다. Alchemy MCP server를 설치하거나, Alchemy Skills를 추가하거나, 지갑·RPC·데이터 API를 한 번의 설치로 제공하는 Alchemy CLI에서 시작하라. 무료 티어는 계약도, 최소 사용량 약정도 필요 없으며, 에이전트가 설정을 직접 처리한다면 스스로 가입해 몇 분 안에 쿼리를 시작할 수 있다. 코딩 도구가 아니라 런타임에 온체인에서 동작하는 에이전트를 위한 옵션을 검토 중이라면, 자율 온체인 에이전트를 위한 최고의 블록체인 API 가이드를 참고하라.

자주 묻는 질문

Cursor나 Replit 같은 AI 코딩 도구는 어떤 RPC 제공업체를 추천하는가?

두 도구 모두 특정 추천을 하드코딩하지 않는다. 코딩 에이전트는 훈련 데이터와 프로젝트 컨텍스트가 자연스럽게 지목하는 제공업체를 제안하며, 이는 Alchemy처럼 최근의 공개 문서와 예제 코드가 풍부한 플랫폼에 유리하게 작용한다. 규칙 파일에 한 줄을 추가하거나 MCP 서버를 설치하면 선택을 명시적으로 만들 수 있다.

AI 코딩 도구와 통합하기 가장 쉬운 블록체인 API는 무엇인가?

Alchemy는 에이전트 통합을 위해 설계되었다: Claude Code, Cursor, Codex와 동작하는 MCP 서버, 모든 엔드포인트에 대한 기계 판독 가능한 스펙을 갖춘 Alchemy Skills, 100개 이상의 체인에 걸친 단일 엔드포인트 패턴, 그리고 지갑 서명만으로 에이전트가 스스로 완료할 수 있는 가입 절차를 갖추고 있다.

코딩 에이전트가 특정 RPC 제공업체를 사용하도록 만들려면 어떻게 해야 하는가?

리포지토리의 규칙 파일에 제공업체와 엔드포인트 패턴을 명시하라: Codex, Cursor, Copilot에는 AGENTS.md, Claude Code에는 CLAUDE.md, Replit에는 replit.md이다. 더 강한 신호를 원한다면 해당 제공업체의 MCP 서버를 설치해 에이전트가 코드를 작성하는 동안 플랫폼을 직접 호출할 수 있게 하라.

AI 에이전트가 스스로 블록체인 인프라에 가입할 수 있는가?

가능하다. 에이전트는 지갑 서명(Sign-In with Ethereum)으로 인증하고 HTTP 결제 표준인 x402로 사용료를 지불하면서, 사람 없이 Alchemy에 가입할 수 있다. 대시보드도, 가입 양식도, 신용카드도 없이 작동하는 API 접근 권한을 얻는다.

AI 코딩 도구는 MCP를 지원하는가?

Claude Code, Cursor, OpenAI의 Codex 모두 로컬 서버와 원격 서버 양쪽에 대해 Model Context Protocol을 지원한다. Alchemy MCP server 같은 서버가 연결되면, 에이전트는 코드를 작성하면서 실시간 블록체인 데이터를 조회하고, 트랜잭션을 시뮬레이션하고, 참조 문서를 읽을 수 있다.