원화 스테이블코인 발행사의 리스크 관리 자동화를 목적으로 개발된 AI Agent 시스템입니다.
Team DANCOM | 권민석 · 김도연 · 양서윤 · 이도원
원화 스테이블코인(K-WON) 발행사를 위한 실시간 리스크 관리 AI Agent 시스템입니다.
Claude AI와 4개의 MCP Server를 연동하여 담보 검증, 예치은행 리스크 분석, 규제 보고서 자동화, 감사 추적을 통합적으로 수행합니다.
2025년, 한국은 가상자산 규제를 완료하고 K-WON 발행이 현실화되고 있습니다.
글로벌 스테이블코인 시장은 2,080억 달러 규모로 성장했지만, 그 99.83%가 미국 달러 기반입니다.
한국이 대응하지 않으면, 원화의 디지털 결제 영향력은 달러 패권에 잠식됩니다.
그러나 원화 스테이블코인 발행사는 아직 이런 문제를 수작업으로 처리하고 있습니다:
① 준비금 실시간 검증 불가 → "1:1 담보가 지금 맞는지 아무도 모른다"
② 예치은행 신용 & 집중위험 → "은행 하나가 무너지면 시스템 전체가 흔들린다"
③ 규제 보고/감사 대응 지연 → "보고서 하나 만드는 데 사람이 일주일 걸린다"
④ 대규모 유동성 리스크 → "대량 소각 요청이 오면 실시간 대응이 불가능하다"
Before (수작업) After (K-WON AI Agent)
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수작업 데이터 수집 (2일) → 실시간 자동 수집
엑셀 기반 리스크 계산 (1일) → MCP Tool 자동 계산
수동 보고서 작성 (7일) → AI 자동 생성
수작업 감사 대응 (~20%) → 블록체인 증빙 자동화 (< 2%)
담당자 4~5명 투입 → 담당자 1명 의사결정만
반복적인 수작업은 AI Agent가 맡고, 사람은 의사결정에만 집중할 수 있는 구조입니다.
K-WON 발행 한 건이 처리되는 전체 흐름입니다.
1. 수탁은행 발행사가 은행 계좌로 원화 입금
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2. 운영 센터 내부 발행 관리 시스템에 발행 요청 기록
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3. 온체인 Mint 스마트 컨트랙트가 K-WON 토큰 발행, 블록체인에 기록
│
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4. Cloud DB Bastion Server를 통해 PostgreSQL에 발행·입금 이력 저장
│
▼
5. API / metrics 운영 서버가 최신 발행량·준비금 정보를 /metrics에 반영
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6. MCP 평가 MCP Agent가 온·오프체인 수치를 조회해 담보율 자동 계산
│
▼
7. Dashboard 총 발행량·담보율·기관별 잔액 상태가 실시간으로 갱신
이 7단계가 발행 즉시 자동으로 실행되며, 이상 감지 시 Slack 경보와 함께 MCP Agent가 즉각 대응합니다.
로컬 시뮬레이션 환경에서 시작해 실제 클라우드 인프라로 이어지는 데이터 파이프라인 설계입니다.
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Local Simulation │
│ Hardhat (Ethereum) → EVM Bytecode → 로컬 블록체인 환경 │
└────────────────────────┬────────────────────────────────┘
│ 온체인 이벤트 발생
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Naver Cloud Platform │
│ dancom-bastion ──→ dancom-ubuntu │
│ │ │
│ Cloud DB for PostgreSQL │
│ (발행·입금 이력 영구 저장) │
│ │ │
│ InfluxDB │
│ (시계열 메트릭 실시간 저장) │
└────────────────────────┬────────────────────────────────┘
│ REST API (/metrics, /banks)
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MCP Agent Queryable Architecture │
│ │
│ MCP Server ① krw-full-reserve → 담보율 계산 │
│ MCP Server ② bank_monitering → 예치은행 리스크 │
│ MCP Server ③ report-master → 규제 보고서 │
│ MCP Server ④ tx_audit → 감사 추적 │
│ │ │
│ Claude AI (MCP Client) │
│ 자연어 질문 → Tool 선택 → 즉시 답변 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
로컬 블록체인 시뮬레이션 → 클라우드 DB 마이그레이션 → API 실시간 피드 → MCP Agent 쿼리 가능 구조까지, 프로덕션 수준의 데이터 파이프라인을 직접 설계하고 구현했습니다.
[ K-WON Dashboard (frontend/web_chat_app.py) ]
│ HTTP
▼
[ MCP Client (Claude AI) ]
│ MCP Protocol
┌─────────┼──────────────────────┐
▼ ▼ ▼ ▼
krw-full- bank_ report- tx_audit
reserve monitering master
(담보검증) (예치은행) (규제보고) (감사추적)
│
[ PostgreSQL / InfluxDB — Naver Cloud ]
[ Ethereum Mock L2 ]
final_koscom_ai_agent/
├── Dockerfile
├── compose.yml
├── requirements.txt
│
├── frontend/ # K-WON 운영 대시보드
│ ├── web_chat_app.py # Flask 기반 MCP Client (Claude AI 연동)
│ ├── static/
│ │ ├── css/
│ │ └── js/
│ └── templates/
│ └── index.html
│
├── infra/docker/ # 인프라 구성
│ ├── Dockerfile.api
│ ├── Dockerfile.worker
│ ├── docker-compose.yml
│ ├── influxdb-compose.yml
│ └── nginx.conf
│
└── mcp_servers/
├── krw-full-reserve/ # MCP Server ① 1:1 완전 담보 실시간 검증
│ ├── mcp_server.py
│ ├── mcp_http_gateway.py
│ ├── app_mcp/
│ ├── config/
│ ├── core/
│ ├── data/
│ └── tests/
│
├── bank_monitering/ # MCP Server ② 예치은행 신용위험 & 분산도
│ ├── mcp_server.py
│ ├── mcp_http_gateway.py
│ ├── app_mcp/
│ ├── core/
│ └── scripts/
│
├── report-master/ # MCP Server ③ 규제 준수 보고서 자동 생성
│ ├── mcp_server.py
│ ├── gateway.py
│ ├── claude_mcp_kwon_reports.py
│ ├── claude_mcp_provider.py
│ ├── report_generator_routes.py
│ ├── report_routes.py
│ ├── app_mcp/
│ └── artifacts/
│
└── tx_audit/ # MCP Server ④ 실시간 감사추적 & 불변 기록
├── main.py
├── audit_gateway.py
├── verify_etherscan.py
├── apps/
├── core/
├── servers/
├── scripts/
├── data/
└── docs/
온체인 발행량과 오프체인 준비금을 실시간으로 비교하여 담보 100% 유지 여부를 자동 검증합니다.
제공 Tool
| Tool | API | 설명 |
|---|---|---|
get_onchain_state |
/metrics |
온체인 K-WON 발행량 실시간 조회 |
get_offchain_reserves |
/banks |
금융기관별 오프체인 준비금 실시간 조회 |
check_coverage |
Logic: Internal | 담보율 자동 계산 및 상태 판정 |
get_risk_report |
GenAI: Report | 종합 리스크 리포트 자동 생성 |
history |
DB | 기간별 담보·준비금 이력 조회 |
담보율 상태 기준
| 상태 | 기준 |
|---|---|
| 🟢 SAFE | 105% 이상 |
| 🟡 WARNING | 100 ~ 105% |
| 🔴 CRITICAL | 100% 미만 — 즉시 입금 필요 |
Flask HTTP Gateway 기반으로 예치은행의 신용 위험을 평가하고 역할 기반 분산 정책에 따라 리밸런싱 권고를 생성합니다.
제공 Tool
| Tool | 설명 |
|---|---|
normalize_name |
은행명 표준화 |
calc_risk_score |
FSS 재무 점수 기반 신용등급 산출 |
check_policy |
7가지 규제 위반 자동 탐지 및 조치 권고 |
suggest_rebalance |
역할 기반 목표 배분 대비 리밸런싱 계획 생성 |
역할별 분산 정책
| 역할 | 목표 비중 | 신용등급 기준 |
|---|---|---|
| Commercial Bank (주수탁) | 15% | FSS 80점 이상 |
| Secondary Custodian | 10~12% | FSS 75점 이상 |
| Broker (중개) | 5~8% | FSS 60점 이상 |
| Custody Agent (보관) | 0% | FSS 85점 이상 |
AI 종합 리스크 점수 (5개 항목 가중 평가)
신용등급(35%) · LCR 유동성 비율(20%) · 예금보험 커버율(15%) · 시장 신용위험(20%) · 뉴스 감성 분석(10%)
FastAPI + LangGraph + MCP Tool + Slack 연동으로 규제 컴플라이언스 전 과정을 자동화하는 3단계 Agent 구조입니다.
1. 실시간 리스크 감지 Agent
APScheduler 15분 주기 자동 실행 → 위험 감지 시 Slack 즉시 경보 → Snapshot DB 기록
2. 월간 보고서 Agent (LangGraph, AI Reasoning 12단계)
Load Data → Validate Quality → Assess Collateral → Check Liquidity
→ Verify PoR → Cross-Validate → Summarize → Review Disclosure
→ Human Review (Slack 승인/반려) → Generate DOCX → Notify Slack
3. 대화형 MCP Tool Agent
Claude가 자연어 질문 해석 → Tool 선택 → 결과 설명
제공 Tool
| Tool | 설명 |
|---|---|
run_monthly_report(period) |
지정 월 규제 준수 보고서 DOCX 자동 생성 |
get_latest_report() |
가장 최근 보고서 요약 및 다운로드 경로 반환 |
get_report(period) |
특정 기간 보고서 메타 정보 조회 |
get_collateral_status() |
현재 담보율·안전 등급 즉시 확인 |
get_risk_summary() |
담보·페그·유동성·PoR 4대 지표 종합 요약 |
get_compliance_alerts() |
최근 컴플라이언스 경고 이력 조회 |
Human-in-the-loop: LangGraph Interrupt 기능으로 최종 보고서 확정 전 담당자 Slack 승인 필수
모든 온체인 거래 이벤트를 수집하고 Merkle Tree + 블록체인 앵커링으로 위변조를 원천 차단합니다.
데이터 파이프라인 (5단계)
수집(Collection) → 저장(Storage) → 배치(Batch) → 앵커링(Anchoring) → 증명(Proof)
핵심 기술
- Merkle Tree: 루트 해시 하나로 전체 데이터 위변조 여부 확인, Merkle proof로 특정 항목만 선택적 증명
- 블록체인 앵커링 (Mock L2): DB Root 변조 시 외부 블록체인 기록과 비교로 즉시 탐지 (
verify_etherscan.py) - 증빙팩 (ProofPack):
proof_pack.json+event_raw.json+merkle_proof.json+anchor_metadata.json+verification_guide.md로 구성된 ZIP 자동 생성
Trust Design 6원칙: 완전성 · 연속성 · 변경불가성 · 추적가능성 · 재현가능성 · 검증가능성
web_chat_app.py (Flask)가 Claude AI MCP Client로 동작하는 K-WON 운영 인터페이스입니다.
- ON-CHAIN SUPPLY: 총 발행량, 순유통량 실시간 표시
- COLLATERAL RATIO: 담보율 · 목표 최소 비율 · 초과 담보 금액
- OFF-CHAIN RESERVES: 기관별 예치 잔액 개별 카드 (신한/국민/하나/NH/KSD 등)
- REPORT / EVIDENCE: 버튼 한 번으로 리스크 보고서 및 감사 증빙팩 즉시 생성
- Claude AI Chat: 자연어로 담보 분석, 보고서 생성, 온체인 증빙 조회
- Python 3.10+
- Docker & Docker Compose
- PostgreSQL / InfluxDB (또는
compose.yml사용) - Claude API Key
git clone https://github.com/dancom-MCP-AI-Agent/final_koscom_ai_agent_public.git
cd final_koscom_ai_agent_public
cp .env.example .env
# .env 파일에 API Key 등 환경 변수 입력
docker compose up --buildANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here
DATABASE_URL=postgresql://user:password@host:5432/kwon_db
OPERATION_SERVER_URL=http://your-operation-server:port
SLACK_WEBHOOK_URL=https://hooks.slack.com/services/...
DART_API_KEY=your_dart_api_key# MCP Server ① 담보 검증
cd mcp_servers/krw-full-reserve
python mcp_server.py
# MCP Server ② 예치은행 리스크
cd mcp_servers/bank_monitering
python mcp_http_gateway.py
# MCP Server ③ 규제 보고서
cd mcp_servers/report-master
python gateway.py
# MCP Server ④ 감사 추적
cd mcp_servers/tx_audit
python main.pycd frontend
python web_chat_app.py
# http://localhost:5100| 이름 | 역할 |
|---|---|
| 권민석 | 시스템 아키텍처, MCP Server ① (krw-full-reserve) |
| 김도연 | MCP Server ② (bank_monitering), DART/FSS 연동 |
| 양서윤 | MCP Server ③ (report-master), LangGraph 보고서 자동화 |
| 이도원 | MCP Server ④ (tx_audit), 블록체인 앵커링 & 감사추적 |
🏆 Koscom AI Agent Challenge 2025 대상 수상작
원화 스테이블코인 발행사의 리스크 관리 자동화를 목적으로 개발된 AI Agent 시스템입니다.