Proof Layer는 AI 실행의 투명성과 책임을 보장하는 인프라 계층입니다. 핵심 동작: AI가 의사결정을 실행합니다 실행 데이터(목적, 맥락, 최종 액션)가 Proof Layer로 전달됩니다 SHA-256 해시 + 타임스탬프 + 이전 해시를 결합하여 변경불가 체인에 기록합니다 감사 기관에 JSON-LD v2 표준 포맷으로 즉시 제출할 수 있습니다 블록체인처럼 이전 기록에 의존하는 체인 구조이므로, 중간 기록을 위변조하면 체인이 깨집니다. 이것이 증빙의 무결성을 보장합니다.

AI 플랫폼 실행 증빙 연동 가이드 | MCP 서버 · SDK · REST API | 크로노젠

AI가 실행한다. 누가 증명하는가?

2026년 AI 기본법 시행과 함께, AI 시스템을 운영하는 기업에게 새로운 질문이 던져지고 있습니다.

"이 AI가 왜 이런 결정을 내렸는지 증명할 수 있습니까?"

챗봇이 고객에게 카드를 발급하고, 콜봇이 예약을 변경하고, 자동화 시스템이 정산을 승인합니다. 이 모든 AI 실행에 대해 "누가, 언제, 무엇을, 왜" 실행했는지 변경 불가능한 기록으로 남기는 것 — 이것이 **AI 실행 증빙(Proof Layer)**입니다.

이 글에서는 이미 운영 중인 AI 플랫폼에 Proof Layer를 연동하는 3가지 실무 방법을 안내합니다.

Proof Layer란?

Proof Layer는 AI 실행의 투명성과 책임을 보장하는 인프라 계층입니다.

핵심 동작:

AI가 의사결정을 실행합니다
실행 데이터(목적, 맥락, 최종 액션)가 Proof Layer로 전달됩니다
SHA-256 해시 + 타임스탬프 + 이전 해시를 결합하여 변경불가 체인에 기록합니다
감사 기관에 JSON-LD v2 표준 포맷으로 즉시 제출할 수 있습니다

블록체인처럼 이전 기록에 의존하는 체인 구조이므로, 중간 기록을 위변조하면 체인이 깨집니다. 이것이 증빙의 무결성을 보장합니다.

방법 1: MCP 서버 (AI 에이전트용)

**MCP(Model Context Protocol)**는 Anthropic이 제안한 오픈 프로토콜로, AI 모델이 외부 도구를 직접 호출할 수 있게 합니다. 17,000개 이상의 MCP 서버가 등록되어 있으며, Claude, Cursor, VS Code 등이 지원합니다.

크로노젠 MCP 서버는 6개의 증빙 도구를 제공합니다:

도구	기능	인증
`proof_record`	DPU 생성 (해시체인 기록)	Bearer Token
`proof_verify`	개별 증빙 무결성 검증	Bearer Token
`proof_chain_verify`	도메인 전체 체인 검증	Bearer Token
`proof_get`	증빙 상세 조회	Bearer Token
`proof_export_jsonld`	JSON-LD v2 내보내기	Bearer Token
`proof_public_verify`	공개 검증	불필요

연동 방법

MCP 클라이언트 설정에 크로노젠 서버를 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "cronozen-proof": {
      "url": "https://mcp.cronozen.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

이후 AI 에이전트가 자연어로 "이 실행을 증빙으로 기록해줘"라고 하면, proof_record 도구가 자동 호출됩니다.

이 방법이 적합한 경우

AI 에이전트가 자율적으로 업무를 수행하는 환경
Claude, GPT 등 LLM 기반 에이전트를 운영하는 경우
AI가 실행한 모든 것을 자동으로 증빙에 남기고 싶은 경우

방법 2: npm SDK (Node.js / TypeScript)

백엔드에서 직접 DPU를 생성하고 체인을 검증하려면 npm SDK를 사용합니다.

npm install cronozen

핵심 함수

import { computeChainHash } from 'cronozen';

// AI 실행 후 증빙 해시 생성
const hash = computeChainHash(
  content,        // AI 실행 내용
  previousHash,   // 이전 증빙의 해시 (체인 연결)
  timestamp        // 실행 시각
);

실무 연동 패턴

// AI 챗봇이 카드 발급을 실행한 후
async function recordProof(aiDecision: {
  domain: string;
  purpose: string;
  action: string;
  context: Record<string, unknown>;
}) {
  const response = await fetch('https://cronozen.com/api/dpu/demo', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Authorization': `Bearer ${API_TOKEN}`,
      'Content-Type': 'application/json',
    },
    body: JSON.stringify({
      domain: aiDecision.domain,
      purpose: aiDecision.purpose,
      final_action: aiDecision.action,
      context: aiDecision.context,
    }),
  });

  const proof = await response.json();
  // proof.id → 증빙 ID (검증, 내보내기에 사용)
  // proof.hash → SHA-256 해시
  // proof.chain_position → 체인 내 위치
  return proof;
}

이 방법이 적합한 경우

Node.js / TypeScript 백엔드를 운영하는 경우
기존 API 파이프라인에 증빙을 끼워넣고 싶은 경우
해시 생성을 로컬에서 먼저 하고, 서버에 전송하는 하이브리드 구조

방법 3: REST API (언어 무관)

Python, Java, Go, Ruby — 어떤 스택이든 HTTP 호출 한 줄이면 됩니다.

증빙 생성

curl -X POST https://cronozen.com/api/dpu/demo \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "domain": "finance-chatbot",
    "purpose": "고객 카드 발급 상담",
    "final_action": "쿠팡 와우 카드 발급 승인",
    "context": {
      "customer_id": "C-12345",
      "session_id": "S-67890",
      "model": "aiworkx-14b"
    }
  }'

증빙 검증

curl -X POST https://cronozen.com/api/proof/verify \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d '{"proofId": "proof-abc-123"}'

공개 검증 (인증 불필요)

curl https://cronozen.com/api/dpu/proof-abc-123/verify

이 URL을 감사 기관이나 고객사에 공유하면, 별도 로그인 없이 증빙을 직접 검증할 수 있습니다.

이 방법이 적합한 경우

Python, Java, Go 등 Node.js가 아닌 스택을 사용하는 경우
가장 단순한 연동을 원하는 경우
on-premise 환경에서 HTTP만 열려 있는 경우

어떤 방법을 선택해야 하는가?

기준	MCP 서버	npm SDK	REST API
연동 대상	AI 에이전트	Node.js 백엔드	모든 백엔드
연동 시간	설정 1분	npm install 5분	curl 1줄
자동화 수준	AI가 자율 호출	개발자가 코드에 삽입	개발자가 코드에 삽입
적합한 환경	LLM 에이전트 운영	TypeScript 프로젝트	언어 무관

가장 추천하는 조합: MCP 서버(AI 에이전트용) + REST API(기존 백엔드 파이프라인)를 동시에 사용하는 것입니다. AI가 자율적으로 증빙을 남기면서, 기존 시스템에서도 API로 증빙을 생성할 수 있습니다.

금융권 감사 대응 시나리오

실제 금융권에서 이 구조가 어떻게 동작하는지 예시를 들어보겠습니다.

상황: 카드사 AI 콜봇이 고객에게 쿠팡 와우 카드를 발급 승인함

AI 실행: 콜봇이 고객 본인 확인 → 카드 종류 확인 → 발급 승인
증빙 기록: 각 단계마다 proof_record 호출 → SHA-256 해시체인에 기록
감사 요청: 금감원에서 "이 고객의 카드 발급 과정을 제출하세요"
즉시 대응: proof_export_jsonld로 JSON-LD v2 포맷 내보내기 → 제출

기존에는 대화 로그를 수동으로 찾아서 엑셀로 정리하는 데 2주가 걸렸다면, Proof Layer가 있으면 2분이면 됩니다.

실제 운영 레퍼런스

크로노젠의 Proof Layer는 이론이 아닌 실 운영 시스템입니다.

서초여성인력개발센터: 감사 대응 2주→2분, 지적사항 0건
발달재활센터: 월 정산 분쟁 5건→0건
7개 버티컬: 재활, 복지, 교육, 약국, 상권, 멘토링, 인테리어에서 운영 중

감사 기관이 "이 정산이 왜 이 금액인지 증명하세요"라고 물었을 때, 해시체인으로 연결된 변경불가 증빙을 즉시 제출할 수 있습니다.

파트너 연동 시작하기

cronozen.com/partners 에서 파트너 미팅 예약
API 토큰 발급 (14일 무료 체험)
위 3가지 방법 중 하나로 연동
첫 번째 AI 실행 증빙 생성

AI 플랫폼의 신뢰를 Proof Layer로 완성하세요.

AI 기본법 대응, 금융권 감사 준비가 필요하시면 파트너 페이지에서 미팅을 예약하세요.

AI가 실행한다. 누가 증명하는가?

2026년 AI 기본법 시행과 함께, AI 시스템을 운영하는 기업에게 새로운 질문이 던져지고 있습니다.

"이 AI가 왜 이런 결정을 내렸는지 증명할 수 있습니까?"

이 글에서는 이미 운영 중인 AI 플랫폼에 Proof Layer를 연동하는 3가지 실무 방법을 안내합니다.

Proof Layer란?

Proof Layer는 AI 실행의 투명성과 책임을 보장하는 인프라 계층입니다.

핵심 동작:

AI가 의사결정을 실행합니다
실행 데이터(목적, 맥락, 최종 액션)가 Proof Layer로 전달됩니다
SHA-256 해시 + 타임스탬프 + 이전 해시를 결합하여 변경불가 체인에 기록합니다
감사 기관에 JSON-LD v2 표준 포맷으로 즉시 제출할 수 있습니다

블록체인처럼 이전 기록에 의존하는 체인 구조이므로, 중간 기록을 위변조하면 체인이 깨집니다. 이것이 증빙의 무결성을 보장합니다.

방법 1: MCP 서버 (AI 에이전트용)

크로노젠 MCP 서버는 6개의 증빙 도구를 제공합니다:

도구	기능	인증
`proof_record`	DPU 생성 (해시체인 기록)	Bearer Token
`proof_verify`	개별 증빙 무결성 검증	Bearer Token
`proof_chain_verify`	도메인 전체 체인 검증	Bearer Token
`proof_get`	증빙 상세 조회	Bearer Token
`proof_export_jsonld`	JSON-LD v2 내보내기	Bearer Token
`proof_public_verify`	공개 검증	불필요

연동 방법

MCP 클라이언트 설정에 크로노젠 서버를 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "cronozen-proof": {
      "url": "https://mcp.cronozen.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

이후 AI 에이전트가 자연어로 "이 실행을 증빙으로 기록해줘"라고 하면, proof_record 도구가 자동 호출됩니다.

이 방법이 적합한 경우

AI 에이전트가 자율적으로 업무를 수행하는 환경
Claude, GPT 등 LLM 기반 에이전트를 운영하는 경우
AI가 실행한 모든 것을 자동으로 증빙에 남기고 싶은 경우

방법 2: npm SDK (Node.js / TypeScript)

백엔드에서 직접 DPU를 생성하고 체인을 검증하려면 npm SDK를 사용합니다.

npm install cronozen

핵심 함수

import { computeChainHash } from 'cronozen';

// AI 실행 후 증빙 해시 생성
const hash = computeChainHash(
  content,        // AI 실행 내용
  previousHash,   // 이전 증빙의 해시 (체인 연결)
  timestamp        // 실행 시각
);

실무 연동 패턴

// AI 챗봇이 카드 발급을 실행한 후
async function recordProof(aiDecision: {
  domain: string;
  purpose: string;
  action: string;
  context: Record<string, unknown>;
}) {
  const response = await fetch('https://cronozen.com/api/dpu/demo', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Authorization': `Bearer ${API_TOKEN}`,
      'Content-Type': 'application/json',
    },
    body: JSON.stringify({
      domain: aiDecision.domain,
      purpose: aiDecision.purpose,
      final_action: aiDecision.action,
      context: aiDecision.context,
    }),
  });

  const proof = await response.json();
  // proof.id → 증빙 ID (검증, 내보내기에 사용)
  // proof.hash → SHA-256 해시
  // proof.chain_position → 체인 내 위치
  return proof;
}

이 방법이 적합한 경우

Node.js / TypeScript 백엔드를 운영하는 경우
기존 API 파이프라인에 증빙을 끼워넣고 싶은 경우
해시 생성을 로컬에서 먼저 하고, 서버에 전송하는 하이브리드 구조

방법 3: REST API (언어 무관)

Python, Java, Go, Ruby — 어떤 스택이든 HTTP 호출 한 줄이면 됩니다.

증빙 생성

curl -X POST https://cronozen.com/api/dpu/demo \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "domain": "finance-chatbot",
    "purpose": "고객 카드 발급 상담",
    "final_action": "쿠팡 와우 카드 발급 승인",
    "context": {
      "customer_id": "C-12345",
      "session_id": "S-67890",
      "model": "aiworkx-14b"
    }
  }'

증빙 검증

curl -X POST https://cronozen.com/api/proof/verify \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -d '{"proofId": "proof-abc-123"}'

공개 검증 (인증 불필요)

curl https://cronozen.com/api/dpu/proof-abc-123/verify

이 URL을 감사 기관이나 고객사에 공유하면, 별도 로그인 없이 증빙을 직접 검증할 수 있습니다.

이 방법이 적합한 경우

Python, Java, Go 등 Node.js가 아닌 스택을 사용하는 경우
가장 단순한 연동을 원하는 경우
on-premise 환경에서 HTTP만 열려 있는 경우

어떤 방법을 선택해야 하는가?

기준	MCP 서버	npm SDK	REST API
연동 대상	AI 에이전트	Node.js 백엔드	모든 백엔드
연동 시간	설정 1분	npm install 5분	curl 1줄
자동화 수준	AI가 자율 호출	개발자가 코드에 삽입	개발자가 코드에 삽입
적합한 환경	LLM 에이전트 운영	TypeScript 프로젝트	언어 무관

금융권 감사 대응 시나리오

실제 금융권에서 이 구조가 어떻게 동작하는지 예시를 들어보겠습니다.

상황: 카드사 AI 콜봇이 고객에게 쿠팡 와우 카드를 발급 승인함

AI 실행: 콜봇이 고객 본인 확인 → 카드 종류 확인 → 발급 승인
증빙 기록: 각 단계마다 proof_record 호출 → SHA-256 해시체인에 기록
감사 요청: 금감원에서 "이 고객의 카드 발급 과정을 제출하세요"
즉시 대응: proof_export_jsonld로 JSON-LD v2 포맷 내보내기 → 제출

기존에는 대화 로그를 수동으로 찾아서 엑셀로 정리하는 데 2주가 걸렸다면, Proof Layer가 있으면 2분이면 됩니다.

실제 운영 레퍼런스

크로노젠의 Proof Layer는 이론이 아닌 실 운영 시스템입니다.

서초여성인력개발센터: 감사 대응 2주→2분, 지적사항 0건
발달재활센터: 월 정산 분쟁 5건→0건
7개 버티컬: 재활, 복지, 교육, 약국, 상권, 멘토링, 인테리어에서 운영 중

감사 기관이 "이 정산이 왜 이 금액인지 증명하세요"라고 물었을 때, 해시체인으로 연결된 변경불가 증빙을 즉시 제출할 수 있습니다.

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위 3가지 방법 중 하나로 연동
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AI 기본법 대응, 금융권 감사 준비가 필요하시면 파트너 페이지에서 미팅을 예약하세요.

AI 플랫폼에 실행 증빙을 붙이는 3가지 방법 — MCP, SDK, REST API

AI가 실행한다. 누가 증명하는가?

Proof Layer란?

방법 1: MCP 서버 (AI 에이전트용)

연동 방법

이 방법이 적합한 경우

방법 2: npm SDK (Node.js / TypeScript)

핵심 함수

실무 연동 패턴

이 방법이 적합한 경우

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연동 방법

이 방법이 적합한 경우

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실무 연동 패턴

이 방법이 적합한 경우

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증빙 검증

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