본 논문은 미지의 상황에서 정적 사전 설정된 "생각-계획-행동" 방식과 자율 코딩 능력 부족으로 인한 고도로 프로그래밍된 "도구 호출-결과 반환" 방식 사이의 간극을 해소하기 위해, 연속 사고 기계(CTM)와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 연결하는 동적 아키텍처를 설계한다. tick-slab을 통한 이론적 병렬 솔루션을 제안하고, 순위 압축을 사용하여 매개변수 억제를 달성하여 자율 코딩에 의한 자율적 행동을 달성하기 위한 해결책을 제공한다. OpenAI의 o4-mini-high를 사용한 시뮬레이션 기반 실험을 통해 실험 환경을 구축하고, 확장된 SayCan 데이터셋을 사용하여 9회의 실험을 수행했다. 실험 결과는 과제 성공률(TSR), 실행 성공률(ESR), 평균 에피소드 길이(AEL), ROSCOE, REVEAL, 숙련도 자기 평가(PSA), 과제 효율성(TE) 등 7가지 지표 데이터를 통해 CTM-MCP 아키텍처의 실현 가능성과 효과를 보여준다. 연속적인 사고에 기반한 인간형 로봇의 자율적 동적 코딩을 탐구하고 인간과 같은 자율적 행동을 달성하기 위한 참고 경험을 제공한다.