Amazon Q CLI와 MCP 서버를 활용한 AWS 비용 분석 가이드

AWS 비용 분석을 위한 Amazon Q CLI와 MCP 서버 활용 가이드

AWS 인프라 환경에서 비용을 파악하고 최적화하는 작업은 조직 규모를 불문하고 매우 중요합니다. 그러나 전통적인 비용 분석 방식은 복잡한 스프레드시트나 다양한 툴을 번갈아 사용해야 하고, 서비스별 가격 구조나 리전별 차이를 이해해야 하며 많은 시간이 소요됩니다. 이에 대한 대안으로 등장한 것이 바로 Amazon Q CLI와 MCP(Model Context Protocol) 서버의 조합입니다.

이번 블로그에서는 Amazon Q Developer CLI와 AWS Cost Analysis MCP 서버를 활용해 실시간 AWS 가격 데이터를 기반으로 비용을 분석하고 최적화 추천을 받는 방식을 소개합니다.

Amazon Q CLI와 MCP의 핵심 개념

Amazon Q CLI는 자연어 프롬프트를 기반으로 생성형 AI 기능을 명령어 인터페이스(CLI)에서 사용할 수 있게 해주는 도구입니다. 이를 통해 AWS 리소스에 대한 비용 분석, 비교, 보고서 생성 등이 자동화되며, 출력은 PDF, CSV, HTML 등의 다양한 포맷으로 받을 수 있습니다.

MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 개발한 오픈 프로토콜로, AI 모델이 다양한 데이터 소스와 툴에 연결될 수 있게 하는 표준 방식입니다. Amazon Q는 이 MCP 서버를 플러그인처럼 활용하여 비용 분석, 아키텍처 최적화 등 도메인 특화된 기능을 지원합니다.

Amazon Q CLI 환경 구성 및 MCP 서버 설정 가이드

Amazon Q CLI와 AWS 비용 분석 MCP 서버를 이용하려면 다음과 같은 사전 설정이 필요합니다.

1. Amazon Q CLI 설치 및 인증

• 공식 문서상의 설치 가이드에 따라 Amazon Q CLI 설치
• 다음 명령어로 정상 설치 확인: q –version
• AWS 자격 증명을 이용한 로그인: q login

2. 필수 도구 설치 및 MCP 서버 설정

• Pandoc, uv, Python 3.10 이상 설치
• MCP 서버 정의 파일 작성(~/.aws/amazonq/mcp.json)

환경 구성이 성공적으로 완료되면, Q CLI를 통해 MCP 서버를 자동 탐색하고 사용할 수 있습니다.

Amazon Q CLI를 통한 비용 분석 실습

1. 단순 웹 애플리케이션 분석
   간단한 웹 시스템(ALB + EC2 + RDS)을 구성하고 예상 사용량(트래픽, 인스턴스 시간 등)을 입력하면, Amazon Q는 비용 보고서를 생성해 제공합니다.

2. 서버리스 아키텍처 분석
   API Gateway, Lambda, DynamoDB 기반의 서버리스 시스템에 대한 사용 패턴(트래픽, 실행 시간, 요청 수 등)을 기반으로 분석 및 최적화 제안이 포함된 PDF 보고서를 생성합니다.

3. 멀티 티어 애플리케이션 분석
   프레젠테이션(AWS CloudFront+ALB), 애플리케이션(ECS+Fargate), 데이터(Aurora PostgreSQL)로 구성된 3티어 웹 애플리케이션의 비용 분석을 PDF 및 DOCX로 출력합니다.

4. 배포 옵션 비교
   Amazon ECS의 EC2 런치 타입 vs Fargate 런치 타입 간 가격 비교를 수행하고, 워크로드에 따라 어떤 방식이 더 경제적인지 추천합니다. 결과는 HTML 웹페이지로 생성됩니다.

5. E-commerce, Data Analytics 등 복잡한 실환경 사례

• 마이크로서비스 기반의 이커머스 시스템: 제품 카탈로그, 장바구니, 주문, 결제, 인증 등을 포함한 구조 분석
• 대용량 데이터 분석 플랫폼: Kinesis, EMR, S3, QuickSight 구성의 아키텍처에 대해 500GB/일 데이터를 기준으로 분석

구성 파일 정리 및 툴 제거 방법

더 이상 MCP 서버를 사용하지 않을 경우, ~/.aws/amazonq/mcp.json에서 해당 서버 설정을 제거하거나 주석 처리하면 자동 로딩을 방지할 수 있습니다.

마무리하며

Amazon Q CLI와 AWS Cost Analysis MCP 서버를 통해 비용 분석은 자동화되고 정확한 실시간 AWS 가격 데이터 기반으로 실행됩니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 비용 분석 자동화: 복잡한 입력 없이도 자연어 기반 분석
• 비용 비교 및 최적화: 다양한 배포 시나리오를 빠르게 비교
• 실시간 견적 생성: 보고서 포맷 다양화(PDF, HTML, DOCX)
• 다양한 활용성: 서버리스, EKS, ECS, 빅데이터 분석 등 광범위한 아키텍처 지원

이제부터는 복잡한 스프레드시트 관리 대신, Amazon Q에 프롬프트를 입력하는 것만으로도 AWS 비용 분석과 최적화가 가능합니다. AI 기반 자동화 도입의 좋은 사례가 될 것입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-costs-estimation-using-amazon-q-cli-and-aws-cost-analysis-mcp/