AWS 아키텍처 다이어그램 자동화, Amazon Q CLI와 MCP로 빠르고 정확하게

AWS Architecture Diagram, 이제는 Amazon Q CLI와 MCP로 자동화하자!

AWS 솔루션 아키텍처 설계는 클라우드 시스템을 구축할 때 빼놓을 수 없는 핵심 작업입니다. 하지만 복잡한 아키텍처 다이어그램을 수작업으로 작성하는 것은 시간도 오래 걸리고, 일관성 유지도 어렵습니다. 이런 문제를 자연어 기반 생성형 AI와 연결 프로토콜을 통해 해결할 수 있다면 어떨까요?

이번에는 Amazon Q Developer CLI와 Model Context Protocol(MCP)을 활용하여 AWS 아키텍처 다이어그램을 자동화하는 방법, 실제 활용 사례, 구성 요소별 작동 방식까지 구체적으로 살펴보겠습니다.

Amazon Q CLI + MCP의 활용 목적과 구성

Amazon Q CLI는 자연어로 AWS 아키텍처 다이어그램을 생성할 수 있도록 해주는 명령줄 인터페이스 도구입니다. 여기에 MCP 서버를 연결하면, AWS 다이어그램 작성, 문서 검색, 도큐멘트 읽기까지 자동화된 방식으로 진행됩니다.

MCP는 AI 모델과 다양한 데이터 소스를 효율적으로 연결해주는 오픈 프로토콜로, 클라이언트-서버 구조를 채택하고 있습니다. 각 MCP 서버는 특정한 기능을 수행하며, Amazon Q CLI는 클라이언트 역할로 이들 서버에 자연어 질의를 통해 접근합니다.

설치 및 환경 구성 가이드

다이어그램 자동 생성을 위해 필요한 기본 설치 사항을 요약하면 다음과 같습니다.

1. Amazon Q CLI 설치 및 인증
2. uv 및 Python 3.10 이상의 버전 설치
3. GraphViz 설치
4. AWS Diagram MCP 서버와 AWS Documentation MCP 서버 설정

~/.aws/amazonq/mcp.json 파일에 MCP 서버 설정을 추가하고, 명령어를 통해 다이어그램 도구들을 자동으로 로딩할 수 있도록 구성합니다.

Amazon Q CLI로 간단한 다이어그램 테스트해보기

EC2 인스턴스가 VPC 내에서 S3 버킷과 통신하는 구조에 대한 다이어그램을 테스트로 생성하면 다음과 같은 결과를 확인할 수 있습니다.

자연어 프롬프트만 입력하면, 관련 AWS 문서에서 아키텍처 베스트 프랙티스를 검사한 후, Python의 diagrams 패키지로 코드를 생성, 이미지 결과로 다이어그램을 반환합니다.

활용 사례에 따른 다이어그램 생성 예시

다음은 Amazon Q CLI를 활용해 다양한 AWS 구축 유형에 맞는 아키텍처 다이어그램을 생성한 사례입니다.

1. 웹 애플리케이션 구조

   • ALB, EC2 2대, RDS 기반 구성
   • 프롬프트 입력 후 자동화된 다이어그램 생성

2. 3-Tier 아키텍처

   • CloudFront, ALB, Fargate, Aurora 등 계층적 구성

3. 서버리스 웹 구조

   • API Gateway, Lambda, DynamoDB, Cognito 등으로 구성

4. 데이터 처리 파이프라인

   • Kinesis, Glue, QuickSight, Lambda 등 분석 중심 구성

5. 이커머스 마이크로서비스 아키텍처

   • ECS, Cognito, ElastiCache, Lambda, RDS 등 통합

6. 문서 인식 자동화(IDP) 솔루션

   • Textract, Comprehend, SageMaker, A2I, Lambda 기반 구조

다이어그램 구성요소와 자동화 작동 방식

Amazon Q CLI의 백엔드 흐름은 다음과 같습니다.

1. 입력을 MCP가 이해하고
2. AWS 도큐멘트를 검색, 검증
3. diagrams 패키지로 파이썬 코드 생성
4. 해당 코드를 실행해 이미지로 결과 출력

시각적으로 표준화된 구성 요소(노드, 엣지, 클러스터, 라벨 포함)을 생성하며, SVG 및 PNG 등 다양한 포맷도 선택 가능합니다.

활용상의 장점 요약 및 마무리

Amazon Q CLI와 MCP 기반 아키텍처 다이어그램 자동화의 장점은 다음과 같습니다.

• 수 시간 걸리던 작업을 몇 분 만에 끝내는 시간 절감
• 자연어 프롬프트만으로 고품질 다이어그램 생성
• AWS 도큐멘트 기반 검증으로 아키텍처 신뢰도 향상
• 자동화 도입으로 반복 작업 최소화 및 유지보수 용이

지속적으로 발전 중인 MCP를 적극 활용하면, 아키텍처 작업의 효율성과 정확도를 한 단계 끌어올릴 수 있습니다. 복잡한 환경에서의 비교 분석, 배포 가이드 자동화, 다양한 실무 활용이 가능한 만큼, 개발자와 시스템 아키텍트 모두에게 추천합니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-aws-architecture-diagrams-using-amazon-q-cli-and-mcp/