AWS MCP 서버 도입과 활용 가이드

AWS 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 도입 안내 및 활용 가이드

AWS는 2025년 7월, 인공지능 기반 자동화를 극대화할 수 있는 신규 기능인 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, 이하 MCP) 서버의 출시를 공식 발표했습니다. 본 MCP 서버는 AI 기반 에이전트를 통한 AWS 가격 및 제품 정보 접근을 실시간으로 제공하는 오픈 소스 서비스로, GitHub의 AWS Labs 레포지토리에 게시되며 누구나 자유롭게 활용 및 배포가 가능합니다. 이번 글에서는 MCP 서버의 특징, 주요 활용 사례, 그리고 실제 배포 가이드와 함께 실무에 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 상세히 소개하겠습니다.

1. MCP 서버란 무엇인가?

MCP 서버는 AI 에이전트들이 AWS의 가격 데이터, 제품 가용성, 그리고 다양한 요금제(온디맨드, 예약 인스턴스, 세이빙 플랜 등)에 대한 실시간 정보를 자연어 인터페이스를 통해 검색할 수 있도록 지원하는 시스템입니다. 기존의 수동 검색이나 API 기반 질의 대신, Amazon Q Developer CLI, Claude Desktop 등 MCP 호환 가능한 에이전트를 통해 자연어로 원하는 정보를 얻어볼 수 있게 되며, 이는 AI 기반 인프라 자동화 및 비용 최적화에 중요한 역할을 수행합니다.

2. 핵심 기능 및 활용 시나리오

MCP 서버는 다음과 같은 기능을 제공합니다.

• AWS 요금제 비교: 지역간 온디맨드, 예약 인스턴스, 세이빙 플랜 요금 비교
• 제품 가용성 확인: AI에게 "서울 리전에서 GPU 인스턴스를 사용할 수 있나요?" 같은 자연어 질의를 수행
• 최적 가격 결정: 현재 조건에 맞는 가장 비용 효율적인 서비스 조합 추천
• 인프라 자동화 연동: CI/CD 파이프라인에 요금 기반 조건 분기 로직 적용 가능

MCP 서버는 예를 들어 아래와 같은 활용 구조를 가질 수 있습니다.

3. 배포 가이드 및 구성

MCP 서버는 오픈소스로 제공되며, 다음 절차를 통해 배포가 가능합니다.

1단계: GitHub에서 MCP 서버 소스코드를 클론
2단계: 기본 설정(config.json)에 AWS Price List API 키 설정
3단계: Docker 컨테이너로 실행하거나 로컬 Python 버추얼 환경 구성
4단계: AI 어시스턴트와 연결하여 테스트 및 질의 수행

GitHub Repo

• 주소: https://github.com/awslabs/mcp/tree/main/src/aws-pricing-mcp-server
• 주요 코드: Python 기반 백엔드, AWS SDK 연동, 인증 기반 Price List API 호출

4. MCP 서버를 통한 자동화 및 비교 분석의 발전 방향

MCP 서버는 단순한 가격 검색 기능을 넘어, 클라우드 운영자동화의 초석이 되는 도구입니다. 이전에는 개발자 및 운영자가 수동으로 가격을 비교하거나 조건 로직을 직접 구성해야 했지만, MCP 서버는 이 과정을 AI가 자연스럽게 처리해주므로 시간 및 인력 리소스를 크게 줄일 수 있습니다.

또한, 엔터프라이즈 환경에서는 수천 개 이상의 계정을 사용하는 조직에서 서비스 규격별 가격 차이를 고려해야 하며, MCP 서버는 이를 자동 질의 및 비교함으로써 효율적인 리소스 조달에 도움을 줍니다.

결론

AWS MCP 서버는 기존의 클라우드 정보 접근 방식을 혁신적으로 개선하며, AI와의 연계를 통해 보다 진보된 자동화, 비교 분석과 활용 가이드를 가능케 합니다. 향후 서비스 오케스트레이션, 멀티 리전 자동화 관리, 비용 최적화 시나리오에서 핵심 도구로 자리잡을 것으로 기대됩니다. AI 기반 DevOps 또는 FinOps 운영을 고려 중이라면, MCP 서버 도입을 적극 검토해 볼 것을 추천드립니다.

[1] https://github.com/awslabs/mcp/tree/main/src/aws-pricing-mcp-server