AI 기반 자연어 명령으로 자동화하는 AWS 데이터 분석 환경 구축

데이터 분석 환경 구축, 이제는 대화형으로 자동화하세요 – AWS Data Processing MCP Server 소개

효율적인 데이터 분석 환경을 구축하는 것은 이제 단순한 기술 과제가 아니라, 기업 경쟁력 확보의 핵심이 되었습니다. AWS는 이러한 복잡한 분석 및 자동화 환경 설정을 보다 빠르고 직관적으로 만들어주는 새로운 오픈소스 기반 도구, ‘AWS Data Processing MCP Server’를 공개했습니다. 이 솔루션은 AI 기반 어시스턴트를 활용해 자연어 명령으로 AWS 분석 워크플로우를 구축하고 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. 본 포스팅에서는 MCP(Server) 및 Agent를 활용한 실제 활용 사례, 설정 방법, 그리고 확장 가능한 구조에 대해 소개합니다.

AI 어시스턴트를 통한 자연어 데이터 처리 자동화

Model Context Protocol(MCP)은 LLM(대형 언어 모델)이 외부 시스템 및 도구와 상호작용할 수 있도록 해주는 새로운 오픈 표준이며, MCP Server는 이를 AWS 분석 환경에 직접 적용한 사례입니다. AI 어시스턴트가 Glue, Athena, EMR 등의 서비스 상태와 메타데이터에 실시간 접근하여 맥락을 이해하고, 적절한 분석 명령을 자동으로 수행하게 됩니다.

예를 들어, “S3에 있는 고객 분석 데이터를 주간 단위로 크롤링해서 Glue 데이터 카탈로그에 추가해줘”라고 명령하면, AI 어시스턴트는 Glue 크롤러를 구성하고, 최적의 스케줄과 파티셔닝 설정까지 자동으로 최적화해 구성합니다. 기존의 복잡했던 프로세스를 자동화하여 빠르게 배포할 수 있는 것이 큰 장점입니다.

설정 방법 및 활용 가이드

MCP 서버는 macOS 혹은 리눅스 환경에서 Python 3.10 이상, UV 패키지 매니저, AWS CLI 등이 설치되어 있어야 하며, IAM 권한 설정 또한 사전에 완료되어야 합니다. MCP 서버는 2가지 인터페이스에서 손쉽게 연동됩니다.

1. Amazon Q CLI를 사용하는 방법:

• MCP 저장소 clone 후 mcp.json 설정
• CLI 내 명령어로 Server 연결 확인
• 예: /tools 명령어로 MCP 서버 상태 확인

2. Claude Desktop과 연동:

• Claude 앱 설치 후 설정 탭에서 MCP 설정과 연동
• 자연어 명령으로 애널리틱스 활용

활용 사례 중심의 자동화 시나리오

1. 신규 데이터 온보딩과 탐색 자동화
   마케팅 팀에서 수집한 CSV 고객 데이터를 S3로 업로드한 후 Glue 크롤러/테이블 구성과 Athena 질의 설정까지 원하는 경우, MCP 서버를 통해 간단한 한 문장으로 처리할 수 있습니다.

예: 고객 상호작용 데이터를 분석하고 싶습니다. 분석 가능한 형태로 구성해주세요.

2. 주간 보고서 자동화
   복합 조건(예: 카드사, 가맹점별 5,000달러 이상 거래)을 충족하는 데이터를 자동 탐지하여 보고서/대시보드로 제공하고 싶다면, MCP Agent를 통해 자동으로 SQL 작성을 포함한 분석 자동화가 가능합니다.

3. Glue/EMR 성능 모니터링과 최적화
   CloudWatch, 카탈로그 통계, 실행 로그 등을 활용한 운영 인텔리전스까지 제공되어 “ETL 성능 저하 요인 확인", “EMR 클러스터 과사용 분석 후 비용 절감 자동화” 등까지 실현될 수 있습니다.

보안 및 아키텍처 고려사항

모든 MCP 동작은 사용자의 AWS 계정 내에서 이루어지므로 데이터 유출에 대한 우려 없이 사용할 수 있습니다. IAM과의 긴밀한 연동을 통해 각 작업은 현재 접속된 Role의 권한 기준으로 통제되며, MCP Server 구조상 ‘부분 자동화 → 승인 후 처리’ 방식으로 점진적 자동화를 구현할 수 있습니다.

결론

AWS Data Processing MCP Server는 데이터 엔지니어가 더 빠르게, 더 똑똑하게 분석 환경을 만들어갈 수 있도록 지원하는 차세대 도구입니다. 기존에는 여러 AWS 서비스 API를 다뤄야 했던 복잡한 작업이 자연어 기반 요청으로 단순화됩니다.

이 MCP Server는 자동화, 성능 최적화, 보안 제어까지 모두 고려된 구조를 바탕으로, AI 어시스턴트 기반의 데이터 분석 시대를 한층 가깝게 만들어줍니다. GitHub 오픈소스를 통해 직접 시작해보세요. 향후엔 IDE 연동을 포함해 더 강력한 활용법이 연이어 공개될 예정이니 많은 기대와 시도 바랍니다.

https://aws.amazon.com/blogs/big-data/accelerating-development-with-the-aws-data-processing-mcp-server-and-agent/