기업용 생성형 AI를 위한 Amazon Q index와 MCP 통합 전략

기업용 생성형 AI 솔루션의 강력한 검색 자동화: Amazon Q index와 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)의 통합 활용

최근 기업에서는 고객 경험 강화, 의사 결정 자동화, 운영 효율화를 위해 생성형 AI 솔루션 도입이 빠르게 진행되고 있습니다. 그러나 AI가 실질적인 비즈니스 가치를 제공하기 위해서는 보안과 권한이 보장된 상태에서 신뢰할 수 있는 데이터를 효율적으로 검색하고 구조화된 방식으로 사용할 수 있어야 합니다. 이 요구를 충족하기 위해 AWS에서는 Amazon Q index와 Model Context Protocol(MCP)의 통합을 제시하며, 이에 대한 다양한 활용 가이드를 제공하고 있습니다.

Amazon Q index 및 MCP 개요와 주요 구성 요소

Amazon Q index는 Amazon Q Business에서 제공하는 완전관리형 검색 서비스로, 키워드 기반 랭킹과 벡터 기반 의미검색을 결합하여 기업 전용 문서, 티켓, 채팅 기록, CRM 등의 컨텍스트 데이터를 고도화된 방식으로 검색합니다. 특히 ISV(독립 소프트웨어 벤더)는 Amazon Q index를 활용해 고객 기업의 데이터를 안전하게 검색하며, 이를 통해 기존 애플리케이션에 AI 기반 도우미 기능을 손쉽게 통합할 수 있습니다.

MCP는 생성형 AI 모델이 외부 도구 및 시스템과 구조화된 스키마를 기반으로 상호작용할 수 있도록 하는 개방형 표준(JSON-RPC 기반 프로토콜)입니다. MCP는 실시간 액션 자동화, 예를 들면 티켓 생성, 결재 승인 처리 등과 같은 기능을 자동화하는 데 유리합니다.

Amazon Q index를 통한 MCP 워크플로우 자동화 활용 방안

Amazon Q index를 활용하면 MCP 기반 워크플로우의 실효성을 극대화할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 지원 챗봇이 MCP를 통해 자동으로 장애 티켓을 생성하고, 동시에 Amazon Q index에서 연관된 해결 가이드를 즉시 검색하여 고객 상호작용 경험을 개선할 수 있습니다.

그 외에도 Amazon Q index는 전사적인 보안 요건을 충족하는 다양한 특징을 제공합니다.

• ISV는 데이터 액세서(Data Accessor) 패턴을 통해 고객 데이터를 자체적으로 저장하지 않고도 검색할 수 있어 보안 측면에서 유리합니다.
• 내장 커넥터를 통해 SharePoint, Amazon S3, Confluence 등과 연동되어 자동 색인화가 가능하며, 운영관리 인건비 절감 효과도 있습니다.
• 문서 수준 보안은 인덱스 시 기존 시스템의 ACL(액세스 제어 목록)을 유지하며 적용되므로, 사용자별 권한 기반 접근이 가능합니다.
• 검색API(SearchRelevantContent)는 의미 기반 검색과 키워드 검색을 혼합한 하이브리드 검색을 통해 최대의 정확도와 자동화 수준을 달성합니다.

클라우드 기반 통합 패턴: 두 가지 접근 방식

AI 검색 솔루션을 구축하는 방법으로 두 가지 대표적인 통합 방법이 소개되어 있습니다.

1. 데이터 액세서 기반 Amazon Q index 직접 통합 (비MCP 방식)
   이 방식은 MCP 서버를 구축하지 않고, ISV가 제공하는 IAM 역할을 통해 Amazon Q index API를 직접 활용하는 방식입니다.

주요 장점:

• 빠른 구축: 별도의 MCP 레이어가 없으므로 단기간에 배포 및 자동화 가능
• 운영 단순화: AWS가 색인화, 랭킹, 보안 전반을 완전관리형으로 제공
• 관리 효율성: 클라우드트레일 기반 로그 분석과 KMS 암호화 등 통합 보안 제공

2. MCP 기반 통합 방식 (SearchRelevantContent를 MCP 툴로 래핑)
   이 방식은 이미 MCP를 사용하여 다양한 기능을 제공하고 있는 ISV에게 적합합니다. Amazon Q index 검색 기능을 MCP의 구조화된 액션 중 하나로 통합하는 전략입니다.

주요 장점:

• 통일된 인터페이스 제공: 다양한 AI 액션과 검색 기능을 MCP 인터페이스로 통합 관리
• 통합 로깅 및 호출 패턴 적용 가능
• 검색 요청을 MCP 서버가 수행하므로 ISV 통제 범위 확대

활용 선택 가이드: 어떤 패턴이 적절할까?

다음 조건에 따라 패턴 선택이 달라질 수 있습니다.

• 빠른 자동화 도입이 우선일 경우 → 패턴 1
• MCP 기반 아키텍처를 이미 보유한 ISV → 패턴 2

또한, 실시간 지표 조회, 단순한 키워드 기반 검색 등은 MCP 단독으로도 구현 가능하므로, 경우에 따라 Amazon Q index 없이 MCP만으로 구성하는 것이 경제적인 선택이 될 수 있습니다.

결론

Amazon Q index와 MCP의 조합은 보안성, 확장성, 자동화 관점에서 매우 강력한 생성형 AI 검색 인프라를 제공합니다. 구조화된 액션을 수행하고자 하는 MCP 기반 서비스에 Amazon Q index를 접목하면, 데이터 자동화 수준은 한층 높아지며 복잡한 인프라를 자체적으로 구축할 필요 없이 AWS가 제공하는 완전관리형 클라우드 기능을 그대로 활용할 수 있습니다. 기업은 이 통합 전략을 통해 명확한 데이터 통제와 빠른 검색 정확도를 확보하고, 비용 및 운영 부담을 최소화하여 비즈니스 혁신을 가속화할 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/enhance-generative-ai-solutions-using-amazon-q-index-with-model-context-protocol-part-1/