AWS Bedrock과 MCP로 자동화된 GitHub 워크플로우 구축 가이드

AWS Bedrock와 MCP를 활용한 GitHub 워크플로우 자동화 가이드

AI와 클라우드 기술이 비약적으로 발전하면서, 개발자의 생산성을 극대화하기 위한 다양한 자동화 도구들이 등장하고 있습니다. 그 중에서도 GitHub 워크플로우를 생성형 AI로 자동화하는 방안은 주목할 만한 혁신입니다. 이번 포스팅에서는 Amazon Bedrock, LangGraph, 그리고 Model Context Protocol(MCP)을 활용하여 GitHub 이슈 분석부터 코드 수정, PR 생성까지의 전 과정이 자동으로 수행되는 에이전트 기반 시스템 구축 방법을 소개합니다.

도입: 개발자 워크플로우의 자동화를 위한 접근법

대형 언어 모델(LLM)을 이용한 자동화는 점점 더 강력해지고 있지만, 여전히 실무 적용에는 통합과 운영상의 어려움이 있습니다. 특히, 다양한 툴과 외부 API와의 연동, 에이전트 상태 관리, 정확한 결과 생성을 위한 문맥 대응은 까다로운 과제입니다. 이를 해결하기 위해 Amazon Bedrock, LangGraph, MCP라는 세 가지 강력한 기술을 결합하여 GitHub 기반의 에이전트 자동화를 구현할 수 있습니다.

핵심 구성요소

Amazon Bedrock
Amazon Bedrock은 Anthropic과 같은 주요 AI 개발사의 고성능 기반 모델(Foundation Models, FM)을 API 형태로 제공합니다. 코드를 이해하고 변경 제안 및 자동 수정을 수행할 수 있는 인공지능의 ‘두뇌’ 역할을 합니다.

LangGraph
LangGraph는 그래프 기반의 오케스트레이션 프레임워크로, 에이전트 간의 상호작용, 상태 유지, 분기 처리 등 복잡한 자동화 로직을 구현할 수 있는 도구입니다.

MCP (Model Context Protocol)
MCP는 FM과 툴 간의 연동을 표준화한 오픈 프로토콜로, GitHub MCP 서버를 통해 GitHub API와의 통신을 단순화하고 일관된 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 에이전트가 동적으로 기능을 탐색하고 실행할 수 있습니다.

에이전트 구조 및 작동 방식

LangGraph 기반 에이전트는 다음과 같은 상태 구조를 가지고 있습니다.

AgentState 객체

• issues: 수집된 GitHub 이슈
• current_issue_index: 현재 다루고 있는 이슈의 인덱스
• analysis_result: 이슈 분석 결과
• action_required: 다음 단계 결정 값

시스템은 GitHub에서 오픈된 이슈를 MCP를 통해 자동 수집하고, Amazon Bedrock의 LLM을 통해 이슈 내용을 분석한 뒤, 다음과 같은 작업을 합니다.

1. 코드 변경이 필요한 경우 → 코드를 수정하고 PR 작성
2. 설명 부족 시 → clarification 요청
3. 변경이 불필요하면 → 무시

툴 연동의 자동화와 유연성

MCP의 Tool Registry는 툴 등록, 인자 처리, 응답 구조 표준화를 지원함으로써 성능뿐만 아니라 유지보수성을 높여줍니다. LangChain 기반의 MCP 어댑터는 GitHub의 ‘이슈 목록화’, ‘브랜치 생성’, ‘파일 업데이트’ 등의 작업을 LangGraph 노드에서 바로 사용할 수 있게 해줍니다.

워크플로우 구조

각 노드는 무상태(stateless)로 작동하며, 상태(state)가 노드 간 메시지처럼 전달됩니다. 이렇게 설계된 플로우는 예측 가능하고 테스트 및 디버깅이 쉬우며, 실제 업무 흐름과 유사한 자동화 구조를 구현할 수 있습니다.

배포와 자동화 고려사항

• 도입 전 준비물

  • AWS 계정 및 Amazon Bedrock 접근 권한
  • Docker 또는 Finch 기반의 GitHub MCP 서버 실행 환경
  • LangGraph Python 패키지 및 GitHub API 접근용 personal access token

• 초기 배포 전략

  • 일부 비중요 리포지토리에서 파일 유형별로 다양한 테스트 진행 (Jupyter Notebook, 대형 코드베이스 등)
  • 성공 사례 수집 후 점진적인 확장

• 자동화 트리거 구성

  • Amazon EventBridge와 GitHub 이벤트 연동 시, 특정 키워드 이슈 발생 시 자동 분석 및 PR 생성 가능

개발팀의 이점과 기대 효과

• GitHub 이슈의 자동화된 분석 및 코드 변경으로 유지보수 간소화 발전
• 툴 연동 구조 표준화를 통한 신속한 도입 및 확장
• 에이전트 기반 코드 품질 유지 및 스케일 가능한 자동화를 통한 인력 생산성 증대

결론

Amazon Bedrock, MCP, LangGraph의 결합은 단순한 AI 에이전트를 넘어서 실제 개발 프로세스를 혁신하는 중요한 전환점입니다. 개발자 워크플로우에 이들 기술을 도입함으로써 신속한 이슈 대응, 코드 변경 자동화, 지식 파편화 문제 해결 등 다양한 문제들을 해결할 수 있습니다.

AI 자동화의 미래는 단일 에이전트를 넘어 다중 에이전트 시스템, 능동형 코드 유지보수, 상황 인지 기반 코드 생성, 윤리적 AI 통합으로 진화할 것입니다. 이러한 방향성을 염두에 두고, 지금부터 실험하고 작은 성공 경험을 확장함으로써 개발 문화를 혁신할 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/streamline-github-workflows-with-generative-ai-using-amazon-bedrock-and-mcp/