아마존 Bedrock AgentCore Gateway: 엔터프라이즈 AI 에이전트 통합의 새로운 기준
AI 에이전트는 다양한 툴, 데이터 저장소, 프롬프트 템플릿, 다른 에이전트 등 여러 자산에 접근해야 실제로 유용한 작업을 수행할 수 있습니다. 하지만 엔터프라이즈 환경에서 AI 에이전트와 수백 또는 수천 개의 툴을 손쉽게 연결하는 것은 점점 더 복잡한 일이 되고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AWS는 새로운 방식의 AI 툴 연동 서비스를 발표했습니다. 바로 Amazon Bedrock AgentCore Gateway입니다.
Amazon Bedrock AgentCore Gateway 살펴보기
Amazon Bedrock AgentCore Gateway는 AI 에이전트와 다양한 툴을 안전하게 연결할 수 있게 해 주는 완전 관리형 게이트웨이 서비스입니다. 이 서비스는 복잡한 보안, 인프라 구성 및 프로토콜 구현 작업을 추상화하므로 AI 시스템 개발자와 기업은 쉽게 에이전트 툴 통합을 자동화하고 확장할 수 있습니다.
이 게이트웨이는 MCP(Model Context Protocol)를 기반으로 하며, AWS Lambda, REST API(OpenAPI, Smithy) 연동을 통해 더욱 유연한 확장이 가능합니다.
핵심 기능
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MCP 기반 통합 자동화
기존 API 또는 Lambda 함수 기반의 툴을 MCP 형태로 자동 변환합니다. 개발자는 기존 시스템을 유지하면서도 AI 에이전트와 쉽게 연동할 수 있습니다. -
보안 아키텍처
OAuth 기반의 인바운드, IAM 또는 OAuth 기반의 아웃바운드 인증을 모두 지원합니다. 대상별 인증 설정이 분리되어 있어 명확한 보안 경계를 유지할 수 있습니다. -
툴 조합 및 확장성
하나의 MCP 엔드포인트로 다수의 API, Lambda 함수, 툴을 통합할 수 있어 에이전트가 효율적으로 작업을 실행할 수 있습니다. Smithy 모델, OpenAPI, Lambda와 통합 가능합니다. -
인프라 자동 관리
AgentCore Gateway는 완전히 서버리스로 운영되며, 인프라 관리, 스케일링, 고가용성 등을 자동으로 처리합니다. -
의미 기반 툴 검색
x_amz_bedrock_agentcore_search라는 기본 제공 MCP 툴을 통해 자연어로 툴을 검색할 수 있습니다. 이는 수천 개의 툴 중에서 정확하고 빠르게 필요한 툴을 찾는 데 도움을 줍니다.
보안과 인증 모델
AgentCore Gateway는 이중 보안 모델을 채택하고 있습니다. 게이트웨이 자체에 대한 접근(Ingress)은 OAuth를 기반으로 하며, Amazon Cognito, Okta, Auth0 등 다양한 ID 공급자를 활용할 수 있습니다.
반대로 대상 툴에 대한 아웃바운드 인증(Egress)은 Lambda나 Smithy 모델 경우 IAM Role을, REST API는 API 키 혹은 OAuth 2LO(클라이언트 크레덴셜 방식)를 지원합니다. 이로써 모든 통신은 보안성과 확장성을 유지한 채 자동으로 관리됩니다.
유즈케이스: 실제 연동 가이드
AgentCore Gateway는 AWS SDK, AWS Console, AWS CLI 등 다양한 방법으로 설정할 수 있습니다. Boto3를 통해 Python 코드로 게이트웨이 및 타겟을 생성하는 예시는 다음과 같습니다.
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Gateway 생성:
gateway_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control') response = gateway_client.create_gateway(name='DemoGateway', ...)
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OpenAPI 타겟 등록:
target = gateway_client.create_gateway_target(name='DemoOpenAPITarget', ...)
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AWS Lambda 통합:
target = gateway_client.create_gateway_target(name='LambdaUsingSDK', ...)
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LangChain 연동:
LangChain Framework와도 직접 통합할 수 있으며, JWT 기반 인증과 MCP 프로토콜을 통한 스트리밍 호출을 지원합니다. -
의미 기반 툴 검색:
tool_search(gateway_endpoint, jwt_token, query="날씨 확인하는 툴 알려줘")
사용자 사례: 헬스케어 분야 성공 사례
헬스케어 테크 기업인 Innovaccer는 기존의 API를 MCP 툴로 자동 변환하고, AI 에이전트를 통해 의료 데이터와 워크플로우를 안전하게 연동할 수 있도록 Amazon AgentCore Gateway를 채택했습니다. 이를 통해 빠르고 신뢰성 있는 AI 자동화를 실현하면서도 의료 데이터 보호 및 거버넌스를 완벽하게 충족할 수 있었습니다.
활용 가이드 및 배포 전략
효율적인 배포를 위해 다음의 모범 사례를 따르는 것이 중요합니다.
- 도메인 기반으로 MCP 툴을 그룹화해 관리성을 높이십시오.
- API 타입(OpenAPI, Lambda, Smithy)에 따라 정리하고, 아웃바운드 인증 설정을 기준으로 그룹화하십시오.
- semantic 검색 성능을 정기적으로 검토 및 평가하십시오.
- MCP Registry를 활용해 툴 메타데이터를 중앙에서 통합 관리하고, API 문서 품질을 지속적으로 검토하십시오.
결론
Amazon Bedrock AgentCore Gateway는 현대적 AI 시스템 개발과 배포 전략에서 필수적인 컴포넌트로 자리 잡고 있습니다. 복잡한 툴 연결 문제를 단순화하고, 보안을 강화하며, 의미 기반 검색을 통해 스마트한 에이전트 활용을 가능하게 합니다. 기업의 AI 자동화를 실현하려는 조직이라면 이 서비스를 중심으로 AI 에이전트 아키텍처를 설계하는 것이 현명한 선택입니다.
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