Amazon Bedrock AgentCore MCP 서버로 AI 에이전트 개발 자동화하는 법

Amazon Bedrock AgentCore MCP 서버로 AI 에이전트 개발 자동화하는 방법

최근 Amazon은 생성형 AI 기반 에이전트 개발을 한층 더 쉽게 할 수 있는 솔루션인 Amazon Bedrock AgentCore MCP 서버를 발표했습니다. 이 서버는 코드 어시스턴트와의 자연어 명령을 통해 빠르게 프로토타이핑부터 실제 운영까지 단시간에 구축할 수 있도록 설계되었습니다. 개발자는 복잡한 설정 없이도 AI 에이전트 환경을 자동화하여 빠르게 배포(Deployment) 및 테스트할 수 있는 강력한 방법을 얻게 되었습니다.

Bedrock AgentCore MCP 서버의 주요 기능

Bedrock AgentCore MCP 서버는 에이전트 개발 전반을 자동화하고 최적화할 수 있도록 다음과 같은 기능을 제공합니다.

1. 기존 코드의 런타임 통합 구조로 변환 자동화:
   기존 에이전트 코드를 AgentCore Runtime 호환 코드로 자동 변환합니다. 예를 들어 필요한 라이브러리 임포트, 앱 초기화, 데코레이터 처리, payload 기반 호출 방식 변경 등 필수 구조 개선을 자동으로 수행합니다.

2. 개발 환경 자동화:
   코딩 어시스턴트를 통해 필요한 SDK(bedrock-agentcore, strands-agents 등) 및 CLI 툴킷 설치, AWS 자격 증명 및 권한 구성, ECR(Elastic Container Registry) 설정, .yaml 환경 파일 생성까지 모두 자동화됩니다.

3. 도구 통합 및 게이트웨이 사용 단순화:
   AgentCore Gateway와의 연동을 간편하게 구성하여, 클라우드 상에 작업 도구들과의 연결 통합이 자연스럽게 이루어집니다.

4. 자연어 기반 에이전트 테스트 및 실행:
   단순한 텍스트 명령만으로 배포된 AgentCore 에이전트를 호출하고, 워크플로우 전체를 검증할 수 있어 반복 작업의 효율성이 크게 향상됩니다.

계층형 개발 구조와 활용 사례

AgentCore MCP 서버를 다양한 개발 IDE에 연동하여 더욱 강력한 개발 환경을 구성할 수 있습니다. 아래는 계층 구조 예시입니다:

1. 계층 1: Agentic IDE (예: Kiro, Claude Code, Cursor, VS Code 플러그인)
   자연어 명령을 통해 간편하게 코드 검색, 작성 및 수정 가능

2. 계층 2: AWS 문서 MCP 서버 연동
   Bedrock AgentCore의 공식 문서 정보를 IDE에서 바로 활용

3. 계층 3: 프레임워크 MCP 서버
   Strands, LangGraph 등 프레임워크 전용 문서 연동

4. 계층 4: SDK 문서 연동
   Bedrock AgentCore SDK와 Agent Framework SDK의 API 문서 활용

5. 계층 5: 작업 지시 파일(steering files)
   반복 워크플로우를 위한 실시간 가이드 적용

이러한 계층적 구조는 단순한 작업부터 자동화된 배포 가이드 구성까지 유연하게 대응할 수 있는 기반을 제공합니다.

MCP 서버 설치 가이드

Github 저장소 https://github.com/awslabs/mcp/tree/main/src/amazon-bedrock-agentcore-mcp-server 에서 one-click 설치가 가능하며, 각 IDE별 mcp.json 경로는 아래와 같습니다.

• Kiro: .kiro/settings/mcp.json
• Cursor: .cursor/mcp.json
• Q CLI: ~/.aws/amazonq/mcp.json
• Claude Code: ~/.claude/mcp.json

설치 후 아래와 같이 mcp.json에 서버 설정을 추가하세요.

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.amazon-bedrock-agentcore-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.amazon-bedrock-agentcore-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

실제 사용 흐름 예시

에이전트 개발 수명 주기(Agent Lifecycle)는 다음 단계를 따릅니다.

1. MCP 서버 선택 및 배포
2. 프레임워크(Strands, LangGraph 등) 기반 코드 구성
3. AgentCore Runtime 호환 코드 변환
4. AgentCore CLI를 사용한 배포
5. 테스트 자동화 수행
6. Bedrock AgentCore Gateway MCP 연동 및 재배포

이 전체 과정이 자연어 명령 기반으로 전개되며, 매번 구성 요소를 입력하지 않아도 됩니다. 특히, VS Code, Kiro, Cursor 등의 IDE와 함께 사용할 경우 개발 생산성을 극대화할 수 있습니다.

결론: AgentCore MCP 서버 활용이 가져올 개발 패러다임의 변화

Amazon Bedrock AgentCore MCP 서버는 생성형 AI 기반의 에이전트 개발에 있어 자동화와 유연성을 동시에 제공합니다. 개발자는 이제 복잡한 코드 구성과 설정 없이도, 보다 빠르게 AI 솔루션을 프로토타입 및 운영환경에 배포할 수 있게 되었으며, 이는 기업 내 AI 활용 가속화에도 크게 기여할 것입니다.

AgentCore MCP 서버를 활용하여 업무에 적합한 자동 에이전트 개발을 지금 바로 시작해 보세요.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-development-with-the-amazon-bedrock-agentcore-mcpserver/