AI가 AWS를 똑똑하게 다루는 법? 바로 이 서버들입니다: AWS MCP Servers 완전 정리

 

AWS는 강력합니다. 하지만 그만큼 복잡하죠.
매번 문서를 뒤적이며 설정을 반복하고, 오류를 디버깅하는 데 시간을 낭비하고 있다면, 이런 생각이 들 수도 있습니다.

“AI가 AWS 설정도, 문서도 알아서 처리해줬으면 얼마나 좋을까…”

이런 니즈를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 AWS MCP Servers입니다.
AI 기반 개발 환경, 문서 검색, 인프라 자동화, 비용 분석 등 다양한 AWS 작업을 AI와 연결된 서버 구조로 간단히 처리할 수 있게 돕는 도구입니다.

이 글에서는 AWS MCP Servers가 어떤 것인지, 어떤 역할을 하는지, 그리고 실제로 어떻게 사용하는지까지 전부 정리했습니다.

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📌 MCP란 무엇인가요?

먼저 MCP의 의미부터 짚고 넘어가죠.

**MCP (Model Context Protocol)**는 대형 언어 모델(LLM, 예: ChatGPT)과 외부 데이터 소스를 연결해주는 오픈 프로토콜입니다.
즉, AI가 단순한 대화 도구를 넘어서 코드 작성, AWS 리소스 관리, 문서 검색, 비용 분석 등을 실시간으로 할 수 있도록 만드는 연결 고리죠.

쉽게 말해, "AI에게 AWS의 눈과 귀, 그리고 손발을 달아주는 표준 방식"입니다.

이 프로토콜을 통해 AI는 AWS의 기능과 데이터를 실시간으로 받아들이고, 적절한 작업을 수행할 수 있습니다.
이 MCP를 활용하는 다양한 서버가 바로 AWS MCP Servers입니다.

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🧩 AWS MCP Servers 주요 구성 살펴보기

각 MCP 서버는 특정 역할을 맡고 있습니다. 아래는 주요 서버들의 기능 요약입니다.

1. 🧠 Core MCP Server

다른 MCP 서버들을 관리하고 조율하는 중심 서버입니다.

• 여러 MCP 서버를 통합 관리
• 설정 중앙화
• 설치 및 실행 플로우 지원

예: 여러 서버가 있을 때, 이 서버가 일종의 지휘자 역할을 합니다.

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2. 📘 AWS Documentation MCP Server

AWS 공식 문서와 베스트 프랙티스를 검색하고 AI가 활용할 수 있게 해줍니다.

• 공식 문서 검색 API 기반
• 추천 문서 제공
• 마크다운 변환 지원

예: "Amazon Bedrock에 대한 예제 코드 보여줘" 라고 AI에게 질문하면, 이 서버가 실제 문서를 검색해 응답하게 합니다.

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3. 🔍 Amazon Bedrock Knowledge Bases Retrieval MCP Server

Amazon Bedrock 지식 베이스에 접근해 자연어로 질의하고, 데이터를 검색할 수 있습니다.

• 지식 베이스 및 데이터 소스 조회
• 자연어 검색
• 필터링 및 결과 재정렬

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4. 🏗 AWS CDK MCP Server

AWS CDK 기반의 인프라 자동화를 지원하는 서버입니다.

• CDK 프로젝트 분석
• 인프라 설계 추천
• 최신 AWS CDK 베스트 프랙티스 제공

예: "S3와 Lambda를 연결하는 CDK 코드 만들어줘" 요청 시 AI가 실전 코드 작성 가능.

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5. 💰 Cost Analysis MCP Server

AWS 사용 비용을 분석하고 시각화해주는 서버입니다.

• 자연어 질의 기반 비용 분석
• 리포트 생성
• 인사이트 제공

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6. 🎨 Amazon Nova Canvas MCP Server

텍스트 기반 이미지 생성을 AWS 인증 환경에서 처리할 수 있게 해주는 서버입니다.

• 색상 기반 이미지 생성
• 생성 결과 워크스페이스 저장
• AWS 프로필 인증 기반

예: UI 설계 도중 필요한 프로토타입 이미지를 즉석에서 생성 가능.

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⚙️ 설치 및 설정 방법

각 서버는 독립적으로 설치할 수 있으며, 기본적으로 Python과 uv를 사용합니다. 아래는 전반적인 설치 흐름입니다.

1. uv 설치
2. curl -sSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
3. Python 설치
4. uv python install 3.10
5. AWS 자격 증명 구성
6. aws configure
7. 서버 구성 파일 예시 (~/.aws/amazonq/mcp.json)

{ "mcpServers": { "awslabs.core-mcp-server": { "command": "uvx", "args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"], "env": { "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR", "MCP_SETTINGS_PATH": "path to your mcp settings file" } }, "awslabs.cdk-mcp-server": { "command": "uvx", "args": ["awslabs.cdk-mcp-server@latest"], "env": { "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR" } } } }

각 서버별 세부 설정은 공식 문서를 참고하면 됩니다.

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🧪 실제 활용 예시

“AI 어시스턴트가 AWS CDK로 인프라를 만들어주는 작업, 진짜 가능해?”

가능합니다. 예를 들어 AWS CDK MCP Server와 연결된 AI에게 이렇게 요청할 수 있습니다.

“Amazon S3 버킷과 연결된 Lambda 함수를 생성해줘. CDK 코드로.”

그러면 AI는 최신 CDK 버전과 AWS 베스트 프랙티스를 기반으로, 아래와 같은 코드를 생성해줄 수 있습니다.

const bucket = new s3.Bucket(this, 'MyBucket');
const fn = new lambda.Function(this, 'MyFunction', {
  runtime: lambda.Runtime.NODEJS_18_X,
  handler: 'index.handler',
  code: lambda.Code.fromAsset('lambda'),
  environment: {
    BUCKET_NAME: bucket.bucketName,
  },
});
bucket.grantReadWrite(fn);

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✅ 정리 및 기대 효과

AWS MCP Servers는 AI 기반 클라우드 개발을 한층 더 똑똑하게 만들어주는 혁신적인 인프라입니다.

기존에는 사람이 일일이 문서를 찾고, 코드를 작성하고, 비용을 분석했다면
이제는 AI에게 자연어로 지시하면 실시간으로 결과를 받아볼 수 있는 시대입니다.

기대 효과 요약:

• AI와 AWS의 자연스러운 연결
• 인프라 자동화 및 개발 생산성 향상
• 문서 검색, 비용 분석, 리소스 생성 자동화
• 복잡한 클라우드 관리의 단순화

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📌 이제 AWS도 AI와 함께 똑똑하게 관리하세요.
복잡함은 AI에게 맡기고, 당신은 더 중요한 개발에 집중해보는 건 어떨까요?

https://github.com/awslabs/mcp?fbclid=IwY2xjawJeCbZleHRuA2FlbQIxMQABHpa8kjyXVNQEOoof2GO1sOpLdKz1SUfIc6DmuaJ-B6UdM7VGsuldFmfoeEJC_aem_EAnnwQg8ZXzTnZPPVH1UeA

GitHub - awslabs/mcp: AWS MCP Servers — specialized MCP servers that bring AWS best practices directly to your development wor