AWS Amazon Q CLI와 MCP 연동을 통한 터미널 기반 생성형 AI 활용 가이드

핵심 기술

AWS Amazon Q CLI와 Model Context Protocol(MCP) 서버를 Windows 환경 (WSL 경유)에 설치하고 연동하여 터미널에서 생성형 AI를 활용하는 방법을 상세히 안내합니다.

기술적 세부사항

• Amazon Q CLI: 터미널에서 직접 생성형 AI 어시스턴트와 상호작용할 수 있는 명령줄 도구입니다.
• MCP (Model Context Protocol): Q CLI와 같은 AI 도구를 외부 서비스(AWS 문서, CDK 모범 사례, 비용 계산기 등)에 연결하는 오픈 프로토콜입니다.
• Q CLI 아키텍처: 사용자 입력 → Q CLI 세션 관리 → 요청 유형 확인 → AWS 서비스/로컬 파일 연동 → LLM 호출 → MCP 서버 탐색 및 연동 → MCP 결과 수신 → 최종 응답 제공의 흐름을 따릅니다.
• Windows WSL 설치: Amazon Q CLI는 Linux 기반이므로, Windows Subsystem for Linux (WSL)를 통해 설치 및 실행합니다.
  • WSL 설치 (wsl --install)
  • Ubuntu 기본 설치 및 사용자/비밀번호 설정
  • Q CLI 설치 파일 다운로드 (curl 사용)
  • 의존성 패키지 설치 (unzip, apt-get 사용)
  • Q CLI 패키지 압축 해제 (unzip q.zip)
  • 설치 스크립트 실행 (q/install.sh), 쉘 설정 수정 및 Builder ID 인증.
  • 설치 확인 (q --version).
• MCP 서버 구성: Q CLI 설치 후 MCP 서버 설정을 진행합니다.
  • uv 설치 및 Python 3.10 설치.
  • AWS CLI 설치 및 자격 증명 구성 (aws configure). IAM 권한 설정 시 AWS Pricing API 접근 권한 확인.
  • 필수 패키지 설치 (예: graphviz for AWS Diagram MCP Server).
  • MCP 구성 폴더 생성 (~/.aws/amazonq).
  • mcp.json 파일 생성 및 구성 (MCP 서버 정의, 명령어, 인수, 환경 변수, 비활성화 여부 등).
  • AWS_PROFILE 및 AWS_REGION 등 환경 변수 설정.
• 실행: 구성된 MCP 서버와 함께 Amazon Q CLI 실행.

개발 임팩트

• 터미널 환경에서 복잡한 AWS 작업을 자연어 명령어로 처리하여 개발 생산성 향상.
• AWS 서비스, 코드 베이스 등 특정 컨텍스트에 대한 AI의 이해도 증진을 통한 효율적인 문제 해결 지원.
• Infrastructure as Code, 비용 분석, 모범 사례 검토 등 다양한 개발 워크플로우에 AI 기반 자동화 적용 가능.

커뮤니티 반응

(콘텐츠 내에 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, AWS 생태계 및 생성형 AI 기술의 발전 추세를 고려할 때 높은 관심을 받을 것으로 예상됩니다.)