Docker와 LLM을 활용한 AWS MCP 서버 구축 및 자동화 실습 가이드
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이 콘텐츠는 AWS Cloud 환경에서 AI 모델 통합 및 자동화를 경험하고자 하는 개발자, 특히 LLM 기반 애플리케이션 개발에 관심 있는 분들에게 유용합니다. Docker를 활용한 환경 구축 경험이 있거나, LLM 에이전트와 외부 시스템 간의 연동 방식을 학습하고 싶은 미들 레벨 이상의 개발자에게 추천합니다.
🔖 주요 키워드
핵심 기술: 본 콘텐츠는 AWS MCP(Model Context Protocol) 서버를 Docker 컨테이너 환경에 구축하고, DeepSeek와 같은 LLM을 활용하여 외부 시스템과 상호작용하며 특정 작업을 자동화하는 실질적인 방법을 제시합니다. 이를 통해 개발자는 LLM 기반 애플리케이션의 통합 및 실행 과정을 쉽게 이해하고 경험할 수 있습니다.
기술적 세부사항:
* MCP 소개: 쉬운 사용성, 표준화, 효율적인 AI 모델 통합으로 인해 인기 상승 중이며, AI 자동화, 에이전트 시스템, LLM 기반 애플리케이션에 유용함.
* 환경 설정: AWS Lab MCP 서버를 Docker 컨테이너에서 실행하기 위한 단계별 가이드 제공.
* GitHub 리포지토리 클론: aws-mcp/mcp/src/aws-diagram-mcp-server 경로를 포함한 aws-mcp git repo 클론 및 이동.
* Docker 이미지 빌드: awslabs/aws-diagram-mcp-server 태그로 MCP 서버 Docker 이미지 생성 (docker build -t awslabs/aws-diagram-mcp-server .).
* LLM API 설정 (VSCode Cline Extension):
* VSCode에 Cline Extension 설치.
* Cline 확장 내에서 LLM API(예: DeepSeek) 및 API 키 설정.
* MCP 서버 추가 (Cline):
* Cline 설정 파일(cline_mcp_settings.json)에 AWS Diagram Generator MCP 서버 구성 추가.
* command: docker, args를 사용하여 Docker 컨테이너 실행 명령 지정 (docker run --rm --interactive --env FASTMCP_LOG_LEVEL=ERROR awslabs/aws-diagram-mcp-server).
* 실행 및 테스트: LLM에 "generate an AWS diagaram an ASG and a RDS in private subnet. an ALB in front of the ASG as its target group and Route53 DNS to ALB as backend. Route53 with"와 같은 프롬프트를 전달하여 AWS 다이어그램 생성 테스트.
* 결과 확인 및 파일 복사: 생성된 다이어그램 파일은 컨테이너 내 /tmp/generated-diagrams/ 경로에 저장되며, docker cp 명령을 사용하여 로컬로 복사해야 함.
개발 임팩트: 이 가이드를 통해 개발자는 LLM과 외부 시스템을 연동하는 MCP의 실제 작동 방식을 빠르게 파악하고, Docker를 활용한 효율적인 환경 구축 및 배포 방법을 익힐 수 있습니다. 이를 통해 AI 기반 자동화 시스템 구축에 대한 이해도를 높이고 실무 적용 역량을 강화할 수 있습니다.
커뮤니티 반응: 콘텐츠 자체에서는 특정 커뮤니티 반응이 언급되지 않았지만, MCP와 LLM 연동은 AI 개발 커뮤니티에서 활발히 논의되는 주제입니다. 특히 Docker를 활용한 간편한 설정 방법은 개발자들의 관심을 끌 것으로 예상됩니다.
톤앤매너: 이 콘텐츠는 IT 개발자를 대상으로 하며, 기술적인 내용을 명확하고 구조적으로 설명하는 전문적이고 실용적인 톤을 유지하고 있습니다.