EKS 워크로드 관리 및 문제 해결을 위한 Python 기반 MCP 서버 활용 가이드

핵심 기술

본 콘텐츠는 AWS EKS 환경에서 LLM(Large Language Model)을 활용한 AIOps 및 Kubernetes 워크로드 관리에 있어 데이터 정확성과 신뢰성을 확보하는 방안으로 MCP (Machine Communication Protocol) 서버, 특히 EKS MCP 서버를 소개하고 Python을 이용한 연동 및 활용 방법을 상세히 안내합니다.

기술적 세부사항

• MCP 서버 개념: API 호출을 통해 필요한 데이터 컬렉션을 제공하는 구조로, 클라이언트/서버 아키텍처 또는 PyPi 패키지 형태 등으로 구현 가능합니다.
• MCP 서버의 목표: LLM의 부정확한 정보를 보완하고 정확한 정보를 제공하여, Kubernetes, 문서, CI/CD 등 다양한 영역에서 신뢰도를 높이는 데 사용됩니다.
• EKS MCP 서버의 기능: EKS 환경에 특화된 기능으로 list_k8s_resources, list_api_versions, manage_k8s_resource, apply_yaml, get_k8s_events, get_pod_logs, manage_eks_stacks, search_eks_troubleshoot_guide, get_cloudwatch_logs, get_cloudwatch_metrics 등을 포함합니다.
• Python 클라이언트 구현: mcp 라이브러리를 사용하여 EKS MCP 서버와 통신하며, asyncio를 활용하여 비동기 I/O 처리를 통해 효율성을 높입니다.
• 실행 예제: uvx 및 awslabs.eks-mcp-server 패키지를 이용한 list_k8s_resources 호출 예제를 통해 EKS Pod 목록을 가져오는 과정을 보여줍니다.
• 환경 설정: StdioServerParameters를 사용하여 MCP 서버의 실행 명령어, 인자, 환경 변수 등을 정의합니다.

개발 임팩트

• LLM 기반 자동화 도구의 신뢰성 향상 및 운영 비용 효율화
• EKS 클러스터의 리소스 관리, 모니터링, 문제 해결 자동화를 위한 파이프라인 구축 용이
• Python 스크립트를 통한 Kubernetes 및 AWS 리소스 통합 관리 능력 강화
• 운영 및 개발 효율성을 높이는 AIOps 시나리오 구현 지원

커뮤니티 반응

• MCP 서버가 비교적 신규 기술(작성 시점 기준 약 6개월)이며, Kubernetes 리소스 관리가 MCP 서버의 핵심 기능이 아닐 수 있다는 점에 대한 탐구와 질문이 제기되었습니다. 이는 향후 자율적인 액션(autonomous actions)에 대한 잠재적 활용 가능성을 시사합니다.
• uv (Python 패키지 관리자)의 PyPI 대체 가능성에 대한 언급이 있습니다.