Strands Agents SDK와 MCP 서버를 활용한 기본 AI Agent 구현 가이드
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본 콘텐츠는 Strands Agents SDK와 MCP(Model Context Protocol)를 사용하여 로컬 환경에서 간단한 AI Agent를 구축하는 실용적인 방법을 제공합니다. Python 개발자, 특히 AI Agent 개발에 입문하거나 LLM 기반의 도구 통합에 관심 있는 개발자에게 유용합니다. Backend 개발자, AI/ML 엔지니어, 연구원 등이 Strands Agent의 동적 도구 발견 및 통합 메커니즘을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
🔖 주요 키워드
핵심 기술: 본 문서는 Strands Agents SDK와 MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 간단한 AI Agent를 구축하는 과정을 안내합니다. 로컬 MCP 서버를 통해 외부 도구와의 연동을 시연하며, Strands Agent의 동적 도구 발견 및 통합 능력을 보여줍니다.
기술적 세부사항:
* 개발 환경 설정: Python 3.9 이상 버전 요구사항 및 strands-agents, strands-agents-tools, strands-agents-builder, mcp-client 패키지 설치.
* MCP 서버 구현: FastMCP를 이용한 간단한 HTTP 기반 MCP 서버 구축 예시 (mcp_server.py).
* get_greeting 도구 등록 및 HTTP MCP 상호작용.
* Agent 구현: strands-agents 라이브러리를 사용하여 MCP 서버와 연동하는 agent_with_mcp.py 스크립트 작성.
* MCPClient를 통한 MCP 서버 메타데이터 조회.
* Agent 객체 생성 시 model='bedrock:nova' 및 tools=mcp_client.tools 설정.
* 사용자 프롬프트를 LLM에 전달하여 get_greeting 도구 호출 및 응답 출력.
* Agent 실행 워크플로우:
1. 도구 검색: Agent 시작 시 MCP 서버에서 도구 메타데이터(이름, 스키마, 설명)를 가져옴.
2. 사용자 입력 처리: LLM이 사용자 의도를 해석하고 적절한 도구 선택.
3. MCP 도구 호출: MCP 클라이언트를 통해 tools/call JSON-RPC 요청 전송.
4. 도구 실행 및 응답: MCP 서버에서 Python 함수 실행 및 결과 반환.
5. Agentic Reflection: 도구 출력을 LLM 컨텍스트에 주입하여 최종 응답 생성.
* 실행 및 결과 확인: MCP 서버 및 Agent 스크립트 실행 후 예상 출력(Hello, Alice!) 확인.
개발 임팩트: Strands Agent는 런타임 도구 검색, 표준화된 MCP 통신, 모델 중심 추론을 결합하여 하드코딩 없이 유연하고 유지보수 가능한 AI Agent 시스템 구축을 가능하게 합니다. 이를 통해 다양한 외부 도구를 동적으로 통합하고 활용할 수 있습니다.
커뮤니티 반응: 콘텐츠 자체에는 구체적인 커뮤니티 반응에 대한 언급은 없습니다. 하지만 "#programming #ai #beginners #productivity"와 같은 태그는 개발자 커뮤니티 내에서의 관심을 시사합니다.