AWS 서버리스 아키텍처를 활용한 Strands Agent 및 MCP 서버 배포 전략 비교 분석
🤖 AI 추천
Strands Agent와 MCP 서버를 AWS 서버리스 환경에 배포하려는 소프트웨어 개발자, DevOps 엔지니어, 클라우드 아키텍트에게 권장됩니다. 특히 비용 효율성, 확장성, 관리 용이성을 고려하여 적합한 배포 모델을 선택해야 하는 팀에게 유용합니다.
🔖 주요 키워드

핵심 트렌드
AI 에이전트 개발 및 배포에 있어 AWS 서버리스 서비스(Lambda, Fargate)를 활용하는 것이 핵심 트렌드로 부상하고 있습니다. 이를 통해 개발자는 서버 관리 부담 없이 확장 가능하고 유지보수하기 쉬운 에이전트를 구축할 수 있습니다.
주요 변화 및 영향
- 배포 모델 다양화: Strands Agent와 MCP 서버를 AWS 상에서 Lambda(Native, Web Adapter) 및 Fargate(ECS/EKS)의 세 가지 주요 모델로 배포할 수 있습니다.
- Lambda (Native): 빠른 시작, 간편한 CI/CD, 통합된 관찰 가능성을 제공하지만, 최대 15분 실행 시간 제한과 스트리밍 미지원이라는 제약이 있습니다.
- Lambda (Web Adapter): 기존 웹 프레임워크를 유지하면서 서버리스의 이점을 활용할 수 있으나, 상대적으로 느린 콜드 스타트(1-3초)와 추가적인 복잡성이 발생합니다.
- Fargate (ECS/EKS): 긴 실행 시간 컨테이너 및 스트리밍 지원이 가능하여 복잡하거나 지속적인 워크로드를 처리하는 데 적합하지만, Lambda 대비 높은 비용과 컨테이너 생명주기 관리가 요구됩니다.
- MCP 서버 통합: FastMCP와 HTTP/Streamable-HTTP 트랜스포트를 통해 MCP 서버를 Lambda 함수 또는 컨테이너 내부에 통합하는 방식이 제시됩니다.
- AWS 서비스 연동: API Gateway를 통해 Lambda 기반 에이전트를 외부로 노출시키는 방안이 소개됩니다.
트렌드 임팩트
이러한 서버리스 배포 전략은 AI 에이전트의 개발 및 운영 비용을 절감하고, 민첩성을 향상시키며, 필요에 따라 유연하게 확장할 수 있는 기반을 마련합니다. 특히, 각 프로젝트의 요구사항(실행 시간, 스트리밍 지원 여부, 프레임워크 활용도)에 맞춰 최적의 배포 모델을 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다.
업계 반응 및 전망
AWS의 강력한 서버리스 생태계와 Strands Agent, MCP와 같은 에이전트 관련 SDK의 발전은 AI 에이전트 개발의 진입 장벽을 낮추고 있습니다. 앞으로 더욱 다양한 서비스와 결합하여 에이전트의 기능과 활용 범위가 확장될 것으로 전망됩니다. 보안 및 관찰 가능성을 위한 X-Ray, CloudWatch, IAM, OpenTelemetry와의 통합은 프로덕션 수준의 안정성을 확보하는 데 기여할 것입니다.
📚 실행 계획
Strands Agent 및 MCP 서버의 핵심 기능과 예상 워크로드(실행 시간, 동시 요청 수, 데이터 스트리밍 필요 여부)를 분석하여 Lambda Native, Lambda Web Adapter, Fargate 중 가장 적합한 배포 모델을 선정합니다.
아키텍처 설계
우선순위: 높음
선정된 배포 모델에 따라 FastMCP를 활용하여 MCP 서버를 구현하고, AWS Lambda 또는 Fargate 컨테이너 이미지로 패키징합니다. 필요시 API Gateway 연동을 고려합니다.
개발 및 구현
우선순위: 높음
Proof-of-Concept 단계에서는 Lambda Native 모델을 활용하여 개발 속도를 높이고, 이후 프로덕션 환경에서는 검증된 모델(Web Adapter 또는 Fargate)로 전환하여 성능 및 안정성을 확보합니다.
테스트 및 검증
우선순위: 중간