제목
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
DevOps
대상자
- DevOps 엔지니어, 클라우드 개발자
- 중급~고급 수준의 AWS 및 DevOps 경험을 가진 개발자
- 자동화 도구와 AI 기반 인프라 관리에 관심 있는 사람
핵심 요약
- Amazon Q Chat은 AWS 환경 관리를 위한 자연어 기반 도구로,
q login명령어로 인증 후 사용 가능 - MCP Agent는 Model Context Protocol 기반으로 AWS와의 상호작용 자동화를 지원 (예:
awslabs.cost-analysis-mcp-server) - 비용 분석 MCP 서버를 통해 Reserved Instance(RI) 커버리지 분석 등 복잡한 작업을 CLI 없이 자연어로 실행 가능
섹션별 세부 요약
1. Amazon Q Chat 소개
- AI 기반 DevOps 도구로, AWS 리소스 조회, 문제 해결, 작업 수행 가능
- 대화형 인터페이스 제공으로 콘솔 또는 스크립트 사용 없이 작업 가능
- 공식 문서: https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/what-is.html
2. MCP Agent 설치 및 구성
- MCP Agent는 AWS와의 상호작용을 위한 중개자로,
mcp.json파일에 구성 - 예시:
```json
"mcpServers": {
"awslabs.core-mcp-server": {
"command": "uvx",
"args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"]
}
}
```
- 지원되는 MCP Agent 예시: AWS, Slack, Kubernetes 서버 포함
3. Cost Analysis MCP Server 활용 사례
- RI 커버리지 분석을 위한 사용 예시:
- 시간 범위: "last month", "year to date" 등
- 지역: "us-east-1"
- 출력 형식: 요약 또는 상세 정보
- 사용 예시 명령어:
```bash
Analyze my Amazon RDS Reserved Instance (RI) coverage in the us-east-1 region using the default AWS profile.
```
- 자동 생성 결과: CSV 파일 및 최적화 권장사항 포함
4. MCP Agent 사용 흐름
- 설치 후
q chat명령어로 Amazon Q Chat 실행 - MCP Server 확인:
```bash
can you access mcp servers i setup on mcp.json?
```
- 결과 확인:
- 활성화된 MCP 서버: awslabs.core-mcp-server, awslabs.cost-analysis-mcp-server 등
- 기본 AWS 프로필 사용 여부 확인
결론
- AI 기반 자동화 도구를 활용할 때 최초 데이터 검증 필수
- MCP Agent 확장성을 통해 다양한 클라우드 작업 자동화 가능
- 사용 예시로 비용 분석을 통해 AWS 리소스 최적화 효과 확인 가능