제목
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
DevOps
대상자
- 개발자/DevOps 엔지니어
- AI와 인프라 자동화에 관심 있는 사람
- Cloudflare API 사용 경험자
- 난이도: 중간 (Python 기초 및 API 이해 필요)
핵심 요약
- MCP (Model Context Protocol)는 LLM이 인프라 도구와 안전하게 상호작용할 수 있도록 하는 AI-accessible API 표준.
- Cloudflare MCP 서버를 통해 DNS, WAF, 로드 밸런서 등 7가지 핵심 인프라 서비스에 직접 접근 가능.
- Python 예제를 통해
requests라이브러리로 DNS 레코드 조회를 구현할 수 있으며,Zone:Read권한이 필수.
섹션별 세부 요약
1. MCP 소개
- MCP는 LLM (예: Claude, ChatGPT)이 외부 도구와 구조화된 방식으로 통신하도록 지원.
- AI가 직접 인프라 조작 (예: 보안 규칙 설정, 캐시 정리) 가능.
- Cloudflare의 MCP 서버는 13개의 원격 서버로 운영.
2. MCP 지원 서비스
- DNS 레코드 조회 및 관리
- Workers 배포 및 보안 규칙 (WAF) 설정
- 분석 데이터 및 로드 밸런서 설정
- 화이트리스트/블랙리스트 및 봇 관리
3. Python 예제 구성
- 필수 조건:
- Python 3.8+
- Cloudflare 계정 및 Zone:Read 권한을 가진 API 토큰
- requests 라이브러리 설치 (pip install requests)
- 코드 구조:
```python
import requests
MCP_ENDPOINT = "https://api.cloudflare.com/client/v4"
API_TOKEN = "your_token"
ZONE_ID = "your_zone_id"
def get_dns_records():
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}", "Content-Type": "application/json"}
response = requests.get(f"{MCP_ENDPOINT}/zones/{ZONE_ID}/dns_records", headers=headers)
if response.status_code == 200:
print("DNS Records:", response.json().get("result"))
```
4. MCP의 실무적 의미
- AI-DevOps의 새로운 가능성:
- 자동화 (예: 트래픽 모니터링, 비정상 패턴 탐지)
- 보안 강화 (AI가 실시간으로 보안 규칙 조정)
- 명령 예시:
"Hey Claude, redirect /login to /auth and purge cache for /checkout"
결론
- MCP는 AI와 인프라 간의 실질적 연결을 가능하게 하는 첫 번째 실현 사례.
- Python 스크립트를 통해 DNS 레코드 조회 등 기본 작업을 수행할 수 있으며, 보안 권한 관리에 유의해야 함.
- AI-DevOps 도입 시 확장성, 안정성, 보안을 고려한 설계가 필수.