링크보관소: Amazon Q CLI와 MCP를 활용한 최적의 북마크 관리 시스템 구축
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
DevOps
대상자
AWS 개발자, Amazon Q CLI 사용자, 인프라 자동화 도구 개발자
핵심 요약
- Amazon Q CLI와 MCP 통합 : 자연어 인터페이스를 통해 북마크 관리 가능 (
search_bookmarks
,get_url_data
,store_url
API 활용) - MCP 서버 아키텍처 : Chrome 다중 프로필 지원 및 웹 콘텐츠 자동 분석 기능 포함
- 크로스 플랫폼 호환성 : macOS, Windows, Linux에서 실행 가능
섹션별 세부 요약
1. 문제 정의와 LinkVault 소개
- 개발자들이 흔히 겪는 북마크 관리의 어려움 설명
- LinkVault는 MCP 서버로 구현된 오픈소스 툴로, Amazon Q CLI와 통합하여 AI 기반 북마크 관리 제공
2. 주요 기능 및 기술적 특징
- Amazon Q CLI 인터그레이션
- 자연어로 북마크 검색, 추가, 분류 가능
- search_bookmarks
API로 URL 검색, get_url_data
로 웹 페이지 정보 수집, store_url
로 북마크 저장
- MCP 프로토콜 활용
- 외부 도구와 데이터 소스 접근 가능, Amazon Q의 기능 확장
- 크로스 플랫폼 지원
- Amazon Q CLI가 실행되는 모든 OS에서 작동
3. 사용 예시 및 터미널 인터페이스
- 북마크 존재 여부 확인
```bash
$ q chat
> Can you tell me if I have this bookmark stored?
```
- search_bookmarks
도구 실행, 결과 없을 시 추가 여부 확인
- 신규 북마크 추가
```bash
> yes add it
```
- get_url_data
로 URL 정보 수집 후 store_url
API를 통해 저장
- 저장된 북마크의 카테고리, 태그, 중요도 등 메타데이터 포함
4. 구현 방법 및 설정 절차
- 환경 구성
- Amazon Q CLI 설치
git clone
을 통해 LinkVault 저장소 클론uv
로 가상 환경 생성 후 의존성 설치 (uv install .
)
- MCP 서버 등록
```json
{
"bookmark_manager": {
"command": "uv",
"args": ["--directory", "/path/to/linkvault-mcp-server", "run", "src/server.py"],
"autoApprove": ["get_url_data", "store_url", "search_bookmarks", "list_chrome_bookmarks"]
}
}
```
- ~/.aws/amazonq/mcp.json
파일에 설정
5. 향후 개선 계획
- 브라우저 지원 확장
- Safari, Firefox 지원 예정
- 콘텐츠 분석 강화
- 웹 페이지의 키워드 추출 및 더 정확한 카테고리 분류
- AWS 서비스 문서 연동
- AWS 공식 문서와의 통합을 통한 실시간 정보 검색
- 협업 북마크 공유
- 팀 기반 북마크 공유 기능 추가
결론
- 실무 적용 팁 : Amazon Q CLI 기반의 자연어 인터페이스를 통해 북마크 관리 효율성 극대화,
MCP
프로토콜을 활용한 확장성 강조 - 구현 권장사항 :
uv
를 사용한 가상 환경 설정 및mcp.json
파일에서의 자동 승인 설정 중요 - 핵심 수치 :
search_bookmarks
API 실행 시간 0.3초,get_url_data
실행 시간 0.384초 - 결론 요약 : LinkVault는 MCP 프로토콜을 통해 Amazon Q CLI의 기능을 확장하여 개발자들이 터미널 내에서 북마크를 자연어로 관리할 수 있도록 지원하는 실용적인 도구이다.