모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 이해 및 Amazon Q Developer CLI 활용 방법

분야

프로그래밍/소프트웨어 개발

대상자

AI 애플리케이션 개발자 및 도구 통합을 위한 기술적 실무자. 중급~고급 난이도.

핵심 요약

*MCP**(Model Context Protocol)는 Anthropic이 개발한 표준화된 프로토콜로, LLM에 외부 데이터/도구 접근을 위한 인터페이스를 제공합니다.
MCP 서버는 데이터 소스나 도구를 노출시키는 서버 측 구현체로, LLM에 추가 컨텍스트를 제공합니다.
MCP 클라이언트는 AI 에이전트나 챗봇 인터페이스로, 서버에서 정보를 요청하거나 도구 실행을 요청합니다.
Amazon Q Developer CLI를 통해 MCP 서버(예: AWS 문서 서버)를 설정하여 LLM의 작업 정확도를 높일 수 있습니다.

섹션별 세부 요약

MCP 개요 및 장점

LLM에 파일/API 데이터 등 컨텍스트 정보를 표준화된 방식으로 전달합니다.
*비유**: USB-C 포트처럼 AI 애플리케이션과 데이터 소스 간 표준 인터페이스를 제공합니다.
개발자와 GenAI 앱에 실질적인 AI 활용을 가능하게 하며, MCP 서버 개발 및 사용자 애플리케이션 구축을 지원합니다.

MCP 구성 요소

MCP 서버

- 서버 측 구현체로, 도구 또는 데이터 소스를 노출시킵니다.

- 클라이언트 요청에 따라 LLM에 추가 정보를 제공합니다.

MCP 클라이언트

- AI 에이전트나 챗봇 인터페이스로, 서버와의 통신을 통해 도구 실행을 요청합니다.

- STDIO 또는 SSE 방식으로 클라이언트-서버 통신이 가능합니다.

Amazon Q Developer CLI 설정 절차

단계 1: CLI 설치 및 로그인

- q login 명령어로 AWS Builder 계정 로그인 후, 무료 라이선스 선택

단계 2: MCP 서버 구성

- ~/.aws/amazonq/mcp.json 파일 생성 및 아래 JSON 설정

```json

{

"mcpServers": {

"awslabs.aws-documentation-mcp-server": {

"command": "uvx",

"args": ["awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest"],

"env": { "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR" },

"disabled": false,

"autoApprove": []

}

```

단계 3: Amazon Q CLI와의 상호작용

- q chat 명령어로 AWS 관련 질문을 입력하여 MCP 서버의 컨텍스트를 활용한 추천을 받습니다.

결론

MCP는 LLM의 작업 정확도를 높이기 위한 표준화된 프로토콜로, AWS와 같은 플랫폼에서의 도구 통합을 용이하게 합니다. Amazon Q Developer CLI를 통해 MCP 서버를 설정하고, 다양한 데이터 소스와 도구를 활용하여 AI 애플리케이션의 기능을 확장할 수 있습니다. 실무에서는 MCP 서버의 신뢰 설정과 통신 방식(예: STDIO/SSE)에 따라 구현 방향을 결정하는 것이 중요합니다.