Amazon MWAA와 Bedrock AgentCore로 MCP 기반 클라우드 정책 에이전트 구축하기

클라우드 인프라가 확장됨에 따라 IAM 정책, 보안 그룹, 네트워크 설정 등 수많은 리소스 데이터가 여러 계정과 리전에 분산되어 관리에 어려움이 발생하고 있습니다. 기존 방식은 팀마다 데이터 수집 방식이 다르고 교차 분석이 어렵다는 한계가 있습니다.

이를 해결하기 위해 Amazon MWAA로 정책 수집을 자동화하고, Amazon S3 Vectors를 통해 시맨틱 검색을 구현하는 아키텍처를 제안합니다. 특히 MCP(Model Context Protocol) 표준을 활용하여 데이터 접근 계층을 표준화함으로써, 특정 프레임워크에 종속되지 않고 다양한 AI 도구에서 동일한 도구를 재사용할 수 있도록 설계했습니다.

시스템은 세 계층으로 구성됩니다.

• 데이터 수집 계층: MWAA가 정책을 수집하여 S3에 저장하고, Amazon Bedrock Titan Embed v2로 벡터화하여 S3 Vectors에 저장합니다.
• AI 에이전트 계층: Strands Agent가 Amazon Bedrock AgentCore Runtime에서 서버리스로 실행되며, MCP 표준 기반의 6가지 도구(검색, 상세 조회, 비교 등)를 제공합니다.
• 소비자 계층: Streamlit 대시보드나 Kiro와 같은 다양한 AI 도구가 에이전트에 접근하여 사용자 질의에 응답합니다.