kt 클라우드, MCP로 배포 실패 원인 파악 시간 90% 단축 목표

kt 클라우드 플랫폼 엔지니어링팀이 **MCP(Model Context Protocol)**를 활용해 Kubernetes, GitHub, ArgoCD, Slack 등 주요 DevOps 도구와 AI를 연결하는 구조를 공개했다. 기존에는 인프라 격리로 인해 엔지니어가 여러 시스템을 오가며 정보를 수동으로 수집해야 했지만, MCP는 AI가 외부 시스템에 직접 질의할 수 있는 통로를 제공한다.

주요 적용 사례 및 효과

엔지니어링팀은 업무 빈도와 영향력을 기준으로 10개의 핵심 MCP 서버를 선정했다. 특히 Kubernetes MCP를 활용하면 비정상 Pod 상태, 이벤트, 로그를 단일 질의로 연계 분석하여 장애 원인 가설 도출 시간을 기존 15분에서 수 초로 단축할 수 있다. 또한 AWS MCP와 Terraform MCP를 통해 유휴 자원 식별, 비용 급증 원인 분석, 배포 전 Plan 분석 및 위험도 평가가 가능해진다.

kt 클라우드 PLATFORM 환경 적용 원칙

내부 망 분리 및 보안 규정을 준수하기 위해 다음과 같은 원칙을 적용한다.

• Read-Only 접근: 사내 보안 게이트웨이(Tag Agent 등)를 경유하여 최소 권한 토큰으로 데이터를 조회한다.
• 감사 로깅: 모든 도구 호출의 인자, 응답 데이터 크기, 타임스탬프를 전수 기록한다.
• 데이터 마스킹: MCP 서버가 LLM으로 데이터를 전송하기 전, 코드 레벨에서 PII 및 시크릿 정보를 마스킹 처리한다.

트러블슈팅 시나리오

배포 실패 시 Slack 알림, GitHub Actions 로그, ArgoCD 상태, Kubernetes 리소스 상태를 단일 인터페이스에서 교차 검증하는 시나리오를 제시한다. 이를 통해 다단계 컨텍스트 스위칭을 제거하고 트러블슈팅 시간을 1분대로 단축, 전체적으로 90%의 시간 절감을 목표로 한다.