AWS MCP 서버가 정식 출시되었습니다 | Amazon Web Services
AWS MCP Server는 AI 에이전트가 기존 IAM 자격 증명을 사용해 AWS 서비스에 안전하게 접근하도록 해 주는 관리형 원격 MCP 서버다. 최신 AWS 문서 검색, 15,000개 이상의 API 호출, 샌드박스 스크립트 실행을 제공해 에이전트가 오래된 학습 데이터나 과도한 권한 정책에 의존하는 문제를 줄인다. 특히 IAM 기반 권한 통제, CloudWatch·CloudTrail 감사, AWS 서비스별 Skills를 통해 프로덕션 환경에 적합한 AWS 자동화를 지원한다. ## AI 에이전트가 AWS에서 겪는 문제 - 모델의 학습 데이터가 오래되면 최신 서비스와 기능을 알지 못한다. - 예를 들어 2025년에 출시된 Amazon S3 Vectors를 학습하지 못한 모델은 S3에 임베딩을 저장하는 일반적인 방법만 제시할 수 있다. - 인프라를 구성할 때 AWS CDK나 CloudFormation보다 AWS CLI 명령을 우선적으로 생성하는 경향이 있다. - 필요 이상으로 광범위한 IAM 정책을 만들어 보안 위험을 키울 수 있다. - 데모 수준에서는 동작하더라도 최신 정보, 최소 권한, 운영 표준을 반영하지 못해 프로덕션 배포에는 부적합할 수 있다. ## AWS MCP Server의 핵심 도구 - `call_aws` - 기존 IAM 자격 증명을 사용해 15,000개 이상의 AWS API 작업을 실행한다. - 새 AWS API가 출시되면 며칠 내에 지원될 예정이다. - `search_documentation` - 실행 시점에 최신 AWS 공식 문서와 모범 사례를 검색한다. - `read_documentation` - 검색된 문서의 구체적인 내용을 읽어 에이전트가 최신 정보를 바탕으로 답변하도록 한다. - 이 도구들은 개별 AWS 서비스를 수천 개의 도구로 노출하지 않고 소수의 고정된 인터페이스로 제공해 모델 컨텍스트 사용량과 환각을 줄인다. ## GA 버전의 보안·효율성 개선 - IAM 컨텍스트 키를 지원해 별도의 MCP 서버용 IAM 권한 없이 표준 IAM 정책으로 세밀한 접근 제어를 설정할 수 있다. - 문서 검색은 인증 없이 사용할 수 있다. - 상호작용당 필요한 토큰 수를 줄여 복잡한 다단계 작업의 비용과 컨텍스트 부담을 낮췄다. - 에이전트 권한은 IAM 정책이나 SCP(Service Control Policy)로 제한할 수 있다. - 예를 들어 사용자는 리소스를 변경할 수 있지만 MCP 서버는 읽기 전용 작업만 수행하도록 분리할 수 있다. - `AWS-MCP` 네임스페이스의 CloudWatch 지표로 에이전트 호출을 사람의 직접 호출과 구분해 관찰할 수 있다. - CloudTrail은 실제 AWS API 호출에 대한 전체 감사 기록을 제공한다. ## 샌드박스 기반 `run_script` - 에이전트가 짧은 Python 스크립트를 작성해 AWS 서버 측 샌드박스에서 실행할 수 있다. - 샌드박스는 IAM 권한을 상속하지만 네트워크 접근과 로컬 파일 시스템·셸 접근은 차단된다. - 여러 AWS API를 순차적으로 호출하고 결과를 필터링·계산하는 작업을 한 번의 왕복으로 처리할 수 있다. - 그 결과 API 호출 지연과 모델 컨텍스트 사용량을 줄일 수 있다. - 로컬 환경 전체에 대한 접근 권한을 주지 않고도 데이터 처리 능력을 제공한다. ## Agent SOP에서 Skills로의 전환 - Skills는 에이전트가 자주 실수하는 작업에 대해 AWS 서비스 팀이 관리하는 검증된 지침과 모범 사례를 제공한다. - 에이전트가 더 적은 토큰으로 빠르고 일관되게 작업하도록 돕는다. - AWS 서비스별 지침을 별도 도구로 무분별하게 늘리지 않고 큐레이션된 지식으로 제공한다. - 짧고 예측 가능한 도구 목록을 유지해 환각을 줄이고 에이전트의 작업 집중도를 높인다. ## 최신 문서 검색을 통한 실제 효과 - 모델만 사용하면 Amazon S3 Vectors가 학습 데이터 이후에 출시되었기 때문에 해당 기능을 제안하지 못한다. - AWS MCP Server를 연결하면 `search_documentation`이 최신 AWS 문서를 조회한다. - 동일한 질문에 대해 Amazon S3 Vectors가 임베딩 저장을 위한 전용 서비스라는 정확한 답변을 얻을 수 있다. - 즉, 모델 자체를 재학습하지 않고도 실행 시점의 AWS 지식으로 최신 서비스와 API를 활용할 수 있다. ## 인증과 클라이언트 연동 - AWS MCP Server는 IAM과 IAM SigV4 인증을 사용한다. - MCP 클라이언트가 OAuth 2.1만 지원하는 경우 오픈 소스 `mcp-proxy-for-aws` 프록시를 사용해 로컬 AWS 자격 증명과 MCP를 연결할 수 있다. - 예시 설정은 Claude Code에서 다음과 같이 등록한다. ```bash claude mcp add-json aws-mcp --scope user \ '{"command":"uvx","args":["mcp-proxy-for-aws@latest","https://aws-mcp.us-east-1.api.aws/mcp","--metadata","AWS_REGION=us-west-2"]}' ``` - `--scope user`는 노트북의 모든 프로젝트에서 서버를 사용할 수 있게 한다. - 엔드포인트는 미국 동부 또는 유럽 리전에 위치하지만, API 호출 자체는 모든 AWS 리전에 수행할 수 있다. - Claude Code, Kiro, Cursor, Codex 등 MCP 호환 클라이언트에서 사용할 수 있다. ## 요금과 제공 리전 - AWS MCP Server 자체에는 추가 요금이 없다. - 사용자가 부담하는 비용은 생성한 AWS 리소스 비용과 해당 데이터 전송 비용이다. - 서비스 엔드포인트는 현재 미국 동부(버지니아 북부)와 유럽(프랑크푸르트) 리전에서 제공된다. 에이전트에 AWS 접근 권한을 부여할 때는 관리자 권한 대신 읽기 전용 또는 작업별 최소 권한 IAM 정책부터 적용하는 것이 좋다. 최신 문서 검색과 `run_script`를 활용하면 에이전트의 정확성과 효율성을 높이면서도 로컬 시스템과 AWS 리소스에 대한 접근 범위를 분리할 수 있다.
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