MCP 서버
안녕하세요, TE1팀 추진주입니다.
2025년 7월, AWS는 Amazon MSK(Managed Streaming for Apache Kafka)용 Model Context Protocol(MCP) 서버를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 자연어로 Kafka 클러스터를 관리할 수 있게 해주는 혁신적인 도구입니다. 복잡한 CLI 명령어나 콘솔 조작 대신, "내 MSK 클러스터 성능이 어때?"라고 물어보면 AI가 알아서 답해주는 시대가 온 것입니다.
이 글에서는 MCP와 MSK를 처음 접하는 엔지니어들을 위해 기본 개념부터 실제 활용법까지 단계별로 알아보겠습니다.
AI와 외부 시스템을 연결하는 표준 프로토콜
Model Context Protocol(MCP)는 Anthropic이 개발한 오픈소스 프로토콜입니다. AI 에이전트가 데이터베이스, 지식 소스, 마이크로서비스 등 외부 시스템과 표준화된 방식으로 소통할 수 있게 해줍니다.
기존 방식의 문제점
기존에는 AI가 외부 시스템과 소통하려면:
MCP 해결하는 것
MCP는 이런 문제들을 해결합니다:
Apache Kafka와 Amazon MSK
Apache Kafka는 실시간 스트리밍 데이터를 처리하는 분산 플랫폼입니다. 로그 수집, 실시간 분석, 마이크로서비스 간 통신 등에 널리 사용됩니다.
Amazon MSK는 AWS의 완전 관리형 Kafka 서비스로:
MSK의 주요 구성 요소
aws kafka describe-cluster --cluster-arn arn:aws:kafka:us-east-1:123456789012:cluster/my-cluster/uuidMCP 방식:
"내 MSK 클러스터 상태를 확인해줘"MCP 서버는 다음과 같은 정보를 AI가 이해할 수 있는 형태로 제공합니다:
AI는 단순히 데이터를 보여주는 것이 아니라:
사전 준비사항
1.Python 환경 설정
# uv 설치 (Python 패키지 관리자)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Python 3.10 설치
uv python install 3.10# AWS CLI 설정
aws configure
# 또는 환경 변수 설정
export AWS_ACCESS_KEY_ID=your-access-key
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your-secret-key
export AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"kafka:*",
"ec2:DescribeVpcs",
"ec2:DescribeSubnets",
"ec2:DescribeSecurityGroups",
"logs:CreateLogGroup",
"logs:CreateLogStream",
"logs:PutLogEvents"
],
"Resource": "*"
}
]
}설치 및 설정
Cursor IDE를 사용하는 경우, 다음 링크를 클릭하여 자동 설치:
Auth | Cursor - The best way to code with AI
2. VS Code에서 설치
VS Code 사용자는 다음 설정을 MCP 클라이언트에 추가:
# AWS CLI 설정
aws configure
# 또는 환경 변수 설정
export AWS_ACCESS_KEY_ID=your-access-key
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your-secret-key
export AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1# MCP 서버 설치
uvx awslabs.aws-msk-mcp-server@latest --allow-writes실습 시나리오
시나리오 1: 클러스터 상태 확인
현재 3개의 MSK 클러스터가 실행 중입니다:
1. production-cluster (us-east-1)
- 상태: ACTIVE
- 브로커 수: 6개
- 인스턴스 타입: kafka.m5.xlarge
- CPU 사용률: 45% (정상)
- 메모리 사용률: 62% (정상)
2. staging-cluster (us-east-1)
- 상태: ACTIVE
- 브로커 수: 3개
- 인스턴스 타입: kafka.t3.small
- ⚠️ CPU 사용률: 85% (높음)
- 권장사항: 인스턴스 타입 업그레이드 고려
3. dev-cluster (us-west-2)
- 상태: ACTIVE
- 브로커 수: 1개
- 인스턴스 타입: kafka.t3.micro
- 상태: 정상시나리오 2: 성능 최적화 제안
질문: " staging 클러스터 성능을개선하려면 어떻게 해야 할까?"
AI 응답 예시:
staging-cluster 성능 최적화 방안:
현재 문제점:
- CPU 사용률 85% (임계치 초과)
- 메시지 처리 지연 증가
- 디스크 I/O 병목 현상
권장 조치:
1. 인스턴스 타입 업그레이드
- 현재: kafka.t3.small
- 권장: kafka.m5.large
- 예상 비용 증가: 월 $180
2. 브로커 수 증설
- 현재: 3개
- 권장: 6개
- 처리량 2배 향상 예상
3. 스토리지 최적화
- gp2 → gp3 변경으로 IOPS 성능 향상
실행하시겠습니까?시나리오 3: 보안 설정검토
질문: "내 클러스터들의 보안 설정을 점검해줘"
AI 응답 예시:
MSK 클러스터 보안 점검 결과:
✅ 양호한 설정:
- 전송 중 암호화: TLS 1.2 활성화
- 저장 시 암호화: KMS 키 사용
- VPC 내부 통신: 프라이빗 서브넷 배치
⚠️ 개선 필요:
1. production-cluster
- SASL/SCRAM 인증 미설정
- 권장: IAM 기반 인증 활성화
2. staging-cluster
- 보안 그룹 규칙 과도하게 개방
- 권장: 필요한 포트만 허용
🔴 즉시 조치 필요:
- dev-cluster: 퍼블릭 액세스 활성화됨
- 보안 위험: 높음
- 조치: 즉시 프라이빗 액세스로 변경고급 활용 : 자동화된 클러스터 관리
모니터링 자동화
# Lambda 함수 예시: 자동 스케일링
def lambda_handler(event, context):
# MCP를 통해 클러스터 메트릭 조회
metrics = mcp_client.get_cluster_telemetry("production-cluster")
if metrics['cpu_utilization'] > 80:
# AI에게 스케일링 방안 문의
recommendation = mcp_client.get_cluster_best_practices(
cluster_name="production-cluster",
issue="high_cpu"
)
# 승인된 경우 자동 실행
if recommendation['auto_approve']:
mcp_client.update_broker_count(
cluster_name="production-cluster",
target_count=recommendation['recommended_brokers']
)비용 최적화 자동화
# 주간 비용 최적화 리포트
def weekly_cost_optimization():
clusters = mcp_client.get_global_info()
for cluster in clusters:
# 사용률 분석
utilization = mcp_client.get_cluster_telemetry(cluster['name'])
# AI 기반 최적화 제안
optimization = mcp_client.get_cluster_best_practices(
cluster_name=cluster['name'],
focus="cost_optimization"
)
# 리포트 생성
generate_report(cluster, utilization, optimization)고객 정의 보안 정책
MCP 서버는 강력한 보안 모델을 제공합니다.
{
"security_policy": {
"allowed_operations": [
"describe_cluster",
"get_cluster_info",
"get_cluster_telemetry"
],
"restricted_operations": [
"create_cluster",
"delete_cluster",
"update_security"
],
"approval_required": [
"update_broker_count",
"update_broker_type"
]
}
}명시적 권한 부여
AI 에이전트는 명시적으로 허용된 API만 접근할 수 있습니다:
--allow-writes 플래그로 명시적 활성화현재 제한사항
비용 고려사항
성능 최적화 팁
사례 1: 대규모 전자상거래 플랫폼
배경: 100개 이상의 마이크로서비스가 MSK를 통해 통신
예상 활용 방법:
"지난 주 주문 처리량이 급증했는데, 관련 클러스터들의 성능 영향을 분석해줘"
→ AI가 주문 관련 토픽들의 처리량, 지연시간, 에러율을 종합 분석사례2: 금융 서비스 회사
배경: 실시간 거래 데이터 처리를 위한 고가용성 MSK 클러스터 운영
예상 활용 방법:
"거래 데이터 클러스터의 보안 설정이 금융 규제를 준수하는지 확인해줘"
→ AI가 암호화, 접근 제어, 감사 로그 설정을 종합 검토예상되는 발전 방향
개발자가 준비해야 할 것들
Amazon MSK용 MCP 서버는 AI 기반 인프라 관리의 새로운 패러다임을 제시합니다. 복잡한 Kafka 클러스터 관리를 자연어로 할 수 있게 되면서, 개발자들은 더 중요한 비즈니스 로직에 집중할 수 있게 되었습니다.
이 기술은 아직 초기 단계이지만, 이미 많은 조직에서 운영 효율성과 안정성을 크게 개선하고 있습니다. 지금이 바로 AI 기반 인프라 관리를 시작하기에 가장 좋은 시점입니다.
