top of page
검색

MCP를 AWS에서도 사용합니다. Q와 같이 말이죠!

Q CLI 및 MCP 활용 스냅샷

Written by Minhyeok Cha


이번 Q 관련해서 새로운 소식이 두개정도 나왔습니다.

  • 하나는 다국어 지원(한글포함)이고,

  • 다른 하나는 CLI+Q+MCP의 조합입니다.


요즘 MCP가 또 그렇게 핫합니다.

IT에 종사하는 사람으로서 늦게나마 뭐하는 놈인지 확인은 해봐야 할것 같아서 본 글을 작성하게 되었습니다. 보통은 Claude, Cursor 같은 곳에 설치하여 쓰시지만 AWS 파트너사 직원으로써 AWS에 관하여 엮어 사용해보려 합니다.

목차


모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)란?

다들 아실 수 도있지만 그래도 간략한 설명 및 분량 채우기를 해보자면

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 LLM 애플리케이션과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 원활한 통합을 지원하는 개방형 프로토콜입니다. AI 기반 IDE를 구축하거나, 채팅 인터페이스를 개선하거나, 맞춤형 AI 워크플로를 만드는 경우, MCP는 LLM을 필요한 컨텍스트에 연결하는 표준화된 방법을 제공합니다.

사실 MCP는 다양한 서버가 이미 github에 올라와 있어 들고와서 사용해도 좋고 자기가 원하는 기능이 없다 하면 직접 구현하는 것도 방법입니다.


github 서버는 다음 링크를 참고하세요 → https://github.com/modelcontextprotocol/servers
Amazon Q CLI and MCP server execution example screen / Amazon Q CLI 및 MCP 서버 실행 로드맵

저희가 사용할 MCP 플로우는 대략 이런 모양이며 사전에 말했지만 CLI와 Q를 사용하여 진행해 보겠습니다.


Amazon Q 설치 및 SSO 가입

1.먼저 SSO가입을 진행합니다.


2.가입은 다음 절차를 밟으시면 됩니다.

참고로 AWS Organization을 사용하고 그 아래의 계정으로 테스트를 진행하신다면 이는 계정 인스턴스로 취급되며 다음과 같은 Q의 제약 사항이 걸립니다.

Amazon Q CLI and MCP server execution example screen / Amazon Q CLI 및 MCP 서버 실행 예시 화면 1

3.다음은 CLI에 Amazon Q 설치입니다.

설치는 다음 절차를 밟으시면 됩니다. → [링크]


4.이후 터미널에 들어와 “q chat”을 쓰면 다음과 같이 화면에 나올 겁니다.

Amazon Q CLI and MCP server execution example screen / Amazon Q CLI 및 MCP 서버 실행 예시 화면2
영어 울렁증인 저에게 한글지원은 필수였으며 다행이 가능하다고 하네요. : )


MCP 서버 적용

MCP 서버는 여러가지 있었지만 본 글에서는 테스트에 가장 쉽고 귀찮지 않으며 가시성이 뚜렷한 서버는 무엇일까 찾다가 Puppeteer MCP 서버를 골라봤습니다.

Puppeteer를 사용하여 브라우저 자동화 기능을 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다. 이 서버를 통해 LLM은 실제 브라우저 환경에서 웹 페이지와 상호 작용하고, 스크린샷을 찍고, JavaScript를 실행하는 MCP 서버란 설명이 있지만 어떤 아웃풋이 출력되는지는 아래 테스트 결과로 확인해보겠습니다.

사전에 올린 github에 들어가 원하는 서버에 보면 서버 설정 방법이 있으며 방법 또한 매우 간단합니다.

~/.aws/amazonq

터미널에 amazonq 설정 디렉토리에 들어간 뒤 “mcp.json” 파일을 생성하고 각 서버 설정값을 붙혀넣기만 하면 끝납니다. 이후 아까 켜둔 CLI Q를 재부팅해주세요.

💡재부팅은 /quit 로 나간 뒤 다시한번 실행해주시면 됩니다.

Amazon Q CLI and MCP server execution example screen / Amazon Q CLI 및 MCP 서버 실행 예시 화면3
 위에 Puppeteer 로드 적혀있으면 MCP serves 적용 완료입니다.

MCP한테 뭘시키지?

Puppeteer로 몇번 돌려봤지만 간단하게 다음과 같은 내용을 작성해서 사용할 수 있었습니다.

  • 웹 페이지 스크린샷 캡처

  • 웹 페이지 내용 가져오기

  • 웹 페이지 상호작용


중에 하나로 간단하게 mcp 공부에 도움이 되었던 블로그 링크 중 하나를 넣어 내용을 요약해보라고 했더니

다음과 같은 내용이 출력되었습니다.

Amazon Q CLI and MCP server execution example screen / Amazon Q CLI 및 MCP 서버 실행 예시 화면 4
해당 도구에 권한을 등록함으로써 해당 mcp가 링크를 읽고 정리해줍니다.
Amazon Q CLI and MCP server execution example screen / Amazon Q CLI 및 MCP 서버 실행 예시 화면5
MCP관련 블로그 내용을 요약

흠.. 그런데 뭔가 싱겁게 끝난 감이 없지않아 있네요. 그래서 이번엔 그냥 URL이 아닌 예전 정리해둔 개인정보에 관한 PDF를 넣고 ISMS-P 관련하여 분석을 요청했는데 결과가 생각보다 너무 좋았습니다.


아쉬워서 해보는 추가 파트

Amazon Q CLI and MCP server execution example screen / Amazon Q CLI 및 MCP 서버 실행 예시 화면 6

해당 MCP가 아무래도 URL만 사용하다보니 PDF로 열린 내용은 찾지 못한다고 에러가 나왔습니다.

아마 브라우저에서 PDF를 직접 렌더링하는 데 문제인것 같네요.


Amazon Q CLI and MCP server execution example screen / Amazon Q CLI 및 MCP 서버 실행 예시 화면 7

그러더니 해당 문제를 인지하고 curl 명령어를 사용하여 PDF 파일을 로컬에 다운로드했습니다.


Amazon Q CLI and MCP server execution example screen / Amazon Q CLI 및 MCP 서버 실행 예시 화면 8

ls -la 명령어로 다운로드된 PDF 파일이 존재하는지 확인했고, 파일이 정상적으로 다운로드된 것을 확인했습니다.

Python의 PyPDF2 라이브러리를 사용하여 PDF를 읽으려 했으나, 해당 라이브러리가 설치되어 있지 않았습니다.


Amazon Q CLI and MCP server execution example screen / Amazon Q CLI 및 MCP 서버 실행 예시 화면 9
Amazon Q CLI and MCP server execution example screen / Amazon Q CLI 및 MCP 서버 실행 예시 화면 10

Python 가상환경을 생성하고 PyPDF2 라이브러리를 설치한 후, PDF 파일을 성공적으로 읽어 텍스트를 추출했습니다.

이후 아래 내용은 대외비라 보여드릴 수는 없지만 본 블로그의 CLI + Q 기능은 충분히 확인된것 같습니다.



마무리

본글을 마무리하고 보니 AWS 공식 유튜브에 Developer Q CLI와 MCP 서버 활용에 관한 영상이 이미 올라와 있더군요. 조금 더 서둘렀다면 먼저 Q CLI, MCP 관련 글을 올릴 수 있었을 텐데 아쉬움이 남습니다.

MCP는 정말 다양한 가능성을 열어줍니다. 기존 서버에 MCP를 연동함으로써 AI 모델이 필요한 엔드포인트에 적절한 권한으로 접근할 수 있게 되었고, 이는 개발 자동화와 효율성 측면에서 한 단계 도약하는 경험이었습니다. 

💡물론 MCP 도입에는 신중한 고려가 필요합니다. MCP 서버에 부여하는 권한 범위, 자체 서버 운영에 따른 로깅 및 패치 관리 등의 문제는 최근 보안 커뮤니티에서도 중요한 논점으로 다뤄지고 있습니다.

Developer Q CLI를 처음 사용해본 경험은 그 자체로도 놀라웠습니다. MCP의 추가 기능 없이도, 필요한 라이브러리 설치나 버전 패치 등을 상황에 맞게 제안 하고 실행해주는 지능적인 지원은 개발 워크플로우를 완전히 바꿔놓았습니다. 과거에는 실행 오류가 발생하면 로그를 확인하고 필요한 해결책을 일일이 검색해야 했지만, 이제는 그런 번거로움 없이 훨씬 더 효율적으로 문제를 해결할 수 있게 되었습니다.

bottom of page