AWS MCP 서버

“AWS” MCP 서버란 무엇인가요?

AWS MCP 서버는 AWS 리소스 조작을 위한 Model Context Protocol(MCP) 서버 구현체로, S3 및 DynamoDB를 중점적으로 지원합니다. 이 서버는 AI 어시스턴트가 프로그래밍 방식으로 AWS 서비스와 상호작용할 수 있도록 다리 역할을 하며, S3 버킷 생성 및 관리, 파일 업로드, DynamoDB 테이블 조작 등 다양한 작업을 수행할 수 있게 합니다. 이러한 AWS 작업을 MCP 도구로 노출함으로써 개발 워크플로우를 강화하고, AI 에이전트가 클라우드 리소스 관리 자동화, 데이터베이스 질의, 파일 스토리지 조작, 감사 작업까지 할 수 있게 합니다. 모든 작업은 전용 감사 리소스 엔드포인트에 자동으로 기록되어, 클라우드 기반 워크플로우의 추적성과 보안을 보장합니다.

프롬프트 목록

문서에 명시된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

• audit://aws-operations
  서버를 통해 수행된 모든 AWS 작업이 자동으로 기록되어 이 감사 리소스 엔드포인트에서 확인할 수 있습니다. 이를 통해 AWS 리소스에 대한 작업의 추적성과 책임성을 확보할 수 있습니다.

다른 리소스는 문서화되어 있지 않습니다.

S3 작업

• s3_bucket_create
  새로운 S3 버킷을 생성합니다.
• s3_bucket_list
  계정 내 모든 S3 버킷을 나열합니다.
• s3_bucket_delete
  기존 S3 버킷을 삭제합니다.
• s3_object_upload
  지정된 S3 버킷에 객체(파일)를 업로드합니다.
• s3_object_delete
  지정된 S3 버킷에서 객체를 삭제합니다.
• s3_object_list
  특정 S3 버킷 내 모든 객체를 나열합니다.
• s3_object_read
  S3에 저장된 객체의 내용을 읽어옵니다.

DynamoDB 작업

• dynamodb_table_create
  새로운 DynamoDB 테이블을 생성합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 클라우드 저장소 자동 관리
  개발자는 프로그래밍 방식으로 S3 버킷을 생성, 조회, 삭제하고 파일 업로드·다운로드 및 클라우드 저장소 관리를 자동화할 수 있습니다.

• 데이터베이스 테이블 프로비저닝
  AI 어시스턴트가 자동 인프라 구축 또는 테스트 워크플로우의 일환으로 DynamoDB 테이블을 생성해 데이터베이스 프로비저닝을 간소화할 수 있습니다.

• 파일 관리 자동화
  S3에서 파일 업로드, 읽기, 삭제를 자동화하여 백업, 데이터 적재, 문서 관리 등 다양한 활용이 가능합니다.

• 감사 및 규정 준수 추적
  모든 작업이 감사 리소스에 기록되어 규정 준수 요건을 지원하고, 활동 내역을 쉽게 검토할 수 있습니다.

• AI 기반 워크플로우와 통합
  AI 에이전트와 연동하여 복잡한 클라우드 워크플로우(예: 데이터 처리 파이프라인 등)를 프로그래밍 방식으로 관리·트리거할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

문서에 Windsurf용 설치 안내가 없습니다.

Claude

1. 사전 준비:

   • Claude 데스크톱 앱을 설치하세요.
   • Node.js 및 uv가 설치되어 있는지 확인하세요.
   • AWS 자격 증명을 환경 변수 또는 AWS CLI로 설정하세요.

2. 저장소 클론:

   • 이 저장소를 로컬 컴퓨터에 클론하세요.

3. AWS 자격 증명 구성:

   • 환경 변수 사용:
     • AWS_ACCESS_KEY_ID
     • AWS_SECRET_ACCESS_KEY
     • AWS_REGION (기본값: us-east-1)
   • 또는 AWS CLI로 구성(aws configure).

4. Claude 설정 수정:

   • claude_desktop_config.json 파일 위치:
     • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
     • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
   • 아래 내용을 mcpServers 항목에 추가하세요:

     "mcpServers": {
       "mcp-server-aws": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/path/to/repo/mcp-server-aws",
           "run",
           "mcp-server-aws"
         ]
       }
     }
     

5. Claude 재시작:

   • 설정을 저장하고 Claude 앱을 재시작하세요.
   • Claude에게 S3 또는 DynamoDB 작업을 요청해 테스트할 수 있습니다.

API 키 보안 예시

"env": {
  "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key",
  "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-key",
  "AWS_REGION": "us-east-1"
}

Cursor

문서에 Cursor용 설치 안내가 없습니다.

Cline

문서에 Cline용 설치 안내가 없습니다.

FlowHunt 내에서 MCP를 활용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 서버를 워크플로우에 통합하려면, 우선 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하면 설정 패널이 열립니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "mcp-server-aws": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP를 도구로 사용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “mcp-server-aws"는 실제 MCP 서버의 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 변경해야 합니다.

개요

의견

AWS MCP 서버는 S3 및 DynamoDB 작업과 올바른 감사 로깅에 중점을 둔 견고한 AWS 통합을 제공합니다. 하지만 프롬프트 템플릿, 다양한 리소스, Claude 이외 플랫폼에 대한 상세 설치 안내가 부족합니다. 라이선스, 별점, 포크 수, 핵심 도구 지원 등이 있어 커뮤니티 서버로서 견고하지만, 샘플링/Roots 등 고급 MCP 기능의 문서화가 부족한 점은 완벽한 점수에 아쉬움을 남깁니다.

MCP 점수

종합 평가: 7/10
이 서버는 AWS 자동화에 실용적이고 개발자 친화적이나, 더 확장된 문서화와 풍부한 MCP 기능 지원이 추가된다면 더 뛰어나질 것입니다.