AWS 리소스 MCP 서버

“AWS 리소스” MCP 서버는 무엇을 하나요?

AWS 리소스 MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP)의 Python 기반 구현체로, Claude와 같은 AI 어시스턴트가 boto3를 사용하여 AWS 서비스와 직접 상호작용할 수 있도록 해줍니다. 이 서버는 생성된 Python 코드를 실행하여 AWS 리소스를 쿼리하고 관리할 수 있게 하며, 적절한 샌드박싱과 컨테이너화를 통해 강력한 AWS 운영을 제공합니다. AWS 자격 증명만 전달하면, 개발자와 운영팀은 복잡한 설정 없이 대화형 AI 인터페이스로 AWS 리소스를 관리하고 쿼리 및 관리 작업을 수행할 수 있습니다. 서버는 유연하게 읽기/쓰기 작업 모두를 지원하며, 모든 제어는 AWS 사용자 역할의 권한에 의해 결정됩니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 저장소 파일에 지정된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

사용 가능한 저장소 파일에 명시적 MCP 리소스가 나열되거나 설명되어 있지 않습니다.

툴 목록

사용 가능한 저장소 파일에 명시적 툴 정의(예: query_database, read_write_file, call_api)가 없습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• AWS 리소스 쿼리
  AI 어시스턴트를 통해 자연어로 AWS 리소스(예: EC2 인스턴스, S3 버킷, Lambda 함수 등)에 대한 정보를 직접 쿼리하세요.
• AWS 리소스 관리
  AWS 자격 증명에 따라 EC2 인스턴스 시작/중지, 리소스 생성/수정 등 관리 작업을 수행합니다.
• DevOps 자동화
  명령줄이나 콘솔 작업 없이 AWS 인프라 작업을 빠르고 대화형으로 자동화할 수 있습니다.
• 보안 및 컴플라이언스 점검
  boto3의 강력함을 활용해 AWS 리소스의 컴플라이언스, 보안 그룹 설정, 구성 변경 여부 등을 즉석에서 점검할 수 있습니다.
• 사고 대응 및 문제 해결
  AI를 통해 AWS 환경을 대화형으로 진단하고, 진단 코드를 즉시 실행하여 대응 시간을 줄일 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인합니다.
2. Windsurf 설정 파일을 엽니다.
3. mcpServers 객체를 찾으세요.
4. 아래와 같이 AWS 리소스 MCP 서버를 JSON으로 추가하세요.
5. 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작합니다.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

참고: 위와 같이 환경 변수로 AWS 자격 증명을 안전하게 관리하세요.

Claude

1. Claude의 MCP 통합 설정을 엽니다.
2. 새로운 MCP 서버 항목을 추가합니다.
3. 아래와 같이 AWS 리소스 MCP 서버를 입력하세요.
4. 저장 후 필요시 Claude를 재시작합니다.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

참고: 민감한 자격 증명은 환경 변수로 관리하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Cursor의 설정 파일을 수정해 MCP 서버를 포함하세요.
3. 아래 설정을 삽입하세요.
4. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

Cline

1. Cline이 Node.js와 함께 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 설정 파일을 엽니다.
3. MCP 서버를 아래와 같이 추가하세요.
4. 저장 후 환경을 재시작하세요.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

API 키 보안:
민감한 키는 항상 환경 변수로 전달하세요.
예시:

"env": {
  "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
  "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
}

Flow에서 이 MCP 사용하기

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성 완료 후, AI 에이전트는 이 MCP를 도구로 활용해 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “aws-resources"는 실제 MCP 서버 이름에 맞게, URL도 본인 MCP 서버 URL로 변경하세요.

요약

제공된 정보와 누락된 섹션(명시적 툴, 리소스, 프롬프트 템플릿 없음)을 종합하면, 이 MCP 서버는 AWS 자동화를 위한 기본적이면서도 가치 있는 사용 사례를 달성하지만, 더 높은 점수를 위해서는 추가적인 문서화와 명확한 MCP 기능이 필요합니다.

의견

공식 문서와 기능을 종합했을 때, 이 MCP 서버는 (대화형 AI를 통한 AWS 자동화라는) 뚜렷한 용도에 맞춰 잘 동작하지만, 프롬프트 템플릿·리소스·툴 스키마 등 MCP 표준 기능이 부족합니다. 고급 사용자는 바로 활용할 수 있지만, 더 넓은 확산을 위해 기능과 보안에 대한 명확한 안내가 필요합니다.
점수: 5/10

MCP 점수