AI 지원 문제 해결을 위한 Amazon CloudWatch 및 Application Signals MCP 서버
AWS는 오늘 AWS Labs MCP 오픈 소스 리포지토리에 CloudWatch MCP 서버와 Application Signals MCP 서버라는 두 개의 새로운 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 발표했습니다. 이 서버들은 AI 에이전트가 자동화된 문제 해결 및 모니터링을 포괄적인 관찰성 기능을 활용하여 있도록 지원합니다. MCP 서버를 통해 AI 어시스턴트는 AWS 환경 전반의 지표, 경보, 로그, 추적, 서비스 상태 데이터를 분석하여 간단한 대화형 인터페이스를 통해 문제를 신속하게 식별하고 진단할 수 있습니다.
MCP 서버는 운영 문제 해결 시나리오에 맞춰 특별히 설계된 엄선된 도구 세트를 제공합니다. CloudWatch MCP 서버는 경보 기반 사고 대응, 지표 분석, 로그 패턴 탐지를 지원하고, Application Signals MCP 서버는 서비스 수준 목표(SLO)를 통한 서비스 상태 모니터링과 OpenTelemetry 데이터를 사용한 자동화된 근본 원인 분석을 지원합니다. MCP 표준을 활용하면 AI 에이전트가 자연어 상호 작용을 통해 경보 패턴 분석, 지표 이상 탐지, 서비스 상태 문제 조사, 로그 및 추적 쿼리 등 복잡한 문제 해결 워크플로를 수행할 수 있습니다. 개발자가 여러 AWS Console과 API를 수동으로 탐색할 필요 없이, 이러한 MCP 서버를 사용하면 AI 에이전트가 이러한 상호 작용을 지능적으로 조정하고, 일반적으로 API 통합에 필요한 개발 시간을 줄여줍니다.
CloudWatch MCP 서버는 모든 AWS 리전에서 CloudWatch와 함께 사용할 수 있으며, Application Signals MCP 서버는 Application Signals가 제공되는 모든 리전에서 사용할 수 있습니다.
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