Amazon Q 개발자 CLI의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통한 고급 컨텍스트 이해 강화
소프트웨어 개발 환경은 끊임없이 진화하고 있으며, 개발자들은 워크플로우를 간소화할 뿐만 아니라 역량을 강화하는 도구를 찾고 있습니다. 이러한 역동적인 환경에서 Amazon Web Services (AWS)는 Amazon Q 개발자 도구에 중요한 개선 사항을 도입했습니다. 바로 명령줄 인터페이스 (CLI)에 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 지원을 추가한 것입니다. 이 통합을 통해 개발자는 외부 데이터 소스를 Amazon Q 개발자 CLI에 연결하여 더욱 컨텍스트를 인식하고 지능적인 응답을 얻을 수 있습니다. MCP 도구와 프롬프트를 Q 개발자 CLI에 원활하게 통합함으로써 개발자는 stdio를 지원하는 광범위한 사전 구축 통합 및 MCP 서버 에코시스템에 액세스할 수 있습니다. 이렇게 풍부해진 컨텍스트를 통해 Q 개발자는 더욱 정확한 코드를 생성하고, 복잡한 데이터 구조를 이해하고, 관련 단위 테스트를 생성하고, 포괄적인 데이터베이스 문서를 생성하고, 정확한 쿼리를 실행할 수 있습니다. 이 모든 작업은 맞춤형 통합 코드를 개발해야 하는 부담 없이 가능합니다. Q 개발자를 MCP 도구와 프롬프트로 확장함으로써 개발자는 개발 작업을 가속화하고 전체 개발자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. AWS는 Anthropic이 옹호하는 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)과 같은 에이전트를 위한 오픈 소스 프로토콜을 지원하기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 노력은 Amazon Q 개발자 IDE 플러그인 내에서 지속적으로 확장되는 기능에 반영되어 있습니다.
모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 소개
끊임없이 진화하는 소프트웨어 개발 영역에서 워크플로우를 간소화하고 새로운 기능을 잠금 해제하는 도구와 기술에 대한 요구가 높습니다. Amazon Q 개발자 명령줄 인터페이스 (CLI)에 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 지원이 추가된 것은 큰 가능성을 가진 개발입니다. MCP는 애플리케이션이 대규모 언어 모델 (LLM)과 원활하게 통합되는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜로, 컨텍스트를 공유하고 다양한 데이터 소스에 액세스하고 강력한 AI 기반 기능을 활성화하기 위한 공통 프레임워크를 제공합니다. MCP는 애플리케이션과 LLM 간의 다리 역할을 하여 효과적으로 통신하고 협업할 수 있도록 합니다. 이를 통해 애플리케이션은 LLM에 작업을 정확하고 효율적으로 수행하는 데 필요한 컨텍스트를 제공하고, LLM은 다양한 소스의 데이터에 액세스하고 활용할 수 있습니다.
MCP는 이미 도구를 활용하는 기능을 갖춘 Q 개발자의 기존 기능을 기반으로 구축되었습니다. 이전에는 Q 개발자가 CLI 명령 실행 및 AWS 리소스 설명과 같은 기능을 제공했습니다. MCP 도구 및 프롬프트의 통합으로 Q 개발자 CLI는 추가 도구를 통합하는 기능을 얻어 기능을 더욱 확장합니다. 예를 들어 Q 개발자가 이전에는 AWS 리소스를 설명할 수 있었지만 포괄적인 애플리케이션을 구축하려면 데이터베이스 스키마 및 메시지 형식을 설명하는 기능이 필수적입니다. MCP를 구성함으로써 개발자는 이 추가 컨텍스트를 Q 개발자에 제공하여 작업을 보다 효과적으로 수행할 수 있습니다.
다음 섹션에서는 현재 개발 중인 간단한 학습 관리 시스템 (LMS)에 대한 데이터베이스 스키마를 Q 개발자에 제공하도록 MCP 서버를 구성하는 방법을 살펴보겠습니다. Q 개발자는 SQL 쿼리를 작성하는 데 탁월하지만 데이터베이스 스키마에 대한 고유한 지식이 부족합니다. 테이블 구조와 관계는 데이터베이스 자체 내에 저장되며 프로젝트의 소스 코드 내에서 직접 액세스할 수 없습니다. 이러한 제한 사항을 해결하기 위해 데이터베이스 스키마를 쿼리할 수 있는 MCP 서버를 사용합니다. 특히 Amazon Relational Database Service (RDS) 인스턴스에 연결하기 위해 공식 PostgreSQL 참조 구현을 활용합니다.
모델 컨텍스트 프로토콜 이전의 상황
MCP 지원이 도입되기 전에는 Q 개발자 CLI는 bash 명령 실행, 파일 및 파일 시스템 상호 작용, AWS 서비스 호출 기능을 포함한 제한된 세트의 기본 도구를 제공했습니다. 그러나 데이터베이스를 쿼리할 때 CLI의 기능은 제한적이었습니다.
예를 들어 MCP 서버를 구성하기 전에 Q 개발자에게 “학생과 각 학생이 수강하는 학점 수를 나열하는 쿼리를 작성하십시오.”라는 요청을 했습니다. 이 시나리오에서 Q 개발자는 LMS에 대한 데이터베이스 스키마에 대한 특정 지식이 부족하여 일반적인 SQL 쿼리만 제공할 수 있었습니다.
이 일반 쿼리는 시작점으로 사용되지만 Q 개발자가 데이터베이스 스키마에 액세스하면 훨씬 더 맞춤화되고 정확한 결과를 제공할 수 있음이 분명합니다.
모델 컨텍스트 프로토콜 구성: 단계별 가이드
Q 개발자 CLI에 MCP 지원이 도입되면서 MCP 서버 구성이 간소화되었습니다. MCP 서버는 mcp.json이라는 파일 내에서 구성됩니다. 이 구성 파일은 홈 디렉터리(예: ~/.aws/amazonq/mcp.json)에 저장하여 컴퓨터의 모든 프로젝트에 구성을 적용하거나 작업 공간 루트(예: .amazonq/mcp.json)에 저장하여 프로젝트 구성원이 구성을 공유할 수 있습니다. 다음은 PostgreSQL MCP 서버에 대한 구성 예입니다.