들어가며 이전 글(Part 1)에서는 2명의 Solutions Architect가 7주 만에 Agentic AI 기반 플랫폼을 구축한 과정과 AI-DLC 방법론, Kiro, Claude Code, Linear 등의 도구 활용 사례를 소개했습니다. 이번 글에서는 해당 플랫폼의 핵심 기능 중 하나인 MCP Registry를 기술적으로 깊이 있게 다룰 예정으로, MCP Registry는 AI Agent가 사용할 도구(MCP)를 생성, 등록, 배포, 관리하는 기능으로, Amazon Bedrock AgentCore의 […] || 들어가며
이전 글(Part 1)에서는 2명의 Solutions Architect가 7주 만에 Agentic AI 기반 플랫폼을 구축한 과정과 AI-DLC 방법론, Kiro, Claude Code, Linear 등의 도구 활용 사례를 소개했습니다.
이번 글에서는 해당 플랫폼의 핵심 기능 중 하나인 MCP Registry를 기술적으로 깊이 있게 다룰 예정으로, MCP Registry는 AI Agent가 사용할 도구(MCP)를 생성, 등록, 배포, 관리하는 기능으로, Amazon Bedrock AgentCore의 세 가지 핵심 컴포넌트인 AgentCore Runtime, AgentCore Gateway, AgentCore Identity를 활용하여 구현했습니다.
이 글을 통해 다양한 형태의 MCP를 AgentCore 기반으로 통합 관리하는 아키텍처를 설계하고 구현하는 데 실질적인 참고가 되기를 바랍니다.
이 글은 시리즈의 두 번째 편으로, MCP Registry의 아키텍처와 AgentCore 활용을 다룹니다. 다음 편에서는 Agent 관리와 Strands Agents를 활용한 AI Agent 생성 및 배포에 대해 상세히 다루겠습니다.
Part 1에서 소개한 MCP Registry
Part 1에서 소개한 것처럼, MCP Registry는 AI Agent가 사용할 외부 도구를 등록하고 관리하는 기능입니다. 세 가지 형태로 MCP를 등록할 수 있으며, 각 MCP의 상태 관리와 Tool 목록 조회를 지원합니다.
Figure 1. <MCP Registry 구현 화면>
이번 글에서는 이 MCP Registry가 내부적으로 어떤 AWS 서비스를 활용하여, 어떻게 구현되었는지를 상세히 다루겠습니다.
MCP Registry 아키텍처 개요
MCP Registry란?
MCP Registry는 AI Agent가 외부 세계와 상호작용하기 위한 도구(Tool)를 통합 관리하는 기능입니다. 하나의 플랫폼에서 다양한 형태의 MCP를 등록하고, 각 MCP가 제공하는 Tool 목록을 자동으로 조회하며, Agent에 연결할 수 있도록 표준화된 엔드포인트를 제공합니다.
본 프로젝트에서 MCP Registry는 세 가지 등록 유형을 지원합니다.
유형
설명
비유
External MCP
이미 운영 중인 외부 MCP 서버를 연결 및 등록
“내 MCP 서버 주소를 알려줄게, 여기로 연결해”
Internal MCP (Container) 배포
ECR에 업로드된 이미지를 AgentCore Runtime에 배포
“내 MCP 코드를 줄게, 대신 실행해줘”
Internal MCP (API) 생성
OpenAPI Schema로 REST API를 MCP로 변환
“API 스펙을 줄게, MCP화 해줘”
Figure 2. <MCP Registry 에서 지원하는 3가지 MCP 등록 유형>
핵심 설계 원칙
이 아키텍처를 설계하면서 가장 중요하게 고려한 점은 “Agent 입장에서 MCP의 출처에 관계없이 동일한 방식으로 Tool을 호출할 수 있어야 한다” 는 것이었습니다. 외부 URL을 등록하든, 컨테이너를 배포하든, REST API를 변환하든, 최종적으로 Agent에 노출되는 인터페이스는 AgentCore Gateway를 통한 표준 MCP 프로토콜로 통일됩니다.
Amazon Bedrock AgentCore 핵심 컴포넌트