AWS, 클라우드 에이전트가 로컬 MCP 도구 쓰는 브리지 공개

요약

AWS ML Blog가 Bedrock AgentCore에서 실행되는 AI 에이전트가 사용자 로컬 컴퓨터의 MCP 서버에 접근하는 브리지 구축 방법을 공개했다
브라우저 확장과 Chrome 네이티브 메시징을 통해 기존 WebSocket 연결 위로 서명된 메시지를 터널링해 별도 포트 개방이나 VPN 없이 연결한다
내부적으로 구축된 재무팀용 AI 어시스턴트는 출시 후 1년간 41,000건 이상의 대화를 처리한 것으로 알려졌다

발행처: AWS ML Blog
핵심 기술: MCP 브리지 (WebSocket + Chrome 네이티브 메시징)
호스팅 환경: Amazon Bedrock AgentCore
내부 활용 사례: 재무용 AI 어시스턴트, 1년간 41,000건 이상 대화
MCP 표준 도입: Anthropic이 2024년 11월 발표

AWS가 클라우드에서 실행되는 AI 에이전트가 사용자 로컬 컴퓨터에 있는 MCP(Model Context Protocol) 서버에 접근할 수 있도록 하는 브리지 구축 방법을 공개했다. Amazon Bedrock AgentCore에 배포된 에이전트는 사용자의 스프레드시트 같은 파일에 접근해야 하지만 해당 파일은 로컬 머신에만 존재한다는 문제를 해결하기 위한 것이다.

이 구조는 AgentCore 런타임, 브라우저 확장, MCP 브리지, MCP 서버 네 가지 요소로 구성된다. 클라우드에서 실행되는 Strands 에이전트가 MCP 클라이언트 역할을 하며 도구 호출 요청을 보내면, 브라우저 확장이 WebSocket과 네이티브 메시징 사이에서 메시지를 양방향으로 중계한다. 로컬 머신에서 실행되는 MCP 브리지는 FastMCP 프록시로, 네이티브 메시징 포맷과 원시 MCP JSON-RPC 메시지 사이를 변환해 stdio 방식으로 MCP 서버와 통신한다.

이 방식은 별도의 포트 개방이나 VPN 설정 없이도 서명된 메시지를 기존 연결 위로 터널링해 보안을 유지한다는 점이 특징이다. AWS는 이 패턴이 Claude Cowork 같은 제품이 사용하는 것과 유사한 구조라고 설명하면서도, 자체 모델과 커스텀 도구 서버를 활용해 AWS 위에서 완전히 자체 호스팅되는 점이 다르다고 밝혔다.

AWS는 내부적으로 이 구조를 기반으로 재무 담당자를 위한 프로덕션급 AI 어시스턴트를 구축했으며, 출시 후 1년간 41,000건 이상의 대화가 이뤄졌다고 전했다. 이번 블로그 포스트에서 공개된 것은 해당 내부 시스템을 단순화한 형태이며, 전체 소스코드는 GitHub에 공개된 것으로 알려졌다.