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Building AI Agents with Spring AI and Amazon Bedrock AgentCore - Part 2 Deploy Conference Search application on AgentCore Runtime
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Infrastructure

Spring AI MCP 서버의 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 배포를 통한 엔터프라이즈급 AI Agent 인프라 구축

Building AI Agents with Spring AI and Amazon Bedrock AgentCore - Part 2 Deploy Conference Search application on AgentCore Runtime

Vadym Kazulkin2026년 5월 4일15분intermediate

AI 요약

Context

로컬 환경에서 구동되는 MCP Server 기반의 컨퍼런스 검색 애플리케이션의 한계 인지. 엔터프라이즈 환경에 적합한 확장성과 안정성을 확보하기 위해 클라우드 네이티브 런타임으로의 전환 필요성 대두.

Technical Solution

  • Amazon Bedrock AgentCore Runtime 도입을 통한 MCP Server의 클라우드 배포 구조 설계
  • Stateless Streamable-HTTP 프로토콜 채택으로 세션 유지 부담을 줄이고 확장성 확보
  • Spring AI 1.1.x 버전의 SYNC 타입 설정 및 STATELESS 프로토콜 적용을 통한 런타임 최적화
  • AWS CDK L2 Construct 활용으로 AgentCore Runtime 및 Execution Role의 IaC 자동화 구현
  • ConferenceSearchTool 내 다중 필터링 로직(Topic, Date Range, CFP status) 구현으로 정밀한 데이터 추출 가능
  • Mcp-Session-Id 헤더 자동 삽입 메커니즘을 통한 클라이언트 연결 연속성 보장

실천 포인트

- MCP 서버 구축 시 확장성을 위해 STATELESS Streamable-HTTP 프로토콜 적용 검토 - AWS CDK를 활용하여 AgentCore Runtime의 실행 역할(Execution Role)과 런타임 ID 관리 자동화 - Spring AI 설정 시 server.address=

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0.0 설정을 통한 컨테이너 환경 내 네트워크 접근성 확보 - AI Agent의 도구(Tool) 정의 시 @ToolParam을 활용한 명확한 입력 스키마 정의로 LLM의 추론 정확도 향상

태그

#AgentCore#MCP#Spring AI#AWS CDK#Amazon Bedrock
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