MCP 기반 AI CLI 도입으로 복합 인프라 분석 시간 14초로 단축

Context

다수의 클라우드 서비스와 관제 도구 사용으로 인한 과도한 Context Switching 발생. 분산된 데이터 소스로 인해 장애 분석 및 리스크 파악 시 수동적인 데이터 취합 과정에서 병목 지점 형성.

Technical Solution

• MCP(Model Context Protocol)를 통한 AI 모델과 실시간 운영 스택 간의 표준화된 커넥터 계층 설계
• LLM이 직접 API를 호출하는 Tool Use 방식 채택으로 정적 데이터가 아닌 Live Production 데이터 기반의 응답 생성
• JSON 설정 파일을 통한 MCP Server 정의로 인증 및 응답 포맷팅 로직을 모델로부터 분리하여 보안성 확보
• 특정 목적(Incident, Cost, Security)에 최적화된 Focused Session 구조를 통해 컨텍스트 윈도우 효율 최적화
• 도메인 특화 템플릿과 포맷팅 표준을 학습한 Sub-Agent 배치를 통한 문서화 자동화 파이프라인 구축

Impact

• 다중 리전 AWS 설정, GitHub Config, ADO 티켓 교차 분석 및 리스크 식별 시간을 14초로 단축