스마트시트의 AWS 기반 MCP 서버 구축 및 AI 최적화 사례

주장스마트시트는 기업용 인공지능 에이전트가 자사 시스템 내 데이터와 기능에 구조적으로 접근하도록 원격 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 구축했습니다. 이 아키텍처는 인공지능이 자연어를 사용하여 프로젝트 데이터를 분석하고 작업을 업데이트하거나 워크스페이스를 관리하도록 지원합니다.

팩트스마트시트는 이번 MCP 서버 도입으로 내부 측정 기준 30억 개 이상의 토큰을 절감했습니다. 인공지능 최적화 인터페이스를 통해 거대언어모델(LLM)의 토큰 비용을 최소화하고 환각 현상을 방지했습니다.

교차검증인공지능 에이전트의 트래픽은 짧은 시간에 여러 요청이 몰리는 버스트 패턴을 보입니다. 스마트시트는 이를 해결하고자 아마존 웹 서비스(AWS) 파게이트와 엘라스틱 컨테이너 서비스(ECS) 오토 스케일링을 활용하여 부하와 처리량을 대응합니다.

팩트스마트시트의 MCP 서버는 AWS 파게이트, 아마존 ECS, 아마존 키네시스, 아마존 매니지드 서비스 포 아파치 플링크, 아마존 베드록, 아마존 넵튠 등 다양한 서비스를 활용합니다. 특히 아마존 넵튠과 데이터브릭스를 통해 프로젝트 간 통찰력을 제공하는 지능형 계층을 구성했습니다.

주장스마트시트는 내부 인공지능 서비스인 스마트 어시스트와 외부 인공지능 클라이언트인 아마존 퀵을 동일한 인프라에서 운영합니다. 이러한 아키텍처적 일관성은 한 번의 구축으로 모든 에이전트 클라이언트가 즉각적인 혜택을 누리도록 합니다.

팩트배포 과정에서는 AWS 웰 아키텍티드 원칙에 따라 가장 작은 리전부터 업데이트를 진행하여 영향 범위를 최소화합니다. 또한 ECS 배포 회로 차단기를 통해 실패한 컨테이너를 자동으로 이전 안정 버전으로 복구하여 고객 영향을 방지합니다.

교차검증인공지능 에이전트 트래픽은 기존 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 트래픽보다 관찰하기가 어렵습니다. 단일 사용자 요청이 여러 도구 호출 체인을 생성하기 때문에 스마트시트는 에이전트 우선 식별 및 추적 기능을 통해 도구 체인 전반의 맥락을 연결합니다.

팩트보안을 위해 AWS 웹 애플리케이션 방화벽(WAF), AWS 실드, 오스2(OAuth2) 프록시를 사용하여 인증되지 않은 요청을 차단합니다. 모든 도구 호출에는 읽기 전용 힌트와 파괴적 힌트 같은 MCP 프로토콜 주석을 포함하여 인공지능 클라이언트가 적절한 확인 절차를 거치도록 설계했습니다.

주장기업 고객에게 인공지능 도입의 핵심은 거버넌스입니다. 스마트시트는 접근 제어, 오류 처리, 감사 추적 기능을 도구 프레임워크 자체에 내장하여 관리자가 조직별로 인공지능 사용 범위를 세밀하게 통제하도록 했습니다.

주장스마트시트의 이번 구축 사례는 기업 환경에서 인공지능 에이전트가 안전하고 효율적으로 데이터를 처리하는 표준 모델을 제시합니다. 인프라의 일관성과 보안성 확보가 기업용 인공지능 서비스의 성공 요인임을 입증합니다.

주장기술적 효율성과 보안 거버넌스를 동시에 달성한 스마트시트의 사례는 향후 기업용 인공지능 도입을 고려하는 조직에 중요한 지표가 됩니다. 데이터 활용의 최적화가 곧 비용 절감과 서비스 품질 향상으로 직결됩니다.

출처https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-smartsheet-built-a-remote-mcp-server-on-aws/ 및 AWS 공식 기술 블로그 자료를 교차 검증했습니다.