Ch6. MCP 서버 연동

MCP(Model Context Protocol)는 Kiro를 외부 도구·데이터베이스·API에 연결하는 표준 프로토콜입니다. GitHub, 데이터베이스, 사내 도구 등을 Kiro에서 직접 사용할 수 있습니다.

v0.10~v0.11 MCP 업데이트

v0.11: MCP Registry Governance — 엔터프라이즈 관리자가 허용 MCP 서버를 중앙 관리
v0.10: MCP Prompts 지원 — MCP 서버가 프롬프트/템플릿/elicitation을 채팅에 직접 노출
v0.10+: Remote MCP 서버 네이티브 지원

MCP 개념

Kiro는 MCP 클라이언트로서 여러 MCP 서버에 동시에 연결합니다. 각 서버는 도구(tools), 리소스(resources), 프롬프트(prompts)를 제공합니다.

MCP 서버 설정

설정 파일 위치

워크스페이스: .kiro/settings/mcp.json
사용자 전역: ~/.kiro/settings/mcp.json

기본 설정 구조

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token_here"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": ["search_repositories", "get_file_contents"]
    },
    "postgres": {
      "command": "uvx", 
      "args": ["mcp-server-postgres"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgresql://user:pass@localhost/db"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

MCP 서버 관리

VS Code 명령어

Ctrl/Cmd + Shift + P
> Kiro: Configure MCP Servers
> Kiro: List MCP Servers  
> Kiro: Restart MCP Server

서버 상태 확인

Kiro 채팅에서 MCP 서버 상태를 확인할 수 있습니다:

현재 연결된 MCP 서버들을 보여주세요

autoApprove 설정

자주 사용하는 안전한 도구들은 autoApprove에 추가하여 매번 승인하지 않도록 할 수 있습니다.

{
  "github": {
    "autoApprove": [
      "search_repositories",    // 리포지토리 검색 (읽기 전용)
      "get_file_contents",     // 파일 내용 조회 (읽기 전용)
      "list_issues"           // 이슈 목록 조회 (읽기 전용)
    ]
  }
}

보안 주의

create_issue, delete_file 등 쓰기 작업은 autoApprove에 추가하지 않는 것을 권장합니다.

커스텀 MCP 서버 작성

간단한 MCP 서버 예시

# custom_server.py
import asyncio
from mcp.server import Server
from mcp.types import Tool, TextContent

app = Server("custom-tools")

@app.list_tools()
async def list_tools():
    return [
        Tool(
            name="get_weather",
            description="Get current weather for a city",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {"type": "string"}
                },
                "required": ["city"]
            }
        )
    ]

@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict):
    if name == "get_weather":
        city = arguments["city"]
        # 실제 날씨 API 호출 로직
        weather_data = f"Sunny, 25°C in {city}"
        return TextContent(type="text", text=weather_data)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(app.run())

커스텀 서버 설정

{
  "custom-weather": {
    "command": "python",
    "args": ["custom_server.py"],
    "cwd": "/path/to/your/server",
    "env": {
      "WEATHER_API_KEY": "your_api_key"
    }
  }
}

실전 활용 사례

1. GitHub 이슈 관리 자동화

"GitHub에서 'bug' 라벨이 있는 열린 이슈들을 조회하고, 
각 이슈에 대해 우선순위를 분석해서 정리해주세요."

Kiro가 자동으로:

GitHub MCP 서버를 통해 이슈 검색
각 이슈 내용 분석
우선순위 매트릭스 생성

2. 데이터베이스 스키마 분석

"현재 데이터베이스의 모든 테이블을 조회하고, 
각 테이블 간의 관계를 분석해서 ERD를 그려주세요."

Kiro가 자동으로:

PostgreSQL MCP 서버로 테이블 목록 조회
각 테이블의 스키마 분석
외래키 관계 파악
Mermaid ERD 생성

3. 팀 커뮤니케이션 자동화

"오늘 배포 완료되면 개발팀 Slack 채널에 
배포 완료 메시지를 전송해주세요."

Hooks와 연동하여:

배포 완료 이벤트 감지
Slack MCP 서버로 메시지 전송

문제 해결

연결 실패

# MCP 서버 로그 확인
tail -f ~/.kiro/logs/mcp-server-*.log

# 서버 재시작
Ctrl/Cmd + Shift + P > Kiro: Restart MCP Server

권한 오류

{
  "github": {
    "env": {
      "GITHUB_TOKEN": "ghp_새로운_토큰"
    }
  }
}

성능 최적화

{
  "database": {
    "env": {
      "MAX_QUERY_RESULTS": "100",
      "QUERY_TIMEOUT": "30"
    }
  }
}

고급 MCP 활용 패턴

1. 체인형 MCP 서버 구성

여러 MCP 서버를 연결하여 복잡한 워크플로우를 구성할 수 있습니다:

{
  "mcpServers": {
    "data-source": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-postgres"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgresql://user:pass@localhost/db"
      }
    },
    "data-processor": {
      "command": "uvx", 
      "args": ["mcp-server-python"],
      "env": {
        "PYTHON_PATH": "./scripts"
      }
    },
    "notification": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-slack"],
      "env": {
        "SLACK_TOKEN": "xoxb-your-token"
      }
    }
  }
}

2. 조건부 MCP 서버 활성화

프로젝트 타입이나 환경에 따라 다른 MCP 서버를 활성화:

{
  "mcpServers": {
    "development-tools": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-dev-tools"],
      "disabled": false,
      "env": {
        "NODE_ENV": "development"
      }
    },
    "production-monitoring": {
      "command": "uvx", 
      "args": ["mcp-server-monitoring"],
      "disabled": true,
      "env": {
        "NODE_ENV": "production"
      }
    }
  }
}

3. 커스텀 MCP 서버 개발 팁

효율적인 MCP 서버 개발을 위한 모범 사례:

# 에러 처리와 로깅
import logging
from mcp.server import Server

logger = logging.getLogger(__name__)
app = Server("custom-server")

@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict):
    try:
        logger.info(f"Tool called: {name} with args: {arguments}")
        
        if name == "process_data":
            # 입력 검증
            if not arguments.get("data"):
                raise ValueError("Data parameter is required")
            
            # 실제 처리 로직
            result = await process_data_async(arguments["data"])
            
            logger.info(f"Tool {name} completed successfully")
            return TextContent(type="text", text=result)
            
    except Exception as e:
        logger.error(f"Tool {name} failed: {str(e)}")
        return TextContent(
            type="text", 
            text=f"Error: {str(e)}"
        )

참고 문서

MCP 프로토콜 스펙: https://modelcontextprotocol.io/
Kiro 공식 사이트: https://kiro.dev
MCP 서버 목록: https://github.com/modelcontextprotocol/servers

엔터프라이즈급 MCP 아키텍처

🏗️ 마이크로서비스 MCP 패턴

대규모 시스템에서 MCP 서버를 마이크로서비스처럼 구성:

{
  "mcpServers": {
    "user-service": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "company/mcp-user-service"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "${USER_DB_URL}",
        "REDIS_URL": "${REDIS_URL}"
      }
    },
    "payment-service": {
      "command": "docker", 
      "args": ["run", "--rm", "company/mcp-payment-service"],
      "env": {
        "STRIPE_KEY": "${STRIPE_SECRET_KEY}",
        "WEBHOOK_SECRET": "${STRIPE_WEBHOOK_SECRET}"
      }
    },
    "analytics-service": {
      "command": "kubernetes",
      "args": ["exec", "analytics-pod", "--", "python", "mcp_server.py"],
      "env": {
        "BIGQUERY_CREDENTIALS": "${GCP_CREDENTIALS}"
      }
    }
  }
}

🔐 보안 강화 MCP 설정

프로덕션 환경에서의 보안 고려사항:

{
  "mcpServers": {
    "secure-database": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-postgres"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "${ENCRYPTED_DB_URL}",
        "SSL_MODE": "require",
        "CONNECTION_TIMEOUT": "30",
        "MAX_CONNECTIONS": "10"
      },
      "security": {
        "allowedOperations": ["read", "insert", "update"],
        "deniedTables": ["users_sensitive", "payment_details"],
        "auditLog": true,
        "rateLimiting": {
          "requestsPerMinute": 100,
          "burstLimit": 20
        }
      }
    }
  }
}

📊 MCP 성능 모니터링

실시간 성능 추적 및 최적화:

# mcp-performance-monitor.py
import asyncio
import time
from mcp.server import Server
from prometheus_client import Counter, Histogram, start_http_server

# 메트릭 정의
REQUEST_COUNT = Counter('mcp_requests_total', 'Total MCP requests', ['tool_name', 'status'])
REQUEST_DURATION = Histogram('mcp_request_duration_seconds', 'MCP request duration', ['tool_name'])

app = Server("performance-monitored-server")

@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict):
    start_time = time.time()
    
    try:
        # 실제 도구 실행
        result = await execute_tool(name, arguments)
        
        # 성공 메트릭 기록
        REQUEST_COUNT.labels(tool_name=name, status='success').inc()
        REQUEST_DURATION.labels(tool_name=name).observe(time.time() - start_time)
        
        return result
        
    except Exception as e:
        # 실패 메트릭 기록
        REQUEST_COUNT.labels(tool_name=name, status='error').inc()
        REQUEST_DURATION.labels(tool_name=name).observe(time.time() - start_time)
        
        raise e

# Prometheus 메트릭 서버 시작
start_http_server(8000)

🔄 자동 복구 및 헬스체크

MCP 서버의 안정성을 위한 자동 복구 메커니즘:

{
  "mcpServers": {
    "resilient-service": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-api"],
      "healthCheck": {
        "enabled": true,
        "interval": 30,
        "timeout": 10,
        "retries": 3,
        "endpoint": "/health"
      },
      "autoRestart": {
        "enabled": true,
        "maxRestarts": 5,
        "restartDelay": 5,
        "backoffMultiplier": 2
      },
      "circuitBreaker": {
        "enabled": true,
        "failureThreshold": 5,
        "recoveryTimeout": 60,
        "halfOpenMaxCalls": 3
      }
    }
  }
}

MCP Registry Governance (v0.11, 엔터프라이즈)

v0.11부터 엔터프라이즈 관리자가 조직에서 허용하는 MCP 서버를 JSON 레지스트리로 중앙 관리할 수 있습니다.

// mcp-registry.json (HTTPS 호스팅)
{
  "allowedServers": [
    { "name": "github", "version": ">=1.0.0", "approved": true },
    { "name": "postgres", "version": ">=0.5.0", "approved": true }
  ],
  "blockedServers": ["untrusted-server"],
  "requireApproval": true
}

IAM Identity Center를 통한 인증
HTTPS 호스팅으로 레지스트리 파일 관리
개별 개발자는 레지스트리에 등록된 서버만 사용 가능

Remote MCP 서버 (v0.10+)

로컬 프로세스가 아닌 원격 서버에 직접 연결할 수 있습니다.

{
  "mcpServers": {
    "remote-api": {
      "url": "https://mcp.company.com/api",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${MCP_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

v0.10~v0.11 MCP 업데이트

v0.11: MCP Registry Governance — 엔터프라이즈 관리자가 허용 MCP 서버를 중앙 관리
v0.10: MCP Prompts 지원 — MCP 서버가 프롬프트/템플릿/elicitation을 채팅에 직접 노출
v0.10+: Remote MCP 서버 네이티브 지원

MCP 개념

Kiro는 MCP 클라이언트로서 여러 MCP 서버에 동시에 연결합니다. 각 서버는 도구(tools), 리소스(resources), 프롬프트(prompts)를 제공합니다.

MCP 서버 설정

설정 파일 위치

워크스페이스: .kiro/settings/mcp.json
사용자 전역: ~/.kiro/settings/mcp.json

기본 설정 구조

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token_here"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": ["search_repositories", "get_file_contents"]
    },
    "postgres": {
      "command": "uvx", 
      "args": ["mcp-server-postgres"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgresql://user:pass@localhost/db"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

MCP 서버 관리

VS Code 명령어

Ctrl/Cmd + Shift + P
> Kiro: Configure MCP Servers
> Kiro: List MCP Servers  
> Kiro: Restart MCP Server

서버 상태 확인

Kiro 채팅에서 MCP 서버 상태를 확인할 수 있습니다:

현재 연결된 MCP 서버들을 보여주세요

autoApprove 설정

자주 사용하는 안전한 도구들은 autoApprove에 추가하여 매번 승인하지 않도록 할 수 있습니다.

{
  "github": {
    "autoApprove": [
      "search_repositories",    // 리포지토리 검색 (읽기 전용)
      "get_file_contents",     // 파일 내용 조회 (읽기 전용)
      "list_issues"           // 이슈 목록 조회 (읽기 전용)
    ]
  }
}

보안 주의

create_issue, delete_file 등 쓰기 작업은 autoApprove에 추가하지 않는 것을 권장합니다.

커스텀 MCP 서버 작성

간단한 MCP 서버 예시

# custom_server.py
import asyncio
from mcp.server import Server
from mcp.types import Tool, TextContent

app = Server("custom-tools")

@app.list_tools()
async def list_tools():
    return [
        Tool(
            name="get_weather",
            description="Get current weather for a city",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {"type": "string"}
                },
                "required": ["city"]
            }
        )
    ]

@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict):
    if name == "get_weather":
        city = arguments["city"]
        # 실제 날씨 API 호출 로직
        weather_data = f"Sunny, 25°C in {city}"
        return TextContent(type="text", text=weather_data)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(app.run())

커스텀 서버 설정

{
  "custom-weather": {
    "command": "python",
    "args": ["custom_server.py"],
    "cwd": "/path/to/your/server",
    "env": {
      "WEATHER_API_KEY": "your_api_key"
    }
  }
}

실전 활용 사례

1. GitHub 이슈 관리 자동화

"GitHub에서 'bug' 라벨이 있는 열린 이슈들을 조회하고, 
각 이슈에 대해 우선순위를 분석해서 정리해주세요."

Kiro가 자동으로:

GitHub MCP 서버를 통해 이슈 검색
각 이슈 내용 분석
우선순위 매트릭스 생성

2. 데이터베이스 스키마 분석

"현재 데이터베이스의 모든 테이블을 조회하고, 
각 테이블 간의 관계를 분석해서 ERD를 그려주세요."

Kiro가 자동으로:

PostgreSQL MCP 서버로 테이블 목록 조회
각 테이블의 스키마 분석
외래키 관계 파악
Mermaid ERD 생성

3. 팀 커뮤니케이션 자동화

"오늘 배포 완료되면 개발팀 Slack 채널에 
배포 완료 메시지를 전송해주세요."

Hooks와 연동하여:

배포 완료 이벤트 감지
Slack MCP 서버로 메시지 전송

문제 해결

연결 실패

# MCP 서버 로그 확인
tail -f ~/.kiro/logs/mcp-server-*.log

# 서버 재시작
Ctrl/Cmd + Shift + P > Kiro: Restart MCP Server

권한 오류

{
  "github": {
    "env": {
      "GITHUB_TOKEN": "ghp_새로운_토큰"
    }
  }
}

성능 최적화

{
  "database": {
    "env": {
      "MAX_QUERY_RESULTS": "100",
      "QUERY_TIMEOUT": "30"
    }
  }
}

고급 MCP 활용 패턴

1. 체인형 MCP 서버 구성

여러 MCP 서버를 연결하여 복잡한 워크플로우를 구성할 수 있습니다:

{
  "mcpServers": {
    "data-source": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-postgres"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgresql://user:pass@localhost/db"
      }
    },
    "data-processor": {
      "command": "uvx", 
      "args": ["mcp-server-python"],
      "env": {
        "PYTHON_PATH": "./scripts"
      }
    },
    "notification": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-slack"],
      "env": {
        "SLACK_TOKEN": "xoxb-your-token"
      }
    }
  }
}

2. 조건부 MCP 서버 활성화

프로젝트 타입이나 환경에 따라 다른 MCP 서버를 활성화:

{
  "mcpServers": {
    "development-tools": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-dev-tools"],
      "disabled": false,
      "env": {
        "NODE_ENV": "development"
      }
    },
    "production-monitoring": {
      "command": "uvx", 
      "args": ["mcp-server-monitoring"],
      "disabled": true,
      "env": {
        "NODE_ENV": "production"
      }
    }
  }
}

3. 커스텀 MCP 서버 개발 팁

효율적인 MCP 서버 개발을 위한 모범 사례:

# 에러 처리와 로깅
import logging
from mcp.server import Server

logger = logging.getLogger(__name__)
app = Server("custom-server")

@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict):
    try:
        logger.info(f"Tool called: {name} with args: {arguments}")
        
        if name == "process_data":
            # 입력 검증
            if not arguments.get("data"):
                raise ValueError("Data parameter is required")
            
            # 실제 처리 로직
            result = await process_data_async(arguments["data"])
            
            logger.info(f"Tool {name} completed successfully")
            return TextContent(type="text", text=result)
            
    except Exception as e:
        logger.error(f"Tool {name} failed: {str(e)}")
        return TextContent(
            type="text", 
            text=f"Error: {str(e)}"
        )

참고 문서

MCP 프로토콜 스펙: https://modelcontextprotocol.io/
Kiro 공식 사이트: https://kiro.dev
MCP 서버 목록: https://github.com/modelcontextprotocol/servers

엔터프라이즈급 MCP 아키텍처

🏗️ 마이크로서비스 MCP 패턴

대규모 시스템에서 MCP 서버를 마이크로서비스처럼 구성:

{
  "mcpServers": {
    "user-service": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "company/mcp-user-service"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "${USER_DB_URL}",
        "REDIS_URL": "${REDIS_URL}"
      }
    },
    "payment-service": {
      "command": "docker", 
      "args": ["run", "--rm", "company/mcp-payment-service"],
      "env": {
        "STRIPE_KEY": "${STRIPE_SECRET_KEY}",
        "WEBHOOK_SECRET": "${STRIPE_WEBHOOK_SECRET}"
      }
    },
    "analytics-service": {
      "command": "kubernetes",
      "args": ["exec", "analytics-pod", "--", "python", "mcp_server.py"],
      "env": {
        "BIGQUERY_CREDENTIALS": "${GCP_CREDENTIALS}"
      }
    }
  }
}

🔐 보안 강화 MCP 설정

프로덕션 환경에서의 보안 고려사항:

{
  "mcpServers": {
    "secure-database": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-postgres"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "${ENCRYPTED_DB_URL}",
        "SSL_MODE": "require",
        "CONNECTION_TIMEOUT": "30",
        "MAX_CONNECTIONS": "10"
      },
      "security": {
        "allowedOperations": ["read", "insert", "update"],
        "deniedTables": ["users_sensitive", "payment_details"],
        "auditLog": true,
        "rateLimiting": {
          "requestsPerMinute": 100,
          "burstLimit": 20
        }
      }
    }
  }
}

📊 MCP 성능 모니터링

실시간 성능 추적 및 최적화:

# mcp-performance-monitor.py
import asyncio
import time
from mcp.server import Server
from prometheus_client import Counter, Histogram, start_http_server

# 메트릭 정의
REQUEST_COUNT = Counter('mcp_requests_total', 'Total MCP requests', ['tool_name', 'status'])
REQUEST_DURATION = Histogram('mcp_request_duration_seconds', 'MCP request duration', ['tool_name'])

app = Server("performance-monitored-server")

@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict):
    start_time = time.time()
    
    try:
        # 실제 도구 실행
        result = await execute_tool(name, arguments)
        
        # 성공 메트릭 기록
        REQUEST_COUNT.labels(tool_name=name, status='success').inc()
        REQUEST_DURATION.labels(tool_name=name).observe(time.time() - start_time)
        
        return result
        
    except Exception as e:
        # 실패 메트릭 기록
        REQUEST_COUNT.labels(tool_name=name, status='error').inc()
        REQUEST_DURATION.labels(tool_name=name).observe(time.time() - start_time)
        
        raise e

# Prometheus 메트릭 서버 시작
start_http_server(8000)

🔄 자동 복구 및 헬스체크

MCP 서버의 안정성을 위한 자동 복구 메커니즘:

{
  "mcpServers": {
    "resilient-service": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-api"],
      "healthCheck": {
        "enabled": true,
        "interval": 30,
        "timeout": 10,
        "retries": 3,
        "endpoint": "/health"
      },
      "autoRestart": {
        "enabled": true,
        "maxRestarts": 5,
        "restartDelay": 5,
        "backoffMultiplier": 2
      },
      "circuitBreaker": {
        "enabled": true,
        "failureThreshold": 5,
        "recoveryTimeout": 60,
        "halfOpenMaxCalls": 3
      }
    }
  }
}

MCP Registry Governance (v0.11, 엔터프라이즈)

v0.11부터 엔터프라이즈 관리자가 조직에서 허용하는 MCP 서버를 JSON 레지스트리로 중앙 관리할 수 있습니다.

// mcp-registry.json (HTTPS 호스팅)
{
  "allowedServers": [
    { "name": "github", "version": ">=1.0.0", "approved": true },
    { "name": "postgres", "version": ">=0.5.0", "approved": true }
  ],
  "blockedServers": ["untrusted-server"],
  "requireApproval": true
}

IAM Identity Center를 통한 인증
HTTPS 호스팅으로 레지스트리 파일 관리
개별 개발자는 레지스트리에 등록된 서버만 사용 가능

Remote MCP 서버 (v0.10+)

로컬 프로세스가 아닌 원격 서버에 직접 연결할 수 있습니다.

{
  "mcpServers": {
    "remote-api": {
      "url": "https://mcp.company.com/api",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${MCP_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Ch6. MCP 서버 연동

목차

Ch6. MCP 서버 연동

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