MCP-AWS

🚀 다중 에이전트 시스템: A2A 및 MCP 통합 POC

POC: AWS 작업을 위한 A2A, MCP 및 OpenAI 에이전트 통합 🖥️✨

🎥 데모 영상

MCP-AWS가 어떻게 작동하는지 데모 영상을 통해 확인하세요! 🚀

🌟 특징

1. 🚀 원활한 프로토콜 통합 : 강력한 다중 에이전트 통신을 위해 에이전트 간(A2A) 프로토콜과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 성공적으로 통합한 것을 보여줍니다.
2. 🧠 OpenAI Agents SDK 활용 : 강력한 OpenAI Agents SDK를 기반으로 사용자 프롬프트를 이해하고 그에 따라 동작할 수 있는 지능형 에이전트를 생성합니다.
3. ☁️ 자동화된 클라우드 관리 : 간단한 사용자 상호작용을 통해 AWS EC2 인스턴스를 직접 프로비저닝하고 종료할 수 있으며, MCP를 통한 실용적인 도구 실행을 보여줍니다.

🛠️ MCP 서버의 도구

MCP 서버는 두 가지 도구를 갖춘 맞춤형 서버입니다.

1. initiate_aws_ec2_instance : AWS EC2 인스턴스를 생성합니다.
2. terminate_aws_ec2_instance : ID로 AWS EC2 인스턴스를 종료합니다.

🚀 시작하기

필수 조건

1. Python 3.12+ (로컬 설정용) 또는 Docker (컨테이너화된 설정용)
2. AWS IAM 역할 : EC2 인스턴스를 관리하는 데 필요한 권한이 있는 IAM 역할을 만듭니다.
3. 환경 변수 : 다음 변수를 사용하여 .env 파일을 준비합니다.
   • AWS_ACCESS_KEY_ID
   • AWS_SECRET_ACCESS_KEY
   • AWS_DEFAULT_REGION
   • OPENAI_API_KEY
   • AMI_ID
   • INSTANCE_TYPE
   • KEY_NAME
   • SECURITY_GROUP_IDS
   • AWS_REGION

🏃‍♂️ 앱 실행

1. 루트에서 저장소를 복제합니다.지엑스피1
2. 필수 구성 요소에 표시된 대로 .env 파일을 만듭니다.
3. 원격 에이전트 예제를 실행합니다.
   cd openai-agent/ uv run .
4. 루트 디렉토리에 A2A 클라이언트 코드(Google 제공)를 복제합니다.
   git clone https://github.com/google/A2A.git cd demo/ui
5. API 키로 환경 파일을 만들거나 메시지가 표시되면 UI에 직접 입력하세요.
   echo "GOOGLE_API_KEY=your_api_key_here" >> .env
6. 프런트엔드 예제를 실행합니다.
   uv run main.py
7. 실제 작동 모습을 보려면 첨부된 비디오를 참조하세요.

💬 AI 에이전트 사용하기

1. EC2 인스턴스를 생성하려면:
   Enter your command: Create an EC2 instance
2. EC2 인스턴스를 종료하려면:
   Enter your command: Terminate EC2 instance with ID <instance-id>

⚠️ 주의 사항

• IAM 역할 및 자격 증명 : AWS IAM 역할 및 자격 증명 생성에 따른 모든 책임은 사용자에게 있습니다. AWS 보안 모범 사례를 준수하세요.
• 결제 및 보안 : 이 앱은 개념 증명(POC)이며 학습 목적으로만 제작되었습니다. 당사는 결제 문제나 보안 사고에 대해 책임을 지지 않습니다.

📚 학습 내용

이 프로젝트는 다음을 보여줍니다.

1. MCP 서버를 OpenAI Agents SDK와 통합하는 방법
2. AWS 리소스 관리를 위한 간단한 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 방법

AI와 MCP 서버의 힘을 탐험해 보세요! 🌟