목차

1. Amazon Q Developer CLI와 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 이해
2. Amazon Q Developer CLI의 기능 및 활용 사례
3. 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)의 개념
4. AWS에서 제공하는 주요 MCP 서버
5. Amazon Q Developer와 AWS Aurora PostgreSQL MCP Server를 통한 Database 개발, 운영 사례
6. 쿼리 성능 최적화, 데이터베이스 구성 및 파라미터 최적화

---

1. Amazon Q Developer CLI와 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 이해

요약: Amazon Q Developer CLI는 AWS CLI 명령 실행부터 코드 수정 및 배포에 이르기까지 다양한 기능을 제공한다. 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 AI 모델이 외부 도구와 안전하게 상호작용할 수 있도록 지원하는 오픈 표준 프로토콜이다.

2. Amazon Q Developer CLI의 기능 및 활용 사례

요약: Amazon Q Developer CLI는 대화형 AI 인터페이스를 통해 자연어 질문에 대한 답변을 제공하며, AWS CLI 명령 실행, 출력 분석, 코드 이해 및 생성 등을 수행한다. 또한, 비용 분석, 아키텍처 다이어그램 생성 등 다양한 기능을 제공한다.

3. 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)의 개념

요약: 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 AI 모델이 외부 도구 및 리소스와 안전하게 상호작용할 수 있도록 지원하는 개방형 표준 프로토콜이다. 데이터베이스 개발 작업부터 성능 테스트에 이르기까지 다양한 활용이 가능하다.

4. AWS에서 제공하는 주요 MCP 서버

요약: AWS는 Aurora PostgreSQL, Aurora MySQL, DynamoDB 등 다양한 데이터베이스용 MCP 서버를 제공한다. 또한, Lambda Functions MCP Server와 Amazon EKS MCP Server 등 다양한 리소스에 활용 가능한 MCP 서버도 제공된다.

5. Amazon Q Developer와 AWS Aurora PostgreSQL MCP Server를 통한 Database 개발, 운영 사례

요약: Amazon Q Developer와 AWS Aurora PostgreSQL MCP Server를 활용하여 데이터베이스의 개발 및 운영 작업을 지원하며, 바이브 코딩을 통해 성능 테스트 환경을 구성할 수 있다.

6. 쿼리 성능 최적화, 데이터베이스 구성 및 파라미터 최적화

요약: Amazon Q Developer를 활용하여 쿼리 최적화 및 데이터베이스 구성을 진행하고, AWS 모범 사례를 따라 워크로드를 최적화하는 방법을 학습할 수 있다. MCP를 통해 워크로드 분석 및 시뮬레이션을 수행하여 비용 절감 효과를 예측할 수 있다.