AWS를 통해 claude.ai 및 ChatGPT에서 커스텀 MCP 서버를 온라인으로 사용하는 새로운 도구

실용적 조언

로컬에서 개발한 MCP 도구를 외부에서 사용하고 싶다면 해당 GitHub 저장소의 AWS CDK 템플릿을 활용하여 배포할 수 있다.
비용 절감을 위해 AWS Lambda와 DynamoDB의 프리 티어 및 종량제 요금 정책을 확인하고 적용한다.

섹션별 상세

로컬 stdio MCP 서버를 AWS Lambda 기반의 클라우드 서비스로 변환하는 래퍼 도구가 공개됐다. 이 도구는 로컬 환경의 제약을 넘어 claude.ai나 ChatGPT 모바일 앱에서도 커스텀 MCP 기능을 사용할 수 있게 지원한다. AWS CDK 등을 활용한 자동화된 배포 과정을 통해 인프라 구축의 복잡성을 낮춘 것이 특징이다. 사용자는 기존의 로컬 도구를 클라우드 엔드포인트로 노출시켜 어디서든 접근 가능한 API 형태로 변환한다.

보안과 인증을 위해 AWS Cognito와 SecretsManager를 통합하여 설계됐다. 개별 MCP 서버와 사용자별 비밀 키를 안전하게 관리하며, 자체 OAuth 흐름을 가진 MCP도 지원할 수 있도록 Cognito의 DCR(Dynamic Client Registration) 기능을 활용한다. 이를 통해 다수의 사용자가 안전하게 자신만의 도구를 LLM에 연결할 수 있는 환경을 제공한다. 인증 정보는 SecretsManager에 저장되어 런타임 시에만 안전하게 호출된다.

서버리스 아키텍처를 채택하여 사용하지 않을 때는 비용이 발생하지 않는 '$0 idle cost'를 실현했다. 요청이 있을 때만 Lambda가 실행되고 DynamoDB와 SecretsManager의 종량제 요금을 활용하므로, 개인 개발자가 상시 서버를 운영해야 하는 비용 부담 없이 MCP를 클라우드에서 운영할 수 있다. 실제 사용량에 비례하여 과금되는 구조는 실험적인 프로젝트나 개인용 도구 개발에 최적화된 경제성을 제공한다.

용어 해설

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): — Anthropic이 발표한 LLM과 외부 데이터 소스 및 도구를 연결하기 위한 개방형 표준 프로토콜이다. 로컬이나 원격의 리소스를 모델이 이해할 수 있는 방식으로 노출하여 복잡한 도구 연동을 표준화하며 에이전트 생태계의 호환성을 높인다.
표준 입출력(stdio): — 프로세스 간 통신 시 텍스트 스트림을 주고받는 기본 방식이다. 많은 MCP 서버가 로컬 환경에서 이 방식을 사용하여 LLM 클라이언트와 직접 데이터를 교환하며, 이를 클라우드로 확장하려면 별도의 래퍼가 필요하다.
동적 클라이언트 등록(OAuth DCR): — OAuth 2.0 프로토콜에서 클라이언트가 사전에 수동으로 등록되지 않아도 인증 서버에 자신을 동적으로 등록하는 기능이다. 이를 통해 수많은 개별 MCP 서버의 인증 연동 과정을 자동화하고 보안을 강화할 수 있다.
서버리스 컴퓨팅(Serverless): — 서버 인프라를 직접 관리하지 않고 이벤트에 반응하여 코드를 실행하는 컴퓨팅 모델이다. AWS Lambda와 같이 실제 실행 시간에 대해서만 비용을 지불하므로 유휴 상태에서의 비용 낭비를 방지하고 운영 효율을 극대화한다.

언급된 도구

mcp-cloud-wrappers추천링크

로컬 MCP 서버를 AWS 클라우드에 배포하기 위한 래퍼 도구

Agentcore Gateway중립

MCP와 AWS Lambda 간의 브릿지 역할 수행

언급된 리소스

GitHubmcp-cloud-wrappers GitHub Repository