Chaplin: MCP와 에이전트형 AI로 구현한 AWS Health 자체 분석 솔루션

많은 엔터프라이즈 운영팀은 수십~수백 계정에서 발생하는 AWS Health 알림을 수동으로 분류·우선순위화하느라 의사결정이 지연되고 TAM 의존이 심화된다. 이 글은 Chaplin이라는 오픈소스 솔루션을 통해 MCP 호환 AI 어시스턴트로 자연어 질의 기반의 자체 헬스 이벤트 분석 파이프라인을 구현하는 방안을 소개하며, 운영팀이 반복적 수동 작업 없이 컨텍스트화된 응답을 얻을 수 있음을 보인다.

Chaplin은 AWS Health API와 EventBridge에서 이벤트를 수집하고, Agentic AI를 Amazon Bedrock에서 구동하며 MCP를 통해 클라이언트와 연결한다. 사용자는 예컨대 향후 60일 내 RDS 라이프사이클 이벤트나 우선순위별 EC2 이벤트 요약을 자연어로 요청하면 에이전트가 조회·필터·우선순위화해 응답을 생성하고, 향후 AWS Transform 템플릿과 연계될 수 있는 실행 가능한 이벤트를 도출할 수 있다.

프로젝트는 GitHub 리포지토리에 배포 지침을 제공해 실무 적용 경로를 마련하고, JIRA·GitHub·ServiceNow 같은 도구와 MCP로 통합해 자동화된 대응 워크플로를 구성할 수 있다. 이 접근은 TAM 병목을 해소하고 운영팀의 자체 분석 역량을 높이나, Bedrock 권한·MCP 호환성·정책적 제약 등 연동 전제 조건을 충족해야 실효를 얻는다.