AI로 Kubernetes 실력을 극대화하고 싶으신가요? Amazon EKS MCP 서버는 자연어로 EKS 클러스터를 관리할 수 있게 해주는 Cline과 같은 AI 어시스턴트의 새로운 최고의 친구입니다. 저는 약 15분 만에 실행했고, 정말 획기적입니다! 이 튜토리얼에서는 VS Code에서 Cline을 사용하여 Amazon EKS MCP 서버를 설치하고, 클러스터를 생성하고, NGINX를 배포하고, 파드를 문제 해결하는 과정을 모두 대화형으로 진행할 것입니다. Amazon EKS MCP 서버의 마법 속으로 뛰어들어 봅시다!💡아름다운 API 문서를 생성하는 훌륭한 API 테스트 도구를 원하시나요?
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Amazon EKS MCP 서버란 무엇인가요?
Amazon EKS MCP 서버는 AI 코드 어시스턴트(Cline, Amazon Q, Cursor 등)가 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS) 클러스터를 관리할 수 있도록 지원하는 오픈 소스 도구입니다. 실시간 클러스터 통찰력을 제공하고 클러스터 생성, 배포, 문제 해결과 같은 작업을 자동화합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 클러스터 관리: 자동 구성된 VPC 및 IAM 역할을 사용하여 EKS 클러스터를 생성하고 관리합니다.
- 리소스 제어: YAML 또는 자연어를 통해 Kubernetes 리소스(파드, 서비스, 배포)를 처리합니다.
- 모니터링: 디버깅을 위해 파드 로그, CloudWatch 메트릭 및 이벤트에 액세스합니다.
- 보안: 기본적으로 읽기 전용 모드로 실행되며, 쓰기 액세스는 구성 가능합니다.
eks mcp 서버는 AI 기반 DevOps를 위한 "Kubernetes 초능력"입니다. 사용해 볼 준비가 되셨나요? 시작해 봅시다
Amazon EKS MCP 서버를 사용하는 이유는 무엇인가요?
Amazon EKS MCP 서버는 복잡한 EKS 워크플로우를 단순화하여 다음과 같은 경우에 완벽합니다.
- 초보자:
kubectl
또는eksctl
을 마스터할 필요가 없습니다. Cline이 어려운 작업을 처리합니다. - 전문가: 반복적인 작업을 자동화하고 혁신에 집중합니다.
- 팀: 일관된 모범 사례로 배포를 간소화합니다.
- AI 팬: LLM을 활용하여 자연어 DevOps를 수행합니다.
저는 이것을 사용하여 몇 분 만에 클러스터를 시작하고 NGINX를 배포했습니다. 수동 YAML 수정이 전혀 필요 없었습니다!

Amazon EKS MCP 서버 설치 및 사용 방법: 단계별 가이드
VS Code에서 Cline을 사용하여 Amazon EKS MCP 서버를 설치하는 데 중점을 둘 것이지만, 수동 설정에 대해서도 간략히 언급하겠습니다. Python 3.10+, AWS CLI, VS Code가 필요합니다. 시작해 봅시다!
1. 필수 조건
- Python: 3.10+ (
python3 --version
). - AWS CLI: EKS 권한으로 구성됨 (
aws sts get-caller-identity
). - VS Code: 최신 버전과 Cline 확장 프로그램.
- AWS 계정: EKS, VPC, CloudFormation에 대한 IAM 역할 포함.
- kubectl: 파드 보기를 위해 (
kubectl version
). - uv: Python 패키지 관리자 (
pip install uv
).
2. 수동 설치 (빠른 개요)
수동 설정의 경우, 리포지토리를 복제하고 uv
를 통해 설치합니다.
git clone https://github.com/awslabs/mcp.git
cd mcp/src/eks-mcp-server
uv pip install awslabs.eks-mcp-server
uv run main.py
~/.aws/credentials
에 AWS 자격 증명을 구성하고 서버를 실행합니다. 하지만 더 원활한 진행을 위해 Cline을 사용해 봅시다
3. VS Code에 Cline 설치
- VS Code를 열고 확장 (Ctrl+Shift+X)으로 이동하여 Cline을 설치합니다.
- Cline이 활성 상태인지 확인합니다: Cline 채팅 패널을 엽니다 (Ctrl+Shift+P, "Cline: Open Chat" 검색).
- Cline 설정(톱니바퀴 아이콘 > API 제공자)에서 LLM 제공자(예: AWS Bedrock 또는 OpenAI)를 설정합니다.

저는 원활한 AWS 통합을 위해 AWS Bedrock을 사용했습니다. 약 2분 걸렸습니다!
4. Cline으로 Amazon EKS MCP 서버 설치
- VS Code에서 Cline의 채팅 패널을 엽니다.
- Cline에게 프롬프트합니다.
# 프롬프트 1 (기본)
awslabs에서 eks-mcp-server 설치
# 프롬프트 2 (자세히)
Cline을 위해 awslabs.eks-mcp-server라는 MCP 서버를 설치해 줘. uvx를 사용하여 서버를 실행하고 mcp 설정을 업데이트해 줘.
- Cline의 작업(예:
uvx awslabs.eks-mcp-server@latest
실행)을 승인합니다. - Cline은
~/.aws/amazonq/mcp.json
을 다음과 같이 업데이트합니다.
{
"mcpServers": {
"awslabs.eks-mcp-server": {
"command": "uvx",
"args": ["awslabs.eks-mcp-server@latest", "--allow-write"],
"env": {
"AWS_PROFILE": "default",
"AWS_REGION": "us-east-1",
"FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
}
}
}
}
- 확인: Cline 채팅에서
/tools
를 실행하여 EKS MCP 도구 목록을 확인합니다(예:create_eks_cluster
,apply_yaml
).

오류가 발생하면(예: "docker not found") args
에 --allow-write
를 추가하고 eksctl
이 설치되어 있는지 확인합니다(macOS에서는 brew install eksctl
).
- cline이 aws 계정에 액세스하도록 하려면 터미널에서
aws configure
를 실행하고 자격 증명을 입력합니다.

가끔 cline이 오류가 발생하여 웹을 검색하여 도움을 받아야 할 경우를 대비하여 cline에 웹 검색 mcp 서버(예: firecraw)를 설치하는 것이 도움이 될 수 있습니다. cline의 cline mcp 마켓플레이스를 통해 쉽게 설치할 수 있습니다.

5. Cline으로 새 EKS 클러스터 생성
- Cline 채팅에서 프롬프트합니다.
# 프롬프트 1 (기본)
새 EKS 클러스터 생성을 도와줘
# 프롬프트 2 (매개변수 지정)
Amazon EKS MCP 서버를 사용하여 us-east-1에 'my-ai-cluster'라는 새 EKS 클러스터 생성을 도와줘.
- Cline은
create_eks_cluster
도구를 사용하여 VPC, 서브넷, IAM 역할을 자동 구성합니다. - 작업(예:
eksctl create cluster
실행)을 승인합니다. - 클러스터 생성에 약 10분 정도 소요됩니다. 상태를 확인합니다.
eksctl get cluster --name my-ai-cluster --region us-east-1
- 출력:
my-ai-cluster
가ACTIVE
입니다.
제 클러스터는 12분 만에 준비되었습니다. Cline이 모든 것을 처리했습니다!

6. Cline으로 NGINX 배포
- Cline에게 프롬프트합니다.
# 예시 프롬프트
NGINX 배포 파일을 준비해 줘. Amazon EKS MCP 서버를 사용하여 NGINX 배포와 서비스를 모두 포함하는 포괄적인 Kubernetes 매니페스트를 만들어 줘.
- Cline은
generate_app_manifest
도구를 사용하여 매니페스트를 생성합니다.
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deployment
namespace: default
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:latest
ports:
- containerPort: 80
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: nginx-service
namespace: default
spec:
selector:
app: nginx
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 80
type: LoadBalancer
- Cline은
apply_yaml
도구를 사용하여 이를 적용합니다. 작업을 승인합니다. - 파드를 확인합니다.
kubectl get pods -A
- 예시 출력:
NAMESPACE NAME READY STATUS RESTARTS AGE
default nginx-deployment-abc123-xyz 1/1 Running 0 2m
Cline의 YAML은 완벽했고, 제 NGINX 서비스는 약 3분 만에 활성화되었습니다!
7. Cline으로 파드 문제 해결
- 파드가 오류를 표시하는 경우(예:
CrashLoopBackOff
):
kubectl get pods -A
출력:
NAMESPACE NAME READY STATUS RESTARTS AGE
default nginx-deployment-abc123-xyz 0/1 CrashLoopBackOff 3 5m
- Cline에게 프롬프트합니다.
# 예시 프롬프트
내 파드 문제를 파악하고 Amazon EKS MCP 서버를 사용하여 해결해 줘.
- Cline은
get_pod_logs
및get_k8s_events
와 같은 도구를 사용하여 진단합니다(예: 누락된 이미지 태그). - Cline은 수정 사항(예: 이미지를
nginx:1.25
로 업데이트)을 제안하고 매니페스트를 다시 적용합니다.

- 파드를 다시 확인합니다.
kubectl get pods -A
출력:
NAMESPACE NAME READY STATUS RESTARTS AGE
default nginx-deployment-abc123-xyz 1/1 Running 0 1m
Cline은 몇 초 만에 제 파드 충돌을 해결했습니다. 순수한 AI 마법입니다!
Amazon EKS MCP 서버 문제 해결
- Cline 오류: 쓰기 작업의 경우
mcp.json
에 올바른AWS_PROFILE
및--allow-write
가 있는지 확인합니다. - 권한 문제: IAM 역할에 EKS, VPC, CloudFormation 권한이 있는지 확인합니다.
- 포트 충돌: 포트 3000을 확인합니다.
lsof -i :3000
kill -9 [PID]
- 파드 실패: Cline의
search_eks_troubleshoot_guide
도구를 사용하거나 로그를 확인합니다.
kubectl logs [pod-name]
- 도움이 필요하신가요? awslabs.github.io/mcp에서 팁을 확인하세요.
Amazon EKS MCP 서버 사용자 정의 및 확장
설정을 개선하세요.
- 다중 리전:
mcp.json
에 여러AWS_REGION
을 구성합니다. - 사용자 정의 도구: MCP 리포지토리(github.com/awslabs/mcp)를 통해 서버에 도구를 추가합니다.
- 프로덕션 사용: 안전을 위해 읽기 전용 모드(
ALLOW_WRITE=false
)를 활성화합니다. - 통합: IaC를 위해 AWS CDK 또는 Terraform MCP 서버와 결합합니다.
저는 us-west-2
에 맞게 서버를 조정했습니다. 약 5분 걸렸습니다!
Amazon EKS MCP 서버가 DevOps의 꿈인 이유
Amazon EKS MCP 서버는 EKS 관리를 DevOps 전문가와 대화하는 것처럼 느끼게 해줍니다. AI 기반 워크플로우는 수동 eksctl
설정보다 뛰어나지만, Cline 설정은 초보자에게는 까다로울 수 있습니다. 순수 Kubernetes와 비교하면 엄청난 시간 절약입니다. AWS MCP 문서는 매우 유용합니다.
Amazon EKS MCP 서버를 사용할 준비가 되셨나요? Cline을 실행하고 NGINX를 배포한 다음 여러분의 결과물을 공유하세요!
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