이 과정은 기술 전문가용 AWS 커뮤니티인 AWS 기술 필드 커뮤니티(TFC) 회원이 개발했습니다. 콘텐츠는 표준 교육 커리큘럼을 보완하고 AWS 학습 여정을 확대하기 위한 것입니다. AWS는 일부 과정에 접근성 제한이 있음을 인지하고 있으며 이를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 접근성과 관련하여 지원이 필요한 경우 AWS Training and Certification 고객 지원 센터에 문의하십시오.
본 과정에서는 2명의 Solutions Architect가 7주 만에 Agentic AI 기반 플랫폼을 엔드투엔드로 구축한 과정을 다룹니다. 이 플랫폼은 MCP(Model Context Protocol) 생성, AI Agent 생성부터 실시간 테스트 환경까지 갖춘 시스템으로, AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle) 방법론과 Kiro, Claude Code, Linear 등의 도구를 조합하여 개발되었습니다. Part 1에서는 프로젝트 개요, AI-DLC 방법론을 통한 Spec-Driven 개발 방식, Kiro Custom Agent와 Linear MCP를 활용한 유기적 개발 워크플로우를 소개합니다. Part 2에서는 플랫폼의 핵심 기능인 MCP Registry의 아키텍처를 다루며, Amazon Bedrock AgentCore의 세 가지 핵심 컴포넌트(Runtime, Gateway, Identity)를 활용하여 External MCP, Internal MCP(Container), Internal MCP(API) 세 가지 유형의 MCP를 통합 관리하는 구현 방법과 Cognito 기반 OAuth2 인증 체계를 안내합니다.
