Google Cloud CLI 원격 MCP 서버로 에이전트 역량 강화
Prosper Nwankpa
Senior Engineering Manager, Google Cloud
Adam Hwang
Software Engineering Manager, Google Cloud
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오늘 Google은 프리뷰 버전의 Google Cloud CLI 원격 MCP 서버를 새롭게 선보이며, 관리형 원격 MCP 서버 생태계를 확장합니다.
널리 사용되는 gcloud 및 bq(BigQuery) 명령줄 도구를 기반으로 하는 이 새로운 서버는 AI 에이전트가 Google Cloud 인프라를 관리하고 고급 BigQuery 워크플로를 안전하고 원활하게 처리할 수 있도록 명령줄 작업에 대한 즉각적이고 광범위한 액세스를 제공합니다.
AI 에이전트에 CLI가 중요한 이유
에이전트가 수행하는 클라우드 작업이 점점 더 복잡해지고 있지만, 백엔드 시스템과의 상호작용 방식을 표준화하는 일은 여전히 까다로운 과제로 남아 있습니다. Google Cloud CLI 원격 MCP 서버는 수백 개의 gcloud 및 bq 명령어의 다기능성을 하나의 MCP 서버로 패키징하여 이러한 격차를 해소합니다. 이를 통해 에이전트는 다음과 같은 두 가지 강력한 이점을 얻을 수 있습니다.
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상위 수준 추상화: CLI 명령어는 다단계 API 조정을 요구하는 대신 복잡한 다단계 워크플로, 검증 확인, 상위 수준 작업을 통합 명령어로 패키징합니다.
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모델 학습 활용: LLM은 공개 명령줄 문서, 문법, 사용 예시를 바탕으로 광범위하게 사전 학습되므로 모델에 대한 CLI 호출이 직관적이고 정확도가 높습니다.
원격 MCP 기반 CLI 활용의 장점
AI 에이전트로 클라우드 인프라를 관리하려면 일반적으로 에이전트 실행 환경 내에 Google Cloud CLI 바이너리를 설치하고 유지보수해야 합니다. Cloud CLI 원격 MCP 서버는 Google Cloud 인프라에 격리된 실행 샌드박스를 제공하여 CLI 기능과 MCP 이점을 연결합니다. 이를 통해 다음과 같은 주요 인프라 과제를 해결할 수 있습니다.
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간소화된 종속 항목 및 런타임 관리: 커스텀 에이전트를 빌드하는 팀의 경우 개발, 테스트, 프로덕션 환경에서 로컬 CLI 버전과 종속 항목을 유지하는 데 운영 오버헤드가 발생합니다. 원격 MCP를 사용하면 로컬 설치와 런타임 유지보수의 번거로움이 사라집니다.
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웹 기반 에이전트 엔드포인트에 대한 액세스: 웹 호스팅 에이전트 플랫폼 및 웹 인터페이스(예: Gemini Enterprise 및 기타 호스팅된 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼)는 사용자가 로컬 패키지를 제어하거나 설치할 수 없는 환경에서 실행됩니다. 원격 MCP를 사용하면 이러한 인터페이스에서 Google Cloud CLI 작업에 안전하게 관리형 방식으로 직접 액세스할 수 있습니다.
엔터프라이즈급 보안 및 거버넌스
AI 에이전트를 인프라에 연결하려면 엄격한 엔터프라이즈급 보호 장치가 필요합니다. 이 원격 서버는 Google Cloud의 표준 ID 및 거버넌스 프레임워크를 활용하여 환경을 안전하게 보호합니다.
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제로 앰비언트 사용자 인증 정보: 서버는 앰비언트 사용자 인증 정보가 없는 네트워크 제한 프록시 경계에서 실행을 격리합니다. 인증 및 승인은 에이전트 아이덴티티, OAuth 2.0, Identity and Access Management (IAM)를 통해 처리됩니다.
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엄격한 정책 시행: 원격 MCP 서버를 통해 실행되는 모든 명령어는 인증된 호출자 ID의 권한으로 실행됩니다. 표준 IAM 권한과 조직 정책 서비스 제약조건 모두 다운스트림 대상 리소스에 엄격하게 적용됩니다.
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Model Armor를 통한 고급 보호: AI 도구 호출과 관련된 위험을 최소화하기 위해 Cloud CLI 원격 MCP 서버는 Model Armor와 통합됩니다. LLM 프롬프트와 응답을 선제적으로 검사하여 프롬프트 인젝션 및 악성 입력과 같은 위험으로부터 보호할 수 있습니다.
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Cloud 감사 로깅: Cloud CLI 원격 MCP 서버는 모든 도구 호출을 감사 로그(cloudcli.googleapis.com/mcp의 데이터 액세스 로그)에 기록하도록 구성할 수 있습니다. 보안팀은 민감한 명령어 페이로드나 개인 식별 정보(PII)를 노출하지 않고도 호출자 ID, OAuth 클라이언트, IAM 승인 결정(mcp.googleapis.com/tools.call)을 완벽하게 파악할 수 있습니다.
Google Cloud CLI 원격 MCP 서버에 연결
클라우드 관리를 에이전트에 통합할 때 더 이상 Google Cloud CLI 바이너리를 패키징하거나, 로컬 실행 런타임을 관리하거나, 에이전트 컨테이너 이미지 내에서 종속 항목을 유지할 필요가 없습니다. Google Cloud CLI 원격 MCP 서버는 표준 모델 컨텍스트 프로토콜을 구현하므로 MCP 호환 에이전트 플랫폼 또는 조정 런타임은 표준 구성을 통해 즉시 연결할 수 있습니다.
에이전트는 네트워크가 격리된 안전한 클라우드 샌드박스에서 gcloud 및 bq 명령어를 실행할 수 있는 액세스 권한을 즉시 얻습니다.
인증은 호스팅된 Google Cloud 플랫폼의 경우 키 없는 에이전트 아이덴티티를 통해 처리되고, 외부 런타임의 경우 표준 OAuth 2.0을 통해 처리됩니다. 인증 옵션은 MCP 인증 가이드를 참고하세요.
에이전트에 인프라 관리 기능 제공
Cloud CLI 원격 MCP 서버는 두 가지 강력한 도구인 run_gcloud_command와 run_bq_command를 노출하여 AI 에이전트가 자연어를 통해 Google Cloud 작업에 광범위하고 즉각적으로 액세스할 수 있도록 합니다.
run_gcloud_command를 사용하여 클라우드 인프라 관리
run_gcloud_command를 사용하면 에이전트가 광범위한 gcloud 작업을 실행하여 Google Cloud 환경을 관리하고, 진단하고, 보호할 수 있습니다. 예시는 다음과 같습니다.
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모니터링 가능성 및 사고 진단: 에이전트는 명령어 실행을 자동화하고 도구 간 컨텍스트 전환을 줄여 사고 진단을 간소화합니다.
run_bq_command 도구를 사용한 BigQuery 작업 확장
BigQuery MCP 서버는 이미 AI 에이전트를 통한 데이터 분석 및 탐색을 지원하고 있습니다. 여기에 run_bq_command가 도입되면서, 이제 에이전트는 bq CLI의 모든 기능을 활용해 리소스 할당, 작업 모니터링, 작업 예약과 같은 고급 BigQuery 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.
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예약된 쿼리 자동화: 에이전트가 BigQuery Data Transfer Service 구성을 사용하여 쿼리 예약 작업을 자동으로 수행합니다.
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작업 및 리소스 관리: 처리된 데이터 볼륨, 슬롯 사용량, 실행 계획을 포함한 쿼리 실행 세부정보에 대한 심층적인 인사이트를 얻고 예약을 관리합니다.
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액세스 및 권한 제어: 데이터 관리자와 소유자는 에이전트를 통해 직접 테이블 권한을 검사하고 업데이트할 수 있습니다.
가격 책정 및 가용성
Google Cloud CLI MCP 서버를 오늘부터 공개 프리뷰로 만나보실 수 있습니다. MCP 서버 자체를 사용하는 데는 추가 요금이 부과되지 않습니다. 직접 생성한 GCP 리소스와 해당하는 데이터 전송 비용에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다.
시작하려면 Google Cloud 프로젝트에서 Cloud CLI Execution API (`cloudcli.googleapis.com`)를 사용 설정하고, 에이전트 또는 사용자 ID에 필요한 MCP 도구 사용자 (`roles/mcp.toolUser`) IAM 역할을 부여하고, MCP 클라이언트가 `cloudcli.googleapis.com/mcp`에 연결되도록 구성합니다.
