AWS와 세일즈포스, MCP 기반 비정형 증거 데이터 분석 연동 아키텍처 공개

비정형 데이터 분석과 연동

공공 부문 기관에서는 바디캠 영상, 감시 카메라 녹화본, 음성 파일, 스캔 문서 등 막대한 양의 비정형 증거 데이터를 다룬다. 하지만 저장소에 데이터를 보관하는 것만으로는 충분하지 않으며, 담당자가 직접 파일을 검토하고 핵심 정보를 분류하는 작업에 많은 시간이 소모되는 문제가 지속되어 왔다.

AWS와 세일즈포스는 이러한 한계를 해결하기 위해 아마존 베드록 데이터 오토메이션(Amazon Bedrock Data Automation)과 개방형 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)을 결합한 연동 패턴을 제시했다. 이를 통해 외부 클라우드에 축적된 비정형 데이터를 구조화된 인사이트로 변환하고, 세일즈포스 에이전트포스(Salesforce Agentforce) 환경에서 직접 자연어 질의로 불러올 수 있도록 지원한다.

이벤트 기반 처리 파이프라인

전체 시스템은 비동기 데이터 처리 흐름과 에이전트 기반 조회 흐름의 두 단계로 유기적으로 맞물려 작동한다. 먼저 세일즈포스 커넥터를 통해 유입된 미디어 파일이 객체 스토리지인 아마존 S3(Amazon S3)에 저장되면, 이벤트 알림이 발생하여 서버리스 연산 환경인 AWS 람다(AWS Lambda)를 즉각 호출한다.

호출된 람다 함수는 고유한 문서 식별자를 생성해 메타데이터와 함께 NoSQL 데이터베이스인 아마존 다이나모DB(Amazon DynamoDB)에 기록하고 베드록 데이터 오토메이션 작업을 구동한다. 미디어 유형에 따라 문서는 텍스트 추출과 요약, 이미지는 객체 식별과 설명 생성, 영상 및 음성은 음성 전사와 장면별 요약이 자동으로 수행되며, 처리가 완료되면 이벤트브리지(Amazon EventBridge) 규칙을 통해 전용 출력 버킷에 결과물이 저장된다.

MCP 게이트웨이 질의 구조

세일즈포스 환경의 사용자가 에이전트포스 대화창에 질문을 입력하면, 에이전트에 사전 설정된 MCP 호출 작업이 작동한다. 이 호출은 아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore)의 기능인 에이전트코어 게이트웨이로 전달되며, 게이트웨이가 인증을 처리한 뒤 람다 위에서 구동되는 MCP 서버를 실행한다.

람다 기반 MCP 서버는 먼저 다이나모DB를 조회하여 관련 분석 결과의 위치를 파악한 뒤 S3에서 해당 데이터를 불러온다. 추출된 결과는 게이트웨이를 거쳐 세일즈포스 에이전트포스의 컨텍스트로 전달되며, 에이전트는 이를 종합하여 사용자에게 자연어 형태의 답변을 출력한다. 이 과정은 모두 백그라운드에서 진행되므로 사용자가 AWS 콘솔로 화면을 전환할 필요가 없다.

인증 설정과 에이전트 구성

해당 아키텍처를 도입하려면 사전 요건으로 세일즈포스 외부 MCP 서버 등록 기능을 지원하는 조직 라이선스(디벨로퍼, 엔터프라이즈, 퍼포먼스, 언리미티드 에디션)가 필요하다. AWS 측 자원은 클라우드 개발 킷(CDK) 배포 스택을 통해 서버리스 인프라 전반을 생성한 뒤 아마존 코그니토(Amazon Cognito)의 클라이언트 식별자, 토큰 엔드포인트, 게이트웨이 주소, 클라이언트 시크릿을 확보해야 한다.

세일즈포스 설정 콘솔의 API 카탈로그 메뉴에서 MCP 서버를 등록할 때 전송 방식으로 스트리밍 지원 HTTP(Streamable HTTP)를 활용한다. 이후 신규 에이전트포스 빌더에서 전용 서브에이전트를 생성하고, 자산 라이브러리에서 등록한 MCP 액션을 추론 작업으로 연결하면 레코드 식별자 변수를 기반으로 증거 요약 기능을 테스트할 수 있다.

업무 확장성과 보안 수칙

이번 아키텍처는 증거 관리 분야에 국한되지 않고 허가 신청, 복지 수급 청구, 규정 준수 검토 등 비정형 문서를 다루는 공공 업무 전반으로 확장 가능하다. 특히 MCP가 개방형 표준이므로 하부 데이터 파이프라인이나 질의 레이어를 재설계하지 않고도 다양한 에이전트 프런트엔드와 지능형 문서 처리 가속기(IDP Accelerator)를 교체해 결합할 수 있다.

다만 공개된 샘플 코드는 개념 실증을 위한 것으로 상용 운영 환경에 즉시 적용하기에는 적합하지 않으며 추가적인 보안 강화가 필수적이다. 비정형 증거에서 추출한 텍스트에는 에이전트를 속이는 간접 프롬프트 주입 공격 위험이 존재하므로 입력 유효성 검증과 최소 권한 기반의 MCP 허용 목록 적용, 아마존 베드록 가드레일(Amazon Bedrock Guardrails)을 통한 민감 정보 필터링 및 근거 검증 장치를 마련해야 한다.