최근 Anthropic에서 공개한 Claude Code를 처음 접했을 때, 기존에 사용하던 IDE 기반 Copilot 계열 도구들과는 확실히 다른 결의 접근이라는 인상을 받았다. 코드 자동 완성이나 제안에 머무르는 것이 아니라, 터미널 환경에서 직접 셸 명령어를 실행하고, 파일 시스템을 탐색하며, 필요하다면 스스로 작업 흐름을 설계해 나간다는 점에서 훨씬 “에이전트”에 가까운 형태였다. 특히 CLI 기반으로 동작한다는 점은 인프라나 서버 환경을 다루는 입장에서 상당히 매력적으로 다가왔다.다만 실제로 써보면서 느낀 점은, 순정 상태의 Claude Code는 분명 강력한 언어 모델이지만 실무 엔지니어링 관점에서는 어딘가 아쉬운 부분이 있다는 것이었다. 기본적으로는 범용적인 코딩 도구에 가깝다 보니, 일관된 ..

최근 AI 도구를 사용하다 보면 “이 모델은 어떤 정보를 어디까지 알고 있는가”, “왜 매번 같은 설명을 다시 해줘야 하는가” 같은 의문이 들 때가 많다. 특히 코드 작성, 인프라 설계, 운영 자동화처럼 맥락(Context)이 중요한 작업일수록 이런 한계는 더 크게 느껴진다. Model Context Protocol, 줄여서 MCP는 바로 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이다.MCP를 한 문장으로 정리하면, AI 모델이 외부 세계의 맥락을 일관된 방식으로 이해하고 활용할 수 있도록 정의한 표준 인터페이스라고 볼 수 있다. 기존의 LLM은 기본적으로 “대화 단위”로만 맥락을 이해했다. 즉, 지금 열려 있는 채팅 창 안의 텍스트가 전부였고, 파일 시스템, 클라우드 리소스, API 상태, 운영 환경 같은..

1. 문제 정의대규모 Azure 환경에서는 다음과 같은 문제가 반복된다.리소스가 구독·리소스 그룹·지역에 분산되어 있어 전체 현황 파악이 어렵다.Azure CLI, PowerShell, Portal, Bicep/Terraform 등 도구가 분절되어 있어 운영 자동화 흐름이 복잡하다.운영 담당자는 반복적인 조회·점검·스크립트 실행 작업에 많은 시간을 소모한다.Azure MCP Server + GitHub Copilot for Azure 조합은 이러한 문제를 완화한다.Model Context Protocol(MCP)를 통해 GitHub Copilot이 Azure 리소스에 직접 접근하고, 자연어 프롬프트만으로 조회·분석·자동화 작업을 수행할 수 있다. Microsoft Learn+2Microsoft Learn..