Amazon S3 Tables와 MCP, 자연어로 확장하는 데이터 경험

문제S3에 쌓인 구조화 데이터를 분석하려면 SQL과 코딩 지식이 필요해, 비전문가가 자연어로 즉시 질문하고 결과를 확인하기 어려웠다.

접근MCP(Model Context Protocol)로 AI와 데이터를 표준화해 연결하고, S3 Tables MCP 서버와 Amazon Q Developer CLI를 묶어 자연어로 테이블 생성·스키마 정의·CRUD를 수행할 수 있게 했다(uv·Python 3.10+·AWS CLI·IAM 권한 필요).

결과CSV를 테이블로 변환하는 데 약 8초가 걸렸고, 활성 고객 3명 평균 구매금액 266,667원 계산과 신규 데이터 추가 후 매출 32% 증가(800,000→1,055,000원) 산출이 쿼리 작성 없이 자연어 명령만으로 완료됐다.