SRE 에이전트는 인시던트 패턴, 아키텍처 세부 정보, 운영 전문 지식 등 시간에 따른 서비스에 대한 심층적인 컨텍스트를 구축합니다. SRE 에이전트 MCP 서버를 사용하면 GITHUB COPILOT CLI, Claude Code, VS Code 또는 다른 MCP 지원 클라이언트에서 작업하든 관계없이 IDE, 터미널 또는 AI 도우미에서 해당 지식을 직접 사용할 수 있습니다.
코딩, 디버깅 또는 인시던트 응답 중에 에이전트에게 질문을 하거나, 조사를 시작하거나, 도구를 전환하지 않고 커넥터를 구성합니다. 개발 환경과 에이전트의 운영 인텔리전스는 이미 사용 중인 동일한 자연어 인터페이스를 통해 연결됩니다.
작동 방식
다음 흐름은 MCP 클라이언트가 Azure MCP 서버를 통해 SRE 에이전트에 도달하는 방법을 보여줍니다.
- Azure SRE 에이전트 리소스를 만듭니다. 리소스는
Microsoft.App/agents리소스이며 에이전트 엔드포인트를 포함합니다. - MCP 클라이언트 또는 호스트에 Azure MCP 서버를 설치합니다.
- MCP 클라이언트는 Azure MCP Server를 로컬에서 시작하거나 호스팅된 서버에 연결합니다.
- Azure MCP Server는 호스트에서 사용할 수 있는 Azure ID를 사용하여 인증합니다.
- 클라이언트는 Azure MCP 서버에 SRE 에이전트 리소스를 검색하도록 요청합니다.
- Azure MCP Server는 Azure Resource Graph 통해 SRE 에이전트 엔드포인트를 확인합니다.
- Azure MCP Server는 스레드 및 태스크 요청을 선택한 SRE 에이전트 엔드포인트로 프록시합니다.
SRE 에이전트 MCP 서버에 연결
SRE 에이전트 도구는 Azure MCP Server의 일부로, MCP(Model 컨텍스트 프로토콜)를 구현합니다. MCP 클라이언트에 Azure MCP 서버를 설치하면 다른 Azure 도구와 함께 SRE 에이전트 도구를 사용할 수 있습니다. 서버는 npx를 통해 로컬에서 실행되며, 사용자를 대신해 인증, 엔드포인트 확인 및 API 호출을 처리합니다.
두 API 계층은 서로 다른 작업을 처리합니다.
| 레이어 | 처리하는 내용 | 인증 |
|---|---|---|
| 컨트롤 플레인(ARM) | 에이전트 리소스, 커넥터 | Azure Resource Manager 통해 읽기 권한자 역할 |
| 데이터 평면 | 스레드, 기억, 작업, 기술, 인시던트 | 에이전트 엔드포인트를 통한 SRE 에이전트 관리자 역할(*.azuresre.ai) |
서버는 Azure Resource Graph 통해 에이전트 엔드포인트를 자동으로 확인합니다. 구독 및 에이전트 이름을 제공하고 서버에서 엔드포인트를 찾습니다.
도구는 MCP 클라이언트에서 sreagent_ 접두사로 표시됩니다(예: sreagent_agents_list, sreagent_threads_create).
인증
Azure MCP Server는 호스트에서 사용할 수 있는 Azure 인증 컨텍스트를 사용합니다. 지원되는 인증 방법에는 Azure CLI 로그인, VS Code Azure 로그인, Azure PowerShell 로그인, 환경 자격 증명 및 관리 ID가 포함됩니다.
MCP 서버는 새 권한을 부여하지 않습니다. SRE 에이전트 작업은 호출자의 기존 Azure 권한 및 SRE 에이전트 액세스 내에서 실행됩니다. 호출자에게 리소스를 나열하거나, 스레드를 열거나, 에이전트 구성을 변경할 수 있는 권한이 없는 경우 권한 부여 오류와 함께 작업이 실패합니다.
Important
Azure MCP 서버가 서버 모드로 실행될 때 대화형 인증 대체가 억제됩니다. 서버를 시작하기 전에 로그인하거나 관리 ID 또는 환경 자격 증명과 같은 비대화형 자격 증명을 구성합니다.
여러 자격 증명 원본을 사용할 수 있는 경우 자격 증명 유형을 고정하도록 설정합니다 AZURE_TOKEN_CREDENTIALS .
Permissions
Microsoft.App/agents 리소스의 Azure RBAC 역할 두 가지:
| 역할 | Scope | 이 기능이 가능하게 하는 것 |
|---|---|---|
| Reader | 컨트롤 플레인(ARM) | 에이전트, 커넥터 나열 및 가져오기 |
| SRE 에이전트 관리자 | 데이터 평면 | 스레드, 기억, 예약된 작업, 기술, 후크, 프롬프트, 인시던트, 워크플로 |
지원되는 클라이언트
| 클라이언트 | 설치 방법 |
|---|---|
| VS Code와 GitHub Copilot | Azure MCP Server 확장을 설치하고 Azure에 로그인합니다 |
| GitHub Copilot CLI |
/mcp add을(를) 사용하거나 ~/.copilot/mcp.json을(를) 수동으로 설정하세요 |
| Cursor | MCP 구성에 추가 |
| Claude 코드 | 사용자 또는 프로젝트 MCP 구성에 추가 |
| Claude Desktop | MCPB 번들 설치 또는 로컬 서버 명령 구성 |
| 기타 MCP 클라이언트 |
npx, dotnet, uvx, Docker 또는 기타 지원되는 방법을 사용하여 구성 |
연결 워크플로
이 고급 워크플로를 사용하여 MCP 클라이언트를 SRE 에이전트에 연결합니다.
프로비전 SRE 에이전트: Azure 포털, ARM 또는 Bicep 사용하여 SRE 에이전트 리소스를 만듭니다. 이 단계에서는
Microsoft.App/agents리소스 및 해당 에이전트 엔드포인트를 만듭니다.AZURE MCP Server 설치: VS Code 확장,
npx,dotnet,uvx, Docker, MCPB 또는 클라이언트별 설치 관리자와 같은 지원되는 메서드를 사용합니다.MCP 클라이언트를 사용하여 AZURE MCP Server 등록: 도구 노출 모드를 선택합니다. 기본 모드는 네임스페이스별로 도구를 그룹화합니다.
Azure에 인증: 호스트에서 로그인하거나 관리 ID 또는 환경 자격 증명을 제공하세요.
에이전트 검색: MCP 클라이언트에 구독에 SRE 에이전트 리소스를 나열하도록 요청합니다.
조사를 시작합니다. 클라이언트에 스레드를 만들거나 선택한 에이전트에 대한 조사를 실행하도록 요청합니다.
에이전트 관리: 관리 도구를 사용하여 기술, 커넥터, 후크, 스바겐트, 예약된 작업, 프롬프트 및 인시던트 대응 통합을 구성합니다.
사용 가능한 작업 및 예제 프롬프트
주요 기능 영역: 각 영역은 자연어 프롬프트를 통해 액세스할 수 있습니다.
| Area | Operations | 예제 프롬프트 |
|---|---|---|
| 에이전트 관리 | 하위 에이전트 나열, 세부 정보 가져오기, 만들기 및 삭제 | 구독 X의 내 SRE 에이전트를 나열합니다. |
| 커넥터 구성 | Kusto 및 MCP 커넥터 만들기, 테스트 및 삭제 | 에이전트 Y에서 이름이 prod-logs인 Kusto 커넥터를 생성하세요 |
| 조사 실행 | 스레드 만들기, 메시지 보내기, 자율 조사 | "프로덕션 API의 대기 시간이 높은 이유 조사" |
| 작업 예약 | 예약된 작업 만들기, 일시 중지, 다시 시작 및 삭제 | "에이전트 Y에서 야간 예약 작업 일시 중지" |
| 인시던트 관리 | 활성 인시던트 나열, PagerDuty 및 ServiceNow 설정 | "에이전트 Y의 활성 인시던트 표시" |
| 지식 및 프롬프트 | 추억 검색 및 업로드, 일반적인 프롬프트 관리 | "'배포 실패'에 대한 메모리 검색" |
| 작성자 워크플로 | YAML 워크플로 생성, 유효성 검사, 적용 | "자동화된 롤백을 위한 워크플로 생성" |
연결 및 인증 후에는 다음과 같은 자연어 프롬프트로 시작할 수도 있습니다.
List my SRE Agent resources in subscription <SUBSCRIPTION_ID>.
Create an SRE Agent thread for <agent-name> and investigate why the production API has elevated latency.
Continue the investigation thread and check whether recent deployments or PagerDuty incidents are related.
자율 조사
이 investigate 명령은 다단계 조사 루프를 실행합니다. 에이전트가 문제에 대한 이유, 데이터 요청, 가설을 작성하고 자동으로 후속 조치를 수행합니다.
-
기본 제한: 반복 20회, 10분 타임아웃(둘 다
--max-iterations및--timeout-seconds를 통해 구성 가능) - 표준 모드: 사람의 확인을 위해 승인 게이트에서 일시 중지
-
자동 승인 모드(
investigate_yolo): 모든 게이트를 자동으로 통과합니다.
Warning
이 investigate_yolo 명령은 인프라를 수정하는 작업(Pod 삭제, Kubernetes YAML 애플리케이션, 크기 조정, 인시던트 상태 변경)을 포함하여 모든 승인 게이트를 자동으로 승인합니다. 읽기 전용 제한은 없습니다. 에이전트는 관리 ID가 허용하는 모든 도구를 호출할 수 있습니다. 완전 자율 인프라 수정을 허용하지 않는 한 프로덕션 환경에서 이 명령을 사용하지 마세요.
수행 가능한 작업
다음 시나리오에서는 SRE 에이전트 MCP 서버를 사용합니다.
에이전트를 빠르게 찾습니다. 구독별로 사용 가능한 SRE 에이전트 리소스를 나열하고 각 에이전트의 이름, 리소스 그룹, 위치, 프로비저닝 상태 및 데이터 평면 엔드포인트를 확인합니다.
개발 환경에서 조사: Copilot CLI, Claude Code 또는 다른 MCP를 지원하는 클라이언트에서 인시던트 조사를 시작하세요.
조사를 계속합니다. MCP 클라이언트를 종료하지 않고 기존 SRE 에이전트 스레드에 후속 메시지를 보냅니다.
일반적인 설정 자동화: 쓰기 권한이 있는 경우 에이전트 기술, 커넥터, 후크, 스바겐트, 예약된 작업, 프롬프트 및 인시던트 대응 통합을 구성합니다.
기존 Azure 보안 경계 사용: 호출자의 Azure RBAC 및 SRE 에이전트 권한으로 제한되는 작업을 유지합니다.
Limitations
AZURE MCP Server에서 검색하거나 작동하기 전에 SRE 에이전트 리소스를 만듭니다.
Azure MCP 서버는 권한을 상승하지 않습니다. 요청된 작업에 필요한 권한이 있는지 확인합니다.
클라이언트 설정은 MCP 호스트마다 다릅니다. 팀 전체 설정 가이드를 게시하기 전에 클라이언트에 대한 구성 형식의 유효성을 검사합니다.
MCP 커넥터와 비교된 SRE 에이전트 MCP 서버
이러한 두 옵션은 동일한 프로토콜을 사용하지만 반대 방향으로 작동합니다.
| 특징 | Direction | 사용 사례 |
|---|---|---|
| SRE 에이전트 MCP 서버 (이 문서) | SRE Agent 에 대한 IDE 또는 CLI 호출 | 개발 환경에서 에이전트 관리 및 운영 |
| MCP 커넥터 | 외부 MCP 서버에 대한 SRE 에이전트 호출 | Datadog, GitHub, Splunk 도구를 사용하여 에이전트 확장 |
안전 가드레일
| 보호 | Description |
|---|---|
| 파괴적인 확인 | 삭제 작업에는 .가 필요합니다 --confirm true. 실수로 분해될 일은 없습니다. |
| 승인 게이트 | 쓰기 작업에는 표준 모드에서 사람의 승인이 필요합니다. 자동 승인 모드(investigate_yolo)에서는 모든 게이트가 무시됩니다. |
| 비밀 편집 | 전달자 토큰, API 키 및 암호를 비롯한 일반적인 자격 증명 패턴은 클라이언트에 도달하기 전에 응답에서 제거됩니다. |
| 오류 삭제 | 업스트림 오류 본문은 자격 증명을 위해 삭제되고 잘립니다. |
| 엔드포인트 고정 | 데이터 평면 호출은 허용된 Azure SRE 도메인으로만 제한됩니다(HTTPS만). |
| 타사 호스트 유효성 검사 | ServiceNow가 .service-now.com로 제한됨; PagerDuty 하위 도메인이 검증되었습니다. |
| MCP 커넥터 비밀 | 환경 값은 ${env:NAME} 구문을 사용해야 합니다. 리터럴 비밀은 거부됩니다. |