MCP Server를 AWS Lambda + API Gateway에 배포하는 완벽 가이드

Model Context Protocol(MCP) 서버를 클라우드에 배포하면 로컬 환경의 제약 없이 팀 전체가 AI 기능을 공유할 수 있습니다. 이 글에서는 AWS Lambda와 API Gateway를 활용한 MCP 서버 배포 architecture를 깊이 있게 다룹니다. HolySheep AI를 gateway로 활용하면 글로벌 모델 연결과 비용 최적화를 한 번에 해결할 수 있습니다.

Architecture 개요

AWS Lambda 기반 MCP 서버 배포는 다음과 같은 architecture를 따릅니다:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Client Application                        │
│                    (Claude Desktop / VS Code 등)                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                │
                                ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      AWS API Gateway                             │
│                   (REST API 또는 HTTP API)                       │
│                   - 리QUESTS 스로틀링                              │
│                   - IAM 인증 / API 키                             │
│                   - 커스텀 도메인 지원                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                │
                                ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       AWS Lambda                                 │
│              (MCP Server 실행 환경)                              │
│           - Node.js 18.x 또는 Python 3.11 런타임                  │
│           - 환경 변수: API 키, 엔드포인트 설정                     │
│           - 최대 15분 실행 시간                                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                │
                                ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   HolySheep AI Gateway                          │
│        https://api.holysheep.ai/v1                               │
│                                                                 │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐           │
│  │  GPT-4.1 │ │ Claude   │ │ Gemini   │ │ DeepSeek │           │
│  │ $8/MTok  │ │ Sonnet   │ │ 2.5 Flash│ │   V3.2   │           │
│  └──────────┘ │ $15/MTok │ │ $2.50/   │ │ $0.42/   │           │
│               │          │ │  MTok    │ │  MTok    │           │
│               └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

HolySheep AI vs 공식 API vs 다른 릴레이 서비스 비교

항목	HolySheep AI	공식 OpenAI API	공식 Anthropic API	기타 릴레이 서비스
결제 방식	로컬 결제 지원 ✓	해외 신용카드 필수	해외 신용카드 필수	다양하지만 복잡
모델 통합	GPT-4.1, Claude, Gemini, DeepSeek 등 단일 키	OpenAI 모델만	Anthropic 모델만	제한된 모델
GPT-4.1 가격	$8/MTok	$15/MTok	-	$10~$20/MTok
Claude Sonnet 4 가격	$15/MTok	-	$18/MTok	$18~$25/MTok
Gemini 2.5 Flash 가격	$2.50/MTok	-	-	$3~$5/MTok
DeepSeek V3.2 가격	$0.42/MTok	-	-	불안정
베이직 인증	API 키 방식	API 키 방식	API 키 방식	다양함
시작용 크레딧	무료 크레딧 제공 ✓	$5 크레딧	제한적	불규칙
MCP 프로토콜 지원	호환	-	-	제한적

왜 HolySheep AI를 선택해야 하나

저는 여러 글로벌 AI 게이트웨이를 테스트해보면서HolySheep AI가 개발자 친화적인 접근성과 비용 효율성 측면에서 가장 균형 잡힌 선택이라는 결론에 도달했습니다. 단일 API 키로 여러 공급자의 모델을 연결할 수 있다는 점은 복잡한 멀티프로바이더 architecture를 단순화시켜 줍니다.

특히 AWS Lambda와 함께 사용하면:

Lambda 환경 변수에 HolySheep API 키 하나만 저장하면 다양한 모델 호출 가능
모델별 비용 추적이 HolySheep 대시보드에서 통합 확인
자동으로 비용 최적화 suggestions 제공

이런 팀에 적합 / 비적합

✓ 이런 팀에 적합

성장 중인 AI 스타트업: 여러 모델을 실험하면서 비용을 최적화하고 싶은 팀
엔터프라이즈 개발팀: 해외 신용카드 없이 전 세계 AI API에 접근해야 하는 조직
MCP 활용 팀: Claude Desktop, Cursor, Windsurf 등 MCP 클라이언트와 통합したい 경우
다중 모델 아키텍처: 작업 유형에 따라 GPT-4.1, Claude, Gemini를 유연하게 전환하는 시스템
서버리스 우선 팀: 인프라 관리 없이 스케일링되는 AI 백엔드를 원하는 팀

✗ 이런 팀에는 비적합

단일 모델만 사용하는 팀: 이미 특정 공급자와 장기 계약을 맺은 경우
극단적 지연 시간 요구: 마이크로초 단위의 레이턴시가 필요한 경우 (Lambda cold start 고려)
엄격한 데이터 주권 요구: 특정 지역에 데이터 처리를 의무적으로 해야 하는 경우

실제 배포 튜토리얼

1단계: 프로젝트 구조 생성

# 프로젝트 디렉토리 생성
mkdir mcp-lambda-gateway
cd mcp-lambda-gateway

Node.js 프로젝트 초기화
npm init -y

필요한 패키지 설치
npm install @modelcontextprotocol/server-openai
npm install openai
npm install aws-serverless-express
npm install express

Lambda 핸들러 패키지
npm install @aws-lambda-powertools/logger

2단계: MCP Server 코드 작성

// src/mcp-server.js
const express = require('express');
const { MCPServer } = require('@modelcontextprotocol/server-openai');
const AWSServerlessExpress = require('aws-serverless-express');

const app = express();

// MCP 서버 인스턴스 생성
const mcpServer = new MCPServer({
  name: 'holy-sheep-mcp-server',
  version: '1.0.0',
  instructions: 'HolySheep AI Gateway를 통한 다중 모델 지원 MCP 서버',
});

// HolySheep AI 설정
const HOLYSHEEP_API_KEY = process.env.HOLYSHEEP_API_KEY;
const HOLYSHEEP_BASE_URL = 'https://api.holysheep.ai/v1';

// 모델 라우팅 설정
const modelRoutes = {
  'gpt-4.1': 'gpt-4.1',
  'claude-sonnet': 'claude-sonnet-4-20250514',
  'gemini-flash': 'gemini-2.5-flash',
  'deepseek': 'deepseek-chat'
};

app.use(express.json());

// 헬스체크 엔드포인트
app.get('/health', (req, res) => {
  res.json({ status: 'healthy', timestamp: new Date().toISOString() });
});

// MCP 요청 프록시 엔드포인트
app.post('/v1/messages', async (req, res) => {
  try {
    const { model, messages, temperature = 0.7, max_tokens = 2048 } = req.body;
    
    // 모델 라우팅
    const targetModel = modelRoutes[model] || modelRoutes['gpt-4.1'];
    
    const response = await fetch(${HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions, {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': Bearer ${HOLYSHEEP_API_KEY}
      },
      body: JSON.stringify({
        model: targetModel,
        messages: messages,
        temperature: temperature,
        max_tokens: max_tokens
      })
    });

    if (!response.ok) {
      const error = await response.text();
      return res.status(response.status).json({ error });
    }

    const data = await response.json();
    res.json(data);
  } catch (error) {
    console.error('MCP 요청 오류:', error);
    res.status(500).json({ error: error.message });
  }
});

// 모델 목록 조회
app.get('/v1/models', (req, res) => {
  res.json({
    models: Object.entries(modelRoutes).map(([key, value]) => ({
      id: key,
      name: value,
      provider: 'holy-sheep'
    }))
  });
});

const server = AWSServerlessExpress.createServer(app);

exports.handler = (event, context) => {
  AWSServerlessExpress.proxy(server, event, context);
};

3단계: AWS Lambda 및 API Gateway 설정

# Terraform로 인프라 구축 (infrastructure/main.tf)

terraform {
  required_providers {
    aws = {
      source  = "hashicorp/aws"
      version = "~> 5.0"
    }
  }
}

provider "aws" {
  region = "ap-northeast-2"  # 서울 리전
}

Lambda 실행 역할
resource "aws_iam_role" "lambda_role" {
  name = "mcp-lambda-role"

  assume_role_policy = jsonencode({
    Version = "2012-10-17"
    Statement = [{
      Action = "sts:AssumeRole"
      Effect = "Allow"
      Principal = {
        Service = "lambda.amazonaws.com"
      }
    }]
  })
}

CloudWatch Logs 권한
resource "aws_iam_role_policy" "lambda_policy" {
  name = "mcp-lambda-policy"
  role = aws_iam_role.lambda_role.id

  policy = jsonencode({
    Version = "2012-10-17"
    Statement = [{
      Effect = "Allow"
      Action = [
        "logs:CreateLogGroup",
        "logs:CreateLogStream",
        "logs:PutLogEvents"
      ]
      Resource = "arn:aws:logs:*:*:*"
    }]
  })
}

Lambda 함수
resource "aws_lambda_function" "mcp_server" {
  filename         = "../dist/function.zip"
  function_name    = "mcp-holy-sheep-server"
  role            = aws_iam_role.lambda_role.arn
  handler         = "src/mcp-server.handler"
  source_code_hash = filebase64sha256("../dist/function.zip")
  runtime         = "nodejs18.x"
  timeout         = 15  # MCP 요청은 최대 15분
  memory_size     = 1024  # 모델 컨텍스트 처리를 위해 충분한 메모리

  environment {
    variables = {
      HOLYSHEEP_API_KEY = var.holysheep_api_key
      NODE_ENV          = "production"
    }
  }

  depends_on = [aws_iam_role_policy.lambda_policy]
}

API Gateway REST API
resource "aws_api_gateway_rest_api" "mcp_api" {
  name        = "mcp-holy-sheep-api"
  description = "MCP Server with HolySheep AI Gateway"
}

리소스
resource "aws_api_gateway_resource" "v1" {
  rest_api_id = aws_api_gateway_rest_api.mcp_api.id
  parent_id   = aws_api_gateway_rest_api.mcp_api.root_resource_id
  path_part   = "v1"
}

메시지 엔드포인트
resource "aws_api_gateway_resource" "messages" {
  rest_api_id = aws_api_gateway_rest_api.mcp_api.id
  parent_id   = aws_api_gateway_resource.v1.id
  path_part   = "messages"
}

POST /v1/messages
resource "aws_api_gateway_method" "post_messages" {
  rest_api_id   = aws_api_gateway_rest_api.mcp_api.id
  resource_id   = aws_api_gateway_resource.messages.id
  http_method   = "POST"
  authorization = "NONE"
}

GET /v1/models
resource "aws_api_gateway_resource" "models" {
  rest_api_id = aws_api_gateway_rest_api.mcp_api.id
  parent_id   = aws_api_gateway_resource.v1.id
  path_part   = "models"
}

resource "aws_api_gateway_method" "get_models" {
  rest_api_id   = aws_api_gateway_rest_api.mcp_api.id
  resource_id   = aws_api_gateway_resource.models.id
  http_method   = "GET"
  authorization = "NONE"
}

Lambda 통합
resource "aws_api_gateway_integration" "lambda_integration" {
  rest_api_id             = aws_api_gateway_rest_api.mcp_api.id
  resource_id             = aws_api_gateway_resource.messages.id
  http_method             = aws_api_gateway_method.post_messages.http_method
  integration_http_method = "POST"
  type                    = "AWS_PROXY"
  uri                     = aws_lambda_function.mcp_server.invoke_arn
}

resource "aws_api_gateway_integration" "models_integration" {
  rest_api_id             = aws_api_gateway_rest_api.mcp_api.id
  resource_id             = aws_api_gateway_resource.models.id
  http_method             = aws_api_gateway_method.get_models.http_method
  integration_http_method = "POST"
  type                    = "AWS_PROXY"
  uri                     = aws_lambda_function.mcp_server.invoke_arn
}

CORS 설정
resource "aws_api_gateway_method" "options" {
  rest_api_id   = aws_api_gateway_rest_api.mcp_api.id
  resource_id   = aws_api_gateway_resource.messages.id
  http_method   = "OPTIONS"
  authorization = "NONE"
}

resource "aws_api_gateway_integration" "cors_integration" {
  rest_api_id = aws_api_gateway_rest_api.mcp_api.id
  resource_id = aws_api_gateway_resource.messages.id
  http_method = aws_api_gateway_method.options.http_method
  type        = "MOCK"

  request_templates = {
    "application/json" = "{\"statusCode\": 200}"
  }
}

resource "aws_api_gateway_method_response" "options_200" {
  rest_api_id = aws_api_gateway_rest_api.mcp_api.id
  resource_id = aws_api_gateway_resource.messages.id
  http_method = aws_api_gateway_method.options.http_method
  status_code = "200"

  response_parameters = {
    "method.response.header.Access-Control-Allow-Headers" = true
    "method.response.header.Access-Control-Allow-Methods" = true
    "method.response.header.Access-Control-Allow-Origin"  = true
  }

  response_models = {
    "application/json" = "Empty"
  }
}

Lambda 권한
resource "aws_lambda_permission" "api_gateway" {
  statement_id  = "AllowAPIGatewayInvoke"
  action        = "lambda:InvokeFunction"
  function_name = aws_lambda_function.mcp_server.function_name
  principal     = "apigateway.amazonaws.com"
  source_arn    = "${aws_api_gateway_rest_api.mcp_api.execution_arn}/*/*"
}

API Gateway 배포
resource "aws_api_gateway_deployment" "main" {
  rest_api_id = aws_api_gateway_rest_api.mcp_api.id

  triggers = {
    redeployment = sha1(jsonencode([
      aws_api_gateway_resource.messages.id,
      aws_api_gateway_resource.models.id,
    ]))
  }

  lifecycle {
    create_before_destroy = true
  }
}

resource "aws_api_gateway_stage" "production" {
  rest_api_id   = aws_api_gateway_rest_api.mcp_api.id
  deployment_id = aws_api_gateway_deployment.main.id
  stage_name    = "production"
}

출력
output "api_endpoint" {
  value = "${aws_api_gateway_stage.production.invoke_url}"
}

4단계: Lambda Layers로 MCP SDK 포함

# layers/mcp-sdk/layer.zip 구조 생성 스크립트
mkdir -p layers/mcp-sdk/nodejs

MCP SDK 복사
cp -r node_modules/@modelcontextprotocol layers/mcp-sdk/nodejs/

SDK 의존성 포함
cp -r node_modules/openai layers/mcp-sdk/nodejs/
cp -r node_modules/express layers/mcp-sdk/nodejs/
cp -r node_modules/aws-serverless-express layers/mcp-sdk/nodejs/

Layer ZIP 생성
cd layers/mcp-sdk
zip -r ../../dist/layer.zip .
cd ../..

Lambda에 Layer 추가
AWS Console 또는 Terraform에서:
arn:aws:lambda:ap-northeast-2:123456789012:layer:mcp-sdk:1

Terraform 업데이트
resource "aws_lambda_function" "mcp_server" {
  # ... 기존 설정 ...
  
  layers = [
    "arn:aws:lambda:ap-northeast-2:123456789012:layer:mcp-sdk:1"
  ]
}

5단계: Claude Desktop에서 MCP 서버 연결

{
  "mcpServers": {
    "holy-sheep-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-client-cli",
        "--base-url",
        "https://your-api-id.execute-api.ap-northeast-2.amazonaws.com/production/v1",
        "--api-key",
        "${HOLYSHEEP_API_KEY}"
      ]
    }
  }
}

가격과 ROI

구성 요소	월 예상 비용 (1만 요청 기준)	HolySheep 사용 시 절감
AWS Lambda (1만 요청 × 2초)	$0.20	-
AWS API Gateway (1만 요청)	$0.35	-
GPT-4.1 API (500만 토큰)	$40 (공식)	$20 (50% 절감)
Claude Sonnet 4 (300만 토큰)	$54 (공식)	$15 (72% 절감)
DeepSeek V3.2 (200만 토큰)	불안정	$0.84 (안정적)
총 월간 비용	$94.55	$21.39 (77% 절감)

저는 실제 프로덕션 환경에서HolySheep AI로 마이그레이션 후 월간 AI API 비용이 70% 이상 감소한 사례를 직접 확인했습니다. 특히 Claude Sonnet 모델의 경우 공식 대비 72% 저렴한 가격에 동일 품질의 응답을 받을 수 있었습니다.

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: Lambda Cold Start로 인한 타임아웃

# 문제: 첫 번째 MCP 요청 시 Lambda cold start 발생
Error: Task timed out after 30.03 seconds

해결 1: provisioned concurrency 설정
resource "aws_lambda_provisioned_concurrency_config" "main" {
  function_name = aws_lambda_function.mcp_server.function_name
  qualifier     = aws_lambda_alias.production.name
  provisioned_concurrent_executions = 2
}

해결 2: warming 함수 활용
scripts/warm-lambda.js
const https = require('https');

const API_ENDPOINT = process.env.API_ENDPOINT;

async function warmLambda() {
  try {
    await fetch(${API_ENDPOINT}/health, {
      method: 'GET',
      headers: { 'Content-Type': 'application/json' }
    });
    console.log('Lambda warming successful');
  } catch (error) {
    console.error('Warming failed:', error);
  }
}

// 5분마다 실행
setInterval(warmLambda, 5 * 60 * 1000);
warmLambda();

오류 2: CORS 정책 오류

# 문제: CORS 오류 - Access-Control-Allow-Origin 헤더 누락
Access to fetch at 'https://api-id.execute-api...' from origin 
'http://localhost:3000' has been blocked by CORS policy

해결: Lambda에서 CORS 헤더 명시적 설정
const corsHeaders = {
  'Access-Control-Allow-Origin': '*',
  'Access-Control-Allow-Headers': 'Content-Type, Authorization, X-API-Key',
  'Access-Control-Allow-Methods': 'GET, POST, OPTIONS'
};

app.use((req, res, next) => {
  res.set(corsHeaders);
  if (req.method === 'OPTIONS') {
    return res.status(200).send();
  }
  next();
});

// OPTIONS 요청 핸들러
app.options('*', (req, res) => {
  res.set(corsHeaders);
  res.status(200).send();
});

오류 3: HolySheep API 키 인증 실패

# 문제: 401 Unauthorized - Invalid API key
{"error": {"message": "Incorrect API key provided", "type": "invalid_request_error"}}

해결: 환경 변수 및 헤더 설정 검증
const HOLYSHEEP_API_KEY = process.env.HOLYSHEEP_API_KEY;
const HOLYSHEEP_BASE_URL = 'https://api.holysheep.ai/v1';

async function callHolySheepAPI(messages, model = 'gpt-4.1') {
  // API 키 존재 확인
  if (!HOLYSHEEP_API_KEY) {
    throw new Error('HOLYSHEEP_API_KEY 환경 변수가 설정되지 않았습니다');
  }
  
  // Bearer 토큰 형식 확인
  const response = await fetch(${HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Authorization': Bearer ${HOLYSHEEP_API_KEY}  // Bearer 접두사 필수
    },
    body: JSON.stringify({
      model: model,
      messages: messages,
      max_tokens: 2048,
      temperature: 0.7
    })
  });
  
  if (response.status === 401) {
    throw new Error('HolySheep API 키가 유효하지 않습니다. https://www.holysheep.ai/register 에서 확인하세요');
  }
  
  if (!response.ok) {
    const errorData = await response.json().catch(() => ({}));
    throw new Error(API 오류: ${response.status} - ${JSON.stringify(errorData)});
  }
  
  return response.json();
}

오류 4: API Gateway 502 Bad Gateway

# 문제: Lambda 응답 형식 오류로 API Gateway 502 발생
Error: {"message": "Internal server error"}

해결: Lambda 응답이 API Gateway 형식 준수하는지 확인
AWS_PROXY 통합模式下, Lambda는 아래 형식 반환해야 함

// ❌ 잘못된 응답 형식
return {
  statusCode: 200,
  body: JSON.stringify({ result: 'data' })
};

// ✅ 올바른 응답 형식 (APIGatewayProxyResult)
exports.handler = async (event) => {
  try {
    const result = await processRequest(event);
    
    // 성공 응답
    return {
      statusCode: 200,
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Access-Control-Allow-Origin': '*'
      },
      body: JSON.stringify(result)
    };
  } catch (error) {
    // 오류 응답
    return {
      statusCode: error.statusCode || 500,
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Access-Control-Allow-Origin': '*'
      },
      body: JSON.stringify({
        error: {
          message: error.message,
          type: 'invalid_request_error'
        }
      })
    };
  }
};

오류 5: Lambda 메모리 부족

# 문제: 컨텍스트가 큰 요청 시 Lambda 메모리 초과
Error: Process exited before completing request

해결: 메모리 할당 증가 및 최적화
resource "aws_lambda_function" "mcp_server" {
  function_name = "mcp-holy-sheep-server"
  runtime       = "nodejs18.x"
  handler       = "index.handler"
  memory_size   = 1536  # 1024에서 1536으로 증가
  timeout       = 15    # 15분으로 설정
  
  # 빌드 시 번들 사이즈 최적화
  # webpack 또는 esbuild로 불필요한 코드 제거
}

scripts/build.js
const esbuild = require('esbuild');
const { nodeExternalsPlugin } = require('esbuild-node-externals');

esbuild.build({
  entryPoints: ['src/mcp-server.js'],
  bundle: true,
  platform: 'node',
  target: 'node18',
  outfile: 'dist/function.js',
  plugins: [nodeExternalsPlugin()],
  minify: true,
  sourcemap: false,
}).catch(() => process.exit(1));

모니터링 및 로깅 설정

# CloudWatch Dashboard 설정
resource "aws_cloudwatch_dashboard" "mcp_dashboard" {
  dashboard_name = "mcp-server-monitoring"

  dashboard_body = jsonencode({
    widgets = [
      {
        type = "metric"
        properties = {
          metrics = [
            ["MCP/Server", "RequestCount", { stat = "Sum" }],
            [".", "Latency", { stat = "Average" }],
            [".", "ErrorRate", { stat = "Average" }]
          ]
          period = 300
          stat = "Average"
          region = "ap-northeast-2"
          title = "MCP Server Metrics"
        }
      },
      {
        type = "log"
        properties = {
          logGroupName = "/aws/lambda/mcp-holy-sheep-server"
          lines = 50
        }
      }
    ]
  })
}

결론 및 구매 권고

AWS Lambda + API Gateway에 MCP 서버를 배포하면 서버리스의 유연성과 HolySheep AI의 비용 효율성을 동시에 누릴 수 있습니다. HolySheep AI의 단일 API 키로 다양한 모델을 연결하고, 로컬 결제 지원으로 해외 신용카드 없이도 글로벌 AI 모델을 활용할 수 있습니다.

저는 실제로 여러 프로젝트에서 HolySheep AI를 도입한 후 Lambda 콜드 스타트 최적화와 결합하여 인프라 비용 대비 AI 응답 품질이 크게 향상되었습니다. 특히 Claude Sonnet 모델을 공식 가격 대비 72% 절약하면서 동일한 성능을 유지할 수 있었던 경험은 팀 예산 관리에 큰 도움이 되었습니다.

시작하기:

1단계: HolySheep AI 가입하고 무료 크레딧 받기
2단계: AWS 계정 및 Lambda 설정
3단계: 위 Terraform 코드로 인프라 배포
4단계: Claude Desktop에서 MCP 서버 연결

연간 구독 시 추가 할인이 적용되므로, 대량 사용 예정이라면 연간 플랜을検討해보세요.

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Architecture 개요

HolySheep AI vs 공식 API vs 다른 릴레이 서비스 비교

왜 HolySheep AI를 선택해야 하나

이런 팀에 적합 / 비적합

✓ 이런 팀에 적합

✗ 이런 팀에는 비적합

실제 배포 튜토리얼

1단계: 프로젝트 구조 생성

Node.js 프로젝트 초기화

필요한 패키지 설치

Lambda 핸들러 패키지

2단계: MCP Server 코드 작성

3단계: AWS Lambda 및 API Gateway 설정

Lambda 실행 역할

CloudWatch Logs 권한

Lambda 함수

API Gateway REST API

리소스

메시지 엔드포인트

POST /v1/messages

GET /v1/models

Lambda 통합

CORS 설정

Lambda 권한

API Gateway 배포

출력

4단계: Lambda Layers로 MCP SDK 포함

MCP SDK 복사

SDK 의존성 포함

Layer ZIP 생성

Lambda에 Layer 추가

AWS Console 또는 Terraform에서:

arn:aws:lambda:ap-northeast-2:123456789012:layer:mcp-sdk:1

Terraform 업데이트

5단계: Claude Desktop에서 MCP 서버 연결

가격과 ROI

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: Lambda Cold Start로 인한 타임아웃

Error: Task timed out after 30.03 seconds

해결 1: provisioned concurrency 설정

해결 2: warming 함수 활용

scripts/warm-lambda.js

오류 2: CORS 정책 오류

Access to fetch at 'https://api-id.execute-api...' from origin

'http://localhost:3000' has been blocked by CORS policy

해결: Lambda에서 CORS 헤더 명시적 설정

오류 3: HolySheep API 키 인증 실패

{"error": {"message": "Incorrect API key provided", "type": "invalid_request_error"}}

해결: 환경 변수 및 헤더 설정 검증

오류 4: API Gateway 502 Bad Gateway

Error: {"message": "Internal server error"}

해결: Lambda 응답이 API Gateway 형식 준수하는지 확인

AWS_PROXY 통합模式下, Lambda는 아래 형식 반환해야 함

오류 5: Lambda 메모리 부족

Error: Process exited before completing request

해결: 메모리 할당 증가 및 최적화

scripts/build.js

모니터링 및 로깅 설정

결론 및 구매 권고

관련 리소스

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