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AI 에이전트·툴 유즈

HEMA, MCP·베드록으로 사내 AI 어시스턴트 HAL 구축

AWS ML Blog·2026-09-23영문 원문

요약

네덜란드의 100년 역사 소매업체 HEMA는 750개 이상 매장을 운영하며, 엔지니어들이 흩어진 위키·서비스 카탈로그·IT 포털을 오가며 정보를 찾던 '포털 호핑' 문제를 겪어왔다. 이를 해결하기 위해 Model Context Protocol(MCP)과 Amazon Bedrock AgentCore를 활용해 사내 AI 어시스턴트 HAL을 구축했다. HAL은 흩어진 지식을 한 곳에 모으고, MCP를 통해 HAL 챗, Kiro, Claude 등 직원들이 이미 쓰던 도구 안에서 바로 답을 제공한다. 보안은 Microsoft Entra ID 기반이며 클라이언트에는 AWS 자격 증명을 두지 않는다. 회사 측은 과거 서너 개 포털을 오가며 한나절 걸리던 정보 탐색이 이제 IDE나 채팅창 안에서 수초 만에 끝난다고 설명했다.

큐레이터 노트

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MCP로 지식 소스를 한 번만 도구화해 여러 클라이언트에서 재사용하게 한 구조가 핵심이며, HEMA는 이를 읽기 전용 지식 계층에서 실행까지 가능한 행동 계층으로 확장할 계획이라고 밝혔다.

깊이 읽기

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이 일이 어디서 왔나

AWS ML 블로그는 9월 17일부터 22일 사이 Bedrock AgentCore와 MCP를 활용한 기업 사례를 잇달아 소개해왔다. Reactiv(모바일 커머스), Trane(HVAC 진단)에 이어 이번엔 소매업체 HEMA가 등장했는데, 앞선 두 사례가 고객 대면 업무 자동화였다면 HEMA는 사내 지식 검색이라는 더 기초적인 영역에 MCP를 적용한 경우다. 같은 시기 AWS는 MCP 툴 호출에 다중 게이트 인가 패턴(9월 17일)과 에이전트 스킬 평가지표(9월 22일)도 함께 공개하며 MCP 기반 엔터프라이즈 도구화를 다각도로 밀고 있다.

짚어야 할 점

  • MCP로 지식 소스를 한 번 도구화해 HAL 챗, Kiro, Claude 등 여러 클라이언트에서 재사용하는 구조는, 같은 프로토콜이 소비자용 콘텐츠 제작(일레븐랩스)이나 카카오 플레이MCP 같은 소비자 서비스 연동에도 쓰이는 것과 같은 패턴으로, MCP가 업무·소비자 영역을 가리지 않는 범용 연결 표준으로 자리잡고 있음을 보여준다.
  • HEMA는 보안을 Microsoft Entra ID 기반으로 설명했는데, AWS가 9월 17일 소개한 MFA·지역제한·그룹 역할·툴 단위 권한의 4단계 게이트 인가 패턴 역시 Entra ID를 신원 공급자로 썼다. HEMA가 이 다중 게이트 구조를 그대로 쓰는지는 이번 기사에 나오지 않는다.
  • HEMA가 밝힌 '읽기 전용 지식 계층에서 실행 가능한 행동 계층으로 확장' 계획은, 이미 실행 단계까지 간 Reactiv·Trane 사례와 비교하면 아직 초기 단계임을 보여준다. 실행 계층으로 갈 때 필요한 승인·감사 체계가 관건이 될 것으로 보인다.
  • AWS가 같은 주에 스킬 선택·수행 정확도를 재는 평가지표를 내놓은 것과 달리, HEMA 사례에서는 HAL이 올바른 지식 소스를 골랐는지 검증하는 평가 체계에 대한 언급이 없다.

아직 확인되지 않은 것

  • HAL의 접근 권한이 직원별로 어떻게 차등화되는지, 다중 게이트 인가 같은 세부 권한 구조를 쓰는지는 확인되지 않았다.
  • 행동 계층으로 확장할 때 실행 결과에 대한 승인이나 감사 기록을 어떻게 남길 계획인지에 대한 자료는 나오지 않았다.
  • '한나절 걸리던 탐색이 수초로 줄었다'는 설명 외에 도입 효과를 뒷받침하는 구체적 수치(사용자 수, 문의 처리량 등)는 제시되지 않았다.

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MCP
MCP(Model Context Protocol)는 LLM 애플리케이션이 파일, 데이터베이스, 외부 API 같은 도구와 데이터 소스에 표준화된 방식으로 연결할 수 있도록 만든 개방형 프로토콜을 말한다.
평가
AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.

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