AI의 빠른 발전은 Splunk와 운영 환경 전반에서 유용한 데이터 인사이트를 얻는 일을 훨씬 더 쉽게 만들어주고 있습니다. 

지난 6월, Splunk는 Splunk Cloud Platform에서 MCP(Model Context Protocol) 서버의 제한적 가용(Controlled Availability) 을 공식 발표했습니다. 이 획기적인 도구는 Splunk의 강력한 데이터 분석 기능과 AI의 추론 및 자동화 역량을 연결해주는 다리 역할을 하며, 발표 직후부터 업계의 주목을 받고 있습니다. MCP를 통해 AI 모델(LLM)을 Splunk에 연결하면, 팀은 데이터를 보다 직관적이고, 안전하며, 효율적인 방식으로 다룰 수 있는 AI 어시스턴트/에이전트를 구축할 수 있습니다. 이 도구는 현재 AWS Marketplace의 AI Agents and Tools 스토어프론트에도 등록되어 있어, 다양한 환경에서 쉽게 활용할 수 있습니다.

이 혁신적인 솔루션이 조직의 데이터 활용 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 함께 살펴보겠습니다.

✅ MCP 서버란 무엇인가요?

MCP 서버는 Anthropic이 선도한 개방형 표준인 MCP(Model Context Protocol)의 특수 구현체로, AI 시스템과 Splunk Cloud Platform과 같은 외부 도구 간 안전하고 양방향 통신을 가능하게 합니다. 이는 Claude나 ChatGPT와 같은 AI 어시스턴트가 자연어로는 Splunk와 '대화'하여 가치 있는 데이터 인사이트에 접근할 수 있도록 하는 보편적인 번역기라고 생각하시면 됩니다. 이것은 SPL(Splunk Processing Language) 한 줄도 작성하거나 복잡한 대시보드를 탐색하지 않고도 복잡한 데이터셋을 쿼리하고, 인덱스를 관리하며, 검색을 실행하고, KV 스토어 작업을 처리할 수 있음을 의미합니다. MCP 서버는 안전한 브리지 역할을 하여 AI 상호작용이 기존 인증 및 액세스 제어 정책을 준수하면서 실시간 AI 인사이트를 제공합니다.

보안 분석가로서 위협을 탐지하거나, DevOps 엔지니어로서 애플리케이션과 인프라를 모니터링하거나, 데이터 기반 결정을 내리는 비즈니스 리더라면 이 도구는 AI를 통해 워크플로우를 간소화하고 가속화합니다.

✅ MCP 서버는 어떻게 도움이 될까요?

1. 자연어 상호작용으로 더 쉽게 사용 가능

Splunk SPL(검색 처리 언어) 전문가일 필요 없이 이제 누구나 자연어를 사용하여 플랫폼의 전체 기능을 활용할 수 있습니다. MCP 서버를 사용하면 “지난 24시간 동안의 주요 알림은 무엇인가요?” 또는 “체크아웃 앱의 성능 지연 시간을 보여주세요”와 같은 질문을 할 수 있습니다. AI는 이러한 질문을 Splunk 검색으로 변환하고 추가 조치를 수행한 후 일반 영어로 답변을 제공합니다. 이는 데이터 접근을 민주화하여 경영진, 제품 개발자, 분석가가 기술 전문 지식 없이도 Splunk 데이터를 탐색할 수 있도록 합니다.

2. 강화된 보안 및 제어

AI를 기업 시스템과 통합할 때 보안은 가장 중요한 요소입니다. MCP 서버는 AI 상호작용이 조직의 기존 Splunk 인증 및 액세스 제어 정책을 준수하도록 보장하여 무단 데이터 노출을 방지합니다. 강력한 감사, 로깅, 입력 검증 기능을 지원하여 악성 페이로드나 명령어 주입 시도를 모니터링하며, 보안이 중요한 애플리케이션에 신뢰할 수 있는 솔루션입니다.

3. 생태계와의 단순화된 통합

MCP 서버는 더 넓은 생태계와의 통합을 위해 설계되었습니다. Splunk 데이터를 Atlassian (Jira, Confluence), 클라우드 API, 또는 Kubernetes 클러스터와 결합하여 운영의 통합된 뷰를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 보안 팀은 Jira 또는 ServiceNow와 함께 MCP 서버를 사용하여 단일 자연어 인터페이스를 통해 크로스 플랫폼 사고 조사 및 해결을 수행할 수 있습니다.

4. 자동화를 통한 생산성 향상

AI가 Splunk 검색을 실행하거나 저장된 검색을 관리하거나 보고서를 생성하도록 함으로써 MCP 서버는 반복적인 작업을 자동화하여 귀중한 시간을 절약합니다. 로그 분석 자동화, 실시간 알림 생성, 또는 “모든 Splunk 인덱스와 그 소스 유형을 표시해 주세요”와 같은 간단한 명령어로 인덱스 메타데이터를 검색하는 것을 상상해 보세요. 이 효율성은 보안 운영 센터(SOC) 및 IT 팀의 생산성을 크게 향상시킵니다.

5. Splunk Cloud Platform과 함께 제공

MCP 서버는 상업용 AWS 지역에서 Splunk Cloud Platform과 함께 호스팅되고 제공됩니다.

✅가능한 사용 사례

•  • 보안 운영: SOC 분석가는 MCP 서버를 사용하여 Splunk에 실시간 위협 인텔리전스를 쿼리하며, “지난 1시간 동안 외부 IP에서 발생한 모든 로그인 실패 시도를 보여주세요”라고 요청합니다. AI는 검색을 실행하고 간결한 보고서를 반환하여 응답 시간을 단축합니다.
•  • DevOps 효율성: DevOps 엔지니어는 “Splunk에 저장된 Kubernetes 클러스터 로그의 성능 추세는 어떻게 되나요?”라고 질문합니다. MCP 서버는 데이터를 수집하고 시각화하여 모니터링 작업을 간소화합니다.
•  • 비즈니스 인사이트: 제품 관리자가 “2분기 고객 이탈의 주요 원인은 무엇인가요?”라고 쿼리합니다. MCP 서버는 Splunk 데이터와 외부 소스를 결합하여 수동 대시보드 생성 없이 포괄적인 분석을 제공합니다.
•  • 다중 앱 인사이트: Splunk 시스템 및 데이터 조직화 지식을 포함하는 Confluence MCP 서버를 Splunk MCP 서버와 연결하여 더 정확한 인사이트를 제공합니다.
•  • 분석 자동화: 분석가가 “지난 달 동안 주의해야 할 인프라 성능 이상을 식별해 주세요”라고 묻습니다. LLM 클라이언트는 MCP 서버를 통해 Machine Learning Toolkit (MLTK)에 CPU, GPU, 메모리, 디스크 사용량 등에 대한 이상 탐지 분석을 수행하도록 지시하고 요약 보고서를 반환합니다.

✅MCP 서버 시작하기

팀이 Splunk Cloud Platform을 다루는 방식을 변화시킬 준비가 되셨나요? 관리자라면 아래 단계를 참고해 시작해 보세요. 

• 1. 설치 가이드를 여기에서 확인하세요
• 2. API 액세스 및 토큰 인증을 활성화하세요 (이미 수행한 경우 제외)
• 3. 역할 기반 액세스 제어 설정

관리자가 위 단계를 완료하면 새로운 역할을 할당받은 Splunk 사용자는 MCP용 새 토큰을 생성하고 원하는 클라이언트에서 구성할 수 있습니다. 질문이 있는 경우 문서를 참조하세요.

✅AI와 Splunk의 미래

Splunk의 첫 번째 MCP 서버는 단순한 도구를 넘어, AI 중심의 에이전트 기반 워크플로우의 미래를 보여주는 사례입니다. 

Splunk의 데이터 플랫폼에 AI의 힘을 결합하면 조직은 성능 신뢰성 향상, 보안 강화, 더 빠른 인사이트 도출이 가능해집니다. 특히 MCP 서버는 Splunk 데이터를 최대한으로 활용할 수 있도록 지원하며, 팀이 더 스마트하고 효율적으로 일할 수 있는 환경을 제공합니다. 지금 바로 MCP 서버를 활성화하고, 늘 궁금했던 데이터를 AI에게 자연스럽게 질문해보세요. MCP 생태계가 성장함에 따라 실시간 협업과 고급 인사이트까지 더 많은 가능성이 열릴 것입니다. AI와 함께하는 데이터 혁신 여정, Splunk와 함께 시작해보세요.

▶ 스플렁크(Splunk) : 자세히보기

Splunk는 데이터 접근성을 개선하고, 데이터 기반 인사이트를 확보하고, 데이터 사일로를 제거할 수 있는 AI 기반 통합 보안 및 옵저버빌리티 플랫폼입니다. 업계 최고 수준의 데이터 플랫폼, 고급 분석, 자동화된 조사 및 대응을 통해 비지니스를 보호하고 보안 운영을 강화할 수 있으며, 기업 전체에 대한 옵저버빌리티로 모든 성능 문제가 비지니스에 미치는 영향을 파악하고 더욱 빠르게 해결할 수 있습니다. 

클라우드네트웍스는 빅데이터 분야의 전문성을 기반으로 스플렁크 플랫폼의 구축과 기술 지원을 전문으로 하는 전담팀을 운영하고 있습니다. 스플렁크 도입 및 활용에 대한 문의사항은 공식 파트너사인 클라우드네트웍스 연락 부탁드립니다.