Red Hat Blog를 보다가 관심 가는 글이 보여서 AI번역+약간 교정해 보았습니다.
출처: https://developers.redhat.com/articles/2025/10/13/using-ai-agents-red-hat-insights
레드햇이 구축 및 유지 관리하는 insights-mcp는 표준화된 Model Context Protocol (MCP) 인터페이스를 통해 어드바이저, 이미지 빌더, 인벤토리, 수정 조치, 취약점 등 핵심 레드햇 인사이트 기능과의 원활한 상호 작용을 가능하게 합니다. 현재 개발자 프리뷰로 제공되어 MCP 서버를 통해 대규모 언어 모델(LLM)과 강력한 레드햇 인사이트 서비스를 탐색하고 통합할 수 있습니다.
insights-mcp란?
가벼운 자체 호스팅 MCP 서버인 insights-mcp는 여러 Red Hat Insights 서비스를 노출하여, Claude Desktop이나 기타 MCP 호환 도구와 같은 LLM 기반 에이전트를 연결할 수 있게 합니다. 이를 통해 자율적 AI 의사 결정으로 인한 추가 위험 없이 기존 읽기 전용 워크플로와 통합할 수 있습니다.
insights-mcp로 시작하세요
지금 당장 insights-mcp 실험을 시작할 수 있는 방법은 다음과 같습니다 .
서비스 계정 설정
- 관리자 계정을 사용하여 console.redhat.com 에 로그인 하고 오른쪽 상단의 사용자 아이콘을 클릭하세요. My User Access를 선택하세요.
- My User Access에서 왼쪽 열의 Service Accounts을 클릭하여 서비스 계정을 만드세요. 메시지가 표시되면 클라이언트 ID와 클라이언트 비밀번호를 복사하여 저장하세요.
- User Access Settings 으로 이동하여 오른쪽 상단의 기어 아이콘을 선택하세요. User Access , Groups을 차례로 선택하세요 .
- 예를 들어
mcp-service-accounts이라는 이름의 새 그룹을 만듭니다 . - 필요한 역할을 추가합니다 (예: RHEL Advisor 뷰어, Inventory Hosts 뷰어 등).
- 이 그룹에 서비스 계정을 추가하세요.
VS 코드 설정
먼저 VS Code를 설치하세요 . 오픈 소스이며 Linux, Mac, Windows에서 사용할 수 있습니다. 워크스테이션에 VS Code를 설치한 후 insights-mcp GitHub 저장소의 README 파일로 이동하여 VS Code Install Insights MCP 버튼을 클릭하세요. 설치 중 메시지가 표시되면 클라이언트 ID와 클라이언트 비밀번호를 입력하세요.
insights-mcp는 이 글을 쓰는 시점에는 VS Code, Cursor, Claude Desktop에서 테스트되었습니다. 다른 MCP 클라이언트 설정에 대한 자세한 지침은 README 파일에 포함되어 있습니다 .
MCP 서버에 방금 연결한 LLM이 무엇을 할 수 있는지 먼저 물어보세요.
Please explain insights-mcp and what I can do with it?
예시 사용 사례: insights-mcp로 무엇을 할 수 있나요?
insights-mcp로 워크플로를 개선할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
insights-mcp를 일일 보안 도우미로 활용
Red Hat Insights에서 취약성 및 실행 가능한 수정 사항에 대한 데이터를 받으려면 다음과 같은 프롬프트를 사용하세요.
List the top current vulnerabilities across my managed systems and suggest applicable remediations.
예제 출력은 그림 1에 나와 있습니다.
자동화된 이미지 생성을 위해 insights-mcp를 사용
Red Hat Insights 이미지 빌더를 사용하여 최적화된 최신 RHEL 이미지를 생성합니다.
Generate a system image with the latest security patches and recommended packages.
인벤토리 조정을 위해 insights-mcp를 사용
Red Hat Insights 인벤토리와 어드바이저를 결합하면 시스템에 대한 우선 순위별 개요를 얻을 수 있습니다.
Provide the list of active hosts and prioritize based on their advisory status.
예제 출력은 그림 2에 나와 있습니다.
규정 준수 모니터링을 위해 insights-mcp를 사용
인벤토리, 취약성 및 자문자를 사용하여 규정 준수 격차를 추적하고 우선순위를 지정합니다.
Which systems are missing critical remediations or are overdue for updates?
인시던트 대응 지원 도구로 insights-mcp 사용
주의가 필요한 시스템에 대한 보고서를 받으세요.
My production environment has systems failing health checks. Show vulnerabilities and suggest fixes.
피드백 공유
기존 Red Hat Insights를 LLM과 연결할 때 테스트, 실험 및 피드백을 제공하기에 좋은 시기입니다. 자동화를 모색하든, 인시던트 프로세스를 개선하든, 지능형 대시보드를 구축하든, 이 프리뷰를 통해 LLM을 기반으로 강력한 Red Hat Insights 기능을 손쉽게 활용할 수 있습니다.
이 릴리스에서는 Red Hat Insights를 통해 강력한 MCP 기반 워크플로우를 미리 체험해 볼 수 있습니다 . 버그 리포트, 추가 툴셋 요청, 개선 아이디어 등 다양한 형태의 피드백을 환영합니다. GitHub 저장소 에 대한 여러분의 기여는 insights-mcp의 미래를 개선하고 형성하는 데 도움이 됩니다 .
