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# 컨테이너 기반 AI 에이전트 제품 등록
## 컨테이너 기반 AI 에이전트 및 도구 관리
Amazon Bedrock AgentCore 런타임에서 실행되는 컨테이너 기반 AI 에이전트 및 도구는 AWS Marketplace 관리 콘솔의 통합 **AI 에이전트 및 도구** 제품 페이지 또는 **서버** 제품 페이지를 통해 관리할 수 있습니다. Amazon Bedrock AgentCore 런타임을 지원하는 버전이 있는 제품만 **AI 에이전트 및 도구** 제품 페이지에 표시됩니다.
## 리스팅 마법사 시작
1. [AWS 판매자 계정으로 AWS Partner Central](https://aws.amazon.com/marketplace/management/homepage/)에 로그인합니다.
1. **빌드**를 선택한 다음 탐색 모음에서 **AI 에이전트 및 도구를** 선택합니다.
1. **AI 에이전트 및 도구 제품 생성** 메뉴를 선택한 다음 **컨테이너 기반 AI 에이전트 및 도구**를 선택합니다.
1. **제품 ID 및 제품 코드 생성**을 선택합니다.
1. (선택 사항) 태그 기반 권한 부여를 지원하는 선택적 태그를 추가할 수도 있습니다.
1. **계속**을 선택합니다.
## 1단계: 제품 정보 제공
1. **제품 정보** 다음을 입력합니다.
+ **제품 제목**
+ **제품 로고 S3 URL**
+ **간단한 설명**
+ **자세한 설명**
+ **주요 내용(1\~3)**
1. 지원 세부 정보를 입력하고 리소스 추가를 선택하여 선택적 학습 리소스를 추가합니다.
1. **제품 범주** 메뉴에서 1\~3개의 범주를 선택합니다. **AI 에이전트 및 도구** 비즈니스 범주에서 하나 이상의 범주를 선택하는 것이 좋습니다.
1. 키워드를 입력하여 검색 시 발견 가능성을 개선합니다.
1. (선택 사항) 지침에 따라 비디오 및 이미지 자산을 추가합니다.
1. **다음**을 선택합니다.
## 2단계: AI 에이전트 컨테이너 요금 구성
1. 요금 모델을 선택합니다.
**AgentCore 요금 제한 사항**
컨테이너 이미지가 AgentCore를 사용하는 경우, **시간당** 및 **장기 계약 및 사용량 결합** 요금 모델은 지원되지 않습니다. 자세한 계약 요금 정보는 [를 사용한 컨테이너 제품의 계약 요금 AWS License Manager](container-license-manager-integration.md) 섹션을 참조하세요. 사용량 기반 요금의 사용자 지정 측정에 대한 자세한 내용은 [AWS Marketplace Metering Service를 사용하여 컨테이너 제품의 사용자 지정 측정 구성](container-metering-meterusage.md) 섹션을 참조하세요.
1. **다음**을 선택합니다.
1. **가격 설정**에서
1. **다음**을 선택합니다.
## 3단계: 환불 정책 지정
1. 환불 정책을 입력합니다.
1. **다음**을 선택합니다.
**참고**
무료 제품 요금 모델을 선택한 경우, 환불 정책을 입력할 필요가 없습니다.
## 4단계: EULA 구성
1. ** AWS Marketplace표준 계약** 또는 **사용자 지정 EULA**를 선택합니다.
**참고**
사용자 지정 EULA를 선택하는 경우, 최종 사용자 라이선스 계약의 URL을 입력합니다.
1. **다음**을 선택합니다.
## 5단계: 리포지토리 추가
1. 컨테이너 제품의 초기 리포지토리를 추가합니다.
**참고**
리포지토리 이름은 판매자 계정의 모든 제품에서 고유해야 합니다. 제품 하나에 생성 가능한 리포지토리는 최대 50개입니다.
1. **다음**을 선택합니다.
## 6단계: 제안 가용성/허용 목록 구성
1. **제안 가용성 구성**에서 지리적 가용성 설정을 선택합니다.
1. **다음**을 선택합니다.
1. **허용 목록 구성**에서 제한된 상태에 있는 동안 목록에 액세스할 수 있어야 하는 AWS 계정을 나열합니다.
1. **제출**을 선택하여 제한된 가시성 테스트를 위한 새 변경 요청을 생성합니다.
요청 상태가 *성공* 상태가 될 때까지 10\~15분 정도 기다립니다.
## 7단계: 컨테이너 이미지 및 아티팩트를 리포지토리에 업로드
**참고**
AgentCore를 컨테이너 이미지와 통합하는 방법은 [에 대한 Amazon Bedrock AgentCore 런타임 AWS Marketplace](bedrock-agentcore-runtime.md) 섹션을 참조하세요.
1. ECR 리포지토리의 URL을 찾습니다.
+ AWS Partner Central에서 서버 제품 페이지를 엽니다.
+ 컨테이너 제품을 선택하여 세부 정보를 확인합니다.
+ 리포지토리 탭을 선택하여 리포지토리의 URL을 복사합니다.
1. **푸시 명령 보기**를 선택하여 Docker 컨테이너 이미지와 차트 Helm을 해당 리포지토리로 푸시하는 데 사용할 수 있는 명령을 포함한 지침 목록을 엽니다. 컨테이너 이미지 및 기타 아티팩트를 리포지토리로 푸시하는 방법에 대한 일반적인 정보는 Amazon Elastic Container Registry 사용 설명서의 [이미지 푸시](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/docker-push-ecr-image.html)를 참조하세요.
**참고**
docker pull 또는 docker push를 직접 호출할 때 다음 Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR) API 작업을 사용할 수 있습니다.
DescribeImages - 리포지토리의 이미지에 대한 메타데이터를 검토할 때 사용합니다.
GetAuthorizationToken - 아티팩트를 리포지토리에 업로드하기 전에 인증에 사용하며, 그 다음에는 docker pull 또는 docker push 명령을 사용합니다.
ListImages - 푸시한 이미지 목록을 보는 데 사용합니다.
1. 나열된 명령을 사용하여 로컬 리포지토리에서 제품의 리포지 AWS Marketplace 토리로 필요한 아티팩트를 푸시합니다.
**참고**
푸시 명령에서 제공하는 태그는 리포지토리에 업로드하는 아티팩트 버전을 구분하는 데 사용됩니다. 아티팩트가 속한 버전에 적합한 태그를 사용합니다.
1. 버전에 필요한 컨테이너 이미지 또는 아티팩트마다 이 과정을 반복합니다.
**참고**
버전의 각 제공 옵션에 최대 50개의 컨테이너 이미지 또는 아티팩트를 포함할 수 있습니다. 제공 옵션에 대한 자세한 내용은 다음 절차를 참조하세요.
1. 아티팩트를 업로드했으면 제품 버전을 생성할 준비가 된 것입니다.
**참고**
[에 대한 컨테이너 기반 제품 요구 사항 AWS Marketplace](container-product-policies.md)을 충족하는지 확인하기 위해 컨테이너 이미지가 자동으로 스캔됩니다. 자세한 내용은 [컨테이너 제품을 스캔하여 보안 문제 확인](container-product-getting-started.md#container-security) 단원을 참조하십시오.
## 8단계: 자산에 새 제품 버전 추가
1. AWS Partner Central에서 **AI 에이전트 및 도구** 제품 페이지를 엽니다.
**참고**
Amazon Bedrock AgentCore 런타임을 지원하는 버전이 있는 컨테이너 제품만 **AI 에이전트 및 도구** 제품 페이지에 표시됩니다. 첫 번째 버전을 추가하기 전에 AWS Partner Central의 **서버** 제품 페이지에서만 제품을 찾을 수 있습니다. Amazon Bedrock AgentCore 런타임용 버전을 생성하면 **AI 에이전트 및 도구** 제품 페이지에서 컨테이너 제품을 찾을 수 있습니다.
1. 컨테이너 제품을 선택하고, **변경 요청** 드롭다운 메뉴를 클릭하고, **버전 업데이트**를 선택한 다음 **새 버전 추가**를 선택합니다.
1. **전송 옵션**에서 다음을 입력합니다.
+ **버전 제목**
+ **릴리스 정보**
1. **제공 옵션 추가**를 선택합니다.
1. **제공 방법**에서 **컨테이너 이미지**를 선택하고 다음을 입력합니다.
+ **지원되는 서비스**에서 구매자가 소프트웨어를 시작할 수 있는 환경을 선택합니다.
+ **Bedrock AgentCore** 서비스의 경우 **유형** 필드에서 **AI 에이전트, MCP 서버 또는 A2A 서버를** 선택합니다.
+ **컨테이너 이미지**: 이전에 지정한 *리포지토리 URL* 및 *버전 태그*입니다.
+ **제공 옵션 제목** 및 **배포 옵션 설명**: 이 제공 옵션의 제목과 설명을 입력합니다.
+ **사용 지침**: 구매자가 소프트웨어를 시작한 후 사용하는 데 도움이 되는 세부 정보를 입력합니다.
+ **환경 변수**: 구매자가 에이전트의 런타임 동작을 구성하기 위해 제공해야 하는 환경 변수를 지정합니다. 이러한 변수를 사용하여 시작 시 설정, 자격 증명 또는 사용자 지정 플래그를 컨테이너에 전달할 수 있습니다. 각 변수에 대해 컨테이너에서 예상한 이름, 설명 및 선택적 기본값을 제공합니다. 고유한 자격 증명 또는 API 키와 같은 변수의 경우 기본값을 제공하지 마십시오. 설명을 사용하여 변수에 대한 세부 정보와 가능한 값을 지정할 수 있습니다. 기본값이 있는 제공된 모든 변수는 구매자가 제품을 시작할 때 미리 채워집니다.
1. **AI 에이전트** 또는 **A2A 서버** 도구 유형을 선택한 경우 에이전트가 추론 LLMs 사용하고 자율 기능을 보여주는지 확인합니다. 이러한 요구 사항은 AWS Marketplace에서 제공되는 에이전트가 높은 품질 기준을 충족하는 데 도움이 됩니다. 에이전트가 두 요구 사항을 모두 충족하지 않는 경우 다른 도구 유형을 선택합니다.
1. **버전 추가**를 선택합니다.
요청 상태가 *성공*으로 표시될 때까지 기다렸다가 페이지를 새로 고칩니다.
새 버전을 추가하면 컨테이너 이미지에 취약성이 있는지 자동으로 스캔합니다.
## 9단계: 제품 목록 검토 및 공개로 게시
1. AWS Partner Central에서 **AI 에이전트 및 도구** 제품 페이지를 엽니다.
1. 목록에서 컨테이너 제품을 선택합니다.
1. **보기 켜기를 AWS Marketplace** 선택합니다.
1. 제품 세부 정보 페이지의 정확성을 검토합니다. 사용 지침이 구매자에게 제품을 시작하는 데 필요한 단계를 충분히 안내하는지 확인합니다.
1. 공개로 가시성 업데이트 요청 제출:
+ **서버 제품** 페이지의 **현재 서버 제품** 탭에서 수정하려는 컨테이너 기반 제품을 선택합니다. **변경 요청** 드롭다운에서 **표시 여부 업데이트**를 선택합니다.
## 컨테이너 배포 세부 정보
컨테이너 배포는 AI 에이전트 또는 도구를 고객이 자체 AWS 환경에서 실행할 수 있는 컨테이너화된 애플리케이션으로 패키징합니다. 이러한 접근 방식에는 다음과 같은 이점이 있습니다.
+ 데이터가 고객 환경 내에 유지됨
+ 사용자 지정 가능한 배포 구성
+ Bedrock AgentCore Runtime 및 고객의 기존 인프라와의 통합 지원
컨테이너화된 에이전트를 등록할 때 고객이 성공적으로 구현할 수 있도록 명확한 배포 지침, 리소스 요구 사항 및 구성 옵션을 제공합니다.
### Bedrock AgentCore Runtime 컨테이너의 기술 요구 사항
**참고**
자세한 내용은 [에 대한 Amazon Bedrock AgentCore 런타임 AWS Marketplace](bedrock-agentcore-runtime.md) 섹션을 참조하세요.
용 컨테이너 기반 AI 에이전트 제품을 생성할 때는 다음 요구 사항을 AWS Marketplace따르세요.
MCP 서버 요구 사항
+ **전송**: 스트리밍 가능 상태 비저장 http 전용
+ **세션 관리**: 플랫폼은 세션 격리를 위한 `Mcp-Session-Id` 헤더를 자동으로 추가합니다.
+ **호스트**: 컨테이너가 `0.0.0.0`에서 수신해야 합니다.
+ **포트**: 컨테이너는 MCP 서버 통신을 위해 포트 `8000`을 노출해야 합니다.
+ **경로**: `/mcp` - MCP RPC 메시지를 수신하기 위한 POST 엔드포인트입니다. MCP 서버의 InvokeAgentRuntime은 이 경로로 요청을 전달합니다.
+ **프로토콜**: MCP 서버는 'tools/list' 및 'tools/call'(FastMCP와 같은 공통 프레임워크에서 지원) 프로토콜 메시지를 포함한 MCP 프로토콜을 지원해야 합니다.
에이전트 요구 사항
+ **/ping** 엔드포인트: 상태 확인을 위한 GET 엔드포인트
+ **/invocations** 엔드포인트: 에이전트 상호 작용을 위한 POST 엔드포인트
+ **Docker 컨테이너**: ARM64 컨테이너화된 배포 패키지
+ **포트**: 컨테이너는 HTTP 기반 에이전트 통신을 위해 `8080` 포트를 노출해야 합니다.
+ 하드 코딩된 자격 증명 없음
+ 일반적인 취약성 및 노출(CVE) 없음
A2A 서버 요구 사항
+ **포트**: 포트 9000에서 실행되는 A2A 서버(HTTP의 경우 8080, MCP의 경우 8000)
+ **호스트**: 컨테이너가 `0.0.0.0`에서 수신해야 합니다.
+ **경로**: A2A 서버는 `/` (HTTP`/invocations`의 경우 , MCP`/mcp`의 경우 )에 탑재됩니다.
+ **에이전트 카드**: A2A는에서 에이전트 카드를 통해 기본 제공 에이전트 검색을 제공합니다. `/.well-known/agent-card.json`
+ **프로토콜**: agent-to-agent 통신에 JSON-RPC 사용
+ **인증**: SigV4 및 OAuth 2.0 인증 체계 모두 지원
사용 지침
지침을 통해 고객이 제품을 시작하고 구성하는 과정을 자세하게 안내하는지 확인합니다. 자세한 내용은 [에 대한 AMI 및 컨테이너 제품 사용 지침 생성 AWS Marketplace](ami-container-product-usage-instructions.md) 항목을 참조하세요.
## 테스트 및 검증
MCP 호환 에이전트 또는 도구를 공개로 게시하기 전에 구현을 철저히 테스트합니다.
+ 사용 지침이 제품을 시작하고 구성하는 데 필요한 정보를 제공하는지 확인합니다.
+ 인증 흐름 및 오류 처리 테스트
+ 다양한 로드 조건에서 성능 검증
+ 널리 사용되는 MCP 클라이언트와의 호환성 보장
+ 클라이언트별 구성 요구 사항 문서화
## 모범 사례 및 권장 사항
### 문서화 요구 사항
모델 컨텍스트 프로토콜 호환 에이전트 또는 도구를에 나열할 때는 포괄적인 설명서를 AWS Marketplace포함하세요.
+ 자세한 기능 설명 및 예제
+ 인증 및 구성 지침
+ 일반적인 통합 시나리오를 위한 샘플 코드
+ 문제 해결 가이드 및 오류 참조
+ 성능 고려 사항 및 모범 사례
### 추가 리소스
AI 에이전트 또는 도구에서 Model Context Protocol(MCP)을 구현하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.
+ [Amazon Bedrock AgentCore 설명서](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/what-is-bedrock-agentcore.html)
+ [에 대한 Amazon Bedrock AgentCore 런타임 AWS Marketplace](bedrock-agentcore-runtime.md)
+ [컨테이너 기술 요구 사항](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/container-product-getting-started.html)