이번 포스트에서는 Kiro CLI의 대화형 메모리를 확장하는 방법을 설명합니다. 이를 위해 아마존 베드록 에이전트코어 메모리와 통합된 맞춤형 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 구현할 수 있습니다. Kiro CLI를 사용하면 터미널에서 직접 Kiro의 AI 에이전트와 상호작용할 수 있습니다. 아마존 베드록 에이전트코어 메모리는 AI 에이전트가 과거 상호작용에서 정보를 유지할 수 있도록 지원하는 완전 관리형 서비스로, 보다 지능적이고 상황 인식이 가능한 대화를 가능하게 합니다. 맞춤형 MCP 서버를 구현함으로써 Kiro CLI는 대화 컨텍스트를 저장하고 검색할 수 있는 도구를 제공받으며, 메모리 사용량을 모니터링하고 기본 베드록 에이전트코어 메모리 인프라를 관리할 수 있습니다.

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