Cohere North + Wiz로 구축한 보안 AI 에이전트 — 수동 2시간 트리아지를 자동화

클라우드 인프라가 확장될수록 보안팀의 수동 작업 부담도 함께 늘어난다. Cohere 내부 보안팀이 직면한 문제도 이와 같았다. Wiz 플랫폼에서 발견되는 크리티컬 보안 결함을 수동으로 분류(트리아지)하는 데 건당 30분~2시간이 소요됐고, 인프라 규모가 커질수록 이 부담은 가중됐다.

해법은 Cohere North를 Wiz의 GraphQL API와 연결하는 경량 Python MCP(Model Context Protocol) 서버를 구축하는 것이었다. 이 서버는 이슈 조회, 취약점 검색, 자산 목록 조회, 상태 업데이트 등 8개 도구를 노출하며, AI 에이전트가 Wiz 데이터를 직접 처리할 수 있게 됐다.

에이전트는 세 가지 주요 워크플로우를 처리한다. 첫 번째는 "독성 조합(toxic combinations)" 순위화 — 여러 취약 요소가 결합된 고위험 공격 경로를 블래스트 반경(blast radius) 기준으로 자동 정렬한다. 두 번째는 인시던트 조사부터 보고서 작성, 티켓 생성까지 이어지는 종단간 대응 자동화다. 세 번째는 매주 월요일 아침 자동 보안 현황 보고서 생성이다.

환각 위험을 줄이기 위해 에이전트는 Wiz에서 가져온 정확한 필드 값을 그대로 사용하도록 설계됐다. 데이터를 임의로 추론하거나 요약하는 대신 원본 데이터를 직접 활용해 정확도를 유지한다.

한국 기업의 보안팀에도 이 사례는 실질적인 의미가 있다. Wiz는 국내 대기업과 스타트업의 클라우드 환경에서 널리 쓰이며, MCP 기반 에이전트 아키텍처는 기존 도구를 교체하지 않고 AI 자동화를 도입할 수 있는 현실적인 경로를 보여준다.