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LM StudioとAWS Cloud Control API MCP Server でEC2を立ててみた

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AWS
Model Context Protocol
GPT
llm
LM Studio
tech

はじめに

2025 年 8 月 13 日に公開された AWS Cloud Control API MCP Server をローカルの LLM 環境 LM Studio と GPT‑OSS を組み合わせて、対話形式で EC2 インスタンスをデプロイできることを検証しました。

本記事では、実際に手順を追いながら「LM Studio から会話だけでインスタンスが作れた」までの流れをまとめます。

前提条件・環境構築

項目 バージョン/要件
端末 MacBookPro M4
Python 3.10 以上
AWS アカウント 任意の AWS アカウント（ルート権限は不要）
LM Studio 最新版
GPT‑OSS GPT-OSS-120B

AWS 側の準備 ― CLI 用ユーザとアクセスキー取得

IAM ユーザ作成

コンソール → IAM → ユーザー > 「ユーザの作成」
ユーザー名: XXXX（任意）
「AWSマネジメントコンソールへのユーザアクセスを提供する」にチェックを入れ、IAMユーザを作成します。
ポリシーは今回は検証のためAdministratorAccessを直接付与（実運用では最小権限に）

アクセスキーの取得

ユーザを作成したらアクセスキーの取得を取得します。
「セキュリティ認証情報」タブで「アクセスキーを作成」をクリック
「コマンドラインインタフェース（CLI）」にチェックを入れアクセスキーを生成します。

作成完了画面で Access key ID と Secret access key をメモ。
ポイント：キーは一度しか表示されないので必ず安全な場所に保管してください。（例: パスワードマネージャ）

ローカル環境へ AWS CLI をインストール

AWS CLI (v2) のインストール

curl "https://awscli.amazonaws.com/AWSCLIV2.pkg" -o "AWSCLIV2.pkg"
sudo installer -pkg AWSCLIV2.pkg -target /

AWS プロファイル設定

aws configure --profile XXXX
# Prompted:
#   AWS Access Key ID [None]: <Access key ID>
#   AWS Secret Access Key [None]: <Secret access key>
#   Default region name [None]: ap-northeast-1   # 東京リージョン例
#   Default output format [None]: json

LM Studio 側の設定

公式サイトを参考にMCPサーバの設定を追加
https://aws.amazon.com/jp/blogs/devops/introducing-aws-cloud-control-api-mcp-server-natural-language-infrastructure-management-on-aws/

{
  "mcpServers": {
   "awslabs.ccapi-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "awslabs.ccapi-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "your named AWS profile",
	"DEFAULT_TAGS": “enabled”,
	"SECURITY_SCANNING": “enabled”,
	"FASTMCP_LOG_LEVEL": “ERROR”
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

ちなみに公式にある上記設定をそのまま貼り付けるとエラーとなりSaveできません。
”を"に変換しましょう

	"DEFAULT_TAGS": "enabled",
	"SECURITY_SCANNING": "enabled",
	"FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"

LM Studio から対話で EC2 インスタンス作成

事前準備

インスタンス作成にあたりいくつかIDが必要になるため、configファイルとして保存しておきます。

VPC-ID:vpc-03a2ad2f634a56964
Security-group-ID:sg-0373eedd3fe4e8a51
Subnet-ID:subnet-04de9078dd5596fd1
Region:ap‑northeast‑1
AMI-ID:ami-07faa35bbd2230d90

作成

プロンプトで作成を依頼

作成までのステップが提示される

セキュリティチェック

作成へ

無事EC2インスタンスが完成

振り返り・感想

項目 感想
セットアップのハードル 公式のMCPサーバ設定が間違えているので、そこでつまずきました。
MCP Server の利便性 プロンプトだけでサーバの構築ができるようになるので、従来Ansibleなどで実行していた自動化基盤に革命を起こせるのかな？
実運用上の注意点 現在は AdministratorAccess を付与しているため、本番環境では最小権限ポリシーへ絞り込むことを推奨。
次のステップ - 複数インスタンスや Auto Scaling Group の自動化
- CloudFormation へのエクスポート機能の活用
- Checkov 等で生成テンプレートを事前スキャン

まとめ

  1. AWS CLI 用ユーザ作成 → アクセスキー取得
  2. ローカルに AWS CLI をインストール
  3. プロファイル設定
  4. LM Studio でMCP Server を設定
  5. 対話形式で EC2 インスタンスを作成

この流れさえ押さえておけば、プログラミング不要で「チャットしながら」インフラ構築が可能です。ぜひご自身の環境でも試してみてください！

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