<h1 id="%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%AB" data-line="0" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%AB" aria-hidden="true"></a> はじめに</h1>
こんにちは。
今回は、Anthropicが開発したオープンプロトコル「Model Context Protocol（MCP）」を、AWS Lambda上で動作させる方法を試してみました。 ￼
MCPは、AIアシスタントが外部のツールやデータソースと連携するための標準化された方法を提供するプロトコルです。これにより、AIモデルがさまざまなシステムとシームレスに統合できるようになります。 ￼
AWSでは、MCPサーバーをLambda関数として実行するためのサンプル実装「AWS MCP Server Sample Lambda Functions」を提供しています。このサンプルを活用することで、MCPサーバーをサーバーレス環境で簡単にデプロイし、スケーラブルかつコスト効率の高い運用が可能になります。
この記事では、AWSが提供するMCPサーバーのサンプルをローカル環境で動かし、Cline拡張機能を通じて実際に利用するまでの手順を紹介します。初めてMCPサーバーに触れる方でも実践できるように、前提条件やインストール手順も丁寧に解説していきます。
<h1 id="%E5%89%8D%E6%8F%90%E6%9D%A1%E4%BB%B6" data-line="12" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#%E5%89%8D%E6%8F%90%E6%9D%A1%E4%BB%B6" aria-hidden="true"></a> 前提条件</h1>
今回行った検証に関しての前提条件です。
<ul data-line="16" class="code-line">
<li data-line="16" class="code-line">macOS環境</li>
<li data-line="17" class="code-line">Homebrewがインストールされていること</li>
<li data-line="18" class="code-line">AWS CLIがセットアップ済みで、適切なプロファイルが設定されていること</li>
<li data-line="19" class="code-line">AWSアカウントを保持していること</li>
<li data-line="20" class="code-line">Visual Studio Code（VS Code）をインストール済みで、基本的な使い方に慣れていること</li>
<li data-line="21" class="code-line">Node.js と npm がインストールされていること（Cline拡張機能用）</li>
<li data-line="22" class="code-line">uv コマンドが使用可能なこと（brew install uv でインストール可能）</li>
<li data-line="23" class="code-line">AWS SAM CLIがインストールされていること（brew install aws-sam-cli）</li>
</ul>
<h1 id="%E6%BA%96%E5%82%99" data-line="26" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#%E6%BA%96%E5%82%99" aria-hidden="true"></a> 準備</h1>
<h2 id="vs-code%E3%81%AE%E7%92%B0%E5%A2%83%E3%82%92%E6%95%B4%E5%82%99%E3%81%99%E3%82%8B" data-line="28" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#vs-code%E3%81%AE%E7%92%B0%E5%A2%83%E3%82%92%E6%95%B4%E5%82%99%E3%81%99%E3%82%8B" aria-hidden="true"></a> VS Codeの環境を整備する</h2>
Cline拡張機能をインストールします。
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/fe155560bdb4-20250424.png" loading="lazy" class="md-img">
インストールできたら、Cline拡張機能と連携するために、<a href="https://app.cline.bot" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">Clineの公式サイト</a>でアカウントを作成し、API Providerの設定を行います。
<h2 id="uv%E3%82%92%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%81%99%E3%82%8B" data-line="37" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#uv%E3%82%92%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%81%99%E3%82%8B" aria-hidden="true"></a> uvをインストールする</h2>
AWS MCP Server Sample Lambda Functionsで、uvxを利用するので、uvをインストールします。 
検証環境が、macだったので、brewでインストールしました。
<div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash code-line" data-line="42">brew install uv
</code></pre></div><h1 id="mcp-server%E3%82%92%E5%8B%95%E3%81%8B%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%82%8B" data-line="46" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#mcp-server%E3%82%92%E5%8B%95%E3%81%8B%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%82%8B" aria-hidden="true"></a> MCP Serverを動かしてみる</h1>
次のGihubレポジトリをクローンします。
<iframe id="zenn-embedded__dc489b8e80cec" src="https://embed.zenn.studio/card#zenn-embedded__dc489b8e80cec" data-content="https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fawslabs%2Fmcp" frameborder="0" scrolling="no" loading="lazy"></iframe><a href="https://github.com/awslabs/mcp" style="display:none" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">https://github.com/awslabs/mcp</a>
<div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash code-line" data-line="52">git clone https://github.com/awslabs/mcp.git
</code></pre></div>mcp/src/lambda-mcp-server/examples/sample_functions フォルダにあるサンプルを動かします。
<h2 id="sam-cli%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%83%87%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%A4%E3%81%99%E3%82%8B" data-line="58" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#sam-cli%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%83%87%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%A4%E3%81%99%E3%82%8B" aria-hidden="true"></a> sam CLIを使ってデプロイする</h2>
AWS sam CLIを使ってawslabs-mcp-sample-functionsという名前のCloudFormationスタックをデプロイしていきます
<div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash code-line" data-line="62">cd mcp/src/lambda-mcp-server/examples/sample_functions
sam deploy awslabs-mcp-sample-functions --guided
</code></pre></div>全ての質問に対してEnterキーでデフォルト値を選択しました
<div class="code-block-container"><pre class="language-bash"><code class="language-bash code-line" data-line="68">Configuring SAM deploy
======================

 Looking for config file [samconfig.toml] : Not found

 Setting default arguments for 'sam deploy'
 =========================================
 Stack Name [awslabs-mcp-sample-functions]: 
 AWS Region [ap-northeast-1]: 
 #Shows you resources changes to be deployed and require a 'Y' to initiate deploy
 Confirm changes before deploy [y/N]: 
 #SAM needs permission to be able to create roles to connect to the resources in your template
 Allow SAM CLI IAM role creation [Y/n]: 
 #Preserves the state of previously provisioned resources when an operation fails
 Disable rollback [y/N]: 
 Save arguments to configuration file [Y/n]: 
</code></pre></div>これでsample_functionsにある２つのLambda functionsがデプロイされました。
<ul data-line="89" class="code-line">
<li data-line="89" class="code-line">customer-id-from-email</li>
<li data-line="90" class="code-line">customer-info-from-id</li>
</ul>
<h2 id="cline%E3%81%ABmcp-server%E3%82%92%E7%99%BB%E9%8C%B2%E3%81%99%E3%82%8B" data-line="93" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#cline%E3%81%ABmcp-server%E3%82%92%E7%99%BB%E9%8C%B2%E3%81%99%E3%82%8B" aria-hidden="true"></a> ClineにMCP Serverを登録する</h2>
デプロイされたCloudFormationスタックからFunction名を確認します。
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/0755d6afdfe0-20250424.png" loading="lazy" class="md-img">
CloudFormationで作成された各Lambda関数の物理IDをの値をClineの設定ファイルに設定します。
<div class="code-block-container"><pre class="language-json"><code class="language-json code-line" data-line="102">{
 "mcpServers": {
 "awslabs.lambda-mcp-server-CustomerIdFromEmail": {
 "command": "uvx",
 "args": ["awslabs.lambda-mcp-server@latest"],
 "env": {
 "AWS_PROFILE": "default",
 "AWS_REGION": "ap-northeast-1",
 "FUNCTION_PREFIX": "awslabs-mcp-sample-functions-CustomerIdFromEmail-SiKz5o6l3ciy"
 }
 },
 "awslabs.lambda-mcp-server-CustomerInfoFromId": {
 "command": "uvx",
 "args": ["awslabs.lambda-mcp-server@latest"],
 "env": {
 "AWS_PROFILE": "default",
 "AWS_REGION": "ap-northeast-1",
 "FUNCTION_PREFIX": "awslabs-mcp-sample-functions-CustomerInfoFromId-UWbA6kg1afQJ"
 }
 }
 }
}
</code></pre></div>このJSONファイルの内容をVS CodeのCline拡張に設定します。
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/80d832dbcb4c-20250424.png" loading="lazy" class="md-img">
<h1 id="mcp%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%90%E3%83%BC%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%82%8B" data-line="132" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#mcp%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%90%E3%83%BC%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%82%8B" aria-hidden="true"></a> MCPサーバーを使ってみる</h1>
「顧客IDが12345の顧客の情報は？」と質問してみます。 
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/42047318f289-20250424.png" width="400" loading="lazy" class="md-img">
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/39e1059b2522-20250424.png" width="400" loading="lazy" class="md-img">
「Approve」ボタンを押します。
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/013fb4e29189-20250424.png" width="400" loading="lazy" class="md-img">
「メールアドレスがhoge@example.comの顧客の情報は？」と質問してみます。
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/d814d9c9b3fa-20250414.png" width="400" loading="lazy" class="md-img">
<img src="https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/2240c6db4b57-20250414.png" width="400" loading="lazy" class="md-img">
<h1 id="mcp%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%90%E3%83%BC%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%81%A6%E6%84%9F%E6%83%B3" data-line="153" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#mcp%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%90%E3%83%BC%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%81%A6%E6%84%9F%E6%83%B3" aria-hidden="true"></a> MCPサーバーを使ってみて感想</h1>
今回、AWSが提供するMCP Server Sample Lambda Functionsを実際に動かしてみて、MCPというプロトコルの柔軟性と将来性を感じました。
特に良かった点は以下の通りです：
<ul data-line="159" class="code-line">
<li data-line="159" class="code-line">サーバーレスで手軽に試せる：AWS Lambdaにデプロイするだけで、外部公開可能なMCPサーバーをすぐに立ち上げられるのは非常に便利でした。</li>
<li data-line="160" class="code-line">Clineとの連携もスムーズ：Cline拡張機能から簡単にLambdaエンドポイントを利用でき、LLMとの統合を素早く検証できました。</li>
<li data-line="161" class="code-line">構造がシンプル：MCPのメッセージ構造は直感的で、JSONベースであるため、開発者であればすぐに理解できると感じました。</li>
</ul>
一方で、以下の点には注意が必要です：
<ul data-line="164" class="code-line">
<li data-line="164" class="code-line">まだ発展途上の仕様：MCPは現時点で完全に固まった仕様ではないため、今後の変更に追従する必要があると感じました。</li>
<li data-line="165" class="code-line">エコシステムの整備がこれから：ドキュメントやツール類の充実度は今後に期待といった印象で、現状では試行錯誤が必要です。</li>
</ul>
総じて、AIエージェントやプラグイン型アプリケーションを設計・実装する上で、MCPは非常に注目すべきプロトコルだと思いました。今後、商用サービスなどでも導入事例が増えてくるのではないかと感じています。

AWS MCP Server Sample Lambda Functionsを試してみる

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