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CDKで始めるLambda MCP

2025/08/11に公開
AWS
AWS Lambda
AWS CDK
Model Context Protocol
tech
 TL;DRAWS CDKを使ってMCP（Model Context Protocol）サーバーをLambdaにデプロイし、CursorのAIエージェントから独自のツールを呼び出せるようにする方法を解説します。

簡単な数値計算ツールを例に、一から環境構築からクリーンアップまでを説明します。

 はじめに今回は、AWS Lambda上でMCPサーバーを動かし、CursorのAIエージェントから利用する方法を実装していきます。
https://github.com/awslabs/mcp/tree/8d90be5c403af4829a45d8f03093f830ffed6285/src/mcp-lambda-handler

 前提条件以下の環境が整っていることを確認してください：

AWS CLI設定済み: AWSアカウントの設定とクレデンシャルの設定

Node.js: CDKの実行に必要

Python 3.12: Lambdaのランタイム

AWS CDK: Infrastructure as Codeツール
CDKの詳細なセットアップはAWS CDK公式ガイドを参照してください。

 プロジェクト構成今回作成するプロジェクトの構成は以下の通りです：
mcp-lambda-project/
├── lambda/           # MCPサーバーのPythonコード
│   ├── main.py
│   └── requirements.txt
└── infra/           # CDKのインフラコード
    ├── bin/
    ├── lib/
    └── package.json

 MCPサーバーの準備まず、プロジェクトのルートディレクトリを作成し、Lambdaのコードを準備します。
mkdir mcp-lambda-project
cd mcp-lambda-project
mkdir lambda
cd lambda

 依存関係の定義まず、Pythonの依存関係を定義します。
touch requirements.txt
requirements.txtに以下を追加：
lambda/requirements.txt
awslabs.mcp-lambda-handler

 MCPサーバーのコード作成main.pyを作成し、以下のコードを記述します：
lambda/main.py
from awslabs.mcp_lambda_handler import MCPLambdaHandler

# MCPハンドラーのインスタンスを作成
mcp = MCPLambdaHandler(name="mcp-lambda-server", version="1.0.0")

@mcp.tool()
def add_two_numbers(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers together."""
    return a + b

def lambda_handler(event, context):
    """AWS Lambda handler function."""
    return mcp.handle_request(event, context)
このコードの説明：

MCPLambdaHandler: AWS Lambdaで動作するMCPサーバーのハンドラー

@mcp.tool(): デコレータを使ってAIエージェントが利用できるツールを定義

add_two_numbers: 2つの数値を足し算する簡単なツール関数

lambda_handler: LambdaのエントリーポイントでMCPリクエストを処理

 インフラの準備次に、CDKを使ってAWSのインフラストラクチャを定義します。
cd ..  # プロジェクトルートに戻る
mkdir infra
cd infra
npx cdk init app --language=typescript

 CDKスタックの定義infra/lib/infra-stack.tsを以下の内容に置き換えます：
infra/lib/infra-stack.ts
import * as cdk from 'aws-cdk-lib';
import { Construct } from 'constructs';
import * as lambda from 'aws-cdk-lib/aws-lambda';

export class InfraStack extends cdk.Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string, props?: cdk.StackProps) {
    super(scope, id, props);

    // Lambda関数の定義
    const func = new lambda.Function(this, 'McpLambdaFunction', {
      runtime: lambda.Runtime.PYTHON_3_12,
      handler: 'main.lambda_handler',
      code: lambda.Code.fromAsset('../lambda'),
      architecture: lambda.Architecture.ARM_64,
      timeout: cdk.Duration.seconds(10),
      description: 'MCP Lambda server function exposed via Function URL',
    });

    // Function URLの作成（認証なしでパブリックアクセス可能）
    const functionUrl = func.addFunctionUrl({
      authType: lambda.FunctionUrlAuthType.NONE,
    });

    // デプロイ後にURLを出力
    new cdk.CfnOutput(this, 'McpLambdaFunctionUrl', {
      value: functionUrl.url,
      description: 'Public Function URL for the MCP Lambda function',
    });
  }
}
このCDKスタックの構成要素：

Lambda関数: Python 3.12ランタイムでMCPサーバーを実行

Function URL: HTTPSエンドポイントを提供（認証なし）

ARM64アーキテクチャ: コスト効率とパフォーマンスの最適化

10秒タイムアウト: 短時間での応答を前提とした設定

出力: デプロイ後にFunction URLを表示

 デプロイの実行CDKスタックをAWSにデプロイします：
npx cdk deploy
デプロイ時に以下のような確認画面が表示されます：
IAM Statement Changes
┌───┬──────────────────────────────────────┬────────┬──────────────────────────┬──────────────────────────────┬───────────┐
│   │ Resource                             │ Effect │ Action                   │ Principal                    │ Condition │
├───┼──────────────────────────────────────┼────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────────┼───────────┤
│ + │ ${McpLambdaFunction.Arn}             │ Allow  │ lambda:InvokeFunctionUrl │ *                            │           │
├───┼──────────────────────────────────────┼────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────────┼───────────┤
│ + │ ${McpLambdaFunction/ServiceRole.Arn} │ Allow  │ sts:AssumeRole           │ Service:lambda.amazonaws.com │           │
└───┴──────────────────────────────────────┴────────┴──────────────────────────┴──────────────────────────────┴───────────┘
IAM Policy Changes
┌───┬──────────────────────────────────┬────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│   │ Resource                         │ Managed Policy ARN                                                             │
├───┼──────────────────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ + │ ${McpLambdaFunction/ServiceRole} │ arn:${AWS::Partition}:iam::aws:policy/service-role/AWSLambdaBasicExecutionRole │
└───┴──────────────────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Do you wish to deploy these changes (y/n)? y
InfraStack: deploying... [1/1]
InfraStack: creating CloudFormation changeset...

 ✅  InfraStack

✨  Deployment time: 48.47s

Outputs:
InfraStack.McpLambdaFunctionUrl = https://xxxxxxx.lambda-url.ap-northeast-1.on.aws/
...

yを入力してデプロイを実行すると、数十秒後にデプロイが完了し、InfraStack.McpLambdaFunctionUrlとして表示されるURLが、今回作成したMCPサーバーのエンドポイントになります。

 CursorでMCPサーバーを設定作成したMCPサーバーをCursorのAIエージェントから利用できるように設定します。

 MCP設定の開き方Cursorで Cmd + Shift + P（Windowsの場合は Ctrl + Shift + P）を押す

Open MCP Settingsを選択

New MCP Serverをクリック

 設定ファイルの編集mcp.jsonが開かれるので、以下の設定を追加します：
mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "aws-mcp-lambda": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://xxxxxxx.lambda-url.ap-northeast-1.on.aws/"  // デプロイ時に表示されたURLに置き換え
    }
  }
}
!urlの部分は、先ほどのデプロイで出力されたInfraStack.McpLambdaFunctionUrlの値に置き換えてください。

 接続状況の確認設定後、Cursorの画面下部にMCP接続インジケータが表示されます。インジケータが赤色になることがありますが、ログを確認するとツールは正常に認識されています。

2025-08-11 16:34:49.686 [error] Client error for command Streamable HTTP error: Failed to open SSE stream: Bad Request
2025-08-11 16:34:49.686 [error] Client error for command Streamable HTTP error: Failed to open SSE stream: Bad Request
2025-08-11 16:34:49.704 [info] Found 1 tools and 0 prompts
2025-08-11 23:09:39.219 [info] Handling CreateClient action
2025-08-11 23:09:39.222 [info] Connected to streamableHttp server, fetching offerings
2025-08-11 23:09:39.222 [info] Connected to streamableHttp server, fetching offerings
Found 1 tools and 0 promptsの表示で、1つのツールが認識されていることが確認できます。

 動作テストCursorのAIチャットで実際にツールが使えるかテストしてみましょう：
59+21というリクエストに対して、作成したMCPツール（addTwoNumbers）が呼び出されて結果が返されます。
正常にMCPサーバーとの連携ができていることが確認できました。

 トラブルシューティング：赤いインジケータについて
 現象MCP設定後、Cursorの画面下部のインジケータが赤色になることがあります。同様の現象について、Cursorフォーラムでも報告されています。

 原因の詳細
Cursor の streamable-http クライアントは接続時にまず SSE（Server-Sent Events） を試す仕様。

AWS Lambda（Pythonランタイム + Function URL + BUFFERED） は SSE 非対応。
そのため初回の SSE 接続が 400 Bad Request になり、

Cursor ログにFailed to open SSE stream: Bad Requestが出る。
その後 Cursor は通常 HTTP にフォールバックし、リクエストは成功する。

 結論この現象は特に問題はない：
MCP のツール実行自体は正常に動作
ログ上の SSE エラーは無害な仕様上のノイズ
実際の機能に影響はなし

 解決策（任意）もしエラーログを完全に消したい場合は、以下のいずれかを検討してください：
Lambda のランタイムをNode.jsに変更し、InvokeMode.RESPONSE_STREAMを使用

ただし、現状でも十分に動作するため、特に対応は不要。

 環境のクリーンアップ実験が完了したら、作成したAWSリソースを削除しましょう。

 リソース削除ポリシーの設定まず、infra/bin/infra.tsを開いて、リソースの強制削除を許可する設定を追加します：
infra/bin/infra.ts
import * as cdk from 'aws-cdk-lib';
import { InfraStack } from '../lib/infra-stack';

const app = new cdk.App();
new InfraStack(app, 'InfraStack', {});

// 全リソースの強制削除を許可
cdk.RemovalPolicies.of(app).destroy();
最終行にcdk.RemovalPolicies.of(app).destroy();を追加します。これにより、CloudWatchログなどの永続化リソースも含めて、全てのリソースを強制的に削除できるようになります。
!通常の本番環境では、リソース毎に適切なRemovalPolicyを設定することを推奨します。

 スタックの削除設定を変更したら、以下のコマンドでスタックを削除します：
npx cdk destroy
確認プロンプトでyを入力すると、作成した全てのAWSリソースが削除されます。

 最後に本記事では、AWS CDKを使ってLambda上でMCPサーバーを構築し、CursorのAIエージェントから利用する方法を実践的に学びました。

 今回実現したこと
MCPサーバーの作成: Pythonで簡単な計算ツールを実装

AWS Lambdaへのデプロイ: CDKを使った自動化されたインフラ構築

Cursorとの連携: AIエージェントからMCPツールの呼び出し
この基盤を使ってデータベース操作、外部API連携、ファイル処理などの高度なツールを開発できます。Lambdaの無料枠（月100万リクエスト）内であれば、ほぼ無料でAIエージェントの機能を大幅に拡張可能です。

 参考AWS CDK公式ガイド
Lambda上でのMCPサーバー構築
AWS MCP Lambda Handler
Cursor MCP設定に関するフォーラム
GitHubで編集を提案
TL;DR

はじめに

前提条件

プロジェクト構成

MCPサーバーの準備

依存関係の定義

MCPサーバーのコード作成

インフラの準備

CDKスタックの定義

デプロイの実行

CursorでMCPサーバーを設定

MCP設定の開き方

設定ファイルの編集

接続状況の確認

動作テスト

トラブルシューティング：赤いインジケータについて

現象

原因の詳細

結論

解決策（任意）

環境のクリーンアップ

リソース削除ポリシーの設定

スタックの削除

最後に

今回実現したこと

参考

Discussion
