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AWS MCP Serversを使ってみた

2025/08/22に公開

AWS

クラウド

Model Context Protocol

tech

AWS MCP Serversが登場しました！

https://github.com/awslabs/mcp

概要

AWS MCP Serversは、AWSのドキュメントやベストプラクティス等にアクセスできるサーバー群
AWS MCP Serversを使用するとAWSのコスト分析やインフラ構成図の作成、自然言語でLambda実行などができる

AWS MCP Serversの種類

Core MCP Server
AWS Documentation MCP Server
Amazon Bedrock Knowledge Bases Retrieval MCP Server
AWS CDK MCP Server
Cost Analysis MCP Server
Amazon Nova Canvas MCP Server
AWS Diagram MCP Server
AWS Lambda MCP Server
AWS Terraform MCP Server

今回使用した環境

OS： Ubuntu 24.04 LTS
パッケージマネージャー：uv バージョン: 0.6.14
aws-mcp：2025.4.2025171004
Roo Code：3.12.3
- AIモデルは Claude 3.5 Sonnet を使用

事前準備

uvのインストール
Cline（AIエージェント）のMCP設定
AWSクレデンシャルを設定（リンク参照）

uvのインストール

以下のコマンドを実行する

$ curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
downloading uv 0.6.14 x86_64-unknown-linux-gnu
no checksums to verify
installing to /home/【ユーザ名】/.local/bin
  uv
  uvx
everything's installed!
...etc
$ source $HOME/.local/bin/env

ClineのMCP設定

mcp.jsonにMCPを設定する

mcp.json

{
  "mcpServers": {
    // この中にMCPサーバーを定義する
  }
}

Core MCP Server

MCP構成ファイルへの追加：

"awslabs.core-mcp-server": {
  "command": "uvx",
  "args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"],
  "env": {
    "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
    "MCP_SETTINGS_PATH": "あなたのMCP設定ファイルパス"
  },
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}

どんなことができるの？

他のAWS Labs MCPサーバの管理と連携
UVXのインストールをサポート
AWS Labs MCPサーバをオーケストレーションするための計画とガイダンスを提供
一元的な設定管理

実践

Core MCP Serverに他のMCPサーバーのセットアップをやってもらう

プロンプト

Core MCP Serverを使用してAWS Documentation MCP Serverの設定を行ってください。

AIの回答

AWS Documentation MCP Serverが正常に設定されたことを確認するために、
試験的にAWSのドキュメントを検索してみましょう。

引数
{
  "search_phrase": "AWS Lambda function URLs",
  "limit": 1
}

AIの回答

応答
{
  "rank_order": 1, 
  "url": "https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/urls-invocation.html", 
  "title": "Invoking Lambda function URLs - AWS Lambda", 
  "context": "Invoke your Lambda function through a dedicated HTTP(S) endpoint using a web browser, curl, Postman, or any HTTP client."
}

AWS Documentation MCP Serverの設定が完了しました。以下の機能が利用可能になりました：

read_documentation: AWSドキュメントページをマークダウン形式で取得
search_documentation: AWSドキュメントの検索
recommend: AWSドキュメントページのコンテンツレコメンデーション

これらの機能を使用して、AWSドキュメントに効率的にアクセスできるようになりました。

mcp.json に以下の記載が追加されました！

mcp.json

{
  "mcpServers": {
    ...etc
    "awslabs.aws-documentation-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": [],
      "alwaysAllow": []
    }
  }
}

AWS Documentation MCP Server

MCP構成ファイルへの追加：

"awslabs.aws-documentation-mcp-server": {
  "command": "uvx",
  "args": ["awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest"],
  "env": {
    "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
  },
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}

どんなことができるの？

公式のAWS検索APIを使用してドキュメントを検索する
AWSドキュメントページの内容に関する推奨事項を取得する
ドキュメントをMarkdown形式に変換する

実践

AppSyncのJavaScriptリゾルバの使い方を聞いてみる

プロンプト

AppSyncのJavaScriptリゾルバーでAuroraにCRUDを行う方法について教えてください。
SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE全て教えてください。

<details><summary>AIの回答</summary>
AppSyncのJavaScriptリゾルバーでAuroraデータベースに対するCRUD操作について説明します：

SELECT（読み取り）操作

import { select, createMySQLStatement, toJsonObject } from '@aws-appsync/utils/rds';

export function request(ctx) {
  const { id } = ctx.args;
  return createMySQLStatement(select({
    table: 'users',
    columns: ['id', 'name', 'email'],
    where: { id: { eq: id } }
  }));
}

export function response(ctx) {
  const { error, result } = ctx;
  if (error) {
    return util.appendError(error.message, error.type, result);
  }
  return toJsonObject(result)[0][0];
}

INSERT（作成）操作

import { insert, createMySQLStatement, toJsonObject } from '@aws-appsync/utils/rds';

export function request(ctx) {
  const { input: values } = ctx.args;
  const insertStatement = insert({ 
    table: 'users', 
    values,
    // MySQLの場合、selectを組み合わせて挿入したデータを取得
    returning: '*'  // PostgreSQLの場合はreturningが使える
  });
  return createMySQLStatement(insertStatement);
}

export function response(ctx) {
  const { error, result } = ctx;
  if (error) {
    return util.appendError(error.message, error.type, result);
  }
  return toJsonObject(result)[0][0];
}

UPDATE（更新）操作

import { update, createMySQLStatement, toJsonObject } from '@aws-appsync/utils/rds';

export function request(ctx) {
  const { input: { id, ...values } } = ctx.args;
  return createMySQLStatement(update({
    table: 'users',
    values,
    where: { id: { eq: id } },
    returning: ['id', 'name', 'email']  // PostgreSQLの場合
  }));
}

export function response(ctx) {
  const { error, result } = ctx;
  if (error) {
    return util.appendError(error.message, error.type, result);
  }
  return toJsonObject(result)[0][0];
}

DELETE（削除）操作

import { remove, createMySQLStatement, toJsonObject } from '@aws-appsync/utils/rds';

export function request(ctx) {
  const { id } = ctx.args;
  return createMySQLStatement(remove({
    table: 'users',
    where: { id: { eq: id } },
    returning: ['id']  // PostgreSQLの場合
  }));
}

export function response(ctx) {
  const { error, result } = ctx;
  if (error) {
    return util.appendError(error.message, error.type, result);
  }
  return { id: ctx.args.id };
}

重要なポイント：

セキュリティ

パラメータは必ずバインド変数として渡し、SQLインジェクションを防止
適切なエラーハンドリングを実装

データベース固有の機能

PostgreSQLではreturning句が使用可能
MySQLでは挿入後のデータ取得に別のSELECT文が必要

ユーティリティ関数の活用

toJsonObjectでレスポンスデータを適切な形式に変換
select、insert、update、removeなどの補助関数で安全なSQL文を生成

条件指定
- where 句で使用可能な演算子:
  - eq: 等しい, ne: 等しくない
  - lt: より小さい, le: 以下
  - gt: より大きい, ge: 以上
  - contains: LIKE
  - beginsWith: 前方一致
  - between: 範囲指定

</details>

AWSの問題を解いてもらう

問題は以下の4問を採用

プロンプト（SAPのサンプル問題）

ある会社が、Amazon API Gateway、AWS Lambda 関数、Amazon Cognito、Amazon DynamoDB を 
使用するサーバーレスモバイルアプリケーションを実行しています。トラフィックが急増すると、ユーザーか
ら、断続的にシステム障害が発生しているとの報告があります。API Gateway API エンドポイントが、 
有効なリクエストに対して HTTP ステータスコード 502 (Bad Gateway) エラーを返しています。  
この問題を解決するソリューションはどれですか。 

A) Lambda 関数の同時実行クォータを増やす。ConcurrentExecutions メトリクスがクォータに近づいた 
ときに通知アラートを送信するように Amazon CloudWatch を設定する。 
B) API Gateway API エンドポイントの 1 秒あたりのトランザクションクォータに関する通知アラートを 
設定する。クォータに達したときにクォータを増やす Lambda 関数を作成する。 
C) 複数の AWS リージョンの Amazon Cognito ユーザープールにユーザーをシャーディングして、 
ユーザー認証のレイテンシーを低減する。 
D) DynamoDB の強力な整合性のある読み込みを使用して、クライアントアプリケーションが常に最新の 
データを受信できるようにする。

AIの回答（SAPのサンプル問題）

正解は A) です。

理由：

502 Bad Gatewayエラーが発生する主な原因は、トラフィック急増時にLambda関数の同時実行制限に達することです。

この解決策には2つの重要な要素があります：

同時実行クォータの増加：トラフィック急増時にも対応できるよう、処理能力を向上
CloudWatch監視の設定：問題が発生する前に予防的に対応可能
他の選択肢はいずれも502エラーの根本的な原因（Lambda関数の同時実行制限）に対処していません：

B) API Gatewayのクォータは、この問題の原因ではありません
C) Cognitoのシャーディングは認証の問題に対処するもので、502エラーとは無関係です
D) DynamoDBの読み込み設定は、データの一貫性に関するもので、502エラーとは無関係です

問題の解答（SAPのサンプル問題）

4) A – Amazon API Gateway は、AWS Lambda 関数が同時実行クォータを超えると、HTTP ステータスコード 
502 (Bad Gateway) エラーを断続的に返します。この場合、API Gateway はリクエストが多すぎるとステータ
スコード 429 エラーを返すため、オプション B は正しくありません。エラーは認証プロセス中ではなく、 
API Gateway API エンドポイントの呼び出し中に発生するため、オプション C は正しくありません。 
古いデータによって Bad Gateway エラーは発生しないため、オプション D は正しくありません。

AWS CDK MCP Server

追加の前提条件：
- npm install -g aws-cdkコマンドでAWS CDK CLIをインストール

MCP構成ファイルへの追加：

"awslabs.cdk-mcp-server": {
  "command": "uvx",
  "args": ["awslabs.cdk-mcp-server@latest"],
  "env": {
    "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
  },
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}

どんなことができるの？

AWS CDKプロジェクトの分析と支援
CDKコンストラクトの推奨
Infrastructure as Code（IaC）のベストプラクティスの提供

実践

AIにCDKを分析してもらう！

今回利用したサンプルコード（AWS CDKのECSサンプル（TypeScript））

プロンプト

@/aws-cdk-ecs-example 
現在のCDKプロジェクトの構成に問題がないかAWS CDK MCP Serverを使用して分析してください。

AIの回答

AWS CDKプロジェクトの分析結果と推奨事項：

1. プロジェクト構造の評価：
- 適切なモジュール分割がされており、各サービスパターンが個別のディレクトリに分かれています
- Cluster、ECS Service、Fargateなど、論理的な分類で整理されています

2. セキュリティの観点：
- VPCの設定でAZを2つに制限している点は、リソースクォータ管理の観点で適切です
- ただし、CDK Nagによるセキュリティチェックが実装されていない可能性があります
  
3. 改善推奨点：
- Lambda PowertoolsによるObservabilityの実装が必要です
- タスク定義でコンテナイメージを直接指定せず、ECRリポジトリの参照を推奨します
- ApplicationLoadBalancedFargateServiceの設定で以下を追加することを推奨します：
  - メモリとCPUの明示的な指定
  - AutoScalingの設定
  - ヘルスチェックの詳細設定
  - カスタムVPCエンドポイントの設定

4. ベストプラクティス適用状況：
- AWS Solutions Constructsのパターンを活用できています
- 基本的なインフラストラクチャ定義は適切に実装されています
- ただし、環境変数やシークレット管理の実装が必要かもしれません

5. 運用面の推奨事項：
- CloudWatch Logsの統合
- X-Rayトレーシングの有効化
- リソースタグ付けの実装

AWS Diagram MCP Server

MCP構成ファイルへの追加：

"awslabs.aws-diagram-mcp-server": {
  "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-diagram-mcp-server"],
  "env": {
    "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ログレベル" // ERROR等
  },
  "autoApprove": [],
  "disabled": false
}

どんなことができるの？

Pythonコードを使用してAWSアーキテクチャ、シーケンス図、フローチャート、クラス図を作成できます
図の外観、レイアウト、およびスタイルをカスタマイズできます
セキュアな図の生成を保証するためにコードスキャンを実行できます

実践

AIにインフラ構成図を書いてもらう

先ほどのCDKと同じプロジェクトのインフラ構成図を書いてもらう。

プロンプト

@/aws-cdk-ecs-example 
上記のCDKのインフラ構成図を作成してください。

AIの回答

Cost Analysis MCP Server

MCP構成ファイルへの追加：

"awslabs.cost-analysis-mcp-server": {
  "command": "uvx",
  "args": ["awslabs.cost-analysis-mcp-server@latest"],
  "env": {
    "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
    "AWS_PROFILE": "あなたのAWSプロファイル"
  },
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}

どんなことができるの？

AWSのコスト分析ができます
自然言語でコストデータを問い合わせることができます
コストレポートとインサイトを生成することができます

実践

AIにコスト分析をしてもらう

先ほどのCDKと同じプロジェクトのコスト分析をしてもらう。

プロンプト

@/aws-cdk-ecs-example 
上記のCDKのインフラ構成はどのくらいの料金がかかるか計算してください。

AIの回答

AWS ECS Example の月間予想コスト内訳は以下の通りです：

### 1. AWS Fargate コスト
- vCPU (2 vCPU)
  - 単価: $0.0505600/vCPU/時
  - 月間コスト: $0.0505600 × 2 vCPU × 24時間 × 30日 = $72.80
- メモリ (4 GB)
  - 単価: $0.0055300/GB/時
  - 月間コスト: $0.0055300 × 4 GB × 24時間 × 30日 = $15.93
- Fargate 合計: $88.73/月

### 2. Application Load Balancer
- ALB基本料金: $0.0225/時
- 月間コスト: $0.0225 × 24時間 × 30日 = $16.20

### 3. Amazon EFS
- 標準ストレージ (100GB想定)
- 単価: $0.30/GB/月
- 月間コスト: $0.30 × 100GB = $30.00

### 合計月間コスト: 約 $134.93 (約 ¥20,240)

コスト最適化のための推奨事項：
1. Fargateの代わりにEC2インスタンスの使用を検討（約40%のコスト削減の可能性）
2. 夜間や休日のワークロードが少ない時間帯にAutoScalingで縮小
3. EFSの使用量を定期的に監視し、不要なデータを削除

※ 注意事項：
- データ転送コストは含まれていません
- 実際のコストは使用パターンによって変動します
- 為替レート: 1ドル=150円で計算

AWS Terraform MCP Server

MCP構成ファイルへの追加：

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.terraform-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.terraform-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

どんなことができるの？

Security-First Development Workflowを提供します
Checkovとの統合が可能です
- Checkov は、IaCファイルを静的に解析し、セキュリティやコンプライアンス上のミスコンフィギュレーションをデプロイ前に検出するCLI ツール
AWSおよびAWSCCプロバイダーのドキュメントにアクセスできます
AWS-IA GenAIモジュールを利用できます
- AWS‑IA GenAI は、AWSの生成AIサービス（主に Amazon Bedrock）をコードベースで簡単にデプロイ・構築できるコンポーネント群
Terraformのワークフローを実行できます

実践

AIにCDKのコードをTerraformに直してもらう

プロンプト

@/aws-cdk-ecs-example 
上記のコードをTerraformに直してください。

AIの回答

AWS CDKのECSクラスターの例をTerraformに変換しました。
主な変換内容は以下の通りです：

1. VPCとサブネットの作成（2つのAZ）
2. ECSクラスターの作成
3. Auto Scaling Groupの作成（ARM64インスタンスを使用）
4. ECS Capacity Providerの設定

作成されたファイル構成：
- main.tf: メインのリソース定義
- variables.tf: 変数定義
- outputs.tf: 出力定義
- provider.tf: AWSプロバイダーの設定

使用方法：
cd aws-terraform-ecs-example
terraform init
terraform plan
terraform apply

生成されたコードは以下

フォルダ構成

aws-terraform-ecs-example
├── LICENSE
├── README.md
├── main.tf
├── outputs.tf
├── provider.tf
└── variables.tf

AWS Lambda MCP Server

MCP構成ファイルへの追加：

"awslabs.lambda-mcp-server": {
  "command": "uvx",
  "args": ["awslabs.lambda-mcp-server@latest"],
  "env": {
    "AWS_PROFILE": "あなたのAWSプロファイ",
    "AWS_REGION": "リージョン",
    "FUNCTION_PREFIX": "関数プレフィックス", // 今回はこれを使用
    "FUNCTION_LIST": "関数名1, 関数名2",
    "FUNCTION_TAG_KEY": "タグキー",
    "FUNCTION_TAG_VALUE": "タグ値"
  }
}

Lambdaを事前に作成しておく必要があります
- mcp.json の FUNCTION_PREFIX に関数名を入れておく

どんなことができるの？

MCPクライアントとAWS Lambda関数の間の橋渡しとして機能し、基盤モデル（FMs）がLambda関数をツールとしてアクセスして実行できるようにします
Lambda関数の説明は、MCPがツールを記述するために使用され、いつ（関数は何を提供するのか？）およびどのように（どのパラメータが必要か？どの構文か？）それを使用するかについて、基盤モデルを導く必要があります

つまり、、、

簡単にLambdaが実行できます
自然言語でLambdaが実行できます

実践

AIにLambdaの呼び出しをしてもらう

プロンプト

Lambda関数のAWS-MCP-TESTを実行してください。

AIの回答

Lambda関数AWS-MCP-TESTを実行し、以下の結果を得ました：

ステータスコード: 200
レスポンス: "Hello from Lambda!" 正常に実行が完了しました。

AIにLambdaを経由して検索してもらう

LambdaにDynamoDBから値を取得する処理を加えLambda動かせるか検証

プロンプト

LambdaからcustomerIdが1番の顧客データを取得してください。

AIの回答

customerID: 1の顧客データは以下の通りです：

{
  "customerId": "1",
  "name": "山田太郎",
  "age": 30,
  "email": "yamada@example.com"
}

Amazon Bedrock Knowledge Base Retrieval MCP Server

MCP構成ファイルへの追加：

"awslabs.bedrock-kb-retrieval-mcp-server": {
  "command": "uvx",
  "args": ["awslabs.bedrock-kb-retrieval-mcp-server@latest"],
  "env": {
    "AWS_PROFILE": "あなたのAWSプロファイル",
    "AWS_REGION": "リージョン",
    "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
  },
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}

どういうことができるの？

ナレッジベースとそのデータソースの発見
自然言語でのナレッジベースへのクエリ
データソースによる結果のフィルタリング
結果の再ランキング

Amazon Nova Canvas MCP Server

MCP構成ファイルへの追加：

"awslabs.nova-canvas-mcp-server": {
  "command": "uvx",
  "args": ["awslabs.nova-canvas-mcp-server@latest"],
  "env": {
    "AWS_PROFILE": "あなたのAWSプロファイル",
    "AWS_REGION": "リージョン",
    "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ログレベル" // ERROR等
  },
  "disabled": false,
  "autoApprove": []
}

Amazon BedrockのAmazon Nova Canvasモデルの有効化が必要

どういうことができるの？

テキストに基づいた画像の生成を、カスタマイズ可能なパラメータを用いて行うことができます
特定の色パレットを用いた、色に基づいた画像の生成が可能です
生成された画像を保存するためのワークスペース統合を提供します

GitHubで編集を提案

AWS MCP Serversが登場しました！

概要

AWS MCP Serversの種類

今回使用した環境

事前準備

uvのインストール

ClineのMCP設定

Core MCP Server

どんなことができるの？

実践

Core MCP Serverに他のMCPサーバーのセットアップをやってもらう

AWS Documentation MCP Server

どんなことができるの？

実践

AppSyncのJavaScriptリゾルバの使い方を聞いてみる

AWSの問題を解いてもらう

AWS CDK MCP Server

どんなことができるの？

実践

AIにCDKを分析してもらう！

AWS Diagram MCP Server

どんなことができるの？

実践

AIにインフラ構成図を書いてもらう

Cost Analysis MCP Server

どんなことができるの？

実践

AIにコスト分析をしてもらう

AWS Terraform MCP Server

どんなことができるの？

実践

AIにCDKのコードをTerraformに直してもらう

AWS Lambda MCP Server

どんなことができるの？

つまり、、、

実践

AIにLambdaの呼び出しをしてもらう

AIにLambdaを経由して検索してもらう

Amazon Bedrock Knowledge Base Retrieval MCP Server

どういうことができるの？

Amazon Nova Canvas MCP Server

どういうことができるの？

Discussion