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Claude Desktop (Windows版) から AWS MCP Serversを使ってAWSのドキュメントを参照してみた

に公開
AWS
Model Context Protocol
Claude
tech

最近MCPに関する記事が多く、注目度が高まっているようなので、今更ながら触ってみました。
今回はWindows環境のClaude Desktopからawslabsが公開しているAWS MCP Serversの中のドキュメント専用のMCPサーバーに接続し、AWSドキュメントを検索、参照できるシステムを構築します。
https://github.com/awslabs/mcp

MCPとは

MCP（Model Context Protocol）は、大規模言語モデル（LLM）と外部のデータソースやツールとのやり取りを、共通の手順で標準化するための新しいプロトコルです。
従来、AIアプリケーションが社内データベースやクラウドサービス、外部ツールなどと連携するには、それぞれのAIモデルやツールごとに個別のAPI実装や認証方式が必要でした。
MCPの登場によって、この課題が大きく改善され、AIモデルやツールがMCPという共通のプロトコルに対応するだけで、柔軟かつ安全に接続できるようになりました。言い換えれば、MCPはAIとデータソースをつなぐ「AI用のUSBポート」のような存在です。

AWS MCP Serversとは

AWS MCP Serversは、Claude、ChatGPT、GeminiなどのAIコードアシスタントがAWSの情報にアクセスできるようにする専用サーバー群です。
ローカル環境で動作し、AIアシスタントがAWSドキュメント、ベストプラクティス、コスト情報などにアクセス可能になります。

事前準備

  • Claude for Windowsのダウンロード
  • Pythonのバージョン確認
python --version
Python 3.13.2
  • uv のインストール
    AWS Documentation MCP ServerではuvによるPythonパッケージとプロジェクト管理ツールを使用します。
pip install uv
uv --version
uv 0.6.14

手順

１.Claude Desktop 設定ファイルへ移動

  • Claude Desktop を起動し、左上のハンバーガーメニューから「ファイル」→「設定」を選択
  • 「開発者」を選択
  • 「構成を編集」をクリックしてエクスプローラーを開く
  • claude_desktop_config.json を開く

２.claude_desktop_config.jsonの編集

  • 以下を入力して保存
claude_desktop_config.json
{
    "mcpServers": {
      "awslabs.aws-documentation-mcp-server": {
          "command": "uvx",
          "args": ["--from", "awslabs-aws-documentation-mcp-server", "awslabs.aws-documentation-mcp-server.exe"],
          "env": {
            "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
          },
          "disabled": false,
          "autoApprove": []
      }
    }
  }

３.動作確認

ファイルを保存したら、Claude Desktopを再起動します。

再起動後、ハンマーのアイコンが追加されたら完了です。

４.使用例

このように「AWSドキュメントから」等あらかじめ最初につけて質問をすると、AWSドキュメントからの回答をしてくれます。

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