AWS MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を通じて開発者にAWSのベストプラクティスを提供し、AIコードアシスタントの機能を強化し、クラウド開発ワークフローを最適化するオープンソースのツールセットです。

AWS MCP Servers プロジェクト紹介

プロジェクト概要

AWS MCP (Model Context Protocol) Servers は、AWS Labs によって開発されたオープンソースプロジェクトであり、専用の MCP サーバーを通じて、大規模言語モデル (LLM) と AWS サービスのインタラクション能力を強化することを目的としています。プロジェクトのアドレスは https://github.com/awslabs/mcp であり、標準化されたインターフェースとツールを提供することで、AI アシスタント (Amazon Q Developer、Claude、Cline など) が AWS 関連タスクをより効率的に実行できるよう支援し、同時に AWS のベストプラクティス、セキュリティコンプライアンス、および効率的な開発プロセスを確実に遵守します。

主要機能

• モデル出力品質の向上: AWS サービス情報をモデルコンテキストに注入することで、ハルシネーションを減らし、応答の精度を高めます。
• ワークフローの自動化: CDK、Terraform、CloudFormation などのワークフローをサポートし、複雑なタスクを簡素化します。
• 専門分野の知識: AWS サービスの深いコンテキストを提供し、モデルのトレーニングデータの不足を補います。
• セキュリティ優先: 読み取り専用モード、IAM 権限制御、および機密データ制限をサポートします。

主要コンポーネント

プロジェクトには、AWS のさまざまなサービスと機能をカバーする複数の独立した MCP サーバーが含まれています。

1. AWS CDK MCP Server

   • 機能: AWS CDK 開発をサポートし、CDK Nag を統合してセキュリティコンプライアンスを確保します。
   • 適用シーン: クラウドインフラストラクチャの迅速な構築と管理。

2. AWS Terraform MCP Server

   • 機能: Terraform ワークフローをサポートし、Checkov を統合してセキュリティスキャンを実行します。
   • 適用シーン: 安全な Terraform スクリプトの生成。

3. AWS Serverless MCP Server

   • 機能: Lambda、API Gateway などのサーバーレス開発をサポートし、SAM CLI を統合します。
   • 適用シーン: サーバーレスアプリケーションの迅速な構築とデプロイ。

4. AWS Documentation MCP Server

   • 機能: AWS ドキュメントの検索、Markdown への変換、コンテンツの推奨。
   • 適用シーン: AWS ドキュメントまたはサービス推奨の迅速な検索。

5. Amazon ECS MCP Server

   • 機能: コンテナ化されたアプリケーションの開発、デプロイ、およびトラブルシューティングをサポートします。
   • 適用シーン: ECS デプロイメントとコンテナ化された管理。

DynamoDB、Aurora、CloudWatch Logs などのその他のサーバーについては、GitHub リポジトリを参照してください。

技術アーキテクチャ

• ローカル実行: stdio ストリームを介して AI クライアントと通信します。
• AWS Lambda 適合: MCP サーバーを Lambda 関数としてデプロイすることをサポートし、クラウドでの呼び出しに適しています。
• セキュリティ制御: 読み取り専用モード、IAM 統合、および機密データ制限をサポートします。

構成例

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.aws-serverless-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-serverless-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "your-aws-profile",
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

インストールと使用

インストール方法

1. PyPI インストール:

   uv pip install awslabs.<server-name>-mcp-server
   

2. ソースコード実行:

   git clone https://github.com/awslabs/mcp.git
   cd mcp/src/<server-name>
   uv run main.py
   

3. Docker 実行:

   docker build -t awslabs/<server-name>-mcp-server .
   docker run --rm --interactive --env FASTMCP_LOG_LEVEL=ERROR awslabs/<server-name>-mcp-server:latest
   

使用手順

1. AWS 認証情報を構成します。
2. mcp.json を編集してサーバー構成を追加します。
3. MCP をサポートする AI クライアントを使用してサーバーと対話します。

利点

• 標準化された MCP プロトコル、さまざまな AI アシスタントと互換性があります。
• AWS のベストプラクティスを統合し、高品質の出力を保証します。
• 幅広い AWS サービスをカバーします。
• オープンソース、コミュニティ主導。

その他のリソース

• GitHub リポジトリ: https://github.com/awslabs/mcp
• PyPI パッケージ: https://pypi.org/project/awslabs.aws-documentation-mcp-server/
• AWS ブログ: https://aws.amazon.com/blogs/
• Serverless Land: https://serverlessland.com/