AWS Document MCP Serverを試す

2025-04-16
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Tags:
Tech,
AWS,
Generative AI

公式ブログ記事の概要

公開されたのは「Introducting AWS MCP Servers for code assistants(Part1) 」という記事です。AWS MCPサーバーが紹介されています。

これらは、AWSのベストプラクティスを開発ワークフローに直接統合する特化型の Model Context Protocol（MCP）サーバーのオープンソーススイートです。このサーバー群は、AIアシスタントとAWSの深い知識を組み合わせ、開発時間を大幅に短縮しながら、セキュリティコントロール、コスト最適化、AWS Well-Architectedのベストプラクティスを取り入れることを目的としているようです。

主要な特化型MCPサーバーとして以下が提供されています。

コア： AIプロセスパイプライン機能を提供する基盤サーバー
AWS CDK： CDKの知識とベストプラクティス実装ツールを提供
Amazon Bedrock Knowledge Bases： 企業の知識ベースへシームレスにアクセス
Amazon Nova Canvas： Amazon Bedrockを通じた画像生成機能を提供
コスト分析： AWSサービスのコストを分析し、詳細なレポートを生成

具体的にどのようなMCPサーバーが提供されているかは、GitHubで公開されています。

AWS Documentation MCP Serverを試す

手っ取り早そうなので、AWS Documentation MCP Serverを試してみました。

このAPIでは、AWSの公式ドキュメントとベストプラクティスにアクセスしたり、ドキュメントをMarkdown形式にコンバートできるようです。

AWSの提供する設定サンプルを見ると、Astral社が開発したPython向けのツール管理コマンド uvを使用しているようです。まず、uvをインストールします。

# 公式インストーラー
$ curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# MacでHomebrewでインストールする場合
$ brew install uv

デスクトップ版Claudeからアクセスする想定で設定します。設定メニュー内の開発者メニューから、claude_desktop_config.jsonを開いて編集します。

  "mcpServers": {
    "inkdrop": {
      "command": "/Users/hogehoge/bin/inkdrop-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "INKDROP_LOCAL_SERVER_URL": "http://localhost:19840",
        "INKDROP_LOCAL_USERNAME": "hogehoge",
        "INKDROP_LOCAL_PASSWORD": "hagehage"
      }
    },
    "claude_code": {
      "command": "/Users/hogehoge/bin/claude-code-mcp",
      "args": [],
      "env": {}
    },
    "aws_document": {
      "command": "/opt/homebrew/bin/uvx",
      "args": ["awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

この例では、Inkdrop, Claude CodeもMCPサーバーとして登録していますが、必要なのは最後の例だけです。なお、上記はHomebrewでインストールした場合です。公式インストーラーを使用した場合、パスが異なりますから注意してください。

上記の設定後、Claudeの再起動が必要です。

早速確認してみましょう。

デスクトップ版Claudeから、「aws_documentから東京リージョンでBedrockにて利用可能なモデルの一覧を作成してください」と依頼してみました。

以下のように、MCP使用の許可を求めながら処理を行っています。

お手伝いします。AWS Bedrockで現在利用可能なモデルの一覧を作成するために、AWS
公式ドキュメントから情報を検索しましょう。

モデル情報の詳細を確認するために、関連するAWSドキュメントページを読み取りま
しょう。

モデルの詳細情報を取得するために、利用可能なモデルの一覧に関するドキュメント
を検索します：

サポートされているモデルのリストを確認するために、もう一つのドキュメントを読
み取ります：

基本的なモデル一覧を確認するドキュメントを検索します：

もう少し具体的に検索します：

Converseで利用可能なモデルを確認します：

モデルのリージョン対応を確認するために、追加のドキュメントを読み取ります：

これで十分な情報が得られました。収集した情報に基づいて、AWS Bedrockで現在利
用可能なモデルの一覧を作成します。

AWS Bedrockで現在利用可能なモデルの一覧をまとめました。