AWS MCP Serverとは

AWS MCP Serverについて解説しました。AIがAWS CLIを使用する場合との比較や、Appendixには実際に使用した感想も入れました。

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1. AWS MCP Serverとは 三与木輝 2026年8月14日（金）
2. 目次 1.MCPの基本 2.AWS MCP Serverとは 3.AI＋AWS CLIとの比較 2 / 19
3. 1.MCPの基本 2.AWS MCP Serverとは 3.AI＋AWS CLIとの比較 3 / 19
4. MCPとは、AIと外部システムの接続方法を共通化する規格です MCPで共通化されるやり取り ①接続する AIアプリと接続先が、共通のルールで接続を開始します。 ②できることを確認する 接続先が何ができるか、何を渡せばよいかを共通の形式で伝えます。 ③依頼して結果を受け取る AIアプリが依頼を送り、結果やエラーを共通の形式で受け取ります。 AIから見た「接続口」を共通化するため、よくUSB-Cに例えられます。 接続先ごとに仕組みが違っても、AIは同じルールでやり取りできます。 4 / 19 出典 MCP公式、Anthropic、Linux Foundation
5. MCPはいわゆるクライアント・サーバー方式で、HostがClientを管理し、 Serverが外部の機能やデータを提供します MCP Host / AIアプリ MCP Server AIを動かすアプリ本体 （Claude Code、Codexなど） 複数のMCP Clientを管理する MCP Client （A） 各Clientは、 1つのServerとの接続を担当 MCP Client （B） AIに外部の機能やデータを提供 ツールや情報をMCP形式で公開 → → → MCP Server （A） MCP Server （B） MCPで通信 → → → MCP Serverが提供できるもの 5 / 19 ①Tools（AIが実行する機能） ②Resources（AIが参照するデータ） ③Prompts（AIへの指示のひな型） API呼び出し・DB検索・ファイル操作 など ファイル内容・DBレコード・設定情報 な コードレビュー・障害調査などの再利用テン プレート 出典 Model Context Protocol Architecture、Server Concepts
6. 1.MCPの基本 2.AWS MCP Serverとは 3.AI＋AWS CLIとの比較 6 / 19
7. AWS MCP Serverは2026年5月にGAされた、AIとAWSをつなぐAWSマネージドリモート MCP Serverです （2026年5月6日 GA） AWS MCP Server MCP Host / AIアプリ MCP Claude Code Codex → AWSが管理・運用するリモートMCP Server Knowledge AWS公式情報・Skills Client Server AWS AWS APIなど AWS側の機能・サービス → 公式ドキュメント AWS側へアクセス Skills Cursor ほか 7 / 19 AWSサービス AWS API操作 AWSサービスを操作 S3 / Lambda / ... AWSが管理 1つの接続先 既存IAMで制御 Serverのホスティング・更新を AWS側に任せられます Knowledge・AWS操作を まとめて利用 AWS API操作は既存IAM権限で制御 出典 AWS MCP Server User Guide、Agent Toolkit Overview、IAM Guide
8. AWS MCP ServerはMCP対応のAIへ簡単に導入でき、2カテゴリのToolsを 自然言語から利用できます AWS Knowledge Tools（5 Tools） AWS API Tools（3 Tools） ①aws___retrieve_skill ①aws___run_script 指定したSkillの手順・判断基準・参照資料を取得 Python sandboxで複数APIと判定処理を実行 ②aws___search_documentation AWS公式資料とSkillsを検索 ③aws___read_documentation AWS公式ページをMarkdownで取得 ②aws___get_presigned_url S3 upload・download用URLを発行 ③aws___get_tasks 長時間処理の状態を取得 ④aws___list_regions AWS Regionの識別子と名称を取得 ⑤aws___get_regional_availability Service・Feature・APIのRegion対応を確認 Knowledgeが現行情報と手順を取得し、API Toolsが既存IAMの範囲で実環境を操作します。 8 / 19 出典 Understanding the MCP Server tools
9. 参考：2026年8月時点、リモートMCP Serverには97個のSkillsがあり、 そのすべてがGitHubで公開されています Serverless / Compute IaC / Development Security / Identity 15件を確認 10件を確認 10件を確認 aws-serverless connecting-lambda-to-api-gateway debugging-lambda-timeouts aws-cdk aws-cloudformation aws-deployment aws-iam aws-security securing-s3-buckets 97 Skillsを提供 2026年8月12日時点 AWS公式リモートカタログ どのように使われるのか Observability / Resilience Networking / Edge Database / Search 12件を確認 11件を確認 17件を確認 aws-observability troubleshooting-applicationfailures setting-up-cloudwatch-alarmnotifications aws-networking route53 creating-production-vpcmulti-az amazon-dynamodb amazon-aurora-postgresql amazon-opensearch-service retrieve_skill 必要なSkillを取得 ↓ Skillsにはサービス説明だけでなく、設計判断・実行手順・注意事項まで含まれていました。 9 / 19 search_documentation Skillsを検索 ↓ AIのコンテキストへ 必要なときだけ読み込む 出典 AWS CLI list-available-skills（2026-08-12）｜GitHub：aws/agent-toolkit-for-aws / skills
10. 具体的なユースケースとして、設計・構築・障害調査・構成検査を AWS MCP Serverへ依頼することが考えられます 設計 「サーバレスAPIに使うAWSサービスを選んで」 Knowledge Toolsで公式資料・Skillsを参照し、候補と判断根拠を返します。 構築 「バージョニングを有効化し、90日後にGlacierへ移行する S3バケットを作成して」 Skillsで手順を確認し、API Toolsで必要なAWSリソースや設定を作成します。 障害調査 「CloudFormationのデプロイが失敗した原因を調べて」 トラブルシューティング用SkillとStack Eventsを参照し、失敗箇所と原因候補を 絞り込みます。 構成検査 「インターネットへSSHを公開しているセキュリティグルー プを特定して」 API Toolsのrun_scriptでセキュリティグループ設定を横断確認し、該当箇所と根 拠を返します。 他にも色々と用途はありそうなので、ユースケースとしては幅広いです。 10 / 19 出典 Agent Toolkit for AWS Quick Start、Skills Guide
11. 1.MCPの基本 2.AWS MCP Serverとは 3.AI＋AWS CLIとの比較 11 / 19
12. AIから使う場合、AWS CLIとAWS MCP Serverは同じAWS APIへ別の経路で到 達します 12 / 19 比較軸 AI＋AWS CLI AI＋AWS MCP Server AIからの利用方法 Shell上でCLIコマンドを生成・実行 MCP Toolを選択・呼び出し AWSへの経路 AI → Shell → AWS CLI → AWS API AI → MCP Client → AWS MCP Server → AWS API 実行環境 AIが利用するShell /実行環境 AWS管理のリモートServer。run_scriptは隔離Sandbox AWS情報の取得 Web検索や別Tool等を組み合わせる Knowledge Toolsで、ドキュメント・Skills・Region情報を取得 経路に応じたIAM 制御 既存IAMによる通常の認可 既存IAM＋MCP専用Context Key（識別情報）で追加制御可能 出典 AWS MCP Server IAM Guide、AWS News Blog
13. AWS MCP Serverは、AIによるAWS操作に3つの付加価値を与えます aws___run_script がPythonをAWS管理の隔離Sandboxで実行 管理された実行環境 ローカル環境と切り離して実行し、複数APIの呼び出し・絞り込み・判定を1回のTool呼び出しにまとめます。 Knowledge ToolsでAWS公式ドキュメント・Region情報・Skillsを取得 Agent向けAWS知識 Agentが必要な情報や手順を取得し、その内容を踏まえてAWS操作へ進めます。 MCP経由のAWS API要求へ専用Context Key（識別子）を自動付与 MCP経由の識別・制御 MCP経由だけDeleteを拒否するなど、IAM / SCPで追加のガードレールを設定できます。 AWS操作そのものはAI+CLIでも可能です。AWS MCP Serverは「管理された実行環境・公式Knowledge・MCP経由のガバナン ス」をAI向けにまとめて提供します。 13 / 19 出典 AWS MCP Server User Guide、Tools Guide、IAM Guide
14. Appendix 14 / 19
15. 同じCloudFormation障害を、2つの経路で調査しました 入れたプロンプト：このStackが失敗した原因と修正案を、AWS公式情報を根拠に示してください。リソースは変更しないでください。 比較経路 調査手順 AI + AWS CLI AIが必要な調査手順・CLIを組み立てる Web検索でドキュメントを確認 AI＋AWS MCP Server Knowledge Toolsから関連Skillを取得 共通条件 公式情報の取得 AWS実環境の調査 CLIを個別に実行 Knowledge Tools経由で公式ドキュメン 1回のrun_scriptでAPIを実行 トを取得 同じAI（GPT5.6 Sol max） ／ 同じStack ／ 同じIAM権限 ／ 参照操作のみ / 同じ依頼文 目的：答えではなく、原因へ到達する調査経路を比較します。 15 / 19 出典 実測条件、AWS MCP Server User Guide
16. 再現可能な障害として、CloudformationのWaitConditionを意図的に Timeoutさせました 成功Signalを1件待つ設定のまま、あえてSignalを送らずTimeoutさせます。 SignalHandle: Type: AWS::CloudFormation::WaitConditionHandle DeploymentGate: Type: AWS::CloudFormation::WaitCondition Properties: Handle: !Ref SignalHandle Count: 1 Timeout: '5' Resource SignalHandle Status CREATE_COMPLETE DeploymentGate CREATE_FAILED Stack全体 CREATE_FAILED SignalHandle（シグナルの宛先）は作成できたものの、 成功シグナルが届かずStack作成等は失敗する ※AWS::CloudFormation::WaitConditionは、CloudFormation の作成処理を「外部から成功シグナルが来るまで待たせる」ためのリソースで、CloudFormationは指定さ れた数の成功Signalを受け取るまで待ち、Timeoutまでに必要数がそろわなければ失敗します 16 / 19 出典 CloudFormation実測ログ、WaitCondition Template Reference
17. AI + AWS CLIは、3つのCLIを順番に実行して原因を特定しました 実行画面 ①Stack全体を確認 describe-stacks ↓ StackStatus = CREATE_FAILED ②失敗イベントを確認 describe-events --filters FailedEvents=true ↓ DeploymentGate = CREATE_FAILED WaitCondition timed out ③Stack内リソースを確認 list-stack-resources ↓ SignalHandle CREATE_COMPLETE DeploymentGate CREATE_FAILED ④原因特定 17 / 19 出典 AWS CLI実測ログ、CloudFormation CLI Reference
18. 一方AWS MCP Serverは、公式情報とSkillを取得し、1回のrun_scriptで原因 を特定しました 実行画面 ①AWS情報を確認 search_documentation ↓ ドキュメントでWaitConditionの仕様を確認 ②判断手順を取得 retrieve_skill ↓ aws-cloudformation Skillから障害調査手順を取得 ③AWS実環境を調査 aws___run_script ↓ 1回のTool呼び出しで3 APIを実行 （DescribeStacks / DescribeEvents / ListStackResources） ④原因特定 18 / 19 出典 AWS MCP Server実測ログ、Tools Guide、CloudFormation Skill
19. 同じ原因に到達しましたが、調査経路が異なりました 要差手順・公式情報 AWS実環境の調査 結果 AI + AWS CLI AIが調査APIを判断 公式資料は別経路で確認 原因特定成功 AI＋AWS MCP Server Skillから判断手順を取得 sandboxから3 APIを実行 原因特定成功 違いは基本的に「できること」ではなく、AIが調査に必要な情報へ到達するまでの経路でした。 今回は小規模な実験でしたが、大規模になるとMCP側は公式のSkillsに則って行う関係上、再現性は高いのかもし れません。 19 / 19 出典 CLI・AWS MCP Server実測結果、AWS MCP Server User Guide