和食レシピは笠原将弘さん推しCS2課の畑野です。
最近、一般的なAIサービスを使ってAWSサービス仕様や概要を確認したときの話です。要点を分かりやすく整理してくれる一方で、「根拠となるドキュメントやURLを提示してください」と指示すると、ありません という回答が返ってきました。
思わず、なんでやねんとツッコみました。
そこで正確な仕様を調べるための仕組みとして、AWS Knowledge MCP ServerがGAになった ことを思い出し、活用してみることにしました。 AWS公式ドキュメントを情報源としているMCPサーバーなら間違いない回答を得られるだろうと踏んでいます。
今回は、チーム内で活用しやすいように、ブラウザからキーワード検索を行い、AWS Knowledge MCP Serverから結果を取得する、という点を検証してみました。 コード一式はAWS SAMで作成し、githubで公開しています。
AWS Knowledge MCP Serverとは
AWS Knowledge MCP Server | AWS MCP Servers
AWS が公開しているリモートMCP サーバーで、AWSに関する公式ナレッジをMCPクライアントから利用できるAPI（ツール）が公開されています。
主な機能としては、AWSドキュメント、APIリファレンス、トラブルシューティングガイド、アーキテクチャガイダンス、ベストプラクティスなどを対象にし、関連するコンテンツを横断的に検索できます。
一般公開されているサーバーのため、curlコマンドなどで適切なHTTPリクエストを送ればJSONで応答を得られます。ただし、そのままでは可読性が高いとは言えないため、人が利用する前提の簡単なUIを用意してみることにしました。
主な機能
MCPサーバーとして公開されているツールは次の通りです。
| ツール名 | 説明 |
|---|---|
| search_documentation | AWSナレッジ全体を横断検索 |
| read_documentation | ドキュメントURLからページをMarkdownに変換 |
| recommend | ドキュメントURLから関連する推奨ページを提示 |
| list_regions | 全AWSリージョン名一覧取得 |
| get_regional_availability | AWSサービス/機能のリージョン対応状況取得 |
後でご紹介するコードには全てのツールを利用出来るように実装していますが、本ブログでは利用頻度の高そうな search_documentation を使ってみます。
AWSナレッジ全体を横断検索してドキュメントURLを返してくれるツールです。
AWS Knowledge MCP Server が参照する情報ソースは以下の通りです。
- 最新のAWSドキュメント
- APIリファレンス
- 新機能の投稿
- 入門情報
- ビルダーセンター
- ブログ投稿
- アーキテクチャリファレンス
- Well-Architectedガイダンス
- トラブルシューティングガイドとエラー解決策
- AWS Amplifyドキュメント
- CDKドキュメント、CLIガイド、コンストラクト、パターン
- CloudFormationテンプレートとリファレンス
構成図
UIは CloudFront + S3 で実装し、MCPサーバーとの通信は API Gateway + Lambda で行ないます。
コード
コード一式はAWS SAMでデプロイ出来るようにしています。デプロイ方法はリンク先をご参照下さい。
デプロイ後、index.html をコンテンツ用S3バケットへアップロードし、AWS SAM実行完了後に表示されるURLにアクセスします。
追記
検索結果をBedrockで要約するコードも作りました。 search_documentationで取得したURLをread_documentationでマークダウン化し、Bedrockで要約します。 github.com
デプロイしてみる
この画面がトップページです。
Toolのプルダウンを切り替えることで呼び出すMCPツールを切り替えることができます。
IAMについて検索してみますので、Toolは search_documentation を指定し、
Search Phraseに IAMの仕組 、Topicsは何も選択せず実行します。*1
結果が表示されます。IAMのベストプラクティスのページなので検討違いではなさそうです。
現状、日本語ページを優先表示させる仕組はなさそうでした。 Amazon Bedrockを利用し、MCPサーバーから得られたレスポンスを要約させて日本語化する、といったアプローチができるかもしれません。
追記
実装で困ったこと
search_documentation は aws___search_documentation でした。
AWS Knowledge MCP Serverでは、 search_documentation のような論理的なツール名が定義されていますが、実際にAPIとして呼び出す際には、サーバー識別子を含めた aws___search_documentation というTool IDを指定する必要があることがわかりました。
ご参考までにgithubのコードにはデバッグ用途としてcurlで呼び出す方法を記載しています。
まとめ
これまでは、一般的なWeb 検索エンジンを使って AWSサービスの仕様を調べることが多かったのですが、必ずしも目的に合った情報が得られるとは限りませんでした。
今回、AWSに特化した情報取得手段としてAWS Knowledge MCP Serverを試してみましたが、 情報源がAWS公式に限定されている点は、大きな安心感がありました。
AWSの仕様を「検索結果」ではなく、構造化されたナレッジとして扱える点も特徴的で、 今後AIエージェントと組み合わせた活用が広がっていきそうです。
レシピもAWS もアレンジする前にまずは標準を確認したい派なので、 そういう意味でも AWS Knowledge MCP Server は、しっくりくる存在でした。
余談
ここまで試して気付いたのですが、個人で利用する場合はKiroでMPCサーバーの設定をして使うのが手っ取り早いです。
しかも日本語で応答してくれます。Kiro、優秀ですね。
*1:何も選択しない場合、generalが指定されます
