AWS初心者がAmazon QとMCPを使ってAWS環境を自動構築してみた

下津裕生 - Nomura Research Institute, Ltd.

石川堅也 - Nomura Research Institute, Ltd.

はじめに

こんにちは、NRIの下津と石川です。
私たちは、本番作業の統制を確保するためのAWSを用いたサービスの維持管理を担当しています。

昨今、RAGの発展からAIエージェントの開発が進む中で、クラウド上でのリソース構築の速度も加速しているように感じます。
「もしAIがクラウド上でのリソース構築まで代わりにやってくれたら、業務効率がさらに上がるのでは？」
今回はそんな発想のもと、AWSや生成AIの初学者でも30分程度で実装できる、MCPサーバを使ったAIエージェントの構築方法をご紹介します。

MCPサーバを実装してみたきっかけ

私たちのチームでは、クラウド技術や生成AIを活用したサービスを提供しています。私たち自身AWSの経験が浅く、生成AIの知識もまだまだ未熟ですが「生成AIでクラウド開発を効率化できないか？」と思い、今回の検証を始めました。

構築したもの

作成したリソースは以下3つとなります。

EC2：Amazon Q Developer CLI（以下、Q Developer CLI）をインストールし、自然言語による操作を実現
NAT Gateway：プライベートサブネット内のEC2がインターネットにアクセスするための経路
VPC Endpoint：EC2がSystems Manager（SSM）にアクセスできるようにするための内部接続

構築手順は以下の通りで、とてもシンプルに実装することができました。

EC2にSSM接続可能な環境を構築
Q Developer CLIをインストール
MCPサーバを設定
自然言語で環境構築を実行

実際の構築手順

１：EC2にSSMする環境作成

１－１：VPC・サブネット・EC2を作成

AWS Management ConsoleからVPCを作成し、2つのサブネット（パブリック／プライベート）を用意します。
プライベートサブネット上にAmazon Linux 2023のEC2インスタンスを作成します。

１－２：Session Manager（SSM）を設定

EC2の設定をするために、Session Managerを設定します。
まず、VPCの「DNSホスト名を有効化」にチェックを入れます。

次に、VPCエンドポイント用のセキュリティグループ（SG）を作成します。
SGのインバウンドルールにて、作成したEC2からのHTTP/HTTPS通信を許可します。

そして、Session Managerを設定するために、以下の３つを許可するVPCエンドポイントを作成します。（先ほど作成したVPCエンドポイント用のSG内に作成します）

com.amazonaws.<region>.ssm
com.amazonaws.<region>.ssmmessages
com.amazonaws.<region>.ec2messages

１－３：IAMロールの作成

EC2内のSSM AgentがSession Managerとのセッションを確立できるよう、以下のマネージドポリシーをアタッチしたIAMロールを作成します。

・AmazonSSMManagedInstanceCore

作成したIAMロールをEC2にアタッチします。

１－４：Session ManagerでEC2にSSH接続

EC2を再起動し、「AWS Systems Manager」→「セッションマネージャー」に移動します。
「セッションの開始」→「ターゲットインスタンス」にEC2が表示されています。
EC2を選択し、「セッションの開始」を押下すると、EC2に接続できます。
※もしここで接続できない場合、ルートテーブルの設定が原因の可能性があるため、３－２実施後に改めて接続できるかをご確認ください。

２：Q Developer CLIのインストール

２－１：NAT Gatewayを設定

Q Developer CLIをインストールするために、EC2からインターネットへアクセスする必要があります。
EC2を作成していないサブネット上にNAT Gatewayを作成します。
作成後の構成図は以下になります。

２－２：ルートテーブルを設定

プライベートサブネットのルートテーブルをサブネット内はlocalに、それ以外はNAT Gatewayをターゲットに設定します。

送信先	ターゲット
0.0.0.0/0	（NATGateway）
（VPCのCIDR）	local

パブリックサブネットのルートテーブルをサブネット内はlocalに、それ以外はインターネットゲートウェイをターゲットに設定します。

送信先	ターゲット
0.0.0.0/0	（インターネットゲートウェイ）
（VPCのCIDR）	local

２－３：Q Developer CLIをインストール

ec2-userにてQ Developer CLIを実行したいので、ec2-userにてログインし直します。
以下のコマンドを実行してec2-userにパスワードを設定します。

sudo passwd ec2-user
su - ec2-user

それでは準備が出来たので、ようやくQ Developer CLIをインストールします！

参考：
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/amazonq/latest/qdeveloper-ug/command-line-installing-ssh-setup-autocomplete.html

以下のコマンドを実行し、glibcバージョンを確認します。

ldd --version

バージョン2.34なので、以下のコマンドを実行します。

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf "https://desktop-release.q.us-east-1.amazonaws.com/latest/q-x86_64-linux.zip" -o "q.zip"

インストールできたので、インストーラを解凍します。

unzip q.zip

インストールプログラムを実行します。

./q/install.sh

認証するために、記載のURLにアクセスします。

ブラウザ上でアクセスを許可すると、ログインできます。

これでQ Developer CLIをインストールできました。以下のコマンドでAmazon Qを開始してみます。

q chat

この状態で、自然言語でAmazon Qとチャットすることができます。

この対話モードを終了したいときは以下のコマンドを実行します。

/quit

３：MCPサーバを設定

では、Q Developer CLIをEC2にインストールできたので、AWS公式のドキュメントサーバをMCPとして登録します。

参考：
https://awslabs.github.io/mcp/servers/aws-documentation-mcp-server/

ディレクトリを作成し、作成したディレクトリ下にMCPサーバを指定するjsonファイルを作成します。

mkdir -p ~/.q
vim ~/.q/mcp.json


{
  "mcpServers": {
    "awslabs.aws-documentation-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": [
        "read_documentation"
      ]
    }
  }
}

先ほど格納したJsonファイルからMCPサーバ設定をインポートします。

qchat mcp import --file ~/.q/mcp.json global

では、設定済みのサーバを一覧表示するコマンドを実行してみます。

q mcp list

先ほど記載したMCPサーバが登録されています！

次に、Python環境を準備します

参考：
https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/

Linuxなので以下のコマンドを実行します。


curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
sudo dnf install -y python3.11 python3.11-pip

では、再度Amazon Qを起動してみましょう。

q chat

この状態では、AWSの最新ドキュメントを参照することができます。
実際に、最新のドキュメントを参照しているかどうか確認してみます。

～～～一部省略～～～

このように、最新のドキュメントを参照して回答していることが分かります！

４：実際に自然言語で環境構築

では、Amazon Qに環境構築させるステップに入ります。

４－１：IAMロールにて、環境構築権限を付与

AWS環境を構築するのはEC2サーバなので、環境を構築する権限のIAMロールをEC2に付与します。
今回は、VPCの作成権限のみを付与します。
以下のIAMポリシーを作成します。


{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "ec2:CreateVpc"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

作成したIAMポリシーを、１－３で作成したIAMロールに追加で付与します。

これで、EC2にVPCの作成権限が付与できました。

４－２：MCPサーバの追加

今回はVPCの作成のみですが、今後VPC以外を作成したくなった時を考えて、リソースごとにファイル分割します。
（main_server.pyより各リソース作成用のPythonファイル（aws_vpc.pyなど）を呼び出す構成となります）

まず、main_server.pyを作成します。


mkdir -p ~/mcp_servers
cd ~/mcp_servers
vim main_server.py


from fastmcp import FastMCP
from aws_vpc import register_vpc_methods

server = FastMCP("aws-admin-mcp")
register_vpc_methods(server)

if __name__ == "__main__":
    server.run()

参考：
https://gofastmcp.com/getting-started/quickstart

次に、VPCを作成するためのモジュールを格納したPythonファイルを作成します。

vim aws_vpc.py


import boto3

def register_vpc_methods(server):
    @server.tool()
    def create_vpc(cidr_block: str):
        """
        Create a VPC with the specified CIDR block.

        This tool creates a new VPC using the AWS EC2 service.
        """
        session = boto3.Session()
        region = session.region_name
        ec2 = boto3.client("ec2", region_name=region)

        resp = ec2.create_vpc(CidrBlock=cidr_block)
        vpc_id = resp["Vpc"]["VpcId"]
        return {"vpc_id": vpc_id, "cidr_block": cidr_block, "region": region}

参考：
https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/guide/session.html

https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/ec2/client/create_vpc.html

そして、4章で作成したMCPサーバをmcp.jsonに追記します。
（Amazon Qにmcp.jsonをインポートすることで、Amazon Qが4章で作成したMCPサーバを呼び出せるようになります）

vim ~/.q/mcp.json


{
  "mcpServers": {
    "awslabs.aws-documentation-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": [
        "read_documentation"
      ]
    },
    "aws-admin-mcp": {
      "command": "python3.11",
      "args": [
        "/home/ec2-user/mcp_servers/main_server.py"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "INFO"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": [
        "create_vpc"
      ]
    }
  }
}

必要ライブラリをインストールします。

python3.11 -m pip install fastmcp boto3

MCPサーバをAmazon Qに認識させます。


qchat mcp import --file ~/.q/mcp.json global –force
q mcp list

４－３：自然言語でVPC作成

それでは、自然言語でVPCを作成してみましょう。
チャットを開始します。

q chat

今回はバージニア北部リージョンに作成します。

バージニア北部にvpcを１つ作成して

途中で許可を求められるので許可すると、VPCが作成されます！

おわりに

今回は、AWSや生成AIの初学者でも簡単に構築できるAIエージェントの実装を紹介しました。30分程度で実装することができるので、AWSや生成AI学習の最初の一歩として是非ご活用いただけますと幸いです。

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