AWS社は、Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)、およびAWS Serverless向けのオープンソースModel Context Protocol (MCP)サーバーセットをGitHub上で公開した。これらのサーバーは、Amazon Q DeveloperのようなAI開発アシスタントの能力を強化し、これらのAWSサービスに特化したリアルタイムのコンテキスト情報を提供するものだ。
AIアシスタントに搭載される大規模言語モデル（LLM）は通常、一般的な公開ドキュメントに依存するが、MCPサーバーは最新のコンテキストとサービス固有のガイダンスを提供する。これにより、開発者はより正確な支援を受けられ、AWS上でアプリケーションを構築・デプロイする際の一般的なエラーを事前に防げる。
Hariharan Eswaran氏はMediumのブログ投稿で次のように述べている。
MCPサーバーの導入は、現代のクラウドネイティブアプリの複雑さに対応するツールを開発者に提供することを目的としています。コンテナのデプロイ、Kubernetesの管理、サーバーレスの利用において、MCPサーバーはAIアシスタントを単なるチャットボットではなく、チームメンバーのようにインフラを管理できます。
さらに、同社によると、これらのオープンソースソリューションを活用することで、開発者はAWSの機能や設定に関する最新の知識を統合開発環境（IDE）やコマンドラインインターフェース（CLI）内で直接利用し、アプリケーション開発プロセスを加速できる。主な特徴と利点は以下の通りである。
- Amazon ECS MCP Server: Amazon ECSへのコンテナ化アプリケーションのデプロイを簡素化し、ロードバランサー、ネットワーキング、自動スケーリング、タスク定義などの必要なAWSリソースを自然言語で設定する。また、クラスタ操作やリアルタイムのトラブルシューティングを支援する。
- Amazon EKS MCP Server: 特定のEKS環境に関する最新のコンテキスト情報、機能、知識ベース、クラスタ状態をAIアシスタントに提供する。これにより、Kubernetesアプリケーションライフサイクル全体でより適切なガイダンスを可能にする。
- AWS Serverless MCP Server: サーバーレス開発エクスペリエンスを向上させ、サーバーレスパターン、ベストプラクティス、AWSサービスに関する包括的な知識を提供する。AWS Serverless Application Model Command Line Interface (AWS SAM CLI)との統合により、関数ライフサイクルやインフラデプロイメントを効率化する。また、Infrastructure as Codeの意思決定やAWS Lambdaのベストプラクティスに関するコンテキストガイダンスを提供する。
発表では、MCPサーバーとAmazon Q CLIを使用して、メディア分析（ECS上でサーバーレスおよびコンテナ化）やEKS上のウェブアプリケーションを自然言語コマンドで構築・デプロイする実例が紹介されている。これらの例では、AIアシスタントが必要なツールを特定し、設定を生成し、エラーをトラブルシュートし、MCPサーバーが提供するコンテキスト情報に基づいてコードをレビューする能力を示している。
この発表はすでに開発者コミュニティから好意的な反応を得ている。Maniganda氏はLinkedInの投稿で次のように述べている。
AIがAWSのコンピューティングとリアルタイムで対話できる能力は、間違いなく運用を効率化し、効率性を向上させるでしょう。オープンソースフレームワークがどのように進化し、Kubernetes管理にどのような影響を与えるかを見るのが楽しみです。
利用を開始するには、AWS LabsのGitHubリポジトリを訪問し、インストールガイドや設定を確認できる。このリポジトリには、既存のAWS Lambda関数をAIが利用可能なツールに変換するためのMCPサーバーや、Amazon Bedrock Knowledge BasesにアクセスするためのMCPサーバーも含まれている。さらに、AWS Serverless、Amazon ECS、Amazon EKS向けの個別のMCPサーバーについて詳しく学びたい場合は、詳細なブログが提供されている。