Amazon Bedrock Agents で入門・実践する MCP

本資料は、Amazon Bedrock AgentsとMCP（Model Context Protocol）についての入門と実践方法を紹介する。MCPは生成AIに統一的に情報提供する標準プロトコルであり、Bedrock Agentsとの連携を容易にする。実践例として、AWSコスト分析を行う「Cost Explorer MCP」と、Terraform構成を可視化する「Diagram MCP」の2例が示され、環境構築から実行手順まで解説されている。MCPサーバー導入は容易であり、即座に実践が可能とまとめられている​
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Transcript

1. Amazon Bedrock Agents で入門・実践する MCP 株式会社サイバーエージェント 茨木 啓瑚（いばらき けいご）
2. • 自己紹介 • 今日のゴール • 入門 MCP • 実践 MCP • まとめ 2
3. 自己紹介 3
4. 茨木 啓瑚（いばらき けいご） • 所属 ◦ サイバーエージェント > AI 事業本部 • 業務内容 ◦ 広告配信システムの構築 @oyasumi_pant s 4
5. 今日のゴール 5
6. 今日のゴール 6 MCP を知らない、もしくは聞いたことあるけど、まだ触ったことがない方。 ターゲット MCP は簡単に入門・実践ができて、様々な挑戦ができるということ。 メインメッセージ MCP を触ったことが無い人が、今日から触れるような状態を目指す。 起こしたい変化
7. 入門 MCP 7
8. その前に AI Agent とは 8 ユーザーの入力を複数の小さなタスクに分割し タスクごと適切な処理を行うことで回答を生成させるアプローチ ユーザー LLM 今日の晩ご飯を考えてください。 ユーザーの好みを探ろう。 今週食べたご飯とは被らない様にしよう。 家で食べるか、外で食べるか確認しないと。 https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS-Black-Belt_2024_Amazon-Bedrock-Overview_v1.pdf
9. Bedrock Agents とは 9 API を呼び出しタスクを実行する Agent 機能をフルマネージドに提供 https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS-Black-Belt_2024_Amazon-Bedrock-Overview_v1.pdf API 実行 実行結果 検索 検索結果 Actions Group Knowledge Bases Agent (LLM) クエリ 最終的な回答
10. Agent のメリットと課題 10 Agent (LLM) 検索 結果 検索 結果 ある検索ツール A ある検索ツール B クエリ 最終的な回答 ある検索ツール C 検索 結果 バラバラなので使いづらい... https://speakerdeck.com/minorun365/yasasiimcpru-men 様々なツールにアクセスできるが、実装方法がバラバラだった
11. MCP -Model Context Protocol- とは 11 Agent (LLM) 検索 結果 検索 結果 ある検索ツール A ある検索ツール B クエリ 最終的な回答 ある検索ツール C 検索 結果 https://zenn.dev/cloud_ace/articles/model-context-protocol MCP 呼び出し方が 統一され Agent へのデータ 提供が容易 に！ 生成 AI に情報を渡しやすくするための標準化されたプロトコル
12. MCP の構成要素 12 Host with MCP Client （Claude, IDEs, Tools） MCP Server A MCP Server B Local Data Source A Local Data Source B Remote Data Source C MCP Server C Local Computer Internet MCP Protocol MCP Protocol MCP Protocol Web APIs https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/harness-the-power-of-mcp-servers-with-amazon-bedrock-agents/
13. AWS の MCP Servers 13 https://github.com/awslabs/mcp • Core MCP Server • AWS Documentation MCP Server • Amazon Bedrock Knowledge Bases Retrieval MCP Server • AWS CDK MCP Server • Cost Analysis MCP Server • Amazon Nova Canvas MCP Server • AWS Diagram MCP Server • AWS Lambda MCP Server • AWS Terraform MCP Server • Use Cases for the Servers 様々なサーバー用意されており 継続的に追加もされている 本資料でも使う MCP Server
14. 実践 MCP 14
15. 本日示す 2つの実践例 15 1. Cost Explorer MCP 2. Diagram MCP
16. 本日示す 2つの実践例 16 1. Cost Explorer MCP 2. Diagram MCP
17. AWS の MCP Servers 17 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/harness-the-power-of-mcp-servers-with-amazon-bedrock-agents/ AWS Resource の Cost 状況を分析し最新の情報を提供してくれるサンプル
18. 今回の構成図 18 Amazon Bedrock Inline Agent Cost Explorer MCP Perplexity MCP Local Computer Internet MCP Protocol MCP Protocol ユーザー AWS Data Source AWS Cloud コスト情報 の取得 分析結果のまとめ https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/harness-the-power-of-mcp-servers-with-amazon-bedrock-agents/
19. 用意するもの 19 1. AWS 関連の準備 • AWS アカウント • Amazon Bedrock の基礎知識 • AWS CLI のインストールと認証情報の設定 • AWS CDK CLI のインストール • IAM 認証情報の設定 AWS_ACCESS_KEY_ID , AWS_SECRET_ACCESS_KEY を使用 2. ソフトウェアとツール • Python：バージョン 3.11 以降 • Docker：MCP サーバーをローカルで実行するために Docker をインストールし、デーモンを起動 3. モデルと API アクセス • Bedrock で Anthropic のClaude 3.5 Sonnet v2 モデルへのアクセス • Perplexity API キーの取得 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/harness-the-power-of-mcp-servers-with-amazon-bedrock-agents/
20. 用意するもの 20 4. GitHub Repository https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/harness-the-power-of-mcp-servers-with-amazon-bedrock-agents/ Bedrock の Inline Agent を提供する Local で起動する MCP Server を提供する https://github.com/awslabs/amazon-bedrock-agent-samples https://github.com/aws-samples/sample-cloud-spend-mcp-serve r
21. 実行ログ ① 21 Processing request of type ListToolsRequest Connected to server with tools:['get_bedrock_daily_usage_stats', 'get_bedrock_hourly_usage_stats', 'get_ec2_spend_last_day', 'get_detailed_breakdown_by_day'] Processing request of type ListToolsRequest Processing request of type ListToolsRequest Perplexity MCP Server running on stdio with Ask, Research, and Reason tools Connected to server with tools:['perplexity_ask', 'perplexity_research', 'perplexity_reason'] SessionId: 2d1a194f-2b06-4d1c-94c9-954bad13a81c 2025-04-26 12:51:01,049 - botocore.credentials - INFO - Found credentials in shared credentials file: ~/.aws/credentials Input Tokens: 1711 Output Tokens: 157 Thought: Let me break this down into two parts: 1. First, I'll research about Amazon Bedrock using Perplexity 2. Then, I'll get the cost breakdown for the last 30 days and create a visualization Let me start with getting information about Amazon Bedrock. MCP Server への接続
22. 実行ログ ② 22 ------------------------------------------------------------- ---- Date: 2025-04-23 ======================================== == Region: NoRegion ---------------------------------------- +------------------------------------+------+ | Service | Cost | +------------------------------------+------+ | Amazon Glacier | -0.0 | | AmazonCloudWatch | -0.0 | | Amazon Simple Notification Service | -0.0 | | Amazon Simple Queue Service | -0.0 | | AWS Glue | -0.0 | +------------------------------------+------+ ... and 6 more services totaling -0.09 USD Region: ap-northeast-1 ---------------------------------------- +-------------------------------+------+ | Service | Cost | +-------------------------------+------+ | Amazon Virtual Private Cloud | 0.24 | | Amazon GuardDuty | 0.02 | | AWS Key Management Service | 0.0 | | Amazon Simple Storage Service | 0.0 | | AWS Secrets Manager | 0.0 | +-------------------------------+------+ ... and 6 more services totaling 0.00 USD Region: ap-northeast-2 ---------------------------------------- +-----------------------------+------+ | Service | Cost | +-----------------------------+------+ | Amazon GuardDuty | 0.01 | | AWS Key Management Service | 0.0 | | AWS Secrets Manager | 0.0 | | AWS Glue | 0.0 | | Amazon Simple Queue Service | 0.0 | +-----------------------------+------+ ... and 3 more services totaling 0.00 USD Region: ap-northeast-3 ---------------------------------------- +-----------------------------+------+ | Service | Cost | +-----------------------------+------+ | Amazon GuardDuty | 0.01 | | AWS Key Management Service | 0.0 | | AWS Secrets Manager | 0.0 | | AWS Glue | 0.0 | | Amazon Simple Queue Service | 0.0 | +-----------------------------+------+ ... and 3 more services totaling 0.00 USD Daily のコスト状況が分析される
23. 結果 23 Files saved in output directory Input Tokens: 76867 Output Tokens: 209 Amazon Bedrock is a fully managed service that provides access to foundation models (FMs) from leading AI companies through a single API. It enables organizations to build and scale generative AI applications with features like private customization, security controls, and seamless AWS integration. Based on the cost analysis of the last 30 days, your highest AWS service costs were: 1. Amazon RDS (Relational Database Service): ~$5.79 2. EC2 (Elastic Compute Cloud): ~$3.05 3. Amazon VPC (Virtual Private Cloud): ~$2.16 4. Elastic Load Balancing: ~$0.58 5. Amazon GuardDuty: ~$0.48 I've created a bar graph visualizing these costs for better understanding. The majority of your spending is concentrated in database and compute services, with security and networking services making up a smaller portion of the costs. Files saved in output directory Bedrock の概要 30日間のコスト状況
24. 環境のコストとの比較 24 生成されたコストグラフ 実際のコストグラフ
25. 環境のコストとの比較 25 生成されたコストグラフ 実際のコストグラフ 正確調べられて無いですが 乖離してるかも...？
26. 本日示す 2つの実践例 26 1. Cost Explorer MCP 2. Diagram MCP
27. Diagram MCP の例 27 database module ecr module network module ecs module Terraform Diagram MCP MCP Protocol ユーザー Terraform 実装 構成図の Output Local Computer
28. Bedrock Agent で詰まる... 28 Returns: Dictionary with the path to the generated diagram and status information ' at 'actionGroups.1.member.functionSchema.functions.1.member.description' failed to satisfy constraint: Member must have length less than or equal to 1200; Value 'Get example code for different types of diagrams. AWS Bedrock Agents (もしくはそれに準拠したMCPサーバなど) で、Function定義（スキーマ）に渡した description フィールドの文字数が制限（最大1200文字以内）を超えた...
29. Cloude で実践 29 簡単なプロンプト MCP Server の呼び出し xml 形式で出力可能 → draw.io で出力可能 Claude
30. 実際に Output された構成図 30 生成された Resource 的はかなり一致 被りがあったりもするが 調整はできそう 2~3分程度で生成
31. 実際のアウトプット比較 31 生成された構成図のサンプル 手動で記載した構成図
32. 実際のアウトプット比較 32 生成された構成図のサンプル 手動で記載した構成図 数分で生成されるので 0→1 の生成にはかなり良い印象！
33. まとめ 33
34. まとめ 34 エージェントに統一的に情報を渡すための標準プロトコル。Bedrock Agents な どの Agent と連携しやすくする仕組み。 MCPとは AWS公式MCPサーバーやサンプルが充実しており、必要な環境を整えればすぐに 実 践できる。 導入が容易 環境を準備して、MCPサーバーを立ち上げ、コスト分析や構成図生成などを試して みよう！ 次の一歩
35. 参考 35 • Amazon Bedrock Overview • やさしい MCP 入門 • Model Context Protocol（MCP）とは？生成 AI の可能性を広げる新しい標準 • Amazon Bedrock Agents で MCP サーバーを活用する • GitHub awslabs / mcp
36. ご清聴ありがとうございました 36