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大規模言語モデルAmazon AI Blog掲載日時: 2026年9月1日 10:00

AgentCore RuntimeのMCPサーバーをAmazon Quickに接続

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AgentCore RuntimeのMCPサーバーをAmazon Quickに接続

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    AWSは、AgentCore Runtime上でMCPサーバーをデプロイ・ホストし、AgentCore Gatewayを介してAmazon Quickに接続する手順を公開した。この統合により、Amazon Quick内のAIエージェントがMCPサーバー経由で外部ツールやデータにアクセスできるようになる。

  2. なぜ重要か

    Amazon Quickのユーザーは、ユースケースごとにカスタムコネクタを構築する代わりに、MCPサーバーで公開された共通ツールやエージェントを再利用できるようになる。これにより再利用性が促進され、AIツールの重複が回避されるため、顧客はカスタム統合なしでAmazon Quick内で自社製品を利用できる。国内のAmazon Quick利用企業は、AIエージェントの外部連携を共通化できる可能性がある。

  3. 注目点

    独自のREST API、AWS Lambda関数、またはAgentCore Runtimeでホストされた完全マネージドのサーバーレスMCPサーバーがある場合にこの統合を利用できる。ガイドには、ステップバイステップの手順、AWSアカウントやPython 3.10+などの前提条件、サンプルMCPサーバーコードが含まれている。

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背景と解説

このガイドは、Model Context Protocol(MCP)を通じてAIエージェントが外部ツールやデータに接続する方法を標準化するAWSの取り組みの一環です。AgentCore RuntimeでMCPサーバーをホストし、Amazon Quickと統合する手段を提供することで、AWSは開発者がツールを一度公開すれば、複数のチャットエージェントやワークフローで再利用できるようにします。このアーキテクチャでは、AgentCore Gatewayがセキュアなブリッジとして機能し、インバウンド認証はAmazon Cognito、アウトバウンド認証はAgentCore Identityを介したOAuth 2.0で処理されます。

ガイドでは、ユーザーのニーズに応じて複数の統合オプションを提供しています:Amazon Bedrock AgentCore Gatewayを介した直接REST API統合、サーバーレスLambdaベースのアプローチ、またはセッション分離、延長実行時間、組み込み認証などの機能を備えた完全マネージドのサーバーレスMCPサーバーです。この柔軟性は、AWSがAgentCoreをエージェンティックAIワークフローの中心ハブとして位置づけ、ツールやサブエージェントをアプリケーション間で共有できるようにしていることを示唆しています。

企業にとっての実際的な利点は、開発オーバーヘッドの削減です:製品統合ごとにカスタムコネクタを構築する代わりに、MCPサーバーを一度デプロイしてAmazon Quickに接続すれば、顧客は既存のチャットエージェントやフロー内で製品の機能を利用できます。ただし、実装には前提条件と詳細な手順に示されているように、AWSサービス、Python、MCPに関する技術的専門知識が必要です。

よくある質問
このチュートリアルの前提条件は?
AWSアカウント、Author以上のサブスクリプションを持つAmazon Quick、IAMロールとポリシーを作成する権限、基本的なAWSの知識が必要です。AgentCoreのセットアップには、AWS SDKとPythonを備えたコマンドライン環境、およびAnthropicモデルが有効なAmazon Bedrockが必要です。チュートリアルを実行するには、Python 3.10以上、AWS認証情報、AgentCore SDK、MCPライブラリ、実行中のDockerデーモンが必要です。
AgentCore RuntimeにおけるMCPサーバーコンテナのデフォルトパスは?
AgentCore Runtimeは、MCPサーバーコンテナがパス0.0.0.0:8000/mcpで利用可能であることを期待しており、これはほとんどの公式MCPサーバーSDKでサポートされているデフォルトパスです。
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