Aws Common MCP Servers

🚀 AWS 公共 MCP サーバーと CDK デプロイガイド

このプロジェクトは、一般的な AWS サービスに適用可能な Model Context Protocol (MCP) サーバーを提供します。また、ECS Fargate 上でこれらのサーバーを実行するために必要なインフラストラクチャをプロビジョニングするための AWS Cloud Development Kit (CDK) コードが Python で記述されています。

目標は、AI 開発者（例えば Amazon Bedrock、LangChain を使用する開発者）に再利用可能なコンポーネントを提供し、標準化された MCP インターフェースを介して AWS サービスとやり取りできるように、これらのサーバーを簡単に AWS アカウントにデプロイできるようにすることです。

✨ 主な機能

📦 含まれる MCP サーバー

1. AWS Location Service (TypeScript): 場所の検索、場所の詳細情報の取得、ルートの計算などの機能を提供します。aws-location-server をベースにしています。
2. Amazon S3 (Python): バケット/オブジェクトの一覧表示、オブジェクトの取得、アップロード、削除などの基本的な S3 操作ツールを提供します。
3. Amazon Aurora PostgreSQL（RDS データ API 経由） (Python): セキュアな RDS データ API を使用して、指定された Aurora PostgreSQL クラスターに SQL 文を実行できます。

📦 インストール

🔧 前提条件

• AWS アカウント
• ローカルに構成され、適切な権限を持つ AWS CLI（CDK デプロイ用）。クレデンシャルは ~/.aws/credentials ファイルまたは環境変数で設定する必要があります。
• Node.js と npm（位置サービスサーバーのビルドプロセスと CDK 用）
• Python 3.9 以上（CDK と Python ベースの MCP サーバー用）
• AWS CDK CLI (npm install -g aws-cdk)
• Docker（CDK がコンテナイメージをビルドするためにローカルで実行する場合）
• Git

Aurora PostgreSQL データ API サーバーをデプロイするための特定の前提条件：

• ターゲットの AWS リージョンで実行中の既存の Aurora PostgreSQL 互換クラスター。
• クラスターは RDS データ API を有効にする必要があります。
• AWS Secrets Manager にデータベースのクレデンシャル（ユーザー名、パスワード）を含むシークレットがある必要があります。デプロイに必要なシークレット ARN が必要です。

🔨 プロジェクト構造

aws-mcp-infra/
├── mcp_servers/             # MCP サーバーのソースコード
│   ├── location_service/    # AWS Location Service 用の TypeScript サーバー
│   ├── s3/                  # S3 用の Python サーバー
│   └── aurora_pg_data_api/  # Aurora PG データ API 用の Python サーバー
├── cdk_deployment/          # CDK デプロイコードと関連する設定
│   ├── app.py              # メインアプリケーションファイル
│   ├── stack.py            # スタック定義ファイル
│   └── README.md           # デプロイ説明ドキュメント
└── .env                     # CDK 設定用の環境変数ファイル

⚙️ インストール手順

1. 依存関係のインストール

プロジェクトディレクトリで以下のコマンドを実行して、必要な依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt
npm install --location_service

2. 環境変数の設定

AWS アカウントとリージョンに合わせて、.env ファイルの設定を更新します。

AWS_ACCOUNT_ID=your_account_id
AWS_REGION=your_region
DB_CLUSTER_ARN=your_db_cluster_arn
DB_SECRET_ARN=your_db_secret_arn

🚀 デプロイ

1. CDK 環境の初期化

プロジェクトのルートディレクトリで以下のコマンドを実行して、CDK 環境を初期化します。

cdk init --language python

2. スタックの作成とデプロイ

新しい CDK スタックファイル stack.py を作成し、以下のコマンドを実行してリソースをデプロイします。

cdk synth && cdk deploy

💻 使用例

基本的な使用法

1. AWS での使用

• Lambda 関数または Bedrock プロキシ：AWS SDK（例えば Python の boto3）を使用して ECS タスクを呼び出すか、AWS Systems Manager Session Manager を介してやり取りします（設定されている場合）。具体的なメカニズムはクライアントアプリケーションの設計によります。
• ローカルテスト：デプロイ前に、これらのサーバーを直接実行できます。位置サービスの場合は node build/index.js を実行し、Aurora データ API サーバーの場合は python aurora_pg_data_api_server.py を実行します。ローカル環境に AWS クレデンシャルが構成されていること、および Aurora サーバーの場合は DB_CLUSTER_ARN と DB_SECRET_ARN 環境変数が設定されていることを確認してください。

高度な使用法

このプロジェクトでは、高度な使用法に関する具体的なコード例は提供されていません。ただし、AWS の各種サービスとの連携や、サーバーのカスタマイズなど、開発者自身が必要に応じて拡張することができます。

🧹 クリーンアップ

すべてのデプロイされたリソースを削除するには、以下のコマンドを実行します。

cdk destroy --all

以上の手順に従うことで、これらの MCP サーバーを AWS に簡単にデプロイし、管理することができます。