EDGEONE-PAGES-MCP

詳細については、Kiro IDE のドキュメントまたはKiro CLI のドキュメントをご覧ください。

Kiro IDE の場合：

1. Kiro > MCP Servers に移動します
2. + Add ボタンをクリックして、新しい MCP サーバーを追加します。
3. 以下の設定を貼り付けます。

グローバル設定を行うには、~/.kiro/settings/mcp.json を編集します。プロジェクト固有の設定を行うには、プロジェクトディレクトリ内の .kiro/settings/mcp.json を編集します。

~/.kiro/settings/mcp.json

macOS/Linux の場合：

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

Windows の場合：

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "--from",
        "awslabs.core-mcp-server@latest",
        "awslabs.core-mcp-server.exe"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

重要： これらの手順に従うと費用が発生する場合があります。費用はAmazon Bedrock の料金に基づきます。発生した費用はすべてご自身の負担となります。Cline の設定で使用するモデルを選択するだけでなく、選択したモデル（例：anthropic.claude-3-7-sonnet）が Amazon Bedrock で有効になっていることも確認してください。詳しくは、Amazon Bedrock 基盤モデル（FM）へのアクセスを有効にする方法について、こちらの AWS ドキュメントをご覧ください。

1. 上記の インストールとセットアップ セクションの手順に従って、Astral から uv をインストールし、Python をインストールして、必要なサービスを利用できるように AWS 認証情報を設定します。

2. Visual Studio Code を使用している場合は、Cline VS Code 拡張機能（または使用する IDE に対応する拡張機能）をインストールします。インストールしたら、拡張機能をクリックして開きます。表示されたら、希望するプランを選択します。この場合は Amazon Bedrock を使用するため、Cline API ではなく Amazon Bedrock API を使ってリクエストを送信するので、Cline の無料プランで問題ありません。

3. MCP Servers ボタンを選択します。

4. Installed タブを選択し、Configure MCP Servers をクリックして cline_mcp_settings.json ファイルを開きます。

5. cline_mcp_settings.json ファイルの mcpServers オブジェクトに、使用する MCP サーバーを追加します。このリポジトリで現在利用できる MCP サーバーをいくつか使う例を以下に示します。MCP サーバーをインストールするには、ファイルを保存してください。

cline_mcp_settings.json

macOS/Linux の場合:

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "MCP_SETTINGS_PATH": "path to your mcp settings file"
      }
    }
   }
 }

Windows の場合:

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "--from",
        "awslabs.core-mcp-server@latest",
        "awslabs.core-mcp-server.exe"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "MCP_SETTINGS_PATH": "path to your mcp settings file"
      }
    }
  }
}

6. インストールが完了すると、MCP Server Installed タブに MCP サーバーの一覧が表示され、有効になっていることを示す緑色のスライダーが表示されます。以下は、AWS で利用可能な 2 つの MCP サーバーの例です。完了したら Done をクリックしてください。これで Cline のチャットインターフェースが表示されます。

7. デフォルトでは、API プロバイダーとして Cline が設定されますが、これには無料枠の制限があります。次に、API プロバイダーを AWS Bedrock に更新して、Bedrock 経由で LLM を利用できるようにします。これにより、請求は接続された AWS アカウントを通じて行われます。

8. 設定ギアをクリックして Cline の設定を開きます。次に API Provider の下で、これを Cline から AWS Bedrock に切り替え、認証タイプとして AWS Profile を選択します。なお、AWS Credentials オプションも機能しますが、トークンの有効期限が切れたときに自動的に再配布される一時的な認証情報ではなく、静的な認証情報（アクセスキー ID とシークレットアクセスキー）を使用するため、AWS Profile を使用した一時的な認証情報の方がより安全で推奨される方法です。

9. 使用したい既存の AWS Profile に基づいて設定を入力し、希望する AWS リージョンを選択して、クロスリージョン推論を有効にします。

10. 次に、設定ページを下にスクロールして、Custom Instructions と書かれたテキストボックスまで移動します。以下のスニペットを貼り付けて、すべてのプロンプトの開始点として mcp-core サーバーが使用されるようにします:

For every new project, always look at your MCP servers and use mcp-core as the starting point every time. Also after a task completion include the list of MCP servers used in the operation.

11. カスタムプロンプトを貼り付けたら、Done をクリックしてチャットインターフェースに戻ります。

12. これで、質問をしたり、インストールした MCP サーバーの機能を試したりできるようになります。チャットインターフェースのデフォルトオプションは Plan で、手動でアクションを実行するための出力を提供します（例: ファイルにコピー＆ペーストするサンプル設定を提供する）。ただし、オプションでこれを Act に切り替えることができ、Cline がユーザーに代わってアクションを実行できるようになります（例: Web ブラウザを使用したコンテンツの検索、リポジトリのクローン、コードの実行など）。オプションで「Auto-approve」セクションをオンにすると、提案を承認するためのクリックを省略できますが、特に Act トグルを選択している場合は、テスト中はこれをオフのままにすることをお勧めします。

Note: 最良の結果を得るには、使用したい MCP サーバーを Cline に指定してプロンプトを入力してください。例えば、Using the Terraform MCP Server, do...

1. 上記の インストールとセットアップ セクションの手順に従い、Astral から uv をインストールし、Python をインストールして、必要なサービスの AWS 認証情報を設定します。

2. 用途に応じて、MCP の設定を 2 か所に配置できます。

A. プロジェクト設定 - プロジェクト固有のツールを使用する場合は、プロジェクトディレクトリに .cursor/mcp.json ファイルを作成します。 - これにより、その特定のプロジェクト内でのみ使用できる MCP サーバーを定義できます。

B. グローバル設定 - すべてのプロジェクトで使用するツールの場合は、ホームディレクトリに ~/.cursor/mcp.json ファイルを作成します。 - これにより、すべての Cursor ワークスペースで MCP サーバーを使用できます。

.cursor/mcp.json

macOS/Linux の場合：

 {
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

Windows の場合：

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "--from",
        "awslabs.core-mcp-server@latest",
        "awslabs.core-mcp-server.exe"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

3. チャットで MCP を使用する Composer エージェントは、MCP 設定ページの「利用可能なツール」に表示されている MCP ツールが関連すると判断した場合、自動的に使用します。ツールを意図的に使用するには、使用したい MCP サーバーを使うよう Cursor に指示してください。たとえば、「Terraform MCP サーバーを使用して、……」のように指示します。

4. ツールの承認 デフォルトでは、エージェントが MCP ツールを使用しようとすると、承認を求めるメッセージが表示されます。ツール名の横にある矢印を使ってメッセージを展開すると、エージェントがツールに渡す引数を確認できます。

1. 上記の インストールとセットアップ セクションの手順に従い、Astral から uv をインストールし、Python をインストールして、必要なサービスの AWS 認証情報を設定します。

2. MCP 設定にアクセスする

   • Windsurf - Settings > Advanced Settings に移動するか、Command Palette > Open Windsurf Settings Page を使用します
   • 「Model Context Protocol (MCP) Servers」セクションを探します

3. MCP サーバーを追加する

   • 「Add Server」をクリックして、新しい MCP サーバーを追加します
   • GitHub、Puppeteer、PostgreSQL など、利用可能なテンプレートから選択できます
   • または、「Add custom server」をクリックして独自のサーバーを設定します

4. 手動設定

   • ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json にある MCP 設定ファイルを手動で編集することもできます

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

macOS/Linux の場合：

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "MCP_SETTINGS_PATH": "path to your mcp settings file"
      }
    }
   }
 }

Windows の場合：

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "--from",
        "awslabs.core-mcp-server@latest",
        "awslabs.core-mcp-server.exe"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "MCP_SETTINGS_PATH": "path to your mcp settings file"
      }
    }
  }
}

VS Code の設定または .vscode/mcp.json で MCP サーバーを設定します（詳細は VS Code MCP のドキュメント を参照してください。）：

.vscode/mcp.json

macOS/Linux の場合：

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.core-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

Windows の場合：

{
  "mcpServers": {
    "awslabs-core-mcp-server": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "--from",
        "awslabs.core-mcp-server@latest",
        "awslabs.core-mcp-server.exe"
      ],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

CLI または .mcp.json で Claude Code の MCP サーバーを設定します

1. 上記の インストールとセットアップ セクションの手順に従い、Astral から uv をインストールし、Python をインストールして、必要なサービスの AWS 認証情報を設定します。

2. Claude Code CLI コマンドを使用する

   MCP サーバーを追加する Claude Code CLI コマンド：

   # Add core AWS services
   claude mcp add aws-api uvx awslabs.aws-api-mcp-server@latest
   claude mcp add aws-iac uvx awslabs.aws-iac-mcp-server@latest
   claude mcp add aws-docs uvx awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest
   claude mcp add aws-support uvx awslabs.aws-support-mcp-server@latest
   claude mcp add aws-pricing uvx awslabs.aws-pricing-mcp-server@latest
   
   # Add AI/ML and Bedrock services
   claude mcp add bedrock-kb uvx awslabs.bedrock-kb-retrieval-mcp-server@latest
   
   # Add data and analytics services
   claude mcp add aws-dataprocessing uvx awslabs.aws-dataprocessing-mcp-server@latest
   claude mcp add aurora-dsql uvx awslabs.aurora-dsql-mcp-server@latest
   claude mcp add valkey uvx awslabs.valkey-mcp-server@latest
   
   # List installed servers
   claude mcp list
   

3. 手動設定（代替方法）

   プロジェクトのルートに .mcp.json ファイルを作成して、MCP サーバーを手動で設定することもできます。

.mcp.json

macOS/Linux の場合：

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.aws-iac-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-iac-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    },
    "awslabs.aws-documentation-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "AWS_DOCUMENTATION_PARTITION": "aws"
      }
    }
  }
}

fx はターミナルから MCP サーバーを管理し、~/.fx/mcp.json に保存するため、すべてのプロジェクトで利用できます。

1. Astral から uv をインストールし、Python をインストールして、必要なサービスを使えるように AWS 認証情報を設定するには、上記の インストールとセットアップ セクションの手順に従ってください。

2. fx CLI コマンドを使う

   # The hosted AWS Knowledge MCP Server needs no credentials
   fx mcp add --transport http aws-knowledge https://knowledge-mcp.global.api.aws
   
   # Local servers take the executable and its arguments
   fx mcp add aws-api uvx awslabs.aws-api-mcp-server@latest
   fx mcp add aws-iac uvx awslabs.aws-iac-mcp-server@latest
   fx mcp add aws-iam uvx awslabs.iam-mcp-server@latest
   
   # List configured servers
   fx mcp list
   

3. 手動で設定する（代替方法）

   サーバーを mcp キーの下に追加します。fx では mcpServers ではなく mcp を使い、トランスポートの選択には type を使います。また、実行ファイルとその引数をまとめた単一の command 配列を使います。

~/.fx/mcp.json

{
  "mcp": {
    "aws-knowledge-mcp-server": {
      "type": "http",
      "url": "https://knowledge-mcp.global.api.aws"
    },
    "awslabs.aws-iac-mcp-server": {
      "type": "local",
      "command": ["uvx", "awslabs.aws-iac-mcp-server@latest"],
      "environment": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

uvx サーバーを初めて起動すると、パッケージがダウンロードされます。これにはデフォルトの起動タイムアウトを超える時間がかかる場合があります。必要に応じて、そのサーバーのタイムアウトを延長してください。

"startup_timeout_ms": 30000

ファイルを編集したときにすでにセッションを開いている場合は、/mcp reload を実行して変更を反映してください。