Aws Bedrock Guardrails について
Aws Bedrock Guardrails は、AWS Bedrock Guardrails を管理する MCP サーバーです。ポリシーのライフサイクル操作と Terraform へのエクスポートに対応し、プログラムや MCP クライアントから設定を管理できます。
主な機能
- 01ガードレールの作成、更新、削除、一覧表示
- 02コンテンツとトピックのポリシー管理
- 03単語と機密情報のポリシー設定
- 04コンテキストグラウンディングのポリシー対応
- 05ガードレールを Terraform .tf ファイルにエクスポート
活用シーン
- 01Bedrock の安全ポリシーをプログラムで管理
- 02IaC ワークフロー向けに設定をエクスポート
- 03MCP クライアントからポリシーを確認・更新
MCP 対応
AWS Bedrock Guardrails の管理操作をツールとして MCP クライアントに提供し、Claude Desktop にも対応します。クライアントからガードレールの作成、編集、削除、一覧表示、エクスポートができます。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Bedrock Guardrails MCP サーバー
説明
この MCP サーバーは、AWS Bedrock Guardrails のすべての管理機能をツールとして提供し、ガードレール(すべてのポリシータイプを含む)の作成、編集、削除、エクスポートを、プログラムから、または Claude Desktop のような LLM を通じて行えるようにします。また、インフラストラクチャ・アズ・コードのワークフロー向けに、ガードレールの設定を Terraform ファイルとしてエクスポートする機能もサポートしています。
機能
- AWS Bedrock Guardrails の作成、更新、削除、一覧表示
- コンテンツ、トピック、単語、機密情報、コンテキストグラウンディングなど、すべてのポリシータイプを全面的にサポート
- 任意のガードレールを Terraform
.tfファイルとしてエクスポート(CloudFormation スキーマ) - 環境変数の AWS 認証情報を使用した安全な認証
- Claude Desktop または MCP 互換クライアントへの統合にすぐに対応
前提条件
- Python 3.12+
- uv パッケージマネージャー
- Bedrock Guardrails の権限を持つ AWS アカウント
- 環境に設定された AWS 認証情報(以下を参照)
セットアップ
-
リポジトリをクローンします
-
依存関係をインストールします:
uv venv source .venv/bin/activate uv pip install -r requirements.txt # or use pyproject.toml with uv -
環境に AWS 認証情報を設定します:
export AWS_ACCESS_KEY_ID=your-access-key export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your-secret-key export AWS_SESSION_TOKEN=your-session-token # if using temporary credentials export AWS_REGION=us-east-1 # or your preferred regionセキュリティに関する注意: 認証情報をソース管理にコミットしないでください。環境変数または安全な認証情報マネージャーを使用してください。
-
サーバーを実行します:
uv run server.py
Claude Desktop との統合
このサーバーを Claude Desktop のツールとして使用するには、claude_desktop_config.json に以下を追加します:
{
"mcpServers": {
"BedrockGuardrailsMCP": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/Users/haji/mcp-servers/bedrock-guardrails-mcp",
"run",
"server.py"
]
}
}
}
- ディレクトリパスを実際のプロジェクトの場所に置き換えます。
- 設定を更新した後、Claude Desktop を再起動します。
使用例
- すべてのポリシー設定を含むガードレールの作成:
create_guardrail_fullツールを使用し、必須および任意のポリシー設定を辞書として渡します。 - ガードレールの更新:
ガードレール ID と更新するフィールドを指定して
update_guardrail_fullを使用します。 - Terraform へのエクスポート:
export_guardrail_to_terraform(guardrail_id)を使用すると、ガードレールの.tfリソースブロックを取得できます。
スクリーンショット
影響とユースケース
- エンタープライズ LLM の安全性: すべての生成 AI アプリケーションにおける Bedrock Guardrails を一元管理し、自動化します。
- DevOps と IaC: ガードレールを Terraform にエクスポートし、バージョン管理、再現性、CI/CD との統合を実現します。
- LLM ツール: LLM(Claude など)が安全性ポリシーのプログラムによる管理、監査、リスクの修正を行えるようにします。
セキュリティ
- 認証情報は環境変数からのみ読み込まれ、コードやログには保存されません。
- AWS API の呼び出しには、公式の
boto3SDK を使用します。
ライセンス
LICENSE ファイルを参照してください。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。