mcpField
🚀
🚀 MCP-AWS: AI Agent for AWS EC2 Management

🚀 MCP-AWS: AI Agent for AWS EC2 Management

ローカル
github.com/anirban1592クラウド・インフラ181 週間前に更新
リポジトリ

🚀 MCP-AWS: AI Agent for AWS EC2 Management について

MCP-AWSは、自然言語のコマンドでOpenAIエージェントを使い、AWS EC2インスタンスを管理する概念実証のターミナルアプリです。カスタムMCPサーバーがインスタンスの作成と終了のツールを提供します。

主な機能

  1. 01AWS EC2インスタンスの作成
  2. 02インスタンスIDによる終了
  3. 03ターミナルでの自然言語操作
  4. 04カスタムMCPツールとOpenAI Agents SDKの連携

活用シーン

  1. 01ターミナルからの指示によるEC2インスタンス作成
  2. 02インスタンスIDを指定したEC2インスタンスの終了
  3. 03MCPサーバーとOpenAI Agents SDKの連携方法の確認

MCP 対応

カスタムMCPサーバーは、EC2インスタンスの作成とインスタンスIDによる終了のツールを提供します。OpenAI Agents SDKとの連携例を示します。

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。

mcp.json · 共通設定
{
  "mcpServers": {
    "aws-anirban1592": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "image"
      ]
    }
  }
}
起動コマンドdocker run -i --rm image

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
ociimage

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

🚀 MCP-AWS：AWS EC2 管理用 AI エージェント

MCP-AWS へようこそ。OpenAI Agents と MCP サーバーを活用して AWS EC2 インスタンスを管理する、シンプルながら強力な AI 駆動型アプリケーションです。このアプリを使うと、ターミナルで自然言語コマンドを入力して、EC2 インスタンスを作成したり、終了したりできます。🖥️✨

🎥 デモ動画

デモ動画で、MCP-AWS の動作をご覧ください！🚀

デモを見る

🌟 機能

  1. EC2 インスタンスの作成：AI エージェントに EC2 インスタンスの作成を指示するだけで、あとはエージェントが処理し、インスタンス ID をお知らせします。🛠️
  2. EC2 インスタンスの終了：インスタンス ID を指定すると、エージェントがそのインスタンスを終了します。❌
  3. MCP サーバーとの連携：カスタム MCP サーバーを作成し、OpenAI Agents SDK と連携する方法を確認できます。🧩

🛠️ MCP サーバーのツール

MCP サーバーは、次の 2 つのツールを備えたカスタムサーバーです。

  1. initiate_aws_ec2_instance：AWS EC2 インスタンスを作成します。
  2. terminate_aws_ec2_instance：ID を指定して AWS EC2 インスタンスを終了します。

🚀 はじめに

前提条件
  1. Python 3.12+（ローカル環境でセットアップする場合）または Docker（コンテナ化してセットアップする場合）
  2. AWS IAM ロール：EC2 インスタンスの管理に必要な権限を持つ IAM ロールを作成します。
  3. 環境変数：次の変数を含む .env ファイルを用意します。
    • AWS_ACCESS_KEY_ID
    • AWS_SECRET_ACCESS_KEY
    • AWS_DEFAULT_REGION
    • OPENAI_API_KEY
    • AMI_ID
    • INSTANCE_TYPE
    • KEY_NAME
    • SECURITY_GROUP_IDS
    • AWS_REGION
🏃‍♂️ アプリの実行
  1. リポジトリをクローンします。 
    git clone https://github.com/anirban1592/mcp-server-aws.git
cd mcp-aws
  2. 前提条件に示すように .env ファイルを作成します。
オプション 1：Docker のセットアップ（推奨）
  1. Docker イメージをビルドします。 
    docker image build -t my-mcp .
  2. コンテナを実行します。 
    docker container run -it my-mcp
オプション 2：ローカル環境でのセットアップ

  1. 仮想環境を作成して有効化します。

    pip install uv
uv venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# Unix/MacOS
source .venv/bin/activate

  2. アプリケーションを実行します。

    cd openai-agent/
uv run agent.py
💬 AI エージェントの使用方法

  1. EC2 インスタンスを作成するには：

    Enter your command: Create an EC2 instance

  2. EC2 インスタンスを終了するには：

    Enter your command: Terminate EC2 instance with ID <instance-id>

⚠️ ご利用上の注意

  • IAM ロールと認証情報：AWS IAM ロールと認証情報は、ご自身の責任で作成してください。AWS のセキュリティに関するベストプラクティスに従ってください。
  • 料金とセキュリティ：このアプリは概念実証（POC）であり、学習目的のみを想定しています。料金に関する問題やセキュリティインシデントについて、当方は責任を負いません。

📚 学べること

このプロジェクトでは、次の内容を紹介します。

  1. MCP サーバーを OpenAI Agents SDK と連携する方法
  2. AWS リソース管理用のシンプルな AI 駆動型アプリケーションを構築する方法

AI と MCP サーバーの可能性をぜひお試しください！🌟

コメント

Markdown 対応

MCP は初めてですか？

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。