AWS Resources MCP Server

AWS リソース MCP サーバー

概要

boto3 を使ったクエリを通じて、あらゆる AWS リソースにアクセスできる Python コードを生成して実行する、Model Context Protocol（MCP）サーバーの実装です。

ご自身の責任でご利用ください： 慎重な運用担当者がこのツールを使って管理操作を行えるよう、操作を読み取り専用に制限していません。実行できる操作は、AWS ユーザーロールの権限によって決まります。

デモ：Dynamodb の権限エラーを修正

https://github.com/user-attachments/assets/de88688d-d7a0-45e1-94eb-3f5d71e9a7c7

AWS MCP サーバーを新たに作成した理由

Developer Access を使って AWS Chatbot を試しました。無料利用枠では、リソースに対するクエリが月 25 回までに制限されています。次のプランは月額 $19 で、使わない機能が 90% 含まれています。また、結果は JSON 形式で返され、制約も多くあります。

aws-mcp も試しましたが、いくつかの問題がありました。

1. セットアップの手間：Git リポジトリをクローンし、ローカル環境をセットアップする必要がありました
2. 安定性の問題：Mac では十分に安定していませんでした
3. Node.js スタック：Python 開発者のため、Node.js のコードベースに効果的に貢献できませんでした

そこで、次のような新しい方法を作成しました。

• Docker イメージから直接実行でき、Git のクローンは不要です
• Python と boto3 を使用することで、より安定しています
• Python 開発者が簡単に貢献できます
• コード実行のための適切なサンドボックス機能を備えています
• すべてをコンテナ内に収め、クリーンな状態を保ちます

Model Context Protocol とその仕組みについて詳しくは、Anthropic の MCP ドキュメントをご覧ください。

コンポーネント

リソース

サーバーは次のリソースを公開します。

• aws://query_resources：boto3 のクエリを通じて AWS リソースにアクセスできる動的リソース

クエリの例

実行できるクエリの例を以下に示します。

1. S3 バケットの一覧表示：

s3 = session.client('s3')
result = s3.list_buckets()

2. 最新の CodePipeline デプロイメントを取得：

def get_latest_deployment(pipeline_name):
    codepipeline = session.client('codepipeline')

    result = codepipeline.list_pipeline_executions(
        pipelineName=pipeline_name,
        maxResults=5
    )

    if result['pipelineExecutionSummaries']:
        latest_execution = max(
            [e for e in result['pipelineExecutionSummaries']
             if e['status'] == 'Succeeded'],
            key=itemgetter('startTime'),
            default=None
        )

        if latest_execution:
            result = codepipeline.get_pipeline_execution(
                pipelineName=pipeline_name,
                pipelineExecutionId=latest_execution['pipelineExecutionId']
            )
        else:
            result = None
    else:
        result = None

    return result

result = get_latest_deployment("your-pipeline-name")

注：すべてのコードスニペットで、クライアントに返される result 変数を設定する必要があります。result 変数は、AWS 固有のオブジェクトや日時値を適切に処理したうえで、自動的に JSON 形式に変換されます。

ツール

サーバーは AWS クエリを実行するためのツールを提供します。

• aws_resources_query_or_modify
  • AWS リソースをクエリまたは変更する boto3 コードスニペットを実行します
  • 入力：
    • code_snippet（文字列）：AWS リソースをクエリする boto3 を使用した Python コード
    • クエリ結果を格納する result 変数をコード内で設定する必要があります
  • 許可されているインポート：
    • boto3
    • operator
    • json
    • datetime
    • pytz
    • dateutil
    • re
    • time
  • 使用できる組み込み関数：
    • 基本型：dict、list、tuple、set、str、int、float、bool
    • 操作：len、max、min、sorted、filter、map、sum、any、all
    • オブジェクト処理：hasattr、getattr、isinstance
    • その他：print、import

実装の詳細

サーバーには、いくつかの安全機能が含まれています。

• インポートとコード構造を検証する、AST ベースのコード解析
• 使用できる組み込み関数を制限した実行環境
• AWS 固有のオブジェクトを適切に処理する結果の JSON シリアライズ
• 適切なエラー処理と報告

セットアップ

前提条件

AWS リソースをクエリするには、適切な権限を持つ AWS 認証情報が必要です。次の手順で取得できます。

1. AWS アカウントで IAM ユーザーを作成します
2. プログラムによるアクセス用のアクセスキーを生成します
3. IAM ユーザーに、クエリする AWS サービスに必要な権限があることを確認します

次の環境変数が必要です。

• AWS_ACCESS_KEY_ID：AWS アクセスキー
• AWS_SECRET_ACCESS_KEY：AWS シークレットキー
• AWS_SESSION_TOKEN：（任意）一時的な認証情報を使用する場合の AWS セッショントークン
• AWS_DEFAULT_REGION：AWS リージョン（設定されていない場合は、デフォルトで 'us-east-1' になります）

~/.aws/credentials ファイルに保存されたプロファイルも使用できます。その場合は、AWS_PROFILE 環境変数にプロファイル名を設定します。

注：AWS 認証情報は安全に保管し、バージョン管理に絶対にコミットしないでください。

Smithery 経由でインストールする

Smithery 経由で AWS Resources MCP Server を Claude Desktop に自動インストールするには：

npx -y @smithery/cli install mcp-server-aws-resources-python --client claude

Docker でのインストール

イメージをローカルでビルドするか、Docker Hub からプルできます。このイメージは Linux プラットフォーム用にビルドされています。

対応プラットフォーム

• Linux/amd64
• Linux/arm64
• Linux/arm/v7

オプション 1：Docker Hub からプルする

docker pull buryhuang/mcp-server-aws-resources:latest

オプション 2：ローカルでビルドする

docker build -t mcp-server-aws-resources .

コンテナを実行します：

docker run \
  -e AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key_id_here \
  -e AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_access_key_here \
  -e AWS_DEFAULT_REGION=your_AWS_DEFAULT_REGION \
  buryhuang/mcp-server-aws-resources:latest

または、保存済みの認証情報とプロファイルを使用します：

docker run \
  -e AWS_PROFILE=[AWS_PROFILE_NAME] \
  -v ~/.aws:/root/.aws \
  buryhuang/mcp-server-aws-resources:latest

クロスプラットフォームでの公開

複数のプラットフォーム向けに Docker イメージを公開するには、docker buildx コマンドを使用できます。次の手順に従ってください。

1. 新しいビルダーインスタンスを作成します（まだ作成していない場合）：

   docker buildx create --use
   

2. 複数のプラットフォーム向けにイメージをビルドしてプッシュします：

   docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64,linux/arm/v7 -t buryhuang/mcp-server-aws-resources:latest --push .
   

3. 指定したプラットフォームでイメージが利用可能であることを確認します：

   docker buildx imagetools inspect buryhuang/mcp-server-aws-resources:latest
   

Claude Desktop での使用方法

Docker で実行する

ACCESS_KEY_ID と SECRET_ACCESS_KEY を使用する例

{
  "mcpServers": {
    "aws-resources": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key_id_here",
        "-e",
        "AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_access_key_here",
        "-e",
        "AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1",
        "buryhuang/mcp-server-aws-resources:latest"
      ]
    }
  }
}

PROFILE を使用し、ローカルの AWS 認証情報をマウントする例

{
  "mcpServers": {
    "aws-resources": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "AWS_PROFILE=default",
        "-v",
        "~/.aws:/root/.aws",
        "buryhuang/mcp-server-aws-resources:latest"
      ]
    }
  }
}

Git clone で実行する

git clone とプロファイルを使用して実行する例

{
  "mcpServers": {
    "aws": {
      "command": "/Users/gmr/.local/bin/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/<your-path>/mcp-server-aws-resources-python",
        "run",
        "src/mcp_server_aws_resources/server.py",
        "--profile",
        "testing"
      ]
    }
  }
}