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autonomous-cloud-orchestration

autonomous-cloud-orchestration

github.com/qodex-aiクラウド・DevOps47130 回インストール42 週間前に更新
リポジトリ

autonomous-cloud-orchestration について

AWS Bedrock AgentCore で AI エージェントをデプロイするチーム向けのスキルです。AWS CLI によるサービス選定とデプロイの流れを案内し、AWS MCP ツールでドキュメントを確認します。

主な機能

  1. 017 つの AgentCore サービスの案内
  2. 02エージェントのデプロイとスケーリング
  3. 03REST API を MCP ツール化
  4. 04認証情報管理のパターン
  5. 05オブザーバビリティと監視の案内

活用シーン

  1. 01エージェント向け AgentCore サービスの選定
  2. 02REST API の MCP ツール化
  3. 03サービス間の API 認証情報管理
  4. 04エージェントのトレースと監視設定

MCP 対応

最新の AWS ドキュメントとリージョンごとの利用可否を確認するため、AWS MCP ツールの使用を求めます。また、AgentCore Gateway で REST API を MCP ツールとして公開する方法も扱います。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/qodex-ai/ai-agent-skills --skill autonomous-cloud-orchestration

インストール後、Claude Code で/autonomous-cloud-orchestrationを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

cross-service/
credential-management.md
services/browser/
README.md
services/code-interpreter/
README.md
services/gateway/
deploy-template.sh
deployment-strategies.md
README.md
troubleshooting-guide.md
validate-deployment.sh
services/identity/
README.md
services/memory/
README.md
services/observability/
README.md
services/runtime/
README.md

詳細

AWS Bedrock AgentCore

AWS Bedrock AgentCore は、7 つのコアサービスを備えた、AI エージェントのデプロイとスケーリングのための完全なプラットフォームを提供します。このスキルでは、AWS CLI を使用したサービスの選択、デプロイパターン、統合ワークフローについて説明します。

AWS ドキュメントの要件

重要：正確で最新の AWS 情報を確認するには、このスキルで AWS MCP ツールが必要です。

AWS に関する質問に回答する前に

  1. 必ず確認してください。利用可能な場合は AWS MCP ツールを使用します。

    • mcp__aws-mcp__aws___search_documentation または mcp__*awsdocs*__aws___search_documentation - AWS ドキュメントを検索します
    • mcp__aws-mcp__aws___read_documentation または mcp__*awsdocs*__aws___read_documentation - 特定のページを読み込みます
    • mcp__aws-mcp__aws___get_regional_availability - サービスの利用可能状況を確認します

  2. AWS MCP ツールを利用できない場合：

    • AWS MCP の設定をユーザーに案内します：AWS MCP Setup Guide を参照してください
    • ユーザーの環境に適したオプションを判断できるよう支援します。
      • uvx と AWS 認証情報がある → 完全版 AWS MCP サーバー
      • Python／認証情報がない → AWS Documentation MCP（認証不要）
    • どちらか判断できない場合 → どのオプションを使用するかユーザーに尋ねます

このスキルを使用する場面

次のような場合に、このスキルを使用してください。

  • AI エージェント向けに REST API を MCP ツールとしてデプロイする（Gateway）
  • サーバーレスランタイムでエージェントを実行する（Runtime）
  • エージェントに会話メモリを追加する（Memory）
  • API 認証情報と認証を管理する（Identity）
  • エージェントがコードを安全に実行できるようにする（Code Interpreter）
  • エージェントがウェブサイトを操作できるようにする（Browser）
  • エージェントのパフォーマンスを監視し、トレースする（Observability）

利用可能なサービス

サービス用途ドキュメント
GatewayREST API を MCP ツールに変換services/gateway/README.md
Runtimeエージェントのデプロイとスケーリングservices/runtime/README.md
Memory会話状態の管理services/memory/README.md
Identity認証情報とアクセスの管理services/identity/README.md
Code Interpreterサンドボックスでの安全なコード実行services/code-interpreter/README.md
Browserウェブ自動化とスクレイピングservices/browser/README.md
Observabilityトレースと監視services/observability/README.md

一般的なワークフロー

Gateway ターゲットのデプロイ

必須 — 詳細なドキュメントを読む：デプロイ戦略、トラブルシューティング、IAM 設定を含む、Gateway の完全なセットアップガイドについては、services/gateway/README.md を参照してください。

クイックワークフロー：

  1. OpenAPI スキーマを S3 にアップロードします
  2. (API キー認証の場合のみ) 認証情報プロバイダーを作成し、API キーを保存します
  3. スキーマ（API キーを使用する場合は認証情報も）にリンクする Gateway ターゲットを作成します
  4. ターゲットのステータスを確認し、接続をテストします

注：認証情報プロバイダーが必要なのは、API キー認証の場合のみです。Lambda ターゲットでは IAM ロールを使用し、MCP サーバーでは OAuth を使用します。

認証情報の管理

必須 — 詳細なドキュメントを読む：すべてのサービスで統一された認証情報管理パターンについては、cross-service/credential-management.md を参照してください。

クイックワークフロー：

  1. すべての API キーに Identity サービスの認証情報プロバイダーを使用します
  2. ARN 参照を通じてプロバイダーを Gateway ターゲットにリンクします
  3. 認証情報プロバイダーの更新を通じて、四半期ごとに認証情報をローテーションします
  4. CloudWatch メトリクスを使用して使用状況を監視します
エージェントの監視

必須 — 詳細なドキュメントを読む：包括的な監視の設定については、services/observability/README.md を参照してください。

クイックワークフロー：

  1. エージェントのオブザーバビリティを有効にします
  2. メトリクス用に CloudWatch ダッシュボードを設定します
  3. エラー率とレイテンシーのアラームを設定します
  4. X-Ray を使用して分散トレースを行います

サービスごとのドキュメント

各 AgentCore サービスの詳細なドキュメントについては、以下のリソースをご覧ください。

Gateway Service
Runtime、Memory、Identity、Code Interpreter、Browser、Observability

各サービスの包括的なドキュメントは、それぞれのディレクトリにあります。

サービス横断のリソース

複数の AgentCore サービスにまたがるパターンとベストプラクティスについては、以下をご覧ください。

その他のリソース

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