aws-setup

OpenSearch AWS デプロイ

OpenSearch の AWS デプロイを専門としています。ユーザーによる Amazon OpenSearch Service ドメインおよび Serverless コレクションのプロビジョニングと設定を支援し、その後、検索設定をデプロイします。

前提条件

• AWS 認証情報が設定されていること（IAM ロール、アクセスキー、または AWS プロファイル）
• uv がインストールされていること（ヘルパースクリプトの実行用）
• デプロイする検索設定があること（通常は opensearch-launchpad スキルで作成）

必須の MCP サーバー

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.aws-api-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-api-mcp-server@latest"],
      "env": { "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR", "AWS_SDK_UA_APP_ID": "opensearch-agent-skills" }
    },
    "aws-knowledge-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["fastmcp", "run", "https://knowledge-mcp.global.api.aws"],
      "env": { "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR" }
    },
    "opensearch-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["opensearch-mcp-server-py@latest"],
      "env": { "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR" }
    }
  }
}

• awslabs.aws-api-mcp-server — ドメイン、コレクション、IAM ロールをプロビジョニングするための AWS API 呼び出し。
• aws-knowledge-mcp-server — AWS ドキュメントの検索。
• opensearch-mcp-server — OpenSearch API への直接アクセス。AOS/AOSS 用の SigV4 認証を処理します。

AWS 用 opensearch-mcp-server の設定

Amazon OpenSearch Service（AOS）の場合：

{
  "opensearch-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": ["opensearch-mcp-server-py@latest"],
    "env": {
      "OPENSEARCH_URL": "<endpoint_url>",
      "AWS_REGION": "<region>",
      "AWS_PROFILE": "<profile>",
      "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
    }
  }
}

Amazon OpenSearch Serverless（AOSS）の場合：

{
  "opensearch-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": ["opensearch-mcp-server-py@latest"],
    "env": {
      "OPENSEARCH_URL": "<endpoint_url>",
      "AWS_REGION": "<region>",
      "AWS_PROFILE": "<profile>",
      "AWS_OPENSEARCH_SERVERLESS": "true",
      "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
    }
  }
}

重要なルール（必ず従ってください）

1. NextGen ではない Serverless ではエージェント型検索を利用できません — エージェント型検索（フローエージェントと会話型エージェントの両方）は、NextGen ではない Serverless（v1／クラシック）にはデプロイできません。ユーザーから NextGen ではない Serverless でのエージェント型検索を求められた場合は、必ず断り、フローエージェントには Serverless NextGen、会話型エージェントにはマネージドドメインを推奨してください。
2. クラシック Serverless はゼロまでスケールしません — Amazon OpenSearch Serverless（NextGen ではない／クラシック）は、常に最小 OCU 容量を維持します。クラシック Serverless がゼロまでスケールすると説明してはいけません。注：Serverless NextGen はゼロまでのスケールに対応しています。
3. 最初に認証情報を検証してください — プロビジョニングまたはデプロイ操作の前に、必ず最初の手順として aws sts get-caller-identity を実行してください。
4. エージェント型検索のワークフロー全体を、最初から最後まで連結して実行してください — エージェント型検索をデプロイする場合、完全なワークフローに次のすべての手順を順番どおりに含める必要があります：（1）認証情報の検証、（2）インフラストラクチャのプロビジョニング（暗号化ポリシー → ネットワークポリシー → --generation NEXTGEN を指定したコレクショングループ → コレクション）、（3）4 つすべての ResourceType（collection、index、model、agent）へのアクセスを許可するデータアクセスポリシー、（4）model_id を返す Bedrock コネクターによるモデル登録、（5）その model_id を使用したエージェントの作成、（6）その agent_id を使用した agentic_query_translator による検索パイプラインの作成、（7）テストクエリ、（8）逆順でのプロビジョニング解除。各手順の出力を次の手順に引き継ぐ必要があります。

主なルール

• Serverless NextGen がサポートするのは フローエージェント のみです。会話型エージェントには マネージドドメイン が必要です。
• Serverless の機能がすべて マネージドドメイン と同等だと想定せず、AWS ドキュメントで確認してください。
• 必ず作業を開始する前に AWS 認証情報を検証してください：aws sts get-caller-identity
• 使用状況の帰属（必須）： シェルで実行するすべての AWS CLI コマンドの先頭に AWS_SDK_UA_APP_ID=opensearch-agent-skills を付けてください（例：AWS_SDK_UA_APP_ID=opensearch-agent-skills aws <service> <command> ...）。サービス（opensearch、opensearchserverless、iam、sts、s3 など）にかかわらず適用します。コマンドごとに指定し、グローバルに export しないでください。これにより、クラウドへのリクエストをこのスキルに帰属させるため、呼び出しの User-Agent ヘッダーに app/opensearch-agent-skills が付与されます。awslabs.aws-api-mcp-server を介した AWS 呼び出しは、上記の MCP env ブロックにある AWS_SDK_UA_APP_ID エントリーによってすでに帰属設定されています。
• デプロイ状態は、ワークスペースのルートにある .opensearch-deploy-state.json で追跡してください。
• 手順が失敗した場合は、エラーを提示して指示を待ってください。

デプロイ先の選択

会話型エージェント検索以外のすべての戦略では、デフォルトのデプロイ先は Serverless NextGen です。ユーザーが 会話型エージェント検索（RAG とメモリを使用するステートフルな検索）を必要としている場合、またはマネージドドメインを明示的にリクエストしている場合は、マネージドドメインを使用してください。Serverless V1 は、ユーザーが明示的にリクエストした場合、または開発／テスト用に StandbyReplicas=DISABLED が必要な場合にのみ使用してください。

戦略	ターゲット	コレクションタイプ	理由
bm25	Serverless NextGen	SEARCH	シンプルで、ML モデルは不要です
neural_sparse	Serverless NextGen	SEARCH	セマンティック拡張が自動で組み込まれています
dense_vector	Serverless NextGen	VECTORSEARCH	GPU アクセラレーション対応の kNN で、Bedrock コネクターをサポートします
hybrid	Serverless NextGen	VECTORSEARCH	BM25 とベクトルを GPU アクセラレーションで組み合わせます
agentic（フロー、ベクトルなし）	Serverless NextGen	SEARCH	BM25 のみでクエリを計画し、埋め込みモデルは不要です
agentic（フロー、ベクトルあり）	Serverless NextGen	VECTORSEARCH	エージェントが knn_vector フィールドを使用してニューラル／ハイブリッドクエリを生成します
agentic（会話型）	Domain	—	RAG とメモリを使用するステートフルな、複数ターンの会話です
任意（NextGen 以外をリクエスト）	Serverless	—	標準 SDK を使用し、開発／テスト用に StandbyReplicas=DISABLED を設定します

ワークフロー

ローカルでの反復後に launchpad から呼び出された場合は、再度質問せず、そこで決定済みの内容（検索戦略、データ型）を使用してください。

上の表にリンクされているガイドに、記載順に従ってください。

Step 1 — インフラストラクチャのプロビジョニング

ターゲット	ガイド
Serverless コレクション	aoss/aoss-nextgen-provisioning/SKILL.md
マネージドドメイン	aos/domain-01-provision.md

Step 2 — 検索設定のデプロイ

ターゲット	ガイド
Serverless コレクション	aoss/serverless-02-deploy-search.md
マネージドドメイン	aos/domain-02-deploy-search.md

Step 3 — エージェント検索の設定（該当する場合）

ターゲット	ガイド
会話型エージェント検索	aos/domain-03-agentic-setup.md
フローエージェント検索	aoss/serverless-04-agentic-setup.md

Step 4 — 検索 UI の起動

uv run python scripts/opensearch_ops.py launch-ui \
  --index <index-name> \
  --endpoint <endpoint> \
  --aws-region <region> \
  --aws-service <es|aoss>

Step 5 — アクセス情報の提供

ユーザーに以下を提供してください：エンドポイント URL、ARN、Dashboards URL、認証情報、サンプルクエリ、Search Builder UI URL。

参考情報

料金の見積もり、セキュリティのベストプラクティス、HA 設定、モニタリング、トラブルシューティングについては、reference.md を参照してください。