内容紹介

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◆AWSでMCPが作れる・使える！◆

　MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントやコーディングツールと外部のリソースやツールとシームレスに連携するための標準プロトコルです。2024年にAnthropicが提唱して以来急速に普及し、AIエージェントや仕様駆動開発の現場で欠かせない要素技術となっています。

　本書は、MCPの基礎からAWSを活用したAIエージェント構築まで解説した書籍です。前半ではMCPとは何か、どのような仕様か、なぜこれほど注目されているのかといった点を取り上げ、MCPの基礎を解説します。後半ではハンズオンとして、MCPを実際に体験します。簡単なハンズオンでMCPの仕組みに触れた後は、AWS MCP ServersやKiro、エージェントフレームワークStrands Agentsを使って、実践的な活用例を紹介します。さらに、MCPサーバを使うAIエージェントの評価方法やAmazon Bedrock AgentCore Gatewayを通して実運用を見据えたハンズオンも解説します。

■こんな方におすすめ

・MCPに興味のあるエンジニア

・AIエージェントや生成AIに興味のあるエンジニア

・AWSを利用しているエンジニア

■目次

第1章 MCPとは

　　1.1 MCP登場までのバックグラウンド

　　1.2 MCPが解決する課題とメリット

　　1.3 AWSとMCP

第2章 MCPのアーキテクチャ

　　2.1 MCPのアーキテクチャ

　　2.2 MCPのメッセージ形式

　　2.3 MCPの通信プロトコル

　　2.4 MCPプリミティブ

　　2.5 MCPにおける認証・認可

　　2.6 MCPユーティリティ

第3章 AWSデベロッパー向けMCP対応製品とサービス

　　3.1 MCPホスト

　　3.2 MCPサーバー

　　3.3 MCP対応AIエージェント開発用サービス

　　3.4 AWS Samplesで公開されているMCP 対応アプリケーション

第4章 MCPを触ってみよう

　　4.1 Claude CodeをMCPホストとして使ってみよう

　　4.2 MCPを作ってみよう（MCPサーバー側プリミティブ編）

　　4.3 MCPを作ってみよう（MCPクライアント側プリミティブ編）

第5章 AWSとMCPによる実践アプリケーション開発

　　5.1 AWS公式MCPサーバーを使ったインフラ構築と運用分析

　　5.2 MCPサーバーを組み合わせたRAGチャットアプリの開発

　　5.3 MCPサーバー連携によるリサーチエージェント基盤の構築

第6章 MCPの実運用に向けて

　　6.1 MCPサーバーと連携したAIエージェントの評価

　　6.2 AgentCore GatewayによるMCPの管理

付録 ハンズオン環境構築

　　A.1 AWSのセットアップ

　　A.2 Amazon Bedrockのユースケース送信とクォータの上限引き上げ

　　A.3 GitHub Codespaces環境構築

　　A.4 Tavily APIキーの取得

■著者プロフィール

●塚田 真規（つかだ まさき）：AI CoE部門のエンジニアとして、生成AIに関する最新技術・ノウハウをグループ全体に発信し、事業・業務の改革を推進。AWSを中心としたクラウドや生成AIを活用したアプリケーション開発やAIエージェント基盤構築にもリーダとして従事。JAWS-UGコミュニティを中心に登壇し、社外への情報発信にも積極的に活動。Japan AWS All Certifications Engineers (2024/2025)、AWS Community Builder (カテゴリ: AI Engineering)。主な著書は、共著に『AIエージェント開発 / 運用入門 [生成AI深掘りガイド]』（SBクリエイティブ、2025年）。

●森田 和明（もりた かずあき）：業務系システム開発やモバイルアプリ開発の経験を経て、2015年頃からAWSを採用した受託開発を経験。サーバーレス、IoT、生成AIなどを組み合わせたアーキテクトとして活躍。AWS Ambassadors、Japan AWS Top Engineers、Japan All AWS Certifications Engineersとしての選出経験あり。AWS Community Builder (カテゴリ: AI Engineering)。主な著書は、共著に『Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門 [AWS深掘りガイド]』（SBクリエイティブ、2024年）。