[アドカレ2025]AWS Lambda MCP Server 使ってみた ~沼った話を添えて~

はじめに

どうも。アドカレ初参加のはっしーです。
ここ数週間でびっくりするほど寒くなってきましたね～～

AI利用がマストになってきた昨今、「MCP」って言葉もよく耳にするようになりました。
今回は、AWSが提供する AWS Lambda MCP Server を使ってみたお話です。
作業中非常に沼った部分もあるのでその話は後ほど…

MCPってなに？

まずそもそもMCPってなにって方も多いと思います。
正直、私もよくわかってません(笑)
そんなときは助けてChatGPTせんせ～!!

MCPとは
MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルと外部システムを安全かつ拡張性高くつなぐためのオープンなプロトコルです。
従来は「AIに外部システムへアクセスさせる」ためには、独自の実装や専用APIが必要でしたが、MCP は統一された標準インターフェースを提供することで、どのモデルからでも同じようにツールを呼び出せる世界を目指しています。

ざっくりいうと…

AIが使える「ツール」を標準化するためのプロトコル

クライアント側（ChatGPT など）とサーバー側（任意のツール実装）の橋渡し役

ツール呼び出し、データ取得、メッセージ交換を共通のフォーマットで行える

ローカルでもクラウドでも、どこにあっても動作させられる柔軟性

開発者視点で見ると、
「自分の作ったツールを AI から安全に呼び出せる仕組み」
「AI とシステム連携をめちゃくちゃ楽にする規格」
といった感じです。

最近は多くのAI開発者が、DB接続・API連携・DevOps周りの自動化ツールを MCP サーバーとして作り始めており、
“AIが自動でバックエンドの仕組みを使ってくれる未来”が一気に現実的になってきています。

そうそうこれが言いたかったんですよ～

AWS Lambda MCP Serverとは

では、今回扱う AWS Lambda MCP Server とは何なのでしょうか。
ざっくり言うと、AIからLambda実行できるようにするためのツールです。

詳細はーーー助けてChatGPTせんせ～!!

AWS Lambda MCP Serverとは

MCPサーバーをAWS Lambda上で動かせるようにした公式実装が、
AWS Lambda MCP Server です。

名前の通り、

MCP サーバーとして動作するAWS公式の Lambda 関数

ChatGPT などの MCP 対応クライアントが Lambda をそのままツールとして使える

AWS 上のサービスを AI から安全に呼び出すための「ゲートウェイ」

という位置づけのものです。

ということです。
生成AIからLambdaを実行できるので、Lambdaさえ作ってしまえば活用の幅が一気に広がりますね

使ってみた

そこで、まずは簡単なことから実装してみましょう！
やることはシンプル。
生成AIにお願いして、指定したEC2を止めてもらう。それだけ

では、さっそくいきましょう!!

事前準備

MCPクライアントになれる生成AI (今回はKiroを利用)
Lambdaで利用しているコード (Python3.11.9をインストール)
AWS CLI

各種インストール

まずは、MCPサーバーの実行環境を整えるために準備しましょう。
AWS Lambda MCP Serverの公式記事を参考に以下をインストールします。

uv (CLI 実行やパッケージ管理の基盤として利用)
Python (サーバーが Python で実装されているため)

プロファイルを追加

.aws/credentials を編集し、接続AWSアカウントの情報を追加する

[プロファイル名(任意の名前)]
aws_access_key_id = 利用AWSユーザーのアクセスキー
aws_secret_access_key = 利用AWSユーザーのアクセスキー

→ 追加後はファイルを保存。

ちなみに、今回は最低限の権限を目指して以下2つをアタッチしました。

AWSLambda_ReadOnlyAccess
AWSLambdaRole ("lambda:InvokeFunction":Lambdaの実行権限)

はじめは、AWSLambdaRoleだけで行けるかなと思っていましたが、
LambdaをListする権限はないとだめと弾かれたので泣く泣くReadOnlyを付けました。

Lambda関数の準備

生成AIから動かすLambda関数を作ります。
ここは本題じゃないのであの方の登場です。
もちろん、助けてChatGPTせんせ～!!

作ってもらったLambda関数の大まかな流れは以下です。

1. 受け取ったJSONからインスタンス名を取り出す
2. 受け取ったインスタンス名でEC2を検索する
3. 該当EC2のインスタンスIDを抽出する
4. StopInstances APIを実行してインスタンスを停止する
5. 結果をレスポンスとして返す

関数名は「hasshi-mcp-StopEC2」です。

クライアント側でのMCPサーバー設定

MCPクライアント(今回はKiro)にMCPサーバーとして登録が必要です。
ファイルパスの例：.kiro/settings/mcp.json

今回はWindowsでの設定になります。MacOSの場合は公式記事を確認。

公式記事の設定例に解説入れてみました。

{
  "mcpServers": {                           // MCPクライアントが利用するMCPサーバーの登録一覧
    "awslabs.lambda-tool-mcp-server": {     // MCPサーバーの名前（任意の名前でOK）

      "command": "uvx",                     // MCPサーバーを起動するためのコマンド
                                            // ※クライアントが内部で自動実行する

      "args": ["awslabs.lambda-tool-mcp-server@latest"],
                                            // command に渡す引数
                                            // MCPサーバー本体の指定（バージョン指定も可）

      "env": {                               // 起動時に MCPサーバーへ渡す環境変数
        "AWS_PROFILE": "your-aws-profile",   // 利用する AWS CLI プロファイル名
        "AWS_REGION": "your-region",         // Lambda を呼び出す AWS リージョン

        "FUNCTION_PREFIX": "your-function-prefix",
                                            // このプレフィックスで始まる Lambda 関数を
                                            // MCPツールとして自動検出するための設定

        "FUNCTION_LIST": "func1,func2",      // 明示的に指定する Lambda 関数のリスト
                                            // カンマ区切りで複数指定（prefix と併用も可能）

        "FUNCTION_TAG_KEY": "tag-key",       // タグを使って対象 Lambda を絞りたい場合のキー
        "FUNCTION_TAG_VALUE": "tag-value",   // 上記キーに対する値が一致する関数のみ対象にする

        "FUNCTION_INPUT_SCHEMA_ARN_TAG_KEY": "schema-tag-key"
                                            // Lambda に付与されたスキーマARNを参照するタグキー
                                            // これによりツールの入力パラメータ仕様を自動読み込み可能
      }
    }
  }
}

今回私は、こんな感じで設定しました。

{
  "mcpServers": {
    "lambda-EC2-Stop": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "--from",
        "awslabs.lambda-tool-mcp-server@latest",
        "awslabs.lambda-tool-mcp-server.exe"
      ],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "Lambda_MCP",
        "AWS_REGION": "ap-northeast-1",
        "FUNCTION_PREFIX": "hasshi-mcp-"
      },
      "autoApprove": [
        "hasshi-mcp-StopEC2"
      ]
    }
  }
}

autoApprove を設定すると、MCPサーバー利用時に対象Lambda関数は自動承認してくれます。
設定後はファイルを保存してください。

保存後、MCPサーバーの認証確認が動きます。

こうなれば認証はOK