AWS MCP ServerがGA（正式リリース）に！プレビューから何が変わった？インフラエンジニアが知るべき新機能を徹底解説

TL;DR
背景・概要
詳細解説
実務での活用方法
注意点
まとめ
参考リンク

TL;DR

AWS MCP ServerがGA（正式リリース）。AIエージェントが15,000以上のAWS APIに安全にアクセスできるマネージドMCPサーバー。
プレビューからの主な変更点は「IAMコンテキストキーによる細粒度アクセス制御」「CloudWatch監査ログ」「Pythonサンドボックス実行」の3つ。
料金はMCPサーバー自体は無料（使用するAWSリソース分のみ課金）。IAM認証は既存のロールをそのまま利用できる。

背景・概要

2025年11月のre:Invent 2025でプレビュー公開されたAWS MCP Serverが、2026年5月についにGA（General Availability）を迎えました。

AWS MCP Serverは、AIエージェントやコーディングアシスタント（Claude Code、Cursorなど）がAWSサービスに安全にアクセスするためのマネージド型リモートMCPサーバーです。

MCPとは、Anthropicが策定した「Model Context Protocol」の略。AIモデルが外部ツールやサービスを呼び出すための標準プロトコルで、現在はVS Code、Cursor、Claude Code、GitHub Copilotなど主要なAI開発ツールが対応しています。

従来、AIエージェントにAWSを操作させるには、個別にAWS SDKをラップしたツールを実装する必要がありました。AWS MCP Serverはこの手間を解消し、既存のIAMロールを使って15,000以上のAWS APIをエージェントから直接呼び出せる仕組みを提供します。

詳細解説

プレビューとGAの主な違い

機能	プレビュー	GA
AWS API呼び出し（call_aws）	✅ 対応	✅ 対応
ドキュメント検索	✅ 対応	✅ 対応
IAMコンテキストキー	❌ 非対応	✅ 新機能
CloudWatch監査ログ	❌ 非対応	✅ 新機能
Pythonサンドボックス実行	❌ 非対応	✅ 新機能
トークン消費量	多め	削減済み
利用可能リージョン	限定	us-east-1, eu-central-1

新機能①：IAMコンテキストキーによるエージェント専用制御

GAで最も注目すべき機能がIAMコンテキストキーの追加です。

2つの新しいキーが導入されました。

`aws:CalledViaAWSMCP` — AWS MCP Server経由のAPIコールに付与
`aws:ViaAWSMCPService` — AWS管理のリモートMCPサーバー経由のコールに付与

これにより、IAMポリシーで「エージェント経由のAPIコール」と「人間が直接操作するAPIコール」を区別できるようになりました。

たとえば、以下のようなポリシーで「MCP経由では読み取りのみ許可する」という制御が可能になります。

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "ec2:Describe*",
        "s3:Get*",
        "s3:List*"
      ],
      "Resource": "*",
      "Condition": {
        "StringEquals": {
          "aws:CalledViaAWSMCP": "true"
        }
      }
    },
    {
      "Effect": "Deny",
      "Action": [
        "ec2:Terminate*",
        "s3:Delete*",
        "iam:*"
      ],
      "Resource": "*",
      "Condition": {
        "StringEquals": {
          "aws:CalledViaAWSMCP": "true"
        }
      }
    }
  ]
}

既存のIAMロールに追加のポリシーをアタッチするだけで有効になるため、既存インフラへの影響なく導入できます。

新機能②：CloudWatch監査ログ（AWS-MCPネームスペース）

GAからは、MCP Server経由のAPIコールがCloudWatchの`AWS-MCP`ネームスペースで独立してメトリクスとして記録されます。

ネームスペース: AWS-MCP メトリクス例: - CallCount（MCPサーバー経由のAPIコール数） - ErrorCount（エラー数）

- Latency（レイテンシ）

CloudTrailとの組み合わせで、「どのエージェントが・いつ・どのAPIを叩いたか」を完全に追跡できます。コンプライアンス要件のある環境でのAIエージェント活用が現実的になりました。

新機能③：Pythonサンドボックス実行環境

GAではサンドボックス上でPythonコードを実行するツールが追加されました。

これにより、エージェントが「複数のAWS APIを組み合わせた処理」を一度に実行できるようになります。ローカルファイルシステムやシェルへのアクセスは禁止されており、実行環境はAWS側の隔離されたコンテナ上で動作します。

実務ユースケースの例を示します。

# エージェントがサンドボックス上で実行する処理例
# EC2インスタンスのCPU使用率が80%超のものをリストアップ

import boto3

ec2 = boto3.client('ec2', region_name='ap-northeast-1')
cw  = boto3.client('cloudwatch', region_name='ap-northeast-1')

# 全インスタンス取得
instances = ec2.describe_instances(
    Filters=[{'Name': 'instance-state-name', 'Values': ['running']}]
)

high_cpu = []
for reservation in instances['Reservations']:
    for instance in reservation['Instances']:
        instance_id = instance['InstanceId']
        metrics = cw.get_metric_statistics(
            Namespace='AWS/EC2',
            MetricName='CPUUtilization',
            Dimensions=[{'Name': 'InstanceId', 'Value': instance_id}],
            StartTime='2026-05-06T00:00:00Z',
            EndTime='2026-05-07T00:00:00Z',
            Period=86400,
            Statistics=['Average']
        )
        if metrics['Datapoints']:
            avg_cpu = metrics['Datapoints'][0]['Average']
            if avg_cpu > 80:
                high_cpu.append({'InstanceId': instance_id, 'AvgCPU': round(avg_cpu, 1)})

print(high_cpu)

従来であれば、このような処理はLambdaやEC2上にスクリプトをデプロイして実行する必要がありました。AWS MCP Serverのサンドボックスを使えば、エージェントへの自然言語指示だけで同様の処理を実行できます。

利用可能なツール一覧

GA時点でのツールは以下の3種類です。

call_aws : 15,000以上のAWS APIを直接呼び出す search_documentation : AWSドキュメントを検索する read_documentation : 指定URLのAWSドキュメントを読み込む

execute_script : Pythonコードをサンドボックス上で実行する（新機能）

実務での活用方法

パターン1：インフラ棚卸しの自動化

「ap-northeast-1にある全EC2インスタンスのタグ付け漏れを調べて」という自然言語指示だけで、call_awsツールを通じてEC2 APIを叩き、結果をMarkdownで整形して返してくれます。週次の棚卸し作業を大幅に削減できます。

パターン2：トラブルシューティング支援

「昨日の18時以降、us-east-1でELBのエラーレートが上がっているサービスを調べて原因を推測して」という依頼に対して、CloudWatch Logsの検索から始まり、ALBアクセスログ・EC2メトリクスを横断して調査を行います。

パターン3：Terraform/CloudFormationレビュー

IaC変更差分をエージェントに渡しつつ、最新のAWSドキュメント（search_documentation）を参照させることで、「このセキュリティグループ設定はベストプラクティスに沿っているか？」を最新情報でチェックできます。

注意点

リージョン制限： 現時点ではMCPサーバー自体はus-east-1（バージニア）とeu-central-1（フランクフルト）のみ稼働です。ただし、call_awsによるAPIコールは全リージョン対応しているため、ap-northeast-1のリソース操作は問題なく行えます。

対応クライアント： Claude Code、Cursor、Amazon Q Developer、VS Code（Copilot）等。設定ファイルへのエンドポイント追加だけで接続できます。

まとめ

AWS MCP ServerのGAリリースで、インフラエンジニアがAIエージェントをAWS業務に活用するための「企業向け安全基盤」が整いました。

特にIAMコンテキストキーとCloudWatch監査ログの追加は、セキュリティ・コンプライアンス面での懸念を大きく払拭します。プレビュー段階で「本番環境への導入は様子見」としていた組織も、今回のGA発表を機に導入検討を進めてよいフェーズに入ったと言えます。

まずは開発環境のIAMロールに読み取り専用ポリシー + `aws:CalledViaAWSMCP`条件を付与し、Claude CodeやCursorから接続してみることをお勧めします。