概要
https://qiita.com/kanjiro_shima/items/06c1f20eb264a818d938
詳細内容
## 作って学ぶAIエージェント＆MCP ついでにStrands Agents #AWS
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AIエージェントとMCP（Model Context Protocol）の基本概念を、Amazon BedrockとStrands Agentsを用いた実践的なコード例で解説し、その仕組みを明確に理解させる。
[[AIエージェント, MCP, Amazon Bedrock, Strands Agents, ツール利用]]
本記事は、AIエージェントとMCPの理解を深めることを目的とし、具体的な実装を通じてその動作原理を解説しています。まず、Amazon Bedrockを用いたシンプルなAIチャットボットを構築し、外部情報（現在時刻）へのアクセスができない限界を示します。次に、ツール利用機能を組み込んだAIエージェントを実装することで、AIが外部ツールを呼び出して情報を取得するプロセスを詳細に説明。さらに、MCPサーバーとクライアントの作成を通じて、AIとツールの間の通信プロトコルを掘り下げ、手動でのプロトコル操作から自動化されたクライアント実装までを段階的に示します。最終的に、AWSのStrands Agentsを活用し、MCP対応エージェントをBedrockと統合する方法を紹介し、より実践的なAIエージェント構築の道筋を示しています。
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**編集者ノート**: AIエージェントの「ツール利用」は、単なるチャットボットを超え、外部システムと連携するアプリケーション開発の新たなパラダイムを切り開きます。特に、MCPのようなプロトコルが標準化されることで、異なるAIモデルやツール間での相互運用性が向上し、開発者はより複雑で実用的なエージェントを構築しやすくなります。Webアプリケーションエンジニアとしては、この「ツール利用」の概念を深く理解し、既存のAPIやサービスをAIエージェントの「道具」としてどのように組み込むかを考えることが重要です。将来的には、バックエンドAPIが直接AIエージェントのツールとして公開され、フロントエンドからのリクエストがAIエージェントを介して処理されるようなアーキテクチャが主流になる可能性があり、そのための設計思想やセキュリティ対策が喫緊の課題となるでしょう。