概要
https://qiita.com/Syoitu/items/e841fd5054b772ed405
詳細内容
## 「Bedrock AgentCore」CodeInterpreter MCPサーバーをデプロイしてみよう!
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AWS Bedrock AgentCoreの組み込みCode InterpreterをMCPサーバーとしてデプロイし、AIエージェントにPythonコード実行能力を付与する具体的な手法を詳述します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 100/100 | **Annex Potential**: 100/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[AWS Bedrock AgentCore, MCP (Model Context Protocol), Code Interpreter, AIエージェント, Python]]
AIエージェントの能力を拡張し、より複雑なタスクに対応させるには、コード実行環境の統合が不可欠です。本記事は、AWS Bedrock AgentCoreに標準搭載されているCode InterpreterをMCP（Model Context Protocol）サーバーとしてデプロイし、Claude DesktopやMastraといったAIエージェントにPythonのコード実行機能を追加する実践的な手順を詳解しています。
なぜこれが重要なのでしょうか？これまでMCPサーバーをAWS上にデプロイするには、LambdaとWeb Adapter、ECS、あるいはVercelのMCP AdapterをNext.jsプロジェクトに組み込むなど、様々な手法が試されてきました。しかし、本記事で紹介されるAgentCoreの活用は、これらの従来手法と比較してデプロイと運用を大幅に簡素化します。これにより、Webアプリケーションエンジニアは、AIエージェントに強力な分析・実行能力を迅速に付与し、開発ワークフローに組み込むことが可能になります。
記事では、`uv`や`mcp`ライブラリを使ったローカルでのMCPサーバー構築から、Cognitoによる認証設定、そして`agentcore configure`コマンドを用いたBedrock AgentCoreへのデプロイまで、詳細なステップが示されています。特に、Agent ARNから接続エンドポイントをエンコードする方法や、CognitoのBearer Token発行といった実践的なノウハウは、スムーズな実装に直結します。デプロイ後、AIエージェントからPythonコードが実行され、その実行記録がGenAI Observabilityで確認できる様子は、その実用性の高さを裏付けています。
このアプローチは、AIエージェントにリアルタイムなデータ分析や検証、自動化タスクを実行させる際の、堅牢かつスケーラブルな基盤を提供します。エンジニアは、AIの「思考」と「実行」をシームレスに連携させ、より高度なAI駆動型アプリケーションを構築するための強力なツールを手に入れます。