AWS Infrastructure MCP Server

ローカルで動作するFastMCPサーバー（Python 3.12+、stdioトランスポート）で、サーバーレスアプリケーション向けのAWS診断ツールをIDEのAIエージェントに直接公開します。Model Context Protocolを介して、Cursor、VS Code Copilot、またはClaude CodeをCloudWatch、Lambda、DynamoDB、IAM、Bedrockに接続します。

アーキテクチャと設計方針

トランスポートとスタック

認証

boto3のデフォルトの認証情報チェーンを使用し、カスタム認証ロジックはありません。チェーンは、次の順序で確認します: 環境変数（AWS_ACCESS_KEY_ID、AWS_SECRET_ACCESS_KEY）→ ~/.aws/credentials → ~/.aws/config → インスタンスメタデータ。AWS_PROFILE を設定すると、特定の名前付きプロファイルを対象にできます。

ツールサーフェス

4つのモジュールにわたる15種類のツール:

CloudWatch & Lambda — サービス診断 (tools/cloudwatch.py, tools/lambda_ops.py)

DynamoDB — データヘルス (tools/dynamodb.py)

IAM — セキュリティガバナンス (tools/iam.py)

validate_least_privilege は以下をチェックします:

1. ワイルドカード権限 — "Action": "*" または "Resource": "*" を含むステートメント

2. 危険な管理ポリシー — AdministratorAccess または PowerUserAccess がアタッチされている

3. スコープ未指定のデータアクセス — 特定のリソースARNを指定しないS3またはDynamoDBの読み取り・書き込みアクション

Bedrock — AIによる根本原因分析 (tools/bedrock.py)

生のテキスト（ログ、スタックトレース、メトリクスの要約）を受け取ります。検証済みのPydanticオブジェクトを返します:

class IncidentAnalysis(BaseModel):
    severity: Literal["LOW", "MEDIUM", "HIGH", "CRITICAL"]
    root_cause_summary: str
    affected_components: list[str]
    recommended_fix: str

model_id パラメータは、Bedrockで利用可能な任意のモデルを受け付けます（例: meta.llama3-2-3b）。

セキュリティ境界

• すべてのツールは読み取り専用です。ただし、invoke_lambda は例外で、同期呼び出しのみ行います。

• どのツールもLambda関数、DynamoDBアイテム、IAMポリシー、その他のAWSリソースを作成・更新・削除しません。

• グローバルな認証情報スクラバー (utils/scrubber.py) が、データがLLMコンテキストに到達する前に、すべてのツール出力からAWSアクセスキーID、シークレットアクセスキー、セッショントークンを除去します。ログメッセージ、呼び出しレスポンス、エラー出力に適用されます。

プロジェクト構造

mcpserver/
├── app.py                 # FastMCP instance (single shared object)
├── server.py              # Entry point — imports tool modules, runs stdio
├── tools/
│   ├── __init__.py
│   ├── cloudwatch.py      # get_lambda_logs, get_lambda_errors, get_lambda_metrics
│   ├── lambda_ops.py      # list_lambdas, invoke_lambda
│   ├── dynamodb.py        # list_tables, describe_table, query_table, scan_table, get_table_metrics
│   ├── iam.py             # list_roles, get_role_policy, validate_least_privilege, list_lambda_roles
│   └── bedrock.py         # analyze_incident + IncidentAnalysis schema
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   └── scrubber.py        # Credential redaction regex patterns
├── tests/
│   ├── test_scrubber.py
│   ├── test_cloudwatch.py
│   ├── test_lambda_ops.py
│   ├── test_dynamodb.py
│   ├── test_iam.py
│   └── test_bedrock.py
├── pyproject.toml
└── uv.lock

インストールとローカルセットアップ

前提条件:

• Python 3.12+

• uv パッケージマネージャ

• AWS CLI が設定済み（~/.aws/credentials または環境変数）

# Clone and install dependencies
cd mcpserver
uv sync

# Run the server locally (stdio)
uv run python server.py

IDE構成

VS Code / Cursor

プロジェクトルートに .vscode/mcp.json を作成します:

{
  "servers": {
    "aws-infra-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/absolute/path/to/mcpserver", "run", "server.py"]
    }
  }
}

/absolute/path/to/mcpserver を、このディレクトリの実際のパスに置き換えてください。Windowsでは、フォワードスラッシュを使用します（C:/Users/.../mcpserver）。

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "aws-infra-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/absolute/path/to/mcpserver", "run", "server.py"]
    }
  }
}

テスト戦略

テストはシングルシーム設計を採用しています。各 @mcp.tool() 関数は、unittest.mock.patch で下層のboto3をモックして、その公開境界でテストされます。テストは、実際のAWS認証情報やネットワーク呼び出しを必要としません。ツールの変換ロジック（ログのフィルタリング、ハード上限の適用、認証情報のスクラビング、Pydanticの検証）を検証します。

6つのテストファイルにわたる57の単体テスト:

# Run the full suite
uv run pytest

# Run a single cluster's tests
uv run pytest tests/test_iam.py -v