Claude CodeをAWSの公式MCPサーバーにつなぐと何ができるか

「Claude CodeでAWSのことを聞いても、情報が古い時がある」 — これは実際に私が感じていた不満です。その対策として最近触っているのが、AWSが公式に出しているMCPサーバーです。

この記事は、AWS公式MCPサーバーをClaude Codeにつなぐと何ができるのかを、触った範囲で整理したものです。

AWSが公式MCPサーバーを出している

AWSは、自社のサービスをAIエージェントから扱いやすくするためのMCPサーバー群を、公式に公開しています。awslabs/mcp というGitHubリポジトリにまとまっています。

AWS MCP Servers(GitHub)

これまでAWSの最新情報は、AIに聞いても学習時点で止まっていることがありました。公式MCPサーバーは、その隙間を埋める仕組みとして出てきたものだと理解しています。

念のため、MCPをおさらいします。

MCP(Model Context Protocol)は、AIと外部のツールやデータをつなぐための共通の規格です。Claude CodeにMCPサーバーを登録すると、Claudeがそのサーバー越しに外部の情報を読んだり操作したりできるようになります。

Model Context Protocol 公式

NotionやFigmaのMCPサーバーをつないだことがある人なら、その「AWS版」だと思えば近いです。MCP自体の設定の基本は、別記事にまとめてあります。

Claude CodeのMCP設定の基本

awslabs/mcp には、用途別に複数のサーバーが入っています。私が触った範囲だと、次のようなものが目につきました。

全部を入れる必要はありません。自分の仕事に関係するものだけ選んで登録します。私はまず、ドキュメント参照のサーバーだけを入れて様子を見ました。

つなぎ方は、ふつうのMCPサーバーの登録と同じ流れです。

Claude Codeの設定ファイルに、使いたいAWSのMCPサーバーを書き加えて、Claude Codeを再起動する。登録の具体的な書式はリポジトリのREADMEに各サーバーごとに載っているので、それをそのまま写すのが確実です。

つないだあとは、ふだんの言葉で「このAWSサービスの最新の制限値は」と聞けば、Claudeがサーバー越しに公式ドキュメントを引いて答えてくれます。学習時点の古い記憶ではなく、いまの情報で返ってくるのが利点です。

AWS統合といえば、AWSのAI開発ツール Kiro を思い浮かべる人もいるはずです。

Kiroは、最初からAWS統合が組み込まれている造りでした。一方のClaude Codeは、MCPサーバーを後から接続することで、似たことを実現します。内蔵か、後付け接続かの違いです。

AmazonのKiroとClaude Codeの違い

ふだんはClaude Codeを使っていて、AWS関連の作業の時だけMCPサーバーを足す、という運用ができるのがClaude Code側の身軽さだと感じています。

数日触ってみての正直なところを書きます。

ドキュメント参照のサーバーは、はっきり役に立ちました。AWSは仕様の更新が速く、AIの記憶だけだと不安な場面があります。そこを公式情報で裏取りできるのは安心感が違う。

一方で、サーバーを入れすぎると、Claudeに渡る情報が増えて応答がもたつく場面もありました。最初は1つか2つに絞って、必要に応じて足すのが無難です。AWSをほとんど使わない人には、そもそも不要な仕組みでもあります。