圧倒的に簡単！Claude DesktopでBedrock MCPサーバーをデプロイする7つのステップ

Claude

AI時代のソフトウェア開発において、手軽に高度な機能を実現するためのツールやプラットフォームは欠かせません。特に、AIエージェントやサーバーの構築が進化し、効率的にシステムをデプロイできる環境が求められています。ここでは、Claude DesktopとBedrockを組み合わせて、MCPサーバーをデプロイする方法を解説します。実際に試した方法を基に、初心者でも理解しやすく、手順ごとに詳しく説明します。

Claude DesktopとBedrockの基本理解

AIのイメージ

AIのイメージ

まず、Claude DesktopとBedrockの基本的な概要について簡単に理解しておきましょう。

Claude Desktopとは？

Claude Desktopは、AIエージェントの開発や実行に特化した環境を提供するツールです。JavaScriptやPythonコードを簡単に実行できるため、開発者にとって非常に便利です。このプラットフォームは、AIエージェントの作成と実行、デバッグの効率を大幅に向上させます。

BedrockとMCPサーバーの関係

Bedrockは、Amazonが提供するAI向けの強力な開発プラットフォームで、特に「AgentCore」を利用することで、AIエージェントやMCPサーバーのデプロイを効率化できます。MCP（Machine Control Protocol）サーバーは、AIエージェントが情報をやり取りするための中心的なサーバーです。

Claude DesktopにMCPサーバーをデプロイする手順

ここでは、Claude Desktopを使用して、MCPサーバーをデプロイする具体的なステップを解説します。

ステップ1: 作業環境を整える

まず、作業ディレクトリを準備し、必要なファイルを作成します。

  1. 作業ディレクトリを作成する。
  2. main.pyというPythonスクリプトを作成し、MCPサーバーの構築に必要なコードを記述する。
  3. 必要なライブラリやツールをインストールする。

ステップ2: MCPサーバーのコードを記述する

次に、MCPサーバーのコードをmain.pyに記述します。PythonのコードやAWSのAPIを使用して、サーバーの設定を行います。具体的なコードは以下の通りです

python
# Pythonコードの例
import boto3
import json

# ここでMCPサーバーの設定を行います
client = boto3.client('bedrock', region_name='us-west-2')
response = client.create_mcp_server(...)

ステップ3: デプロイ前にCognitoの設定を行う

MCPサーバーをAWSにデプロイするには、Cognitoを使って認証トークンを取得する必要があります。まず、AWSコンソールでCognitoユーザープールを作成し、その後、認証トークンを取得します。

  1. AWSマネジメントコンソールでCognitoのユーザープールを作成する。
  2. 作成したユーザープールのIDやクライアントIDをmain.pyで設定する。
  3. 認証トークンを取得して、後続のデプロイに使用する。

ステップ4: 必要なファイルを生成して確認する

デプロイに必要な設定ファイル（.bedrock_agentcore.yamlやDockerfile）を生成し、内容を確認します。このステップは非常に重要で、誤った設定ファイルがデプロイ後に問題を引き起こす原因になることがあるため、慎重に確認することが求められます。

ステップ5: MCPサーバーをデプロイする

デプロイを実行するコマンドを入力します。これにより、MCPサーバーがAWSにデプロイされます。成功すると、「Bedrock AgentCore Deployed」のメッセージが表示され、デプロイ完了となります。

bash
# コマンド例
aws bedrock-agentcore deploy --config .bedrock_agentcore.yaml

ステップ6: サーバー接続のための情報取得

MCPサーバーに接続するためには、エンドポイントと認証情報が必要です。Agent ARNをエンコードしてエンドポイントに組み込みます。これを行うことで、サーバーにアクセスし、AIエージェントを操作できるようになります。

bash
# エンドポイントの構成例
https://bedrock-agentcore.us-west-2.amazonaws.com/runtimes/{{AGENT_ARN}}/invocations?qualifier=DEFAULT

ステップ7: Pythonコードの実行

最後に、Claude DesktopでPythonコードを実行します。これにより、MCPサーバーが呼び出され、Pythonコードが正常に実行されることを確認します。成功すれば、GenAI Observabilityで実行履歴を確認できます。

Claude DesktopとBedrockを使用するメリット

Claude DesktopとBedrockを利用することで、次のようなメリットがあります。

  • 簡単にAIエージェントを構築できる – 複雑な設定なしで、AIエージェントとその実行環境を作成できる。
  • 高度なデプロイメントツールが利用可能 – AWSのインフラに直接アクセスでき、スケーラブルで信頼性の高いサービスを構築できる。
  • エラーハンドリングが強化されている – エラーメッセージやデバッグ情報が豊富で、問題解決がスムーズ。

Claude Desktop Bedrockに関する疑問解決

Q1: Claude Desktopを初めて使うにはどうすれば良いですか？

Claude Desktopを使うためには、公式のインストールガイドに従ってソフトウェアをインストールし、セットアップすることから始めましょう。その後、PythonやJavaScriptのコードを実行して、基本的な操作方法を学ぶことが重要です。

Q2: Bedrock AgentCoreのデプロイ時にエラーが発生しました。どう対処すれば良いですか？

デプロイ時にエラーが発生した場合、設定ファイル（.bedrock_agentcore.yaml）の内容や、AWSの権限設定を再確認してください。また、必要に応じてログファイルを確認し、エラーメッセージに基づいて問題を修正しましょう。

Q3: CodeInterpreterを使用するにはどうすれば良いですか？

CodeInterpreterを使用するには、まずMCPサーバーが正常にデプロイされていることを確認し、次にClaude Desktop内でCodeInterpreterツールを呼び出します。ツールからコードを入力し、「Run Tool」を押すことでコードを実行できます。

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まとめ

Claude DesktopとBedrockを利用することで、手軽にMCPサーバーをデプロイし、AIエージェントの構築や運用を行うことができます。特に、AWSのインフラと連携しながら、効率的に開発を進めるためのツールとして非常に強力です。上記の手順に従い、実際に試してみることで、AI開発における新しい知識とスキルを得ることができるでしょう。

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