Amazon ECS MCP Server

Amazon ECS MCP Server

Amazon ECS MCPサーバーは、生成AIとコーディングアシスタントがユーザーのアプリケーションをコンテナ化し、Amazon Elastic Container Service (ECS)にワークロードをデプロイし、ECSリソースを管理し、標準化されたモデルコンテキストプロトコル（MCP）ツールとワークフローを使用してデプロイメントのトラブルシューティングを行うための専門的なMCPサーバーです。

Author: awslabs


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Amazon ECS MCPサーバーとは？

Amazon ECS MCPサーバーは、AIモデルとAmazon Elastic Container Service (ECS)との統合モジュールです。これは、AIコーディングアシスタントやエージェントシステムがDockerfileを自動的に生成し、ECSリソースをオーケストレーションし、コンテナ化したアプリケーションをデプロイし、アプリケーションロードバランサー（ALB）のようなAWSネットワーキングコンポーネントを設定し、MCP対応環境内でトラブルシューティングのガイダンスを提供するためのMCPツールのセットを公開します。これにより、AWS上でのクラウドネイティブ開発における、AI支援のコンテナ化とデプロイメントワークフローが円滑になります。

設定方法

  1. 前提条件:

    • Python（推奨3.10）とuvパッケージマネージャーをインストールします（インストールガイド）。
    • AWSの資格情報を設定します。AWSプロファイルまたは環境変数を使用し、ECSおよび関連するAWSサービスへのアクセス権を確保します。

  2. サーバーセットアップ:

    • uvxを使用してawslabs.ecs-mcp-serverをインストールします。例えば：
      uvx awslabs.ecs-mcp-server@latest

    • または、JSON設定を使用してECS MCPサーバーを実行するために、Amazon Q CLI、Cline、Cursor、WindsurfなどのMCPクライアントを設定します。例：

      {
  "mcpServers": {
    "awslabs.ecs-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.ecs-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "your-aws-profile",
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      }
    }
  }
}

    • Docker化したセットアップの場合、マッピングされたAWS資格情報と必要な環境変数を持つDockerイメージを使用します。

  3. クライアントで有効化:

    • Cursor、Cline、Windsurfなどのツールに対応するドキュメントに従って、クライアントの設定にECS MCPサーバーを追加します。

使用方法

  1. 利用可能なツールを一覧表示:
    AIアシスタントのインターフェイスまたはMCPクライアントコマンドを使用して、ECS MCPツールを列挙します（通常はtools/listエンドポイントまたはインターフェイスオプションから）。利用可能なツールは、主なECS操作に対応しています（以下参照）。

  2. ツールの機能を呼び出す:
    自然言語でECSタスクを実行するようにAIモデルやアシスタントにリクエストします。例：

    • “私のウェブアプリケーションをコンテナ化してECSデプロイを設定して。”
    • “クラスターXの実行中のECSサービスを一覧表示して。”
    • “私のNode.jsプロジェクトのDockerfileを生成し、ALBでデプロイして。” アシスタントは適切なMCPツールエンドポイントを呼び出し、引数を渡して操作結果やガイダンスをチャットまたは出力インターフェイスで返します。

  3. インタラクティブなトラブルシューティング:
    デプロイメントの問題に直面した場合、アシスタントにECSの問題を診断するように依頼します。ECS MCPツールを使用してサービス/タスクの状態、ログを取得し、修正提案をします。

  4. リソース管理と探索:
    タスク定義、クラスター、サービス、および実行中のタスクの概要を要求します。AI駆動の推奨を使用してセキュリティとデプロイ設定を改善します。

主な機能

  • 自動コンテナ化:
    様々なプログラミング言語のランタイムやフレームワークのためにDockerfileとコンテナ設定を生成します。

  • AI支援のECSデプロイ:
    ECSクラスター、サービス、タスク定義、ネットワーキング（VPC、ALB）、およびIAMロールの作成を管理します。

  • リソースの発見と管理:
    ECSリソース（クラスター、サービス、タスク定義、実行中のタスク）を一覧表示および探索できます。

  • 統合トラブルシューティング:
    デプロイメントの問題を診断し、イベントやログ情報を取得し、修正案を提供します。

  • ベストプラクティスガイダンス:
    AWSのセキュリティベストプラクティスと、コンテナデプロイメントの最適化に関する推奨を提供します。

  • シームレスなツール統合:
    モデルコンテクストプロトコルを利用して、複数のAIアシスタントや開発環境との互換性を持たせます。

使用例

  • ECSへの迅速なオンボーディング:
    新しいチームや開発者は、自動的にコンテナアーティファクトを生成し、新しいアプリケーションまたはレガシーアプリケーションのためにECSインフラを作成できます。

  • AI駆動のDevOps自動化:
    コーディングアシスタントがルーチン操作（デプロイメント、スケーリング、ロールバック、ECSリソース分析）を自動化します。

  • 継続的デリバリーパイプライン:
    AI駆動のコードアシスタントがCI/CDワークフローを管理し、ECSデプロイを活用するためのバックエンドとして使用できます。

  • 運用トラブルシューティング:
    AI駆動のチャットを使用してECSタスクの失敗を迅速に診断および修正します。

  • クラウド移行プロジェクト:
    オンプレミスまたはVMベースのワークロードをAWS ECSに移行する際のコンテナ化とデプロイのプロセスを簡素化します。

よくある質問

Q1: Amazon ECS MCPサーバーを使用するために必要なAWSの権限は？
A1: MCPサーバーはECS（クラスター、サービス、タスク）、IAM（ロール）、ネットワーキング（VPC、ALB）、および必要に応じてECRの権限が必要です。ECS管理に必要なIAMポリシーをあなたのAWSプロファイルまたは資格情報に付与してください。

Q2: このサーバーはEC2およびFargateのECSサービスの両方をデプロイできますか？
A2: はい、ワークロードの要件と設定に応じて、ECS MCPサーバーを使用してFargateとEC2の両方のランチャータイプでECSサービスをデプロイできます。

Q3: サーバーはデプロイメントのトラブルシューティングにどのように役立ちますか？
A3: サーバーはECSイベントログ、タスクおよびサービスの状態を取得するためのツールを公開し、画像引き込みエラー、ネットワーキングの誤設定、または十分な権限がないといった問題を特定するためのAI支援診断を提供します。

Q4: 生成されたDockerfileとECSタスク定義をカスタマイズできますか？
A4: はい、追加の設定要件でAIアシスタントに指示できます。仕様に従ってDockerfileやタスク定義を生成または変更します。

Q5: 既存のECSクラスターやサービスと一緒に使用できますか？
A5: はい、AWSの資格情報を介してアクセス可能な任意のECSクラスターやサービスの詳細をリスト表示または取得し、適切なツールコールを使用して管理または更新できます。