AWS Bedrock Data Automation MCP Server

AWS Bedrock Data Automation MCPサーバーとは？

AWS Bedrock Data Automation MCPサーバーは、言語モデルエージェントとAmazon Bedrockの基盤モデルによるデータ自動化機能をつなぐ専用のMCPサーバーです。これにより、Claude、Amazon Q Developer、Cursor、ClineなどのLLMが、ドキュメントからの構造化情報の抽出、画像の内容分析、音声ファイルからの音声書き起こしといった複雑なデータ処理操作を安全に呼び出すことができます。これらの操作を標準MCPツールとして提供することで、開発ワークフローやチャットボットインターフェース内での豊富なデータタスクの自動化が簡単になります。

AWS Bedrock Data Automation MCPサーバーの設定方法

前提条件のインストール: uvとPython 3.10以上がインストールされていることを確認します。必要なBedrockおよびデータ自動化サービスにアクセスできるAWS資格情報を設定します。

MCPクライアントの設定: ツール（例: Amazon Q CLI、Cline、Cursor、Windsurf）にMCPサーバーの設定を追加します。以下のエントリをMCP設定に追加します:

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

環境変数: AWS設定に応じてAWS_PROFILEおよびAWS_REGIONを設定し、アクセス制御やファイルストレージのために必要な環境変数を提供します。
（オプション）コンテナ展開: サーバーをDockerコンテナで実行することを選択できます。--envで環境変数を設定し、ファイルアクセスのために必要なボリュームをマウントします。

AWS Bedrock Data Automation MCPサーバーの使用方法

利用可能なツールを発見: エージェントクライアントやチャットインターフェースから、利用可能なツールをリストしてどのBedrockデータ自動化機能が公開されているか確認します。
ツールを呼び出す: 自然言語でLLMアシスタントにプロンプトを与え、データ自動化タスクの種類を指定します（例: "このPDFからテーブルを抽出"や"Bedrockデータ自動化を使用してこの音声ファイルを転写"）。
ファイル入力: クライアントの統合に応じて、ファイルパスを提供するか、リクエストの一部としてファイルをアップロードします。
結果: MCPサーバーはBedrock APIを通じてファイルを処理し、次のワークフロー手順やユーザーへの直接提示のために、構造化された実行可能な結果をアシスタントに返します。
ワークフローでの自動化: これらのツールをビルディングブロックとして使用して、自然言語の指示から完全にマルチモーダルでマルチステップの文書およびメディアのワークフローを自動化します。

主な機能

ドキュメント、画像、音声、動画に対するリアルタイムのLLM駆動のAmazon Bedrockデータ自動化へのアクセス。
ドキュメント解析、OCR、テキスト認識、テーブル抽出、エンティティ検出、転写を抽象化した統一インターフェース。
あなたのAWS環境内での安全で柔軟な展開: データは許可されない限り、あなたのインフラストラクチャから出ることはありません。
コードアシスタント（Amazon Q Developer、Cursor、Cline）、チャットエージェント、ヘッドレスワークフロー自動化ツールと統合。
ツールのリスト化、呼び出し、結果フォーマットのためのModel Context Protocol標準に従い、他のMCPエコシステムサーバーと相互運用可能。
インタラクティブ（ユーザーが関与する）および自律的（バックグラウンド）なユースケースの両方をサポート。

ユースケース

請求書、契約書、フォームからの表形式または構造化データの抽出、文書取り込みフローの一部として。
チャットを通じてユーザーが提出した画像やグラフィックの分析と要約、テキスト検出やシーン記述を含む。
チームメンバーがアップロードした音声または動画ファイルの転写および強化、会議のメモやアーカイブのために。
アップロードされた文書からの重要な特徴を抽出して検証することで、コンプライアンスチェックを自動化。
開発者のIDEコパイロットやビジネスワークフローボットに、文書およびメディア処理を統合し、カスタムスクリプトの必要性を減らします。

FAQ

Q1: AWS Bedrock Data Automation MCPサーバーはどのファイルタイプをサポートしていますか？

A1: PDF、DOCX、PNG/JPEGなどの画像形式、MP3、WAVなど、文書ファイルのさまざまな形式をサポートしています。サポートされる機能はアカウント内のBedrock Agentの機能に依存します。

Q2: サーバーを使用するためにファイルをS3にアップロードする必要がありますか？

A2: エージェントの統合に応じて、ファイルを直接アップロードすることも、パスで参照することも、ワークフローの一部としてプログラム的にS3に移動することもできます。サーバーとクライアントは、ほとんどの場合、これらの物流を透明に処理します。

Q3: 私のデータはAWSアカウントやリージョンの外に送信されますか？

A3: いいえ、すべての操作は指定されたAWSリージョン内で安全に処理され、明示的に設定しない限り、環境を出ることはありません。

Q4: このサーバーを他のMCPサーバーと組み合わせて単一のワークフローに使用できますか？

A4: はい！標準化されたMCPインターフェースにより、Bedrockデータ自動化タスクを他のサーバーと連携させることができます（例:Redshift MCP Serverを介して抽出したデータをRedshiftにロードする）。

Q5: AWS Bedrock Data Automation MCPサーバーを使用するためにはどんな権限が必要ですか？

A5: Bedrockエージェントの呼び出し権限と、ファイルストレージが関与する場合はS3への読み書きアクセスが必要です。下流のワークフロー統合にはさらなる権限が必要な場合があります。

プロトコル名	説明
extract_document_table	アップロードまたは参照された文書ファイル（PDF、DOCX、画像）から、構造化されたテーブルを返し、さらなる処理や分析のために表形式のデータを抽出します。
analyze_image_content	画像ファイルに対して意味分析とテキスト認識を行い、OCR、オブジェクト検出、記述的要約をサポートします。
transcribe_audio	音声ファイルを処理し、転写、話者の特定、そして必要に応じて感情分析やトピック分析を行います。
extract_key_entities	文書や画像を解析して、自動的に関心のあるエンティティ（名前、組織、日付、金額など）を特定し、抽出します。コンプライアンスと自動化のワークフローに役立ちます。