AWS Lambda Tool MCP サーバー

コード変更なしで Lambda 関数を選択して MCP ツールとして実行するための、AWS Lambda 向け Model Context Protocol (MCP) サーバーです。

機能

この MCP サーバーは、MCP クライアントと AWS Lambda 関数の間のブリッジとして機能し、生成 AI モデルが Lambda 関数にツールとしてアクセスして実行できるようにします。これはたとえば、パブリックなネットワークアクセスを提供することなく、社内アプリケーションやデータベースなどのプライベートリソースにアクセスする際に便利です。このアプローチにより、モデルは他の AWS サービス、プライベートネットワーク、およびパブリックインターネットを利用できます。

graph LR
    A[Model] <--> B[MCP Client]
    B <--> C["MCP2Lambda<br>(MCP Server)"]
    C <--> D[Lambda Function]
    D <--> E[Other AWS Services]
    D <--> F[Internet]
    D <--> G[VPC]

    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style B fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:4px
    style D fill:#fbb,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#fbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#dff,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#ffd,stroke:#333,stroke-width:2px

セキュリティの観点では、このアプローチはモデルに Lambda 関数の呼び出しは許可するものの、他の AWS サービスへの直接アクセスは許可しないことで、職務分掌を実現しています。クライアントに必要なのは Lambda 関数を呼び出すための AWS 認証情報だけです。Lambda 関数は（関数のロールを使用して）他の AWS サービスと連携し、パブリックまたはプライベートネットワークにアクセスできます。

前提条件

Astral または GitHub README から uv をインストールします
uv python install 3.10 を使用して Python をインストールします

インストール

Kiro	Cursor	VS Code

MCP クライアントの設定で MCP サーバーを構成します（例: Kiro の場合は ~/.kiro/settings/mcp.json を編集します）:

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.lambda-tool-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.lambda-tool-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "your-aws-profile",
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "FUNCTION_PREFIX": "your-function-prefix",
        "FUNCTION_LIST": "your-first-function, your-second-function",
        "FUNCTION_TAG_KEY": "your-tag-key",
        "FUNCTION_TAG_VALUE": "your-tag-value",
        "FUNCTION_INPUT_SCHEMA_ARN_TAG_KEY": "your-function-tag-for-input-schema"
      }
    }
  }
}

Windows へのインストール

Windows ユーザーの場合、MCP サーバーの設定形式が若干異なります:

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.lambda-tool-mcp-server": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "--from",
        "awslabs.lambda-tool-mcp-server@latest",
        "awslabs.lambda-tool-mcp-server.exe"
      ],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "your-aws-profile",
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "FUNCTION_PREFIX": "your-function-prefix",
        "FUNCTION_LIST": "your-first-function, your-second-function",
        "FUNCTION_TAG_KEY": "your-tag-key",
        "FUNCTION_TAG_VALUE": "your-tag-value",
        "FUNCTION_INPUT_SCHEMA_ARN_TAG_KEY": "your-function-tag-for-input-schema"
      }
    }
  }
}

または、docker build -t awslabs/bedrock-kb-retrieval-mcp-server . が成功した後に docker を使用します:

# fictitious `.env` file with AWS temporary credentials
AWS_ACCESS_KEY_ID=ASIAIOSFODNN7EXAMPLE
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY
AWS_SESSION_TOKEN=AQoEXAMPLEH4aoAH0gNCAPy...truncated...zrkuWJOgQs8IZZaIv2BXIa2R4Olgk

  {
    "mcpServers": {
      "awslabs.lambda-tool-mcp-server": {
        "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "--rm",
          "--interactive",
          "--env",
          "AWS_REGION=us-east-1",
          "--env",
          "FUNCTION_PREFIX=your-function-prefix",
          "--env",
          "FUNCTION_LIST=your-first-function,your-second-function",
          "--env",
          "FUNCTION_TAG_KEY=your-tag-key",
          "--env",
          "FUNCTION_TAG_VALUE=your-tag-value",
          "--env",
          "FUNCTION_INPUT_SCHEMA_ARN_TAG_KEY=your-function-tag-for-input-schema",
          "--env-file",
          "/full/path/to/file/above/.env",
          "awslabs/lambda-tool-mcp-server:latest"
        ],
        "env": {},
        "disabled": false,
        "autoApprove": []
      }
    }
  }

注: 認証情報はホスト側から継続的に更新し続ける必要があります

AWS_PROFILE と AWS_REGION は任意で、デフォルト値はそれぞれ default と us-east-1 です。

FUNCTION_PREFIX、FUNCTION_LIST のいずれか、または両方を指定できます。両方が空の場合、すべての関数が名前チェックを通過します。名前チェックの後、FUNCTION_TAG_KEY と FUNCTION_TAG_VALUE の両方が設定されている場合、関数はさらにタグ（key=value）でフィルタリングされます。 FUNCTION_TAG_KEY と FUNCTION_TAG_VALUE の一方のみが設定されている場合、関数は選択されず、警告が表示されます。

重要: 関数名は MCP ツール名として使用されます。AWS Lambda の関数の説明は MCP ツールの説明として使用されます。関数の説明では、その関数をいつ使用するか（何を提供するか）と、どのように使用するか（どのパラメータを指定するか）を明確にする必要があります。たとえば、社内の顧客関係管理（CRM）システムへのアクセスを提供する関数では、次のような説明が使用できます:

Retrieve customer status on the CRM system based on { 'customerId' } or { 'customerEmail' }

Lambda 関数のパラメータは、正式な JSON Schema を提供する EventBridge Schema Registry を通じて提供することもできます。後述のスキーマサポートを参照してください。

AWS SAM でデプロイできるサンプル関数が examples フォルダに用意されています。

スキーマサポート

Lambda MCP サーバーは、AWS EventBridge Schema Registry を通じた入力スキーマをサポートしています。これにより、Lambda 関数の入力に対する正式な JSON Schema ドキュメントが提供されます。

設定

スキーマ検証を使用するには:

EventBridge Schema Registry でスキーマを作成します

Lambda 関数にスキーマ ARN のタグを付けます:

Key: FUNCTION_INPUT_SCHEMA_ARN_TAG_KEY (configurable)
Value: arn:aws:schemas:region:account:schema/registry-name/schema-name

タグキーを指定して MCP サーバーを設定します:

{
  "env": {
    "FUNCTION_INPUT_SCHEMA_ARN_TAG_KEY": "your-schema-arn-tag-key"
  }
}

Lambda 関数にスキーマタグが付いている場合、MCP サーバーは以下を行います:

EventBridge Schema Registry からスキーマを取得します
スキーマをツールのドキュメントに追加します

これにより、関数の説明でパラメータを記述する場合と比較して、より優れたドキュメントが提供されます。

ベストプラクティス

FUNCTION_LIST を使用して、MCP ツールとして利用可能な関数を指定します。
FUNCTION_PREFIX を使用して、MCP ツールとして利用可能な関数のプレフィックスを指定します。
FUNCTION_TAG_KEY と FUNCTION_TAG_VALUE を使用して、MCP ツールとして利用可能な関数のタグキーと値を指定します。
AWS Lambda の Description プロパティ: 関数の説明は MCP ツールの説明として使用されるため、モデルが関数をいつどのように使用すべきかを理解できるよう、非常に詳細に記述してください
EventBridge Schema Registry を使用して正式な入力検証を提供します:
- 関数の入力に対する JSON Schema 定義を作成します
- 関数にスキーマ ARN のタグを付けます
- MCP サーバーで FUNCTION_INPUT_SCHEMA_ARN_TAG_KEY を設定します

セキュリティに関する考慮事項

この MCP サーバーを使用する際は、以下を考慮してください:

指定されたリストに含まれる Lambda 関数、またはプレフィックスで始まる名前を持つ Lambda 関数のみが MCP ツールとしてインポートされます。
MCP サーバーには Lambda 関数を呼び出すための権限が必要です。
各 Lambda 関数は、必要に応じて他の AWS リソースにアクセスするための独自の権限を持ちます。

機能​

前提条件​

インストール​

Windows へのインストール​

スキーマサポート​

設定​

ベストプラクティス​

セキュリティに関する考慮事項​

機能