Amazon QuickとAgentCore RuntimeホストのMCPサーバー連携手法をAWSが公開、AIツールの共通化を推進

要点

• 米AWSは、Amazon Bedrock AgentCore Runtime上で動作するMCP（Model Context Protocol）サーバーをAmazon Quickに接続する統合パターンを公開した。

• Amazon Quickのチャットエージェントやワークフロー機能「Flows」から、標準規格に準拠した外部ツールやサブエージェントへのセキュアなアクセスが可能になる。

• 統合アーキテクチャには2段階の認証フローが採用され、Amazon Cognito等による利用者認証と、コンポーネント間のマシン間認証が組み合わされている。

• 実行環境としてAgentCore Runtimeを活用することで、セッション分離や双方向ストリーミング、永続ストレージなどを備えたサーバーレスな運用が実現する。

• ツールやエージェントの再利用性が高まり、ユースケースごとに個別のコネクタを新規開発する工数を削減できるとしている。

• 米アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は2026年8月31日（現地時間）、公式技術ブログ「AWS ML Blog」において、生成AIアプリケーション構築サービス「Amazon Bedrock AgentCore」の実行環境（AgentCore Runtime）でホストされたMCP（Model Context Protocol）サーバーを、同社のビジネス向けAIツール「Amazon Quick」に接続するソリューションを公開した。

• 公開された手法により、Amazon Quick上で動作するAIエージェントが、標準化されたプロトコルを通じて社内データや各種APIなどの外部ツールへ安全にアクセスできるようになるという。AWSは、本パターンを採用することでAIツールやサブエージェントの再利用性が向上し、機能ごとに専用コネクタを都度開発する負担を大幅に削減できると説明している。

Amazon QuickにおけるMCP対応の背景と概要

Model Context Protocol（MCP）は、基底モデル（Foundation Model）がファイル、データベース、APIなどの外部リソースやツールに標準化された安全な方法でアクセスできるようにするプロトコル仕様である。AIエージェントが実世界のアプリケーションと相互作用することを可能にし、正確なコンテキストを提供することでハルシネーション（事実と異なる出力を生成する現象）を抑えつつ、状態を保持した複数ターンの対話（ステートフルな対話）を実現する基盤として業界内で急速に普及している。

今回連携対象となったAmazon Quickは、Webブラウザまたはデスクトップアプリケーションの形態で利用可能なAI機能を提供しており、対話型で操作する「チャットエージェント（chat agents）」や、一連のタスクを自動化する「Flows」といった機能を備えている。Amazon Quickでは自律的なタスク実行、リアルタイムなデータアクセス、専門特化型AIサブエージェントとの連携を実現するための手段としてMCPの統合がサポートされているという。

ユースケースに応じた3つの連携アプローチ

AWSの解説によると、ユーザーが保有する既存のインフラや要件に応じて、Amazon Quickとバックエンドを連携させるためのアプローチが主に3通り提示されている。いずれのパターンにおいても、Amazon Bedrock AgentCoreに含まれる「AgentCore Gateway」が連携のインターフェースとして機能する。

1つ目は、既存のREST APIやAmazon API Gateway上で稼働しているAPIを活用するパターンである。既存のAPI資産がある場合、AgentCore Gatewayを介して直接Amazon Quickと接続することができる。

2つ目は、サーバーレスアーキテクチャを採用し、AIエージェントに必要な最小限の実行機能のみを迅速に用意したいケースである。この場合は、AWS Lambda関数を実装した上でAgentCore Gateway経由でAmazon Quickと統合する構成が推奨されている。

3つ目は、高度な実行環境をフルマネージドなサーバーレス環境で構築するパターンである。この構成では、MCPサーバーのホスティング環境として「AgentCore Runtime」を採用し、AgentCore Gatewayを経由してAmazon Quickと連携させる。

AgentCore Runtimeが提供する機能と優位性

3つ目のパターンで用いられるAgentCore Runtimeは、MCPサーバーをホストするためのフルマネージドなサーバーレス実行基盤として位置づけられている。本環境を選択することで、開発者は以下のような包括的なエンタープライズ向け機能を活用できるという。

• 実行単位ごとの厳格なセッション分離
• 長時間実行に対応する拡張された実行可能時間
• 永続的なファイルシステムへのアクセス
• 組み込みの認証・認可メカニズム
• システムの健全性や稼働状況を監視する可観測性（Observability）
• 大容量データのやり取りに対応するペイロード拡張
• リアルタイムな通信を可能にする双方向ストリーミング
• AIモデルやエージェントの動作品質を測定する評価機能

これらの機能がインフラ側で提供されるため、開発者はサーバー管理の負担を負うことなく、高度な要件を満たすMCPサーバーをデプロイ・運用することが可能になるとしている。

ソリューションのアーキテクチャと2段階の認証フロー

Amazon QuickとAgentCore Runtime上のMCPサーバーを接続するアーキテクチャでは、Amazon Quick側の「コネクタ」とAgentCore側の「AgentCore Gateway」が連携のハブとして機能する。

この構成におけるセキュリティ基盤として、AWSは「受信認証（Inbound Auth）」と「送信認証（Outbound Auth）」という2段階の認証認可フローを採用していることを明らかにした。

受信認証（Inbound Auth）は、Amazon QuickからAgentCore Gatewayに対するアクセスを制御する層である。ここではエンドユーザーの認証およびMCPサーバーへのアクセス権限の認可が行われる。認証基盤としてはAWSのID管理サービス「Amazon Cognito」を利用する構成が基本となっているが、要件に応じて他のIDプロバイダー（IdP）を組み合わせることも可能だという。

一方の送信認証（Outbound Auth）は、AgentCore GatewayからバックエンドのAgentCore Runtimeへの通信を保護する層である。この層では、コンポーネント同士が通信を行うためのマシン間認証（Machine-to-Machine認証）が実行され、不正な内部アクセスを防ぐ設計となっている。

開発・運用の効率化とツールの再利用

AWSは、本パターンを導入することの主要な利点として、AI向けツールやエージェントの再利用性の向上を挙げている。

従来、社内システムや自社サービスをAIエージェントから利用可能にする場合、利用先やユースケースごとに個別のカスタムコネクタを一から開発する必要があった。しかし、MCPに準拠したサーバーとしてツールやサブエージェントの機能を公開・集約しておけば、クライアント側はそれらを再利用するだけで済むようになる。

これにより、自社プロダクトの機能をAmazon QuickのチャットエージェントやFlowsワークフロー内部から直接呼び出せる環境を、余分な重複開発を行うことなく提供できるようになるとしている。