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AWS ML Blog

AWS、Amazon Bedrock AgentCoreによる「MCP Apps」構築手法を公開　ChatGPTやClaude内でリッチな対話型UIを実現

要点

  • 米AWSは2026年9月11日、Amazon Bedrock AgentCoreを活用して対話型HTMLウィジェットをAIホスト内に表示する「MCP Apps」の構築・デプロイ手法を公式ブログで公開した。

  • MCP Appsは、AIと外部システムをつなぐ標準規格「MCP」を拡張し、特定のAIプラットフォームに依存せず共通のリッチUIを提供可能にする。

  • Amazon Bedrock AgentCoreのRuntimeとGatewayにより、セッション分離された安全なサーバーレス実行環境と単一のエンドポイントが提供される。

  • サンプルアプリ「Unicorn Rentals」を通じ、ChatGPTやClaude上でカード型UIによる一覧表示や予約確認が行える仕組みが示された。

  • 米Amazon Web Services（AWS）は2026年9月11日（現地時間）、同社の公式技術ブログ「AWS ML Blog」において、エージェント構築基盤「Amazon Bedrock AgentCore」を用いて「MCP Apps」を構築およびデプロイする手法を公開した。ユーザーがChatGPTやClaudeなどのAIホストを通じて各種デジタルサービスを利用する機会が増加する中、特定のプラットフォームに依存することなく、チャット画面上にリッチなユーザーインターフェース（UI）を提供する仕組みとして紹介されている。

プレーンテキストを超えたUIを提供する「MCP Apps」

近年、デジタルサービスを利用する際のインターフェースとして、ChatGPTやClaudeといった対話型AIホストの利用が広がっている。しかし、従来のチャット画面では主にプレーンテキストによるやり取りが中心となっており、視覚的な情報提示や複雑な操作を扱うには限界があった。また、サービスを提供する組織側にとっては、特定のAIホストごとに個別のUI実装を行うと、システムが特定のプラットフォームに密結合してしまうという課題があった。

こうした課題を解決する手段として紹介されたのが「MCP Apps」である。MCP Appsは、AIモデルと外部ツールを接続するオープン規格「Model Context Protocol（MCP）」を拡張した規格であり、AIホストのチャット画面内に直接、対話型のHTMLウィジェット（小型の操作画面部品）を描画できるようにする。特定のホストに縛られないホスト非依存（host-agnostic）の標準規格であるため、MCP Appsの拡張機能に対応したAIホストであれば、どの環境でも同一のリッチな操作体験を提供できるという。

Amazon Bedrock AgentCoreが担う実行基盤

今回の解説では、MCP Appsを安定して運用するためのバックエンド基盤として「Amazon Bedrock AgentCore」の活用法が示された。Amazon Bedrock AgentCoreは、任意のフレームワークやモデルを用いてAIエージェントを大規模に構築、接続、最適化するためのプラットフォームである。

MCP Appsの運用において、AgentCoreは以下の主要機能を提供する。

  • AgentCore runtime（ランタイム機能）
    セキュアでサーバーレスな実行ホスト環境を提供する。ユーザーのセッションごとに完全に分離された環境が確保され、ネイティブでMCPに対応している。
  • AgentCore Gateway（ゲートウェイ機能）
    MCP Appsに対応したAIホストが外部から安全にアクセスできるよう、単一のセキュアなエンドポイントを公開・管理する。

これらの機能により、セキュアなホスト環境の用意やセッション管理といった、ビジネスの差別化に直結しないインフラ周りの重労働（undifferentiated heavy lifting）をAgentCore側が担う。開発者はインフラ構築に手を煩わされることなく、自社のビジネスロジックやウィジェットのUI設計に注力できると説明されている。

サンプルアプリ「Unicorn Rentals」による動作例

ブログ記事内では、実際の動作イメージを示す具体例として、架空のユニコーン貸出サービスを模したサンプルアプリケーション「Unicorn Rentals」が紹介された。このアプリはMCP Appとして実装され、Amazon Bedrock AgentCore上にデプロイされた上でAIホストに接続されている。なお、本サンプルのコードはGitHub上の「aws-samples/sample-agentcore-mcp-apps」リポジトリで公開されている。

実際の利用シーンでは、自然言語による指示を起点として以下のようなフローで対話型ウィジェットが動作する。

  • 利用可能な一覧の表示（ステップ1）
    ユーザーがチャット上で「利用可能なすべてのユニコーンを表示してほしい」と質問すると、AIホストは意図を解釈し、テキストの箇条書きではなく対話型のカードUIを画面上に描画する。カードには、ユニコーンの画像、名称、説明文、1時間あたりの利用料金、空き状況が表示される。
  • 予約の実行と確認（ステップ2）
    「Stardustというユニコーンを予約したい」と入力すると、アプリ側で即座に予約が記録される。同時にチャット画面上には、予約ID、予約日時、時間料金、予約した対象が記載された予約確認カードが表示される。
  • 予約内容の確認と返却（ステップ3以降）
    現在借りている予約状況の確認や、利用後の返却手続きに至るまでの一連のフローも、同様に対話型UIを通じて進行する。

これらの画面は、ユーザーがChatGPTを開いている場合でも、Claudeなどの別の対応ホストを開いている場合でも、まったく同じ見た目と操作感で提供される。

補足

Model Context Protocol（MCP）は、AIモデルと外部のツールやデータソースを安全に連携させるための標準プロトコルである。今回の発表は、従来のデータ通信にとどまらず、画面表示用のUIコンポーネントまでを標準プロトコルとクラウド実行環境上で統合的に提供する手法を示したものとなっている。

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