AWS、Bedrock AgentCoreとMistral AI Studioによる本番対応EC用MCPサーバーの構築手法を公開

要点

• AWSが、Amazon Bedrock AgentCoreとMistral AI Studioを活用した本番対応の電子商取引（EC）向けMCPサーバーの構築方法を公開した。

• 構築されるMCPサーバーは、商品の検索や注文、レビューの送信、返品処理といったEC機能をサポートする。

• サーバーのホストにはサーバーレスで動作する「AgentCore Runtime」を利用し、コンテナやロードバランサーの管理を不要にしている。

• ユーザーのID管理にはAmazon Cognitoを採用し、OAuth 2.1によるセキュリティ保護と顧客ごとのデータ分離を実現する。

• フロントエンドのインターフェースには、Webやモバイルに対応したMistral AIの会話型UI「Vibe」を接続する。

• アマゾン ウェブ サービス（AWS）は2026年7月8日、同社の機械学習ブログにおいて、AIエージェントプラットフォームである「Amazon Bedrock AgentCore」と「Mistral AI Studio」を連携させ、本番環境に対応した電子商取引（EC）向けの「MCP」サーバーを構築・接続するエンドツーエンドの手順を公開した。これにより、EC開発チームはカスタム統合にかかる期間を短縮し、セキュリティリスクを低減できるようになるという。

• MCP（Model Context Protocol）とは、AIモデルとデータソースなどを接続するための標準的な接続方式を定めたオープン規格である。従来、AIを活用したEC向け機能を構築する際は、クライアントごとに個別のAPIを用意したり、コンテナインフラの管理や複雑な認証を実装したりする必要があり、開発に数週間を要していた。しかし、MCPを採用すれば1つのサーバーに複数のAIクライアントを接続できるようになる。

• 今回公開された構成では、Pythonと言語モデル向けのツール接続フレームワークである「FastMCP」を使用してEC用のMCPサーバーを実装する。このサーバーは、NoSQLデータベース（リレーショナルではないデータベース）である「Amazon DynamoDB」からデータを取得し、商品の検索、注文の作成、レビューの投稿、返品の処理といった一連のEC機能を処理する。

• 実装したMCPサーバーのホストには、Bedrock AgentCore内のサーバーレスコンポーネント「AgentCore Runtime」を使用する。このコンポーネントはセッションの分離、長時間のリクエスト処理、JSON Web Token（JWT；暗号技術による電子署名付きトークン）による検証、システムの動作を監視するオブザーバビリティ機能を内蔵する。開発者はコンテナやロードバランサー、認証用のミドルウェアを管理する必要がない。

• セキュリティ面では、ID管理サービス「Amazon Cognito」を使用し、認可フレームワークの仕様である「OAuth 2.1」に準拠した管理を行う。2層のJWT認証をセットアップし、顧客ごとにアクセスデータを制限してセキュアに分離する仕組みだ。インフラのデプロイには、プログラムコードによってインフラを定義・構築する「AWS Cloud Development Kit（AWS CDK）」を利用する。

• こうして構築されたMCPサーバーに対し、ユーザーはMistral AIが提供する会話型UI「Vibe」を接続する。Vibeは、Webブラウザ、iOS、Androidに対応したインターフェースを提供しており、ユーザーからの自然言語による問い合わせを受け取ってMCPサーバーにクエリを送信する。デモ動画では、実際に自然言語の指示によって商品の検索や注文処理が行われる様子が紹介されている。

• 前提条件として、DynamoDBやCognito、IAMロール、コンテナイメージを保存する「Amazon Elastic Container Registry（Amazon ECR）」の作成権限と、Amazon Bedrock AgentCoreへのアクセス権を持つAWSアカウントが必要である。またローカル環境には、Python 3.10以降やNode.js 18以降、AWS CDK、AWS CLI、およびAgentCore CLIのインストールが必要とされている。