AWS環境のリソース調査を Claude Code で効率化(LT資料) #devio2025
2025.09.032025/08/29に開催された 【AI駆動開発フェス！】DevelopersIO 2025オンライン にて、 AWSエンジニアのためのClaude Code活用術 ~ 設計から構築、運用まで ~ セッション(LT + パネルディスカッション) を実施しました。
聴講いただいた皆様、ありがとうございました！
セッションの1パートにて「AWS環境のリソース調査を Claude Code で効率化」というLTを実施しました。 本ブログでセッションスライド、およびその内容を記載します。
セッションスライド
以降は上記スライドのテキストです。
AWSリソース調査のつらみ
- マネジメントコンソール(GUI)を行ったり来たり…
- AWS CLI で効率化！ するにはシェルの知識が必要…
Claude Code で効率化！
自然言語でリソース調査をする時代！
- AIエージェントにAWSリソースを見にいってもらおう
- 2つのアプローチ
- AWS CLI を直接実行する
- AWS API MCPサーバーを使う
1. AWS CLI を直接実行する
事前準備
- AWS CLIのセットアップ
- AWS認証情報をセットしておく
- 推奨: 読み取り権限(例: ReadOnlyAccess)
実行イメージ#1
実行イメージ#2
メリット/デメリット
- メリット
- シンプルで手っ取り早い
- デメリット
- 実行許可が手間
- 「don't ask again」をポチポチ押していると
.claude/settings.local.jsonが汚れがち
{
"permissions": {
"allow": [
"Bash(aws iam list-role-policies:*)",
"Bash(aws iam get-role-policy:*)",
...
2. AWS API MCPサーバーを使う
AWS API MCPサーバーとは
- AWSが提供しているMCPサーバーの1つ
- Claude Code や Cursor から AWSサービスを操作できる
- 設定オプションでセキュリティガードレールも敷ける(後述)
インストール
Claude Code に MCPサーバーを登録する。
mcp_json=$(cat <<EOF
{
"command": "uvx",
"args": [
"awslabs.aws-api-mcp-server@latest"
],
"env": {
"AWS_REGION": "ap-northeast-1",
"READ_OPERATIONS_ONLY": "true"
},
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
EOF
)
claude mcp add-json aws-api-mcp-server-readonly "${mcp_json}" -s user
※ 上記は uv (Pythonパッケージ管理ツール)を使った方法。他に pip版や docker 版も 公式ページ に記載あり
実行イメージ#1
実行イメージ#2
メリット
- より確実な実行
- バリデーションやエラーハンドリングをしてくれる
- 内部的にRAGを使って、最適なCLIコマンドを提案してくれる
- よりセキュア
- 設定オプションでガードレールを設定できる (後述)
設定オプション: ピックアップ
READ_OPERATIONS_ONLY: true にすると 読み取り専用操作のみ許可されるREQUIRE_MUTATION_CONSENT: true にすると 変更操作の実行前に 明示的なユーザー同意が必要になる
デメリット
MCPサーバーの接続(起動)が少し遅く、 タイムアウトになることがある。
→ MCP_TIMEOUT 環境変数を多めに設定しておくと解消する可能性あり
# ~/.claude/settings.json 抜粋
{
"env": {
"MCP_TIMEOUT": 600000
}
}
おわりに
私がやらなくなったこと
jq/--queryを使った AWS CLI 出力の整理- helpを確認してコマンド使用方法を把握
- 検出結果や通知内容のマネコン調査
- など…
まとめ
- Claude Code でAWSリソース調査をする方法を2つ紹介
- AWS CLI を直接実行する
- AWS API MCPサーバーを使う
- 自然言語でリソース調査をする時代！
- 適切なガードレールを敷いたうえで、 どんどん使っていきましょう
