AWS Location MCP Server をサクッと試してみた

AWS Location MCP Server をサクッと試してみた

Clock Icon2025.05.14

こんにちは!クラウド事業本部コンサルティング部のたかくに(@takakuni_)です。

AWS MCP Server を眺めていると、 AWS Location MCP Server というものが増えているではありませんか。

https://github.com/awslabs/mcp/blob/main/src/aws-location-mcp-server/README.md

https://awslabs.github.io/mcp/servers/aws-location-mcp-server/

今回はこの MCP サーバーを使ってみたいと思います。

AWS Location MCP Server

AWS Location MCP Server は名前の通り、 AWS Location Service を利用して、場所の検索、地理座標、ルート計画を行える MCP Server です。

Tools

Tools は以下の 8 種類が提供されています。(盛り盛りですね)

  • search_places
    • AWS Location Service のジオコーディング機能を使って場所を検索
  • get_place
    • 一意の場所 ID を使用して、特定の場所の詳細を取得
  • reverse_geocode
    • リバースジオコーディング(逆ジオコーディング)を使用して、座標を住所に変換
  • search_nearby
    • 半径拡大機能で、特定の場所の近くにある場所を検索
  • search_places_open_now
    • 必要に応じて半径を拡大しながら、現在オープンしている場所を検索
  • calculate_route
    • 2 つの場所間のルートを計算
  • optimize_waypoints
    • ウェイポイントの順序を最適化し、効率的なルーティングを実現
  • get_coordinates
    • 場所名または住所の座標を取得

やってみる

それでは MCP Server を利用してみたいと思います。私は普段 Roo を利用してるため、mcp_settings.json を設定します。AWS_PROFILE の部分は適宜更新しましょう。

mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "awslabs.aws-location-mcp-server": {
        "command": "uvx",
        "args": ["awslabs.aws-location-mcp-server@latest"],
        "env": {
          "AWS_PROFILE": "your-aws-profile",
          "AWS_REGION": "us-east-1",
          "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
        },
        "disabled": false,
        "autoApprove": []
    }
  }
}

距離の計算

クラスメソッドの札幌オフィス(札幌ブリックキューブビル)から、新千歳空港までの、車の経路を求めます。

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住所がないと、うまく表示されていないですね。

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別のお店が検索されているようです。

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そのため、住所を明示的にしてあげました。

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うまく、緯度と経度が計算されていますね。(有名な場所以外は、住所を提示してあげたほうがスムーズだと思いました。)

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新千歳空港に関しては、緯度と経度が一発で検索できました。

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距離の合計を元に、車での計算結果が求められていますね。

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付近のお店を検索

続いて、札幌駅付近のディナーできるお店を検索してみました。

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札幌駅 レストラン」という地名で検索しているため、緯度と経度が計算できていないようでした。

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ただし、LLM 側で正しい地名(札幌駅)を認識し再度、緯度と経度の計算を行ってます。

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緯度と経度が求まったところで、search_nearby を実行しています。

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最終的な結果としてロッテリアが出力されています。

私は 21 時前に検索したため、空いている店のみ検索結果として出力されています。

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まとめ

以上、「AWS Location MCP Server をサクッと試してみた。」でした。

気がつかないうちに、新しい MCP サーバーがいくつか増えていました。時間のあるタイミングで試してみたいと思います。

クラウド事業本部コンサルティング部のたかくに(@takakuni_)でした!

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