Amazon Bedrock AgentCoreとMCPサーバーで自律BIを設定だけで実現

複数システムに散らばるデータ

AWSは2026年7月29日付のブログで、Amazon Bedrock AgentCoreを中心にMCPサーバーでデータソースを接続する自律BIの参照アーキテクチャを公開した。記事では、12本の組み立てラインと2,000台の機器を管理する工場管理者が、IoTダッシュボード、ERP、稼働時間ログ、OEE、品質データを手作業で突き合わせていた例を挙げている。

この例では、一つの質問に答えるまでに複数のシステムを横断し、アクセス権のない担当者は別の担当者に依頼してCSVを受け取るまで4時間かかった。問題はデータが存在しないことではなく、システム間で文脈がつながらないことにあるとAWSは指摘する。

AgentCoreによる5層アーキテクチャ

提案されているのは、ユーザー、Amazon Bedrock AgentCore、MCPサーバー、データ基盤という5層構成。ユーザーが自然言語で質問すると、Bedrockが意図分類と回答生成を行い、AgentCoreが認証・ポリシー・メモリ・オーケストレーションを担当する。

AgentCoreは、事前に接続したMCPサーバーのツールをゲートウェイ経由で呼び出し、結果を統合して回答する。データソースの選定には、SageMaker Data Catalogを利用したセマンティックレイヤーが使われ、データがどこにあるかをエージェントが把握できる。

データ基盤にはSageMaker Lakehouseを中心に、Redshift、S3 Tables、OpenSearch、Auroraなどが想定されている。新しいデータソースはData Catalogに登録すれば追加でき、統合コードを書く必要がない。

MCPサーバーの役割

MCPはAIエージェントがツールを発見・実行するためのオープン標準。各業務領域ごとにMCPサーバーを用意し、get_equipment_statusやdetect_anomalyのような型付きツールを公開する。Bedrock AgentCoreはRedshiftやAurora、OpenSearch向けの組み込みコネクタを提供し、商用SaaSにはOAuth経由で接続できる。

カスタムMCPサーバーもFastMCPフレームワークで作成できる。組み込みと同様に扱われるため、既存のMCP資産を活かしやすい。状態を持つステートフルなMCPサーバーは、セッション内の中間結果を保持するが、水平スケール時の設計に注意が必要だとしている。

利点と注意点

MCPを使う利点は、各サーバーが独立してデプロイでき、ドメインごとにスキーマと認証をカプセル化できる点にある。オープン標準のためベンダーロックインを避けやすく、AWSネイティブなサービスは短期間で接続できるとみられる。

一方で、組み込みコネクタがない既存システムには低コードテンプレートによる一度きりの設定が必要。サーバーごとの監視やバージョン管理、ステートフルサーバーのセッション管理など、運用面では追加の考慮事項がある。ブログでは、ゲートウェイを介して接続することが推奨されている。