AWSアーキテクチャ図をAmazon Q CLIとMCPで構築する新たな方法とは？
クラウド技術が進化し続ける現代において、システムアーキテクチャを簡潔に、かつ正確に視覚化することはますます重要になっています。AWSを活用したクラウドインフラの設計は、多くのサービスが組み合わさる複雑な構成になりがちで、そのコンポーネントや関連性を関係者に分かりやすく示すことは、プロジェクト成功の鍵にもなります。
そこで注目を集めているのが、Amazon Q CLIとModeling Cloudscapes Paradigm（以下 MCP）を活用してAWSアーキテクチャ図を自動生成する新しいアプローチです。この記事では、Amazon Q CLIとMCPがどのように連携してアーキテクチャ図を構築するのか、その仕組みや使い方、活用事例について解説していきます。
Amazon Q CLIとは？
Amazon Qは、生成AIを活用したAWSの開発者アシスタントであり、そのコンソール・インターフェースとしてAmazon Q CLI（Command Line Interface）が提供されています。Amazon Q CLIでは、自然言語による入力を基に、AWSの各種サービスやリソースに関して高度な処理・解析をシームレスに行うことが可能です。従来よりも直感的かつ柔軟にAWS環境を操作・可視化するツールとして高い評価を集めています。
また、Amazon Qは、2018年にAWSが提供を開始したAIサービスの進化形であり、AWSSDKやBoto3を使った従来の手動構成を効率化・省力化する目的で開発が進められています。特に、プロンプトエンジニアリングと自然言語理解の進歩により、専門的なプログラミング知識がなくても、複雑な操作や処理が可能になる点が注目されています。
MCPとは？
一方、MCP（Modeling Cloudscapes Paradigm）はAWS内のリソースやアーキテクチャを視覚的にモデル化するための概念モデルです。言い換えれば、MCPはクラウド空間の構造を捉える方法論であり、クラウド上のリソースとそれらの関係性を図として表現することを可能にします。
このMCPは、図的表現を通じて、複雑な依存関係を持つAWSアーキテクチャを直感的に理解できるように設計されています。MCPを用いることで、例えば複数のVPC、EC2、RDS、S3バケット、Lambdaなどのリソースがどのように連携しているかを可視化することが容易となります。
Amazon Q CLIとMCPの連携：アーキテクチャ図の自動生成プロセス
本記事にて紹介されている方法では、Amazon Q CLIの自然言語インターフェースを使って、AWSリソースに関する情報を取得し、その情報をMCP形式で視覚的なアーキテクチャ図として出力するプロセスが特徴です。
一般的なフローは以下のとおりです。
1. AWSアカウントへの接続（必要に応じてプロファイル設定）
2. Amazon Q CLIの起動
3. 対象とするAWSスタックやアーキテクチャに関する自然言語でのクエリ実行
4. Amazon Qが対象リソースの関係構造を分析し、内部的にMCP構造に変換
5. MCP対応のビジュアライズツール（例：Visual Studio CodeのAWS Architecture Diagramsプラグイン）への出力、または画像ファイルとして保存
この構成により、ユーザーは「私のプロダクション環境のアーキテクチャ図を作って」といった形の指示で構成図を自動で生成でき、複雑さを排除しつつ、誰もが同じ図を基に議論できる環境を整えることができます。
導入に必要なもの
このソリューションを利用するために必要なツールや準備は次のとおりです。
– Amazon Q CLIのインストール：Node.js環境でnpmを使ってインストール可能です
– IAM権限の設定：Q CLIが利用するIAMユーザーには、構成情報への読み取り権限が必要です
– AWSプロファイルの設定：複数のアカウントを使い分ける場合、明示的にAWS CLIと同期をとる形でAmazon Q CLI側にも設定が必要です
– MCP形式をサポートする可視化ツールの用意：現時点ではVisual Studio Codeが主な選択肢です
実際のユースケースと利点
記事では、具体的なユースケースとして、ある開発チームが数十種類のAWSリソースを活用していた環境に対してAmazon Q CLIを使用し、たった数分で正確な構成図を出力できた事例が紹介されています。以前は手作業でPowerPointやLucidchartを利用して図を描いていた彼らにとって、この変化は劇的であり、時間の節約だけでなく、情報の正確性向上にも大きく貢献しました。
また、プロジェクトマネージャーやビジネスアナリストといった技術職でない職種のメンバーにも優れた視覚的理解を提供できるため、チーム全体としての意思決定のスピードが格段に上がったと報告されています。
開発者コミュニティの声
Amazon Q CLIとMCPの連携は、すでに開発者コミュニティにも広がりをみせており、GitHubやAWS Communityのフォーラムでも活発な議論や事例紹介が進行中です。コミュニティからは「クラウド構成把握の労力が半分になった」「障害時の影響評価が容易になった」との声もあり、今後も一層の拡張と発展が期待されています。
セキュリティとガバナンス観点での配慮
AWS環境の情報にアクセスする性質上、Amazon Q CLIの利用には正しいIAM権限設定が不可欠です。運用環境に対するリードオンリーのポリシーを定義することで、重要環境への影響を避けつつ、安全に情報を取得する設計が推奨されています。
また、チームで利用する場合には、Secrets ManagerやSSOとの連携を通じてセキュアな利用を徹底することも重要です。
今後の展望と進化
2024年以降、Amazon Qに機械学習や推論能力のさらなる進化が加えられる中で、アーキテクチャ図の生成についてもより高度な分類、推測、改善提案などが加わる見込みです。例えば、ボトルネックとなっているリソース構成の自動検出や、セキュリティホールの推定など、視覚化と分析の機能が一体化する方向に進化するでしょう。
まとめ：AWSの新しい設計スタンダードへ
Amazon Q CLIとMCPを活用したアーキテクチャ図の自動生成は、AWS設計に新しいスタンダードをもたらす画期的なアプローチです。わかりやすさ、スピード、精度の三拍子そろったこのソリューションは、システム開発・運用・監査のすべてのフェーズで有効なツールとなり得ます。
これからAWSを活用していくチームにとって、また既存環境のドキュメント化や見直しを検討している組織にとっても、Amazon Q CLIとMCPを起点とした可視化の取り組みは、プロジェクト成功への第一歩と言えるでしょう。
今後もAWS環境は進化を続ける中で、こうしたツールの導入と活用が、開発者やエンジニアにとって日々の業務を飛躍的に効率化する大きな力になっていくことが期待されます。
