【ITニュース解説】Enhancing Infrastructure as Code Development and Operations with Amazon Q, MCP, and the Thoth Framework

ITインフラの管理は、時代とともに大きく変化してきた。かつてはサーバーの設置やネットワークの設定を手作業で行うのが一般的だったが、現在は「Infrastructure as Code (IaC)」という考え方が主流になりつつある。これは、サーバーやネットワークといったインフラを、まるでアプリケーションのコードを書くようにテキストファイルで定義し、自動的に構築・管理する手法だ。IaCを導入することで、手作業によるミスが減り、インフラの構築が高速化され、常に同じ環境を再現できるようになるため、システムの信頼性向上にもつながる。

IaCの分野では、これまでにも多くのツールが登場し、進化を遂げてきた。初期にはAnsibleやChefのようなスクリプトツールが使われ、その後、インフラの最終状態を宣言的に記述するTerraform、既存のプログラミング言語でインフラを定義できるAWS CDKやPulumiのようなツールが開発されてきた。そして現在、この進化の最前線にいるのが、AIを搭載した「エージェント型」のシステムである。これらの技術は、システムエンジニアの仕事の進め方を根本から変え、インフラの構築や運用をより効率的かつ自動化されたものへと導いている。

特に大規模なシステムにおいて、IaCテンプレートの管理は複雑になりがちだ。多くのコンポーネントが互いに依存しているため、その関係性を整理し、一貫性を保つことは容易ではない。そこで注目されるのが「Thothフレームワーク」である。このフレームワークは、IaCの依存関係管理をシンプルにし、テンプレートの自動生成を支援することで、開発者がインフラコードの作成や管理にかかる手間を大幅に削減する。具体的には、TerraformやOpenTofuといったIaCツールで作成されたテンプレートを、TerragruntやTerramateのようなラッパーツールと組み合わせて効率的に扱えるように設計されている。これにより、手作業によるミスが最小限に抑えられ、大規模プロジェクトでのIaCの品質と生産性が向上する。

開発の現場では、コードを書くというタスク自体がAIによって再定義されつつある。Amazon QのようなAIエージェントは、まるで熟練のアシスタントのように開発者を支援し、コード生成からインフラ構成の定義、コンプライアンスチェック、セキュリティスキャン、さらにはシステムレポートの作成まで、多岐にわたるタスクを自動化・加速させる。これにより、これまでエンジニアが費やしていた多くの時間と労力を削減し、より本質的な課題解決に集中できるようになる。しかし、AIがどれだけ進化しても、システム全体のアーキテクチャ設計、ビジネス戦略との整合性、そして批判的思考といった、人間の持つ独自の能力は依然として不可欠である。AIは強力なツールとして機能するが、最終的な判断や創造的な発想は人間が担う必要があるのだ。

このようなAIエージェントが、様々なツールやサービスと連携するために重要な役割を果たすのが「Model Context Protocol (MCP)」である。MCPは、AIモデルが外部のツールやデータソースに安全かつ制御された方法でアクセスするための標準的な枠組みを提供する。例えば、Amazon QのようなAIエージェントは、MCPを介してAWSサービスや既存のIaCツール、あるいは企業の内部システムにアクセスし、必要な情報を取得したり、コマンドを実行したりできる。これにより、AIエージェントは単なるテキスト生成にとどまらず、実際のインフラ操作や管理までを支援する、より高度な機能を提供できるようになる。AWS MCPサーバーは、このMCPの仕組みをAWSサービスと連携させるための具体的な実装であり、開発者はこれを利用して、AIエージェントがAWSの様々な機能にアクセスできるように設定できる。

実際に、この仕組みを使ってインフラ開発を始めるには、いくつかの準備が必要となる。まず、企業は「内部開発者プラットフォーム」を構築し、ブループリント（あらかじめ定義されたインフラ構成のテンプレート）やクイックスタートガイドを提供することで、開発者が容易に IaCを使い始められる環境を整備する。そして、そのプラットフォーム上でAIエージェントを活用するために、Amazon Qを用いてカスタムエージェントを作成する。このカスタムエージェントは、MCPを通じてプラットフォームの機能にアクセスし、開発者がIaCに関連する様々なタスクを効率的に実行できるように支援する。例えば、インフラの構成を定義したり、Gitのベストプラクティスに従ったコード管理を行ったり、セキュリティやコンプライアンスの自動チェックを実行したりすることが可能となる。

このカスタムエージェントは、JSON形式の設定ファイルによって細かく定義される。そこには、エージェントが利用できるMCPサーバー（例えば、thothctl、Git、Terraform、AWSの図生成ツールなど）、実行可能なツール（ファイルの読み書き、Bashコマンドの実行、AWSサービスの利用など）、そしてアクセスが許可されるファイルやディレクトリの範囲が記述される。この設定により、エージェントは指定された範囲内で安全かつ効果的に機能し、例えば「新しいVPCを構築するためのIaCコードを生成して」といった指示に対して、関連するガイドラインや既存のコードを参考にしながら適切なコードを提案したり、実際に環境を構築するコマンドを実行したりできるようになる。

具体的な開発環境の準備としては、まずWindows Subsystem for Linux (WSL) やUbuntuのようなLinux環境と、Python環境を整える。次に、Thothフレームワークのコマンドラインツールであるthothctl、OpenTofu、TerragruntといったIaC関連ツールをインストールする。これらのツールが揃ったら、thothctl init environmentコマンドでプロジェクトの環境を初期化し、必要に応じてthothctl check environmentで環境が正しく設定されているかを確認する。そして、カスタムエージェントの設定ファイルを作成し、q chat --agent thothコマンドを使ってAmazon Qと対話を開始することで、インフラ構築のタスクをAIエージェントに支援させることが可能になる。このように、Amazon Q、MCP、そしてThothフレームワークを組み合わせることで、インフラ構築と運用はより自動化され、効率的で信頼性の高いプロセスへと変革されていくのである。