2. 【技術深掘り】AWS、400個のREST APIをAgentCore GatewayでMCPツール化した本番事例を公開

公開：10月29日｜本番運用アーキテクチャ

Amazon Web Servicesが、MoEngageによるAgentCore Gatewayの実装事例を公開しました。

MoEngageは、7つのAWSリージョンに分散する約400個の社内REST APIを、10種類のAIエージェントから利用できるようにしています。

各APIを個別のMCPサーバーとして実装するのではなく、OpenAPI仕様をAgentCore Gatewayへ登録する方式を採用しました。これにより、推定約6か月分の基盤開発工数を削減しています。

なぜ重要か

AIエージェントの本番運用では、モデルの性能以上にツールの認可と社内APIへの安全な接続が問題になることがあります。

今回の事例は、その問題をAWSのマネージドサービスで解決した具体例です。

技術・実装ポイント

主要な構成は次のとおりです。

textAI Agent
    ↓
MCP Client
    ↓
VPC Interface Endpoint
    ↓
AgentCore Gateway
    ├─ IAM / SigV4認証
    ├─ Cedarによる認可
    └─ Semantic Tool Search
    ↓
VPC Lattice
    ↓
社内REST API

注目したい実装は3つあります。

1. OpenAPIからMCPツールを生成

既存のOpenAPI仕様にx-moe-mcpという拡張情報を追加します。

yamlx-moe-mcp:
  expose:
    external: false
    internal: true

これはMoEngage独自のOpenAPI拡張であり、AgentCoreの標準設定項目そのものではありません。

2. Cedarでツール単位の認可

AIエージェントごとにIAMロールを割り当て、Cedarポリシーによって利用可能なツールを制限します。

許可されていないツールは、モデルに渡す一覧からも除外されます。

3. Semantic Tool Search

400個のツール定義をすべてLLMへ渡す必要はありません。

モデルが必要な処理を自然言語で検索し、該当するツールだけを取得します。

これにより、コンテキストの消費量を抑えられます。

API・料金・利用条件

AgentCore Gatewayの公開料金は、API呼び出し1,000回当たり$0.005、ツール検索1,000回当たり$0.025です。

ツールのインデックス作成にも料金が発生します。さらに、VPC Latticeやバックエンドサービス、LLM推論などは別途課金されます。

実装上の注目点： MoEngageでは、テナントIDやユーザー権限をLLMが操作できるツール引数に含めず、認証済みの呼び出し元からヘッダーで伝達しています。

これはマルチテナントのAIエージェントを設計するうえで、特に参考になる方式です。

公式情報：AWS公式・400 APIの実装事例 ／ AgentCore料金表