ソリューション概要

Amazon Bedrock AgentCore GatewayとMCPを活用したマルチアカウントAIエージェントの構築方法を説明します。このアーキテクチャでは、各ラインオブビジネス（LOB）アカウントにデータを残しつつ、エージェントが一元的にクエリを実行できるようにします。（出典: aws.amazon.com）

アーキテクチャの詳細

マルチアカウントモデルは、プラットフォームアカウント、分散型LOBアカウント、AgentCore Gatewayの3層構造で構成されます。プラットフォームアカウントではAgentCore Runtimeがエージェントを実行し、LLM推論はAmazon Bedrock経由で行われます。LOBチームはMCPサーバーを通じてデータを公開し、AgentCore Gatewayがこれらを統合して一貫したエンドポイントを提供します。（出典: aws.amazon.com）

設定手順と実装例

  1. MCPサーバーの設定: 各LOBアカウントでMCPサーバーを構成し、AgentCore Gatewayに登録します。
  2. 認証の構成: AgentCore IdentityとOktaを活用し、細粒度のアクセス制御を実装します。
  3. エンドポイントの構築: AgentCore Gatewayを介してリアルタイムおよび非同期エンドポイントを設定し、複数アカウント間のデータアクセスを統合します。（出典: aws.amazon.com）

パフォーマンスとガバナンス

AgentCore Gatewayは、モデル提供元ごとのトラフィックルーティングとチーム単位のレートリミットをサポートします。これにより、大規模な展開においてもコスト管理とセキュリティが確保されます。また、Amazon Bedrock Guardrailsを活用したセーフガードが、推論プロセスの信頼性を向上させます。（出典: aws.amazon.com）

まとめ

  • AgentCore Gatewayを活用して複数AWSアカウント間のデータアクセスを一元化できる
  • MCPサーバーとAgentCore Identityを組み合わせて細粒度のアクセス制御を実現可能
  • リアルタイムおよび非同期エンドポイントの設定で柔軟なAIエージェント構築が可能
  • Amazon Bedrock Guardrailsを活用したセーフガードで推論プロセスの信頼性を確保できる
  • エージェントの展開に際して、プラットフォームアカウントでの一括管理が可能