今日は Agent Plugins for AWS をやっていきます。
Agent Plugins for AWS とは
AWSが2026年2月、AIコーディングエージェントの能力を拡張する新しいオープンソースツールとして発表したのが「Agent Plugins for AWS」です。
これまでAWSへのアプリケーションデプロイには、適切なサービスの調査、コスト試算、インフラコードの記述など、多くの手間と時間が必要でした。Agent Plugins for AWSはこの課題を解決するために生まれました。Claude CodeやCursorといったAIコーディングエージェントに「プラグイン」としてインストールすることで、エージェントがAWSに関する専門知識を持ち、デプロイ作業を自動的に進めてくれるようになります。
最初にリリースされたのは「deploy-on-aws」プラグインです。開発者が「Deploy to AWS」と入力するだけで、エージェントがコードベースを解析し、最適なAWSサービス構成を提案、リアルタイムのコスト見積もりを提示したうえで、CDKやCloudFormationのインフラコードを自動生成、そして実際のデプロイまでを一気通貫で実行してくれます。
このプラグインはAWS Knowledge・AWS Pricing・AWS IaCという3つのMCPサーバーを活用しており、最新のドキュメントやリアルタイムの料金情報を参照しながら動作します。
従来であれば数時間かかっていたAWSデプロイ作業が、わずか10分以内に完結するというのが最大のメリットと公式では言っています。開発者はインフラの複雑な設定から解放され、本来注力すべきアプリケーション開発に集中できるようになります。
Agent Skills と Agent Plugins for AWS
このプラグインの中核を支えているのが「Agent Skill」という概念です。
Agent Skillとは、デプロイやアーキテクチャ設計といった複雑なタスクをステップバイステップで実行するための構造化されたワークフローのことで、AWS固有の専門知識をエージェントが再利用可能な形に落とし込んだものです。つまりAgent Pluginsは、このAgent SkillにMCPサーバーやフック、参照ドキュメントなどを組み合わせてパッケージ化したものと捉えることができます。
さっそくやってみる
1. Claude Code に Agent Plugins for AWS のインストール
今日は Claude Code で Agent Plugins for AWS を使ってみます。
まず /plugin marketplace add awslabs/agent-plugins を実行します。
次に /plugin install deploy-on-aws@awslabs-agent-plugins で deploy-on-awsをインストールします。
> /plugin marketplace add awslabs/agent-plugins
⎿ Successfully added marketplace: agent-plugins-for-aws
> /plugin install deploy-on-aws@awslabs-agent-plugins
⎿ Plugin 'deploy-on-aws@agent-plugins-for-aws' is already installed. Use '/plugin' to manage existing plugins.インストールはこれだけです！
2. IAM クレデンシャルの設定
Agent Plugins for AWS は aws cli 用 IAMクレデンシャルを自動で読み取ってくれます。このため aws configure で設定をしておきます。試したところ AdministratorAccessがないと処理が途中で失敗するようです。
3. AWS Lambda 関数の作成
こんにちは、と表示させるlambda関数をpythonで作成してください と指示してみます。
自動で Claude Code が先ほどインストールした skill を使用してくれます。
● Skill(deploy-on-aws:deploy)
⎿ Successfully loaded skill生成AIベースの処理のためここからの処理は皆さんごとに揺らぎが生じるはずです。私の環境では初回実行時は以下の通りAWS CDKを用いてCloudFormation経由でLambdaとAPI Gatewayが作成されましたが、2回目の実行では直接API経由でリソースが作成されていました。どうもAWS CDK経由でのリソース作成では処理量が多いと学んだようです。
２回目の実行では以下の出力がされています。
前回の経験を活かして、直接デプロイします。
まずPython Lambda関数を作成します：
● Bash(mkdir -p ~/konnichiwa-lambda && cat > ~/konnichiwa-lambda/index.py << 'EOF'
import json…)
⎿ Created index.py
import json
… +6 lines (ctrl+o to expand)
● Bash(cd ~/konnichiwa-lambda && powershell.exe -Command "Compress-Archive -Path index.py -DestinationPath function.zip -Force" && ls -lh function.zip)
⎿ -rw-r--r-- 1 SAKURA+h-kameda 4096 302 3月 9 13:13 function.zip
● Bash(aws lambda create-function \
--function-name konnichiwa \…)
⎿ "FunctionName": "konnichiwa",
"FunctionArn": "arn:aws:lambda:ap-northeast-1:917561075114:function:konnichiwa",
"Runtime": "python3.13",
… +5 lines (ctrl+o to expand)
● Bash(aws lambda wait function-active --function-name konnichiwa --region ap-northeast-1 && echo "Active!")
⎿ Active!
● API Gatewayに接続します：
● Bash(# Create API Gateway HTTP API
API=$(aws apigatewayv2 create-api \…)
⎿ API ID: mo6toeibfh
Integration ID: a455jl5
URL: https://mo6toeibfh.execute-api.ap-northeast-1.amazonaws.com/
● Bash(sleep 3 && curl -s https://mo6toeibfh.execute-api.ap-northeast-1.amazonaws.com/)
⎿ {
"message": "こんにちは"
}
● デプロイ完了です！
エンドポイント:
https://mo6toeibfh.execute-api.ap-northeast-1.amazonaws.com/
呼び出し方:
curl https://mo6toeibfh.execute-api.ap-northeast-1.amazonaws.com/
レスポンス:
{"message": "こんにちは"}
構成:
┌─────────────┬─────────────────────────────────────────┐
│ リソース │ 詳細 │
├─────────────┼─────────────────────────────────────────┤
│ Lambda │ konnichiwa — Python 3.13, ARM64, 128MB │
├─────────────┼─────────────────────────────────────────┤
│ API Gateway │ HTTP API (konnichiwa-api) — GET / │
├─────────────┼─────────────────────────────────────────┤
│ IAM ロール │ 既存の hello-world-lambda-role を再利用 │
└─────────────┴─────────────────────────────────────────┘ちゃんとアクセスが出来ています！
