AWS CloudTrail

AWS Labs CloudTrail MCP サーバー

この AWS Labs Model Context Protocol (MCP) サーバー for CloudTrail は、AI エージェントがセキュリティ調査、コンプライアンス監査、運用トラブルシューティングのために AWS アカウントのアクティビティをクエリできるようにします。CloudTrail イベントと CloudTrail Lake 分析への包括的なアクセスを提供し、エージェントが API コールを追跡し、ユーザーアクティビティを分析し、高度なセキュリティ分析を実行できるようにします。このサーバーは、標準化された MCP インターフェースを通じて AI エージェントに CloudTrail データへのシームレスなアクセスを提供し、カスタム API 統合の必要性を排除し、強力なセキュリティインサイトと監査機能を実現します。

手順

CloudTrail MCP サーバーは、イベント検索、ユーザーアクティビティ分析、API コール追跡、高度な CloudTrail Lake 分析など、一般的なセキュリティおよび運用シナリオに対応する専用ツールを提供します。各ツールは、1 つまたは複数の CloudTrail API をタスク指向の操作にカプセル化します。

機能

イベント検索 - ユーザー名、イベント名、リソース名などのさまざまな属性で CloudTrail イベントを検索します。セキュリティ調査とトラブルシューティングのために、過去 90 日間の管理イベントへのアクセスを提供します。

CloudTrail Lake 分析 - 複雑な分析、フィルタリング、集計のために、CloudTrail Lake に対して高度な SQL クエリを実行します。包括的なイベント分析のために Trino 互換の SQL 構文をサポートします。

ユーザーアクティビティ分析 - ユーザー名、アクセスキー、またはその他のユーザー関連属性でイベントをフィルタリングすることにより、AWS サービス全体のユーザーアクティビティを追跡および分析します。

API コール追跡 - セキュリティとコンプライアンスの目的で、AWS 環境全体の特定の API コールとそのパターンを監視します。

イベントデータストア管理 - 利用可能な CloudTrail Lake イベントデータストアを一覧表示して探索し、データソースと機能を理解します。

前提条件

1. CloudTrail が有効になっている AWS アカウント。CloudTrail イベント履歴はデフォルトで有効です。高度な SQL クエリには CloudTrail Lake を有効にする必要があります。
2. この MCP サーバーは、LLM クライアントと同じホスト上でのみローカルで実行できます。
3. AWS サービスにアクセスするための AWS 認証情報を設定します
   • 適切なアクセス許可を持つ AWS アカウントが必要です (必要なアクセス許可については以下を参照)
   • aws configure または環境変数を使用して AWS 認証情報を設定します

利用可能なツール

CloudTrail イベント用ツール

• lookup_events - ユーザー名、イベント名、リソース名などのさまざまな基準に基づいて CloudTrail イベントを検索します。ページネーションをサポートし、過去 90 日間の管理イベントへのアクセスを提供します

CloudTrail Lake 分析用ツール

• lake_query - 複雑な分析とフィルタリングのために、CloudTrail Lake に対して SQL クエリを実行します。高度な分析のために Trino 互換の SQL 構文をサポートします
• list_event_data_stores - 利用可能な CloudTrail Lake イベントデータストアを、その機能とイベントセレクターとともに一覧表示します
• get_query_status - 長時間実行クエリを監視するために、CloudTrail Lake クエリのステータスを取得します
• get_query_results - 大規模な結果セットのページネーションをサポートし、完了した CloudTrail Lake クエリの結果を取得します

必要な IAM アクセス許可

• cloudtrail:LookupEvents
• cloudtrail:ListEventDataStores
• cloudtrail:GetEventDataStore
• cloudtrail:StartQuery
• cloudtrail:DescribeQuery
• cloudtrail:GetQueryResults

インストール

オプション 1: Python (UVX)

前提条件

1. Astral または GitHub README から uv をインストールします
2. uv python install 3.10 を使用して Python をインストールします

ワンクリックインストール

Kiro	Cursor	VS Code

MCP 設定 (Kiro, Cline)

• Kiro の場合は、MCP 設定 Kiro MCP (~/.kiro/settings/mcp.json) を更新します
• Cline の場合は、MCP タブから [MCP サーバーの設定] オプションをクリックします

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.cloudtrail-mcp-server": {
      "autoApprove": [],
      "disabled": false,
      "command": "uvx",
      "args": [
        "awslabs.cloudtrail-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "[The AWS Profile Name to use for AWS access]",
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "transportType": "stdio"
    }
  }
}

認証情報プロファイルを作成および管理するには、AWS ドキュメント を参照してください

オプション 2: Docker イメージ

前提条件

LLM クライアントと同じホスト上でローカルに Docker イメージをビルドしてインストールします

1. Docker をインストールします
2. git clone https://github.com/awslabs/mcp.git
3. サブディレクトリ cd src/cloudtrail-mcp-server/ に移動します
4. docker build -t awslabs/cloudtrail-mcp-server:latest . を実行します

ワンクリック Cursor インストール

Docker イメージを使用した MCP 設定 (Kiro, Cline)

  {
    "mcpServers": {
      "awslabs.cloudtrail-mcp-server": {
        "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "--rm",
          "--interactive",
          "-v ~/.aws:/root/.aws",
          "-e AWS_PROFILE=[The AWS Profile Name to use for AWS access]",
          "awslabs/cloudtrail-mcp-server:latest"
        ],
        "env": {},
        "disabled": false,
        "autoApprove": []
      }
    }
  }

認証情報プロファイルを作成および管理するには、AWS ドキュメント を参照してください

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！ガイドラインについては、モノレポルートの CONTRIBUTING.md を参照してください。

フィードバックと問題

フィードバックをお待ちしています！フィードバック、機能リクエスト、バグは、タイトルにプレフィックス cloudtrail-mcp-server を付けて GitHub issues に送信してください。