こんにちは、ネクストモードの眞鍋です。
AWSインフラの運用業務では、構成が不明な環境の調査に多くの時間を費やすことがあります。
今回は、AIコーディングエージェント Kiro と Notion MCPを連携させ、AWS環境構成の調査結果を自動的にNotionページへ出力する検証を行いましたので、その内容をご紹介します。
本検証では、以下のシナリオを想定して進めました。
KiroにAWS環境の調査を依頼し、その結果をそのままNotionページへ書き込むという、日常の運用業務を自動化する取り組みです。
Kiroは、与えた目的に沿って情報収集や手順化を支援してくれるAIコーディングエージェントです。
今回の用途では、AWS上の各種リソースを横断的に洗い出し、必要な項目を抜け漏れなく列挙する役割を担います。
Notion MCPは、AIがNotionページやデータベースを読み書きするための接続口です。
調査結果をNotionの表（データベース）やページ本文に、そのまま整形して保存できます。
「調べる」と「ドキュメント化」を分断せず、同じ流れで完結できるのがポイントです。
KiroとNotion MCPを連携するための設定手順を解説します。
KiroのMCP サーバーセクションに、Notionのリモート MCP サーバー設定を追加し、サーバー認証用のポップアップで「Authenticate」ボタンをクリックします。
連携対象のNotionワークスペースを選択し、認証を完了します。
Kiroからテスト操作を実行し、接続を確認します。
MCP連携が完了していることが確認できました！
事前準備として、AWS環境（大阪リージョン）に下記のリソースを作成します。
ここから、Kiro×Notion MCPにて上記環境を調査し、Notionページ上に調査結果をまとめるフローを検証してみます。
Kiroに指示を出してみます。
aws cliを駆使しての調査が進みます。
ユーザーは、Kiroの提案内容を確認して承認するだけです。
※キャプチャは実行ログの一部を抜粋
調査が完了したので、次にNotionページにリソース構成をまとめてもらいます。
ちなみに、対象のEC2は起動させた後Webサーバー用の設定などを行っていないため、ターゲットグループのヘルスチェックが失敗しているという実態も指摘もされていました。
シンプルで可読性の高いパラメータシートが完成しました。
※キャプチャはパラメータシートの一部を抜粋
Notionページに情報を入力できれば、Notion AIなどの機能を使って、次のようなことが可能です。
参考までに、AI画像ブロックを使用すると次のような構成図を作成可能です。
手動でコンソールやaws cliの実行結果を確認しながら表を埋めていた作業を、大幅に効率化できる可能性を感じた検証となりました。
今回の検証を通じて、KiroとNotion MCPを組み合わせることで、AWS環境調査〜ドキュメント化という一連の作業を大きく効率化できることが確認できました。
特に、複数の顧客環境を管理するMSP・運用支援の現場では、こうしたAIエージェント活用による自動化は非常に有効だと感じています。
今後も様々なユースケースでの活用を検討していきたいと思います。
最後までお読みいただきありがとうございました！