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Amazon Q Developer CLIとBright DataのWeb MCP

Amazon Q CLI を Bright Data の Web MCP に接続し、リアルタイムの Web データ抽出と高度なコーディング機能をターミナルで直接利用する方法をご覧ください。
3 分読
Antonello Zanini
Antonello Zanini
Technical Writer
Amazon Q CLI × Bright Data MCP

このチュートリアルでは、以下のことを学びます：

  • Amazon Q Developer CLIとは何か、そのコア機能は何か。
  • Web インタラクションやデータ検索機能を拡張することで、どのようにさらに面白くなるか。
  • Amazon Q CLIをBright Data MCPサーバーに接続し、強力なAIコーディングエージェントを作成する方法。

では、飛び込んでみましょう！

Amazon Q Developer CLIとは？

Amazon Q Developer CLIは、開発者がAmazon Q Developerとやりとりするためのコマンドラインインターフェイスです。もしご存知なければ、Amazon Q Developerは、ソフトウェアの構築、操作、変換を支援するために設計された生成的なAI搭載アシスタントです。

Amazon Q Developer CLIは、しばしば単にAmazon Q CLIと呼ばれ、オープンソースのツールで利用できる。これは、Amazon Q Developerをターミナルに公開するだけでなく、その機能を向上させる。具体的には、コードベースを理解しながら様々な開発タスクを実行することができる。

それは以下のような機能を通して開発とAWSとのやり取りをスピードアップする：

  • 自然言語による対話：AWSアーキテクチャ、リソース、および一般的な開発タスクについて、会話によるプロンプトを使用して質問し、回答を受け取り、ガイダンスを得る。
  • エージェント的なコーディング体験：ローカルでのファイルの読み書き、AWS リソースへのクエリ、コードの記述、ローカル CLI 環境に基づく問題のデバッグ支援など、Amazon Q Developer にダイナミックでインタラクティブなコーディング体験を提供します。
  • 運用トラブルシューティング：AWSサービスとの自然言語による対話、インフラストラクチャの自動検出、インテリジェントなログ分析、根本原因の特定、およびガイド付きの修復を可能にすることで、トラブルシューティングのプロセスを簡素化します。
  • コード変換：カスタムルールと自動化されたモダナイゼーションプロセスにより、Javaアプリケーションのアップグレードや.NETアプリケーションの移植などのコード変換を容易にします。
  • AWSサービスとの統合：多くのAWSサービスと対話し、コマンドの提案を提供することで、構文を覚えたり、ドキュメントを検索したりする必要性を低減します。

Bright Data Web MCP で Amazon Q CLI をスーパーチャージする理由

Amazon Q CLIでどのLLMを設定しても、それらはすべて同じ制限を共有しています！

結局のところ、LLMがトレーニングされたデータはスナップショットであり、すぐに古くなってしまいます。ソフトウェア開発のような動きの速い分野では特にそうです。では、Amazon Q CLIエージェントに次のような機能を持たせることを想像してみてください：

  • コードを書いて理解する際に、ライブガイドを参照する。
  • 新鮮なチュートリアルやドキュメントを取り込む。
  • ローカルファイルをナビゲートするのと同じように、ダイナミックなウェブサイトを簡単にブラウズする。

これらは、Amazon Q CLIをBright DataのWeb MCP（Web MCPとも呼ばれる）に接続することで実現できる機能です。このMCPサーバーは、リアルタイムのウェブインタラクションとデータ収集を中心に構築されたBright DataのAIインフラストラクチャによって駆動される60以上のAI対応ツールへのアクセスを提供します。

最も一般的に使用されているツールは以下の2つです：

ツール ツール
scrape_as_markdown 1つのウェブページから高度な抽出オプションを使ってコンテンツをスクレイピングし、データをMarkdownで返します。ボット検知やCAPTCHAを回避できる。
サーチエンジン Google、Bing、Yandexから検索結果を抽出する。SERPデータをJSONまたはMarkdown形式で返す。
これら以外にも、ウェブページと対話したり（例えば、scraping_browser_click）、LinkedIn、Amazon、Yahoo Finance、TikTokなどの複数のドメインから構造化データを収集したりするための〜60の専門的なツールがある。例えば、web_data_linkedin_person_profileツールは、LinkedInの公開プロフィールページから構造化されたプロフィール情報を取得することができます。

Amazon Q CLI 内で Web MCP がどのように動作するかをご覧ください！

Bright DataのWeb MCPをAmazon Q CLIに統合する方法

このガイドに従って、Amazon Q Developer CLIをローカルにインストールし、Bright Data Web MCP統合のために設定する方法を学んでください。その結果、60以上のWebツールにアクセスできる拡張コーディングエージェントになります。

セットアップが完了したら、CLIエージェントをサンプルタスクで使用します：

  1. LinkedInのプロフィールページをリアルタイムでスクレイピングし、実際のプロフィールデータを収集する。
  2. 収集したデータをJSONファイルにローカルに保存する。
  3. Node.jsスクリプトを生成して、そのデータをロードして処理する。

以下のステップに従って始めてください！
注：このチュートリアルでは、CLIでAmazon Developer Qを使用することに焦点を当てています。公式ドキュメントに記載されているように、同様のセットアップを適用してIDEに直接統合することもできます。

前提条件

始める前に、以下の環境があることを確認してください：

Bright Dataのセットアップについては、次のステップで案内しますので、まだ心配する必要はありません。

また、以下のような背景知識があると便利です（オプション）：

ステップ #1: Amazon Q Developer CLIのインストール

お使いのオペレーティングシステムの公式ガイドに従って、Amazon Q CLIをインストールします。Windowsの場合は、Ubuntuの非GUIガイドに従い、WSLインスタンスに適用する必要があります。

インストール中、いくつかの質問をされます。シナリオに応じて正しい答えを選択してください：

The questions asked by Amazon Q Developer CLI on installation

次に、提供されたコードを使用して、ブラウザでAmazon Q Developer CLIを認証します。Amazon AWS Builder IDをまだお持ちでない場合は、作成プロセスが案内されます。

すべてが期待通りに動作すれば、次のように表示されるはずです：

The success messages

Amazon Q CLIが正常にマシンにインストールされました。

システムをリロードし、Amazon Q Developer CLI を起動します：

q

結果はこうなるはずです：

The Amazon Q CLI in action

デフォルトのモデルがClaude Sonnet 4に設定されていることに注意してください。 modelコマンドでいつでも変更できます。この記事を書いている時点では、以下のAnthropicモデルがチャットセッションで利用可能です：

  • クロード・ソネット4（デフォルト）
  • クロード3.7ソネット
  • クロード3.5ソネット

素晴らしい！Amazon Q Developer CLIがインストールされ、使用できるようになりました。

ステップ #2: Web MCPの動作確認

Amazon QエージェントをBright DataのWeb MCPに接続する前に、まずマシンがMCPサーバを実行できることを確認してください。

まだの場合は、Bright Dataアカウントを作成することから始めます。すでにお持ちの場合は、ログインするだけです。簡単なセットアップのために、アカウントで “MCP “ページを開き、指示に従ってください：

The Bright Data “MCP” page in your account

そうでない場合は、以下の手順に従ってください。

まず、Bright Data APIキーを生成し、安全な場所に保管してください。このガイドでは、APIキーにはAdmin権限があると仮定します。

次に、以下のコマンドを実行して、Web MCPをグローバルにインストールします：

npm install -g @brightdata/mcp

以下のコマンドを実行して、ローカルのMCPサーバーが動作することを確認します：

API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API>" npx -y @brightdata/mcp

<YOUR_BRIGHT_DATA_API>プレースホルダを実際のBright Data APIトークンに置き換えてください。このコマンドは必要なAPI_TOKENenvを設定し、@brightdata/mcpパッケージ経由でWeb MCPを起動します。

成功すると、以下のようなログが表示されます：

Bright Data's Web MCP startup logs

最初の起動時に、パッケージはBright Dataアカウントに2つのデフォルトゾーンを作成します：

mcp_unlocker: Web Unlocker用のゾーン。これらのゾーンは、Web MCPの60以上のツールに必要です。

これらのゾーンが作成されたことを確認するには、Bright Dataのダッシュボードにログインし、“Proxies & Scraping Infrastructure“ページにアクセスしてください。2つのゾーンが表示されているはずです：

The mcp_unlocker and mcp_browser zones created by the Web MCP at startup

APIトークンに管理者権限がない場合、これらのゾーンは作成されません。その場合は、ダッシュボードで手動で追加し、環境変数で名前を設定する必要がある（詳細はGitHubページを参照）。

注：デフォルトでは、MCPサーバーはsearch_engineと scrape_as_markdownツール（無料で使用可能！）のみを公開しています。

ブラウザの自動化や構造化データフィードのような高度な機能をアンロックするには、Proモードを有効にしてください。そのためには、MCPサーバーを起動する前にPRO_MODE=true環境変数を設定してください：

API_TOKEN="<YOUR_BRIGHT_DATA_API>" PRO_MODE="true" npx -y @brightdata/mcp

プロ・モードは60以上のツールのロックを解除しますが、無料版には含まれておらず、追加料金が発生する可能性があることに留意してください。

完璧です！あなたのマシンでWeb MCPサーバーが動作することが確認できました。Amazon Q CLIを起動し、自動的に接続するように設定するので、サーバープロセスを停止します。

ステップ #3: Amazon Q CLIでBright DataのWeb MCPを設定する

Amazon Q CLIは、~/.aws/amazonqフォルダにあるカスタムJSON設定ファイルを通してグローバルMCP統合をサポートします。

MCP統合の公式ブログポストで示されているように、Amazon Q CLIのconfigディレクトリ内にmcp.jsonという名前の新しいファイルを作成します：

nano ~/.aws/amazonq/mcp.json

以下のJSONコンフィギュレーションが含まれていることを確認してください：

{
  "mcpServers"：{
    "brightData"：{
      "command"："npx"、
      "args": [
        "-y",
        "@brightdata/mcp"
      ],
      "env"：{
        "API_TOKEN"："<your_bright_data_api_key>"、
        "PRO_MODE"："true"
      }
    }
  }
}

<YOUR_BRIGHT_DATA_API_KEY>を、先ほど生成してテストしたBright Data APIキーに置き換えてください。設定構文の詳細については、公式ドキュメントを参照してください。

上記のJSONコンテンツでは

  • mcpServersオブジェクトは、Amazon Q CLIが知っているMCPサーバーを定義します。
  • brightDataエントリーは、必要な環境変数とともにコマンド（npx）を指定します。ここで、API_TOKENはWeb MCPを認証し、PRO_MODEはオプションです（ただし、利用可能なツールのフルセットをアンロックするために推奨されます）。

要するに、mcp.jsonファイルは、すべてのAmazon Q Developer CLIインスタンスに、必要な環境変数とともに、先ほどテストしたのと同じnpxコマンドを実行するように指示する。

クールだ！これでCLIエージェントは起動し、Bright Data Web MCPサーバーに直接接続できるようになりました。

ステップ #4: Web MCP ツールが利用可能であることを確認する

Amazon Q CLIを再起動して、MCP統合が機能することを確認します：

q

今度は、設定されたMCPサーバーがロードされたことを示すメッセージが表示されるはずです：

The brightData MCP server has been loaded successfully

これにより、Bright Data MCPサーバーが計画通りに起動し、接続されたことが確認できます。

すべてのツールが使用可能であることを確認するには、/toolsコマンドを実行します：

Note all Web MCP tools

PRO_MODEが有効な場合は、60以上のツールがリストされます。PRO_MODEが有効になっていれば、60以上のツールがリストアップされているはずです。そうでなければ、リストには2つの基本ツール、scrape_as_markdownと search_engineのみが表示されます。

素晴らしい！Amazon Q CLIでのBright Data Web MCPの統合は完璧です。

ステップ #5: Amazon Q CLIでタスクを実行する

Amazon Q Developer CLI エージェントの新しいウェブ機能を、以下のようなプロンプトでテストしてみましょう：

https://it.linkedin.com/in/antonello-zanini からデータを抽出し、profile.json という名前のローカルファイルに保存します。次に、JSONファイルをロードしてその内容を出力するシンプルなNode.jsスクリプトを作成します。

プロンプトを入力し、Enterキーを押して実行する。このような動作が表示されるはずだ：

Task execution in Amazon Q Developer CLI

GIFはスピードアップされていますが、これはステップバイステップで起こることです：

  1. エージェントは、LinkedInのデータを取得する必要があることを特定する。これを実行するために、LLMは適切なMCPツール（web_data_linkedin_person_profile）を選択し、プロンプト（https://it.linkedin.com/in/antonello-zanini）から抽出した正しい引数を準備します。
  2. 選択したツールの実行を承認するプロンプトが表示されます。
  3. 承認されると、エージェントはターゲットデータを収集し、それを表示し、ローカルのprofile.jsonファイルに保存する許可を求めます。
  4. 許可が下りると、LinkedInのプロファイルデータがprofile.jsonファイルに保存されます。
  5. エージェントは、profile.jsonからデータを読み込んで印刷するNode.jsスクリプト（load_profile.js）を表示し、ファイルを作成する許可を求めます。
  6. 許可が下りると、load_profile.jsファイルが作成されます。
  7. 最後に、エージェントは生成されたNode.jsスクリプトの実行方法を提供します。

実行中、ログを確認することで、正しい Bright Data Web MCP ツールが利用されたことを確認できます：

web_data_linkedin_person_profile tool usage

素晴らしい！すべて意図したとおりに動作しました。次に、出力を確認し、生成された Node.js スクリプトを実行してみます。

ステップ #6: 出力を確認する

CLIコーディングエージェントの実行が終了すると、作業ディレクトリには以下のものが含まれるはずです：

├── profile.json
└─ load_rofile.js

Visual Studio Code（またはお好みのIDE）でプロジェクトディレクトリを開き、profile.jsonファイルを調べます：

profile.json in VS Code

重要：profile.jsonのデータは、専用のweb_data_linkedin_person_profileMCPツールから呼び出されたBright DataLinkedIn Scraperから来たものです。つまり、あなたが見ているのは本物のLinkedInデータであり、Sonnet 4が生成した幻覚やでっち上げのコンテンツではありません！

LinkedInのデータは、プロンプトで参照されているLinkedInの公開プロフィールページを見てみればわかるように、正しく取得されています。

LinkedInのスクレイピングは、その洗練されたアンチボット・システムのために悪名高く困難であることを忘れてはならない。通常のLLMではこのタスクを確実に実行することはできないので、Web MCPの統合のおかげでコーディング・エージェントがいかに強力になったかを証明している。

次に、load_profile.jsファイルを検査します：

load_profile.js in VS Code

Node.jsスクリプトをテストします：

node load_profile.js

出力されるはずです：

The final output

AIが生成したスクリプトが、計画通りにLinkedInのスクレイピングされたデータを出力していることに注目してください。

これで完了だ！様々なプロンプトでAmazon Q CLI + Web MCPエージェントを試して、CLIで直接LLM駆動の高度なデータワークフローを探求してください。

まとめ

このブログポストでは、Amazon Developer Q CLIをBright DataのWeb MCP（現在は無料ティアがあります！）に接続する方法を見ました。その結果、ウェブデータ抽出とインタラクションのための60以上のツールにアクセスできる、充実したAIコーディングエージェントになりました。

複雑なAIエージェントを構築するには、Bright DataのAIインフラストラクチャで利用可能なあらゆる製品とサービスをご利用ください。これらのソリューションは、CLI統合を含む多くのエージェントシナリオをサポートしています。

今すぐ無料のBright Dataアカウントを作成し、AI対応のウェブデータツールの実験を開始してください！

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