記事公開日 2025/11/13

Diagram MCPを使ってAIに構成図を作らせてみた！

はじめに

こんにちは！DXソリューション営業本部の菊池です。

今回はAmazon Q DeveloperでDiagram MCPを使用して、自作アプリケーションの構成図をAIに生成させてみました。
この記事では、「Diagram MCPの使用方法」と、「実行結果から得られた知見」を共有します。

Diagram MCPとは、AWS公式のMCPサーバーで、ユーザーの入力からAIが構成図を作成してくれるMCPです。

MCPとは

Model Context Protocol (MCP)とは、簡単に説明すると「AIが外部ツールやデータソースと通信するために使用する規格のこと」です。
詳細な内容は下記ブログで説明していますので、是非ご一読ください。

Azure AI エージェントサービスを使って MCP サーバを作成してみた
2024年11月に Anthropic 社によって Model Context Protocol（MCP）が提唱され、LLM アプリケーションと外部データソースやツールとの連携を標準化するオープンプロトコルとして注目を集めています。

Diagram MCPのセットアップ

今回テストを行った環境は、下図のようになっています。
Diagram MCPを試してみたい方は、以降の説明を参考にしてください。

前提条件

WSL環境にAmazon Q Developer CLIがインストール済み
読み取らせたいアプリケーションファイルの準備

WSL環境にAmazon Q Developer CLIをインストールする手順は、下記公式ドキュメントを参考にしてください。
コマンドライン用の Amazon Q をインストールする

MCP設定ファイルの作成

Amazon Qがインストールされているフォルダに移動します。
```
cd ~/.aws/amazonq
```
mcp.jsonを作成します。
```
touch mcp.json
```

mcp.jsonに下記JSONテキストを貼り付けます。

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.aws-diagram-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.aws-diagram-mcp-server"],
      "env": {
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
      },
      "autoApprove": [],
      "disabled": false
    }
  }
}

上記設定を終えると、Amazon Q Developer CLIで、Diagram MCPが使用できるようになります。

もし、ワークスペース単位で使用するMCPを分けたい場合は、下記公式ドキュメントを参考にしてください。
Amazon Q CLI Command Reference

読み取らせたアプリケーション

今回は、開発中の文書添削用AI Chatアプリケーションの、ローカルテスト用ファイルを読み込ませました。
AIに文書の作成を頼むと、生成した文書をS3に保存し、ダウンロード用の署名付きURLを返答してくれます。

使用しているAWSリソースは下表の通りです。

リソース名	用途
S3バケット	生成した文書の保存用
Amazon Bedrock	チャット用AIモデル利用

ディレクトリ構成は下記の通りとなっています。

aws_web_agent/
├── PandocTemplates
│   ├── custom-reference.docx
│   └── doc_template.docx
├── ai_agent.py
├── app.py
├── file_utils.py
├── requirements.txt
├── static
│   ├── css
│   │   └── style.css
│   └── js
│       └── script.js
└── templates
└── index.html

構成図の自動作成

今回はAmazon Q Developerに対応している3つのAIモデルに同じプロンプトを与え、構成図を生成させてみました。
使用したAIモデルは以下の３つです。

claude-3.5-sonnet
claude-4-sonnet
claude-4.5 -sonnet (experimental)

使用したプロンプトは「 aws_web_agent内のファイルを読み取って構成図を作成してください」です。

claude-3.5-sonnet

claude-3.5-sonnetの場合は、かなり簡素な構成図が生成されました。
Flask AppやS3は公式のアイコンを使用できていますが、AI AgentやAIサービスでは望んでいたものとは違うアイコンが使用されていました。
また、今回のwebアプリにはあまり関係のない、IAM Roleも追加されていました。

claude-4-sonnet

claude-4-sonnetでは、3.5よりも細かく、よりアプリケーション本来の構成に近い構成図が生成されました。
3.5では見られなかった、Pythonライブラリを使った処理まで、構成図に含めてくれています。
しかし、FlaskがEC2のアイコンになっていたり、Bedrockのアイコンが見慣れないものになってしまっています。

claude-4.5-sonnet

claude-4.5-sonnetでは、一番理想形に近い構成図が生成されました。
リソースアイコンの違いは多少はありますが、配置・関係ともにほぼ間違いない構成図となっています。
明確な他モデルとの違いは、Read File等の流れの中で何を行っているかが追加された点です。

使用してみて

今回Diagram MCPを使用してみて、得られた知見が２点あります。

ある程度のクオリティの構成図が生成される
構成図生成のスピードが速い

構成図のクオリティについては、特にclaude-4.5-sonnetが高く感じました。
結果として、リソースのアイコンに不十分な点が見られましたが、とりあえず関係を可視化したい時に、サンプルとして活用するのには十分だと感じました。
本格的に運用する際には、プロンプトやコードの様々なパターンを試すことで、生成される構成図の精度を制御することが可能だと思います。

構成図生成のスピードについては、全モデル1～2分で生成が完了しました。
私が手動で構成図を作成するには、30分～1時間程度かかってしまう所を、1～2分で生成するという点には驚きました。

まとめ

今回は、Diagram MCPを用いてAIに構成図を生成してもらいました。

現状では、構成図のサンプルをAIに生成してもらい、それを参考に手動で作図する運用が良いでしょう。
これにより、何もない状態から構成図を作図するより、効率的に作業を進めることができます。

構成図作成のような、構築に付随する業務をAIに作業させることによって、全体の業務効率化に繋がります。
人の手で行う作業を減らし業務効率化に寄与できるよう、これからもAI関連の検証を積極的に行っていきます。

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